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한국항공우주학회 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 Proceedings of KSAS-JSASS Joint International Symposium on Aerospace Engineering
발행연도
2008.11
수록면
462 - 466 (5page)

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This paper presents simulation results for vehicle state estimation using the Extended Kalman Filter (EKF) to combine high-frequency high-drift inertial sensor data with zero-drifty noisy low-frequency heading, position and velocity information. The filter is outlined. The EKF also estimates gyro and accelerometer biases of an inertial measurement unit (IMU). which measures 3-axis acceleration and 3-axis angular velocities. Attitude is maintained in the unit quaternion representation to provide a singularity-free heading estimate at extreme attitudes. The attitude error is maintained in Gibbs vector form. allowing the use of 6 states for attitude error and gyro bias. The EKF fuses the IMU data with bias-free noisy position and velocity information from a GPS receiver, and Euler angles measured by a 3-axis compass.
Comparison is made between results from straightforward implementation of the EKF. and an EKF implemented using both first-order state transitions and an Upper Diagonal-factored form of the covariance matrix update.
We plan to present modeled and actual flight paths of the helicopter at the conference. The model used was originally used by V. Gavrilets for a heavier gas-powered helicopter.
#Control #Estimation #Helicopter Model #Unmanned Aerial Vehicle(UAV)

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. PRIOR WORK
3. NAVIGATION ALGORITHM/
4. SIMULATIONS RESULTS
5. CURRENT RESEARCH
6. CONCLUSIONS
ACKNOWLEDGMENTS
REFERENCES

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