Abstract
Dans ce papier, nous avons développé un algorithme d’hybridation (recalage) de la navigation inertielle, noté Q-SUKF, qui combine le filtre de Kalman sans parfum à paramètre (SUKF) et l’utilisation des propriétés de rotation et d’unicité des quaternions (Q) pour représenter l’attitude. L’utilisation des quaternions unités dans le calcul de la matrice de covariance d’erreurs prédite empêche les problèmes de singularité et la dérive des informations d’attitude. L’augmentation de l’incertitude dans les angles d’attitude, est modélisé par un vecteur de rotation pour garantir que la normalisation du quaternion est toujours maintenue dans le filtre. Le Q-SUKF proposé est bien adapté pour estimer récursivement les états de la navigation, quelque soient les valeurs initiales sur les angles d’attitude ou la dynamique des mouvements du mobile, à l’aide des capteurs externes qui sont complémentaires et/ou redondants.
Reference5 articles.
1. Langelaan J., Rock S., Navigation of small uavs operating in forests, AIAA guidance, navigation, and control conference, Providence, Rhode Island, (2004).
2. Unscented Filtering for Spacecraft Attitude Estimation
3. Waldmann J., Attitude determination algorithms, computational complexity, and the accuracy of terrestrial navigation with strapdown inertial sensors, XIV Congress Brasileiro de Auto, (2002).
4. Khoder W. and al., Inertial Navigation Attitude Velocity and Position Algorithms using Quaternion Scaled Unscented Kalman Filtering, IECON’O8, the 34th annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, Orlando, Floride, USA, (2008).
5. Oh S.-M., Nonlinear Estimation Techniques for Vision-Based Air-To-Air Tracking, Sch. of Aerospace Eng., Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA 30332, (2007).