Система автоматичного керування безпілотним літальним апаратом на основі фільтра калмана

СИСТЕМА АВТОМАТИЧНОГО КЕРУВАННЯ БЕЗПІЛОТНИМ ЛІТАЛЬНИМ АПАРАТОМ НА ОСНОВІ ФІЛЬТРА КАЛМАНА

AUTOMATIC CONTROL SYSTEM FOR AN UNMANNED AIRCRAFT BASED ON A KALMAN FILTER

Сторінки: 57-64. Номер: №5, 2020 (289)
Автори:
І.В. ФОРКУН, Д.М. МЕДЗАТИЙ, Д.А. МАКАРИШКІН, О. В. ЧЕРВОНЕЦЬКИЙ
Хмельницький національний університет
I. FORKUN, D. MEDZATYI, D. MAKARYSHKIN, О. CHERVONETSKII
Khmelnitsky national university
DOI: https://www.doi.org/10.31891/2307-5732-2020-289-5-57-64
Рецензія/Peer review : 23.10.2020 р.
Надрукована/Printed : 27.11.2020 р.

Анотація мовою оригіналу

.В статті наведено систему автоматичного керування безпілотним літальним апаратом на основі фільтра Калмана із покращеними характеристиками, що дозволяє підвищити ефективність керування та вимірювання координат безпілотних літальних апаратів.  Представлені результати математичного моделювання контролерів, які використовуються в  системі автоматичного керування безпілотним літальним апаратом на основі фільтра Калмана.  Досліджено структурну схему системи автоматичного керування безпілотним літальним апаратом на основі фільтра Калмана з оптимізованою системою вимірювання, яка використовує генерації поточного стану, генерації опорних кутів і керуючі сигнали, а оцінка горизонтального та вертикального позиціонування виконується окремими програмами за заданими алгоритмами керування.
Ключові слова: система автоматичного керування, безпілотний літальний апарат, квадрокоптер,  фільтр Калмана, ПІД-регулятор, ПІД-контролер, LQ-регулятор.

Розширена анотація англійською мовою

he modern development of unmanned aerial vehicles is extremely important for the defense capability, sovereignty and economy of Ukraine. The range of practical applications of unmanned aerial vehicles is very wide. The most important tasks of unmanned aerial vehicles are related to their use in the military, civilian (public, private, commercial) and anti-terrorist industries. Unmanned aerial vehicles have a number of advantages: high maneuverability, widely used in all areas of human activity, reliability and economy. Unmanned aerial vehicles are used in a wide range of applications, such as research, civil engineering, military use, aerial photography, search and rescue operations, and risk zone surveys. One of the most important classes of unmanned aerial vehicles are quadcopters, which have significant advantages in many parameters, such as simplicity of design, rapid manufacture and low cost. In recent years, the subject of many scientific studies in the field of quadcopters has been the control of their position, in part the height of the quadcopter. During these scientific studies, many algorithms were proposed to solve the problem of quadcopter control.
The article presents a system of automatic control of unmanned aerial vehicles based on Kalman filter with improved characteristics, which allows to increase the efficiency of control and measurement of coordinates of unmanned aerial vehicles. The results of mathematical modeling of controllers used in the system of automatic control of unmanned aerial vehicles based on the Kalman filter are presented. The structural scheme of the unmanned aerial vehicle automatic control system based on the Kalman filter with an optimized measurement system that uses current state generation, reference angle generation and control signals is studied, and the assessment of horizontal and vertical positioning is performed by separate programs according to specified control algorithms. A comparative analysis of the PID controller and LQ controller during the test flight, taking into account the actual and specified altitude.
Key words: automatic control system, unmanned aerial vehicle, quadcopter, Kalman filter, PID controller, PID controller, LQ controller.

References

1. Luckij M.G. Rozvitok mizhnarodnogo regulyuvannya ta normativnoyi bazi vikoristannya bezpilotnih litalnih aparativ / M.G.Luckij, V.P. Harchenko, D.O. Bugajko // Visnik NAU. – 2015. – № 4. – S. 5-14. Dyakonov V.P. Generaciya i generatory signalov / Dyakonov V.P.– Izdatelstvo: L.: Energiya, 2009. – 384
2. Xuan-Mung N. A Multicopter ground testbed for the evaluation of attitude and position controller / Xuan-Mung N., Hong S.K. // Int. J. Eng. Technol. – 2018,. – №7. –  p. 65–73.
3. Yu Y. A Quadrotor test bench for six degree of freedom flight / Yu, Y., Ding, X. // J. Intell. Robot. Syst. – 2012. – № 68. – p. 323–338.
4. Lee K.U. Inverse optimal design for position control of a quadrotor / Lee K.U., Choi Y.H., Park J.B.// Appl. Sci. – 2017. – p. 907.
5. Nguyen N.P. Sliding mode thau observer for actuator fault diagnosis of quadcopter UAVs / Nguyen N.P., Hong S.K. // Appl. Sci. –  2018 – p. 1893.
6. Xuan-Mung N. Improved Altitude Control Algorithm for Quadcopter Unmanned Aerial Vehicles / Xuan-Mung N., Hong S.K. // Applied sciences – 2019,. – №9., 2122 –  p.1–15.
7. Santos C.P. An adaptive dynamic controller for quadrotor to perform trajectory tracking tasks / Santos M.C.P., Rosales C.D., Sarapura J.A., Sarcinelli-Filho M., Carelli R. // J. Intell. Robot. Syst. – 2019. – p.5–16.
8. Jayakrishnan H.J. Position and attitude control of a quadrotor UAV using super twisting sliding mode / Jayakrishnan H.J. // IFAC Pap. Online – 2016. – p. 284–289.
9. Xiong J.J. Position and attitude tracking control for a quadrotorUAV / Xiong J.J., Zheng E.H. // ISA Trans. 2014.
10. Muliadi J. Neural network control system of UAV altitude dynamics and its comparison with the PID control system / Muliadi J., Kusumoputro B. // J. Adv. Trans. 2018. – p.1–18.
11. Nguyen N.P. Position control of a hummingbird quadcopter augmented by gain scheduling / Nguyen N.P., Hong S.K. // Int. J. Eng. Res. Technol. –  2018, №11. –p.1485–1498.
12. Milhim A.B., Zhang Y. Gain Scheduling based PID controller for fault tolerant control of a quad-rotor UAV / Milhim A.B., Zhang Y. // In Proceedings of the AIAA Infotech@Aerospace, Atlanta, GA, USA, 20–22 April 2010.
13. Takagi T. Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control / Takagi T., Sugeno M. // IEEE Trans. Syst. Man Cybern. 1985. – №1. – p.116–132.
14. Gustafsson F. Statistical Sensor Fusion. Studentlitteratur AB / Gustafsson F. // second edition. – 2012. – p. 2-29.