Спрощення моделі вимірювання в алгоритмі кватерніонного фільтра Калмана безплатформної курсовертикалі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБілоус, Євген Іванович
dc.contributor.authorНестеренко, Олег Іванович
dc.date.accessioned2021-03-03T13:34:30Z
dc.date.available2021-03-03T13:34:30Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractenBackground. One of the most common variants of correction of strapdown attitude and heading reference system (AHRS) is using of the Kalman filter (KF) algorithm. The algorithm makes it possible to estimate and compensate errors of the orientation calcu­lation, the gyros bias and reduces the influence of sensor noise. However, the main problem of known analogues is the excess of in­formation in the measurement model, which leads to an increased computational requirement of the algorithm. In turn it forces the use of more powerful and therefore expensive processors for construction of such systems. The paper considers the simplification of the measurement model of the KF. Objective. The aim of the paper is to reduce the computational requirements of the AHRS algorithm using KF, by simplifying the measurement model. Methods. To reduce the computational requirements of the AHRS algorithm, it is proposed to simplify the KF measurement vector. For this, the measurement model of the AHRS was developed and the transition from the error angles to the error quaternion was shown. The measurement vector was simplified from six components to three, by eliminating excess information from the me­asurement model. The observability of whole state vector of the AHRS errors was proved. The effectiveness of the measurement vector simplification is confirmed by estimating the computational requirements of the algorithm. Results. The result of the research is low-order measurement model (from six components to three) of the KF for AHRS, which, as the original model, allows estimating all components of the state vector of the AHRS errors. Conclusions. Variant of KF measurement model simplification for the AHRS algorithm is proposed. This allows essentially reducing amount of the algorithm calculations in comparison to known analogues.uk
dc.description.abstractruПроблематика. Одним из самых распространенных вариантов коррекции бесплатформенной курсовертикали (БКВ) является применение алгоритмов с использованием оптимального фильтра Калмана (ОФК). Такой алгоритм позволяет оценивать и компенсировать погрешности определения углов ориентации, смещение нулей гироскопов и уменьшает влияние шумов датчиков. Однако основной проблемой известных аналогов является избыточность информации в модели измерения, что приводит к повышению вычислительных затрат алгоритма. В свою очередь это вынуждает к использованию при построении таких систем более мощных и, следовательно, дорогих процессоров. В работе рассматривается вариант упрощения модели измерения ОФК. Цель исследования. Целью работы является снижение вычислительных затрат алгоритма БКВ с использованием ОФК путем упрощения модели измерений. Методика реализации. Для снижения вычислительных затрат алгоритма БКВ предлагается упрощение вектора измерения ОФК. Для этого разработана модель измерения БКВ и показан переход от углов погрешностей к кватерниону погрешности. Путем исключения избыточной информации из модели измерения упрощен вектор измерения от шести компонентов к трем. Доказана наблюдаемость всех погрешностей БКВ, которые входят в вектор состояния. Эффективность упрощения подтверждена путем оценки вычислительных затрат алгоритма. Результаты исследования. Результатом исследования является математическая модель измерения ОФК для БКВ пониженного порядка (от шести компонентов к трем), которая, как и исходная модель, позволяет оценивать все компоненты вектора состояния погрешностей БКВ. Выводы. Предложен вариант упрощения модели измерения ОФК, который используется в алгоритме работы БКВ, за счет чего значительно уменьшается объем вычислений алгоритма по сравнению с известными аналогами.uk
dc.description.abstractukПроблематика. Одним із найпоширеніших варіантів корекції безплатформної курсовертикалі (БКВ) є застосування алгоритмів із використанням оптимального фільтра Калмана (ОФК). Такий алгоритм дає змогу оцінювати і компенсувати похибки визначення кутів орієнтації, зміщення нулів гіроскопів та зменшує вплив шумів датчиків. Проте основною проблемою відомих аналогів є надлишковість інформації в моделі вимірювання, що призводить до підвищення обчислювальних затрат алгоритму. Своєю чергою це змушує використовувати для побудови таких систем більш потужні і, отже, дорогі процесори. В роботі розглядається варіант спрощення моделі вимірювання ОФК. Мета дослідження. Метою роботи є зниження обчислювальних затрат алгоритму БКВ із використанням ОФК. Методика реалізації. Для зниження обчислювальних затрат алгоритму БКВ пропонується спрощення вектора вимірювання ОФК. Для цього розроблено модель вимірювання БКВ і показано перехід від кутів похибок до кватерніона похибки. Завдяки виключенню надлишкової інформації з моделі вимірювання спрощено вектор вимірювання з шести компонентів до трьох. Доведено спостережуваність усіх похибок БКВ, що входять до вектора стану, при використанні спрощеного вектора вимірювання. Ефективність спрощення підтверджено оцінкою обчислювальних затрат алгоритму. Результати дослідження. Результатом дослідження є математична модель вимірювання ОФК для БКВ зниженого порядку (з шести компонентів до трьох), яка дає можливість оцінювати всі компоненти вектора стану похибок БКВ. Висновки. Запропоновано варіант спрощення моделі вимірювання ОФК, який використовується в алгоритмі роботи БКВ, за рахунок чого значно зменшується обсяг обчислень алгоритму порівняно з відомими аналогами.uk
dc.format.pagerangeС. 52-58uk
dc.identifier.citationБілоус, Є. І. Спрощення моделі вимірювання в алгоритмі кватерніонного фільтра Калмана безплатформної курсовертикалі / Є. І. Білоус, О. І. Нестеренко // Наукові вісті КПІ : міжнародний науково-технічний журнал. – 2019. – № 1(123). – С. 52–58. – Бібліогр.: 9 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/kpi-sn.2019.1.158726
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/39772
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/uk
dc.sourceНаукові вісті КПІ : міжнародний науково-технічний журнал, 2019, № 1(123)uk
dc.subjectсистема орієнтаціїuk
dc.subjectкурсовертикальuk
dc.subjectкватерніонuk
dc.subjectфільтр Калманаuk
dc.subjectмодель вимірюванняuk
dc.subjectorientation systemuk
dc.subjectattitude and heading reference systemuk
dc.subjectquaternionuk
dc.subjectKalman filteruk
dc.subjectmeasurement modeluk
dc.subjectсистема ориентацииuk
dc.subjectкватернионuk
dc.subjectфильтр Калманаuk
dc.subjectмодель измеренияuk
dc.subject.udc531.383uk
dc.titleСпрощення моделі вимірювання в алгоритмі кватерніонного фільтра Калмана безплатформної курсовертикаліuk
dc.title.alternativeSimplification of the Measurement Model in Algorithm of the Strapdown Attitude and Heading Reference System Based on the Quaternion Kalman Filteruk
dc.title.alternativeУпрощение модели измерения в алгоритме кватернионного фильтра Калмана бесплатформенной курсовертикалиuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
NVKPI2019-1_06.pdf
Розмір:
305.35 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Наукові вісті КПІ: міжнародний науково-технічний журнал, № 1(123)