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MEMSセンサを用いたINS/GPS
複合航法システム
鈴木・土屋研究室
航空宇宙工学専攻 修士課程1年
成岡 優
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発表内容
1.
2.
3.
4.
5.
6.
2015/9/28
背景・目的
提案手法
シミュレーション
試作
結論・考察
参考文献
鈴木・土屋研究室
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背景・目的(1)
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近年、小型の無人航空機(Unmanned
Aerial Vehicle、UAV)の開発が盛んに行
われている
UAVは究極的には人の手をかりずにミッ
ションを達成することが望まれている
小型UAVでも高度な制御・誘導装置が必
要
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背景・目的(2)
小型UAVにおいても通常の航空機と同様、
精度よく位置・姿勢情報を取得したい
航空機用の航法装置は存在するが、小
型UAVで利用することは不可能
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重量重い
サイズ大きい
価格高い
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背景・目的(3)
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小型UAVでも精度よく手軽に位置・姿勢情報を
取得することができないだろうか
要求
1.
精度よく(誤差10m以下)位置・姿勢情報が
取得可能
2.
重量軽く(100g程度)、サイズ小さい(10 x 10
x 10cm以内)
3.
手軽に、すなわち安く(数万円程度)
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提案手法(1)
要求に対してトレードオフを行う
結果、以下の手法を提案する
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INS/GPS複合航法
慣性サンセとしてMEMSセンサ
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提案手法(2)～INS/GPS複合航
法
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慣性力(加速度・角速度)を測定し、慣性
航法方程式を数値的に解くInetial
Navigation System
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衛星を利用し測位を行うGlobal
Positioning System
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両者をKalman Filterで統合
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提案手法(3)～MEMSセンサ
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微細加工技術(Micro Electro
Mechanical System)で作られたセンサ
このセンサを用いてINSを構成する
航空用のものに比べるとはるかに性能
低い
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だが、小型、軽量(数十g)、安価(数千円
～数万円)
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提案手法(4)～アルゴリズム
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INSの状態量(位置・速度・姿勢)、ならび
にKalman Filterの誤差共分散行列を時
間更新するUpdate時
GPSの情報を用いてINSの状態量、なら
びにKalman Filterの誤差共分散行列の
修正を行うCorrect時
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シミュレーション(1)
水平等速旋回軌道を仮定
GPSの観測値は真値にホワイトノイズを
加えたもの
センサのモデルは実機より作成
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(モデル1)理想化されたモデル、ノイズがホ
ワイトノイズのみのより
(モデル2)実機に近いモデル、ランダムドリフ
ト考慮
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シミュレーション(2)
水平面上履歴
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よい推定行えている
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シミュレーション(3)
ロール角履歴
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リファレンスがないためか推定よくない
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シミュレーション(4)
より長時間の運用
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発散してしまっている
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試作
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作りました、が、実証試験まだ
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結論・考察
精度を条件付ながら満たしている
より長時間の運用に対してはMEMSセン
サの利用に疑問
リファレンスのない状態量を安定して推
定するには工夫が必要だと思われる
精度改善のために
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より多くのセンサを用いる
キャリブリーション
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参考文献
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最適制御入門-レギュレータとカルマン・
フィルタ(加藤寛一郎)
Applied Mathematics in Integrated
Navigation Systems, Second
Edition(Robert M.Rogers)
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おまけ(1)～加速度センサ
加速度センサ
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STMicroelctonics製『LIS3L02AS』
3軸1パッケージ、±6G検出
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おまけ(2)～ジャイロ①
ジャイロ(ロール、ピッチ)
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マイクロストーン製『MG2-01Ba』
2軸1パッケージ、±90[degree/s]検出
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おまけ(3)～ジャイロ②
ジャイロ(ヨー)
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STL Japan製『司21(HS-EG3)』
1軸1パッケージ、±60[degree/s]検出
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おまけ(4)～GPS
GPS
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古野電気製『GH-80』
重さ10g、16衛星追尾
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