علوم و فناوری فضایی

علوم و فناوری فضایی

پیاده‌سازی و مقایسه الگوریتم‌های تخمین وضعیت روی سنسورهای ارزان قیمت

نوع مقاله : مقالة‌ پژوهشی‌

نویسندگان
1 دانشیار، دانشکده مهندسی و فناوری‌های نوین و هوافضا، دانشگاه شهید بهشتی,، تهران، ایران
2 کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی فناوری‌های نوین، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران
چکیده
در یک سامانه هوافضایی، کنترل وضعیت یکی از زیرسیستم‌های اساسی به شمار می‌رود. در این زیرسیستم، تخمین وضعیت کنونی، برای کنترل وضعیت بسیار حائز اهمیت بوده که این مهم با توجه به سنسورهای وضعیت حاصل می‌گردد. امروزه تحقیقات گسترده‌ای برای کاهش هزینه در سامانه‌های تخمین وضعیت برای کاربردهایی مانند پرنده بدون سرنشین، پلتفرم شبیه‌ساز وضعیت ماهواره و غیره در حال انجام است. برای این منظور سنسورهای تولید شده بر اساس تکنولوژی میکروالکترومکانیکی به دلیل ابعاد کوچک و مصرف انرژی پایین بسیار مورد توجه قرار گرفته است. این مدل از سنسورها با وجود مزایای بسیار، دارای نویز و اختلالات مختلفی هستند که برای دریافت خروجی قابل قبول، نیازمند اعمال الگوریتم‌های ترکیب و تخمین داده می‌باشند. در این پژوهش برای تعیین وضعیت پلتفرم شبیه‌ساز، الگوریتم‌های ترکیب داده شامل فیلتر مکمل، فیلتر کالمن و فیلتر کالمن تعمیم‌یافته بر روی سنسور ارزان قیمت پیاده‌سازی شده است. روش‌های تخمین مذکور روی پلتفرم پیاده‌سازی شده و با تعیین پارامتر‌های تاثیرگذار در الگوریتم‌های تخمین دقت مطلوب و قابل رقابت با سنسورهای صنعتی و گران‌ قیمت حاصل شده است
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1]
D. H. Titterton, J. L. Weston., Strapdown inertial navigation technology, 2nd ed., IET, 2004.
[2]
M. Nazarahari, H. Rouhani, "40 years of sensor fusion for orientation tracking via magnetic and inertial measurement units: Methods, lessons learned, and future challenges," Elsevier Information Fusion, vol. 68, pp. 67-84, 2021.
[3]
F. Castanedo, "A review of data fusion techniques," The scientific world journal, vol. 2013, Article ID 704504, 2013. | https://doi.org/10.1155/2013/704504  
[4]
F. Markley and J. Sedlak, "Kalman Filter for Spinning Spacecraft Attitude Estimation," in AIAA Guidance, Navigation and Control Conference and Exhibit, Hilton Head, South Carolina, 2007.
[5]
J. Rohde, "Kalman filter for attitude determination of student satellite," M.Sc. Thesis, Norwegian University of Science and Technology , Norway, 2007.
[6]
M. D. Pham, K. S. Low, S. T. Goh, and S. Chen, "Gain-scheduled extended kalman filter for nanosatellite attitude determination system," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 51, no. 2, pp. 1017-1028, 2015.
[7]
A. Walker and M. Kumar, "CubeSat Attitude Determination Using Low-Cost Sensors and Magnetic Field Time Derivative," in 55th AIAA Aerospace Sciences Meeting, Grapevine, Texas, 2017.
[8]
D. De Battista, S. G. Fabri, M. K. Bugeja, and M. A. Azzopardi, "PocketQube Pico-Satellite Attitude Control: Implementation and Testing," IEEE Journal on Miniaturization for Air and Space Systems, vol. 1, no. 2, pp. 90 - 102, 2020.
[9]
H. B.Candan, "Robust Attitude Estimation Using IMU-Only Measurements," IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 70, pp.1-9, 2021.
[10]
K. Laughlin, "Single-Vector Aiding of an IMU for CubeSat Attitude Determination," M.Sc. Thesis, University of Minnesota, Minneapolis, United States, 2020.
[11]
D. Gautam, A. Lucieer, Z. Malenovský, and C. Watson, "Comparison of MEMS-Based and FOG-Based IMUs to Determine Sensor Pose on an Unmanned Aircraft System," Journal of Surveying Engineering, vol. 143, no. 4, p. 04017009, 2017.
[12]
M. Navabi, M. Barati, "Mathematical modeling and simulation of the earth's magnetic field: A comparative study of the models on the spacecraft attitude control application," Applied Mathematical Modelling, vol. 47, pp. 365-381, 2017.
[13]
J. Calusdian, X. Yun, and E. Bachmann, "Adaptive-gain complementary filter of inertial and magnetic data for orientation estimation," IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 1916-1922, 2011.
[14]
A. M. Sabatini, "Kalman-filter-based orientation determination using inertial/magnetic sensors: Observability analysis and performance evaluation," Sensors, vol. 11, no. 10, pp. 9182-9206, 2011.
[15]
L. Baroni, "Kalman filter for attitude determination of a CubeSat using low-cost sensors," Computational and Applied Mathematics, vol. 37, no. Suppl, pp. 72–83, 2017.
[16]
J. Wang, "Effective Adaptive Kalman Filter for MEMS-IMU/Magnetometers Integrated Attitude and Heading Reference Systems," The Journal of Navigation, vol. 66, no. 1, pp. 99-113, 2013.
[17]
Z. Dai and L. Jing, "Lightweight Extended Kalman Filter for MARG Sensors Attitude Estimation," IEEE Sensors Journal, vol. 21, no. 13, pp. 14749 - 14758, 2021.
[18]
J, Havlík, and O. Straka "Performance evaluation of iterated extended Kalman filter with variable step-length," Journal of Physics, vol. 659, no. 1, p.012022, 2015.
[19]
H. Rouhani, M. Nazarahari "A Full-State Robust Extended Kalman Filter for Orientation Tracking During Long-Duration Dynamic Tasks Using Magnetic and Inertial Measurement Units," IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vol. 29, pp. 1280 - 1289, 2021.
[20]
J. Diebel, Representing Attitude: Euler Angles, Unit Quaternions, and Rotation Vectors, Technical report,  Stanford University , 2006.

  • تاریخ دریافت 01 اسفند 1400
  • تاریخ بازنگری 31 فروردین 1402
  • تاریخ پذیرش 31 فروردین 1402
  • تاریخ اولین انتشار 31 فروردین 1402