2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of the robust navigation system without the GNSS by using the air-data sensors under downwash and low-speed conditions for autonomous helicopters
| Project/Area Number |
17K14613
|
|---|
| Research Institution | Chiba University |
|---|
Principal Investigator |
藤原 大悟 千葉大学, 大学院工学研究院, 助教 (60604642)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| Keywords | エア・データ・センサ / 対気速度 / 小型無人ヘリ |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
前年度までに開発した超音波型・圧力型プローブを複数組み合わせた対気速度計測方式は、システム構成が複雑かつ複合航法フィルタの計算量が多く実機実装に困難が生じた。そこで、改めてプローブの再検討を実施し、2次元回転型プローブと3次元超音波型プローブの開発を各々行った。前者は有人機で実績ある方式を参考にしつつ小型機へ実装可能とするため改良を加え、機体上部に取り付けることで吹き下ろしの影響を最小限にでき、対気速度を低速から精度よく計測できるものとなった。後者は市販の3次元風速計と類似であるが、小型機の対気速度計として実装可能とするため小型化と高剛性化を両立、かつ吹き下ろしの影響を受けにくい構造を考案し、吹き下ろしの影響を含め対気速度を低速から計測可能な単一プローブシステムを実現した。
3次元超音波型プローブをベースに、機体メインロータの吹き下ろしの影響を推定する手法として人工ニューラルネットワークを導入した。吹き下ろしの影響を受けにくい箇所に参照風速計を設置し、3次元超音波型プローブ風速や機体状態量・制御指令値を入力、参照風速計から導かれる吹き下ろしを含まない機体対気速度を出力の教師データとして、様々な飛行を行ったデータを用いて学習を行い、機体上下軸について吹き下ろしを低減した対気速度を算出するネットワークを得た。さらに、これを用いてADS/GNSS/INS複合航法フィルタを再設計し、大気擾乱推定およびGNSS不使用時短時間対地速度算出を継続できる構成とした。
開発したプローブと複合航法フィルタ、また並行開発した高速高機動飛行制御系をあわせて自律小型無人ヘリ実験機に実装し、対気速度に基づく飛行制御の実験を実施した。プローブが吹き下ろしの影響を受けない状態ではおおむね良好な結果が得られ、影響を受ける状態では機体上下速度の変動が生じ、性能には課題を残したが提案手法の成立性は確認した。
|
Research Products
(5 results)
