Análisis de rendimiento del método de seguimiento automático térmico basado en el modelo del modelo dinámico de UAV en un filtro de Kalman térmico y de cubatura
Autores: Li, Ke; Chen, Xiaodan; Liu, Haobo; Wang, Shaofan; Li, Bo
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Análisis de rendimiento del método de seguimiento automático térmico basado en el modelo del modelo dinámico de UAV en un filtro de Kalman térmico y de cubatura
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Vehículos aéreos no tripulados de ala fija
Alimentados por energía solar
Térmicas
Filtro de Kalman de cubatura
Búsqueda térmica autónoma
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Los vehículos aéreos no tripulados (VANT) de ala fija y propulsados por energía solar (SUAV) pueden utilizar térmicas para ampliar la duración del vuelo. Sin embargo, debido a la necesidad de calcular los parámetros del estado térmico del SUAV durante el vuelo, los métodos existentes aún presentan algunas deficiencias en sus aplicaciones prácticas, como una estimación de ubicación inexacta de la térmica y una eficiencia de búsqueda insuficiente. En este artículo, al integrar el modelo de distribución gaussiana de la corriente térmica del momento de cabeceo y de alabeo de los SUAV, se demuestra que el enfoque introducido es superior a los métodos tradicionales, sin tener en cuenta el momento de cabeceo. La simulación indicó que la precisión y la velocidad de convergencia de la estimación del estado térmico, realizada al emplear el filtro de Kalman de cubatura (CKF), mejoran significativamente después de considerar el momento de cabeceo de los SUAV. El método propuesto mejora la automatización y la inteligencia de la búsqueda térmica autónoma de los SUAV y potencia las capacidades cognitivas y de toma de decisiones de los SUAV.
Descripción
Los vehículos aéreos no tripulados (VANT) de ala fija y propulsados por energía solar (SUAV) pueden utilizar térmicas para ampliar la duración del vuelo. Sin embargo, debido a la necesidad de calcular los parámetros del estado térmico del SUAV durante el vuelo, los métodos existentes aún presentan algunas deficiencias en sus aplicaciones prácticas, como una estimación de ubicación inexacta de la térmica y una eficiencia de búsqueda insuficiente. En este artículo, al integrar el modelo de distribución gaussiana de la corriente térmica del momento de cabeceo y de alabeo de los SUAV, se demuestra que el enfoque introducido es superior a los métodos tradicionales, sin tener en cuenta el momento de cabeceo. La simulación indicó que la precisión y la velocidad de convergencia de la estimación del estado térmico, realizada al emplear el filtro de Kalman de cubatura (CKF), mejoran significativamente después de considerar el momento de cabeceo de los SUAV. El método propuesto mejora la automatización y la inteligencia de la búsqueda térmica autónoma de los SUAV y potencia las capacidades cognitivas y de toma de decisiones de los SUAV.