CC BY
95Ссылка на статью: // Радиостроение. 2020. № 03. С. 1-19
Б01: 10.36027/^е^.0320.0000166
Представлена в редакцию: 14.04.2020
http://www.radiovega.su © КИ. Старовойтов
УДК 629.056.6: 623.746.-519
Оптимизация характеристик БИНС и датчиков внешней коррекции для автономной навигации беспилотных летательных аппаратов разных классов
Старовойтов Е.И.1' 'таЦ@уеаа-Би
1АО "Концерн "Вега", Москва, Россия
В системах управления БПЛА для автономной навигации используются БИНС на основе гироскопов разных типов. Для БПЛА с небольшой массой полезной нагрузки, соизмеримой с массой навигационной аппаратуры, требуется оптимизация характеристик БИНС. Наилучшей точностью обладают БИНС на базе лазерных гироскопов, имеющие большую массу. Разработан метод оптимизации, с помощью которого получено множество Парето для массы и точности БИНС на базе лазерных гироскопов. Выполнена комплексная оценка характеристик БИНС и БПЛА-носителей разного класса. Рассмотрены различные методы коррекции БИНС при отсутствии спутниковой навигации: коррелляционно-экстремальная навигация, навигация на базе алгоритмов SLAM и доплеровское счисление пути. В ряде случаев показана целесообразность замены в БИНС лазерных гироскопов на волоконно-оптические гироскопы. Полученные результаты могут использоваться в разработке навигационных систем различных БПЛА.
Ключевые слова: бесплатформенная инерциальная навигационная система, гироскопы, беспилотный летательный аппарат, автономная навигация, коррекция, оптимизация
Введение
В настоящее время беспилотные летательные аппараты (БПЛА) применяются для решения самых разнообразных задач: топографических работ [1], мониторинга состояния и диагностики протяженных инженерных сооружений [2], доставки грузов в труднодоступные места и т.д.
Дальность радиосвязи с БПЛА такого типа не превышает 30 км, при этом его радиус действия может быть свыше 100 км, а продолжительность полета может превышать несколько часов. Для широкого применения и увеличения количества задач, решаемых с использованием БПЛА, необходимо повышение степени их автономности, в том числе по части навигационного обеспечения.
Радиостроение
Научно-практический журнал
Работоспособность аппаратуры спутниковой навигации ограничена при наличии сильных помех, переотражением сигналов от близлежащих объектов и экранированием созвездия навигационных спутников различными сооружениями.
В системах управления БПЛА и других подвижных объектов применяются инерци-альные приборы и системы, которые могут использоваться как для автономной навигации, так и в сочетании с измерителями других типов [1,3].
Цель данной статьи состоит в оптимизации характеристик бесплатформенных инер-циальных навигационных системы (БИНС) и датчиков внешней коррекции для автономной навигации БПЛА, используемых в решении прикладных задач.
1. Оптимизация массы и точности БИНС на базе лазерных гироскопов
Для автономной навигации БПЛА в основном широко используются бесплатформенные инерциальные навигационные системы (БИНС), чувствительными элементами которых являются акселерометры, измеряющие линейные ускорения и гироскопы, задающие или определяющие направление осей чувствительности акселерометров.
БИНС, предназначенные для систем управления БПЛА должны удовлетворять жестким массогабаритным ограничениям и при этом обеспечивать выполнение ими задач. В ряде случаев из-за ограничений массы и потребляемой мощности допускается снижение точности БИНС.
Точность БИНС связана в первую очередь с погрешностями чувствительных элементов. Ошибка определения координат AS за время t, включает составляющие связанные с погрешностями акселерометров и гироскопов [3]
AS = ASa + ASr, (1)
^Sа -(1 - cosH • t))
, (2)
ASr = • (sin(H0 • t) - h0 • t), (3)
H0
где Aa - ошибка акселерометра; s - дрейф гироскопа; - частота Шулера, определяемая выражением
H = J -
V R , (4)
где g = 9,81 м/с - ускорение силы тяжести; R - расстояние от центра Земли до центра масс БПЛА
R = R3 + К, (5)
где R3 = 6371 км - радиус Земли; И„ - высота полета БПЛА.
В зависимости от скорости накопления ошибки и a, различаются три класса точности БИНС: низкой точности (uA = 1...10 м/с), средней (иА = 0,5...1,0 м/с) и высокой точности (иа = 0,01...0,50 м/с) [4]. БИНС низкой точности в основном применяются в системах ста-
билизации микро- и мини-БПЛА. БИНС средней и высокой точности широко используются для автономной навигации воздушных, наземных и морских объектов.
В настоящее время лазерные гироскопы являются основным типом датчиков в БИНС различного назначения [3]. Другие типы серийно выпускаемых промышленностью гироскопов по совокупности своих характеристик пока еще уступают лазерным гироскопам.
Относительная чувствительность к угловым перемещениям и величина погрешности лазерного гироскопа связаны с размерами его резонатора, которые в свою очередь определяют массу и габариты инерциального блока БИНС. На этом подходе основан метод оптимизации БИНС для систем микронавигации в радиолокаторах с синтезированной апертурой, в котором используется взаимосвязь между массой инерциального блока и ошибкой измерения радиальной скорости [5].
Максимально достижимые величины погрешностей лазерного гироскопа можно оценить с помощью коэффициента случайного дрейфа [6]
90•с-Я
е( Ь) =
ж• Н • Ь2 "У
Ь •УдЬ -Т3 М ^
Р ' (6)
ж •
где с = 3-108 м/с - скорость света; Хл - длина волны лазера; Н - безразмерный коэффициент; Ь - длина периметра лазерного резонатора; И = 6,63-10-34 Дж-с - постоянная Планка; Vab - частота лазерного перехода; тз - пропускание выходного зеркала; ¡и - потери в резонаторе лазера; Рвых - выходная мощность лазера.
Далее примем допущение, что при использовании лазерного гироскопа с погрешностью А8Г0 (за время инерциальный блок БИНС имеет массу тиб0. Таким образом, получаем соотношение, которое может быть использовано для оценочной зависимости массы инерциального блока БИНС от дрейфа лазерных гироскопов
ти6 = ти6 0
ДОГ 0 -®0
£• Я • (вт(^0 • г) -ю0 • г)'
(7)
В авиационной технике обычно используются лазерные гироскопы, имеющие дрейф
_о _с
е ~ 540 рад/с (0,01°/ч) [7], что при типовом значении Аа = 8-10 g [8] позволяет обеспечить А£ = 1,85 км/ч (соответствует среднему классу точности БИНС). Гироскопы с дрейфом < 0,01°/ч имеют большую массу, габариты, технологически сложнее в производстве и дороже. Такие приборы применяются для автономной навигации при больших дальностях полета (например, на пассажирских воздушных судах, предназначенных для трансконтинентальных перелетов) [3].
БИНС среднего класса точности на базе лазерных гироскопов имеют массу примерно тобщ ~ 15 кг [9]. За вычетом массы электронного блока (тэб ~ 0,15тобщ = 2,25 кг) для инерциального блока получаем тиб ~ 12,5 кг.
Так как величина А£ в общем случае является функцией от е, то можно получить обратную зависимость между массой БИНС тобщ и А£ (см. рис. 1), которая представляет собой множество альтернативных решений (т.н. множество Парето).
Рис. 1. Множество Парето для массы и точности БИНС на базе лазерных гироскопов
Множество Парето используется при векторной постановке задачи многокритериальной оптимизации, когда необходимо преодолеть противоречие, связанное с неопределенностью при выборе значимости критериев оценки. Этот метод многокритериальной оптимизации позволяет определить наиболее приемлемое сочетание критериев, исходя из имеющихся ресурсов [10].
Если для х, х'е Xвыполняется неравенство
ФгСО > Фг(х), (8)
при котором первое решение предпочтительнее второго (если Фг- ^ тах), а второе решение исключается, тогда х' является Парето-оптимальным решением задачи многокритериальной оптимизации.
Множество Парето в этом случае определяется как
Р(Х) = {х'е X | не существует такого хе X, что Фг(х) > Фг(х')}. (9)
Таким образом, во множество Парето включаются только решения, в которых удовлетворение одного из критериев приводит к ухудшению требований других критериев. При необходимости выбора одного единственного решения вводятся дополнительные критерии и ограничения, либо используются экспертные оценки.
Из множества на рис. 1 следует, что БИНС, обеспечивающая измерение координат с ошибкой ~ 1,5 км/ч будет иметь массу тобщ ~ 17,9 кг. При снижении допустимой ошибки до Д^ ~ 3,7 км/ч масса БИНС приблизится к тобщ ~ 9,5 кг. Аналогично может быть проведена оптимизация габаритов БИНС.
Необходимо отметить, что выражение (7) применимо только для оценки в первом приближении, что обусловлено нелинейным характером реальной зависимости массога-баритных характеристик БИНС от погрешностей лазерных гироскопов, влиянием отдельных параметров конструкции гироскопов и действием внешних факторов. Кроме того, суммарная масса БИНС зависит от конструктивного исполнения и компонентов, применяемых в составе электронного блока.
2. Оптимизация характеристик БИНС с учетом характеристик
БПЛА-носителя
При размещении БИНС на определенном БПЛА-носителе необходимо учитывать поднимаемую им массу полезной нагрузки тпн, выделяемую для нее от бортовой сети электропитания мощность Рпн, а также крейсерскую скорость ¥кр, потолок Ипот и среднюю стоимость БПЛА Сбпла.
В данной работе рассматриваются в основном БПЛА с небольшой массой полезной нагрузки, соизмеримой с массой навигационной аппаратуры. Основные характеристики подобных БПЛА, относящихся к трем различным классам [11], представлены в табл. 1.
Таблица 1. Основные характеристики БПЛА-носителей
Класс БПЛА тпн, кг Рпн, Вт Ур км/ч &пот, м Сбпла, отн. ед.
Легкий 20...30 100...170 110...120 5 000 30...45
Средний 40...50 200...250 120...130 5 500 50...60
Средне-тяжелый 100...170 300...500 120...150 7 500 80...150
Масса и точность БИНС из полученного в предыдущем разделе множества Парето, а также примерно соответствующие им потребляемая мощность Р и примерная стоимость С (определенные на основе данных о существующих аналогах), представлены в табл. 2.
Таблица 2. Основные характеристики БИНС на базе лазерных гироскопов
№ п/п А51, км/ч тобщ, кг Р, Вт С, отн. ед.
1 1,85 15,0 70 15,0
2 2,47 12,3 65 13,0
3 3,09 10,6 60 11,5
4 3,70 9,5 50 10,0
Целевая функция для комплексной оценки характеристик БИНС и БПЛА-носителя получена на основе линейной свертки критериев, учитывающих изменение характеристик БИНС по сравнению с их заданным (базовым) значением
Ф =
ц
^033 т"н ~(т°бщ -т°^ I 03з рпн -(Р-Р),033 ^ С—+ Сп
Р АSa
(¡о)
С + С
!'!II ' I 4
1пн А пн / ВПЛА
где т0 - базовое значение массы БИНС; Р0 - базовое значение потребляемой БИНС мощности; С0 - базовая стоимость БИНС. Оптимальному сочетанию параметров соответствует максимальное значение целевой функции.
Заданы базовые уровни характеристик БИНС: А£0 = 3,7 км/ч; т0 = 10 кг; Р0 = 50 Вт и С0 = 12 отн. ед. Для них получены целевые функции, зависимость которых от массы полезной нагрузки БПЛА-носителя показана на рис. 2.
о.ео
Фи
о,?а
0,76
0,74
0,72
0.70
0,63
о,ее
0,64
0.62
]
2
3
4
0 20 40 60 60 100 120 140 100
тт, кг
Рис. 2. Зависимость Фц от тпн для БИНС на базе лазерных гироскопов с разными характеристиками: 1 - А£ = 1,85 км/ч; 1 - А£ = 2,47 км/ч; 3 - А£ = 3,09 км/ч; 4 - А£ = 3,70 км/ч
Из результатов следует, что с весом полезной нагрузки тпн = 20...25 кг предпочтительно использование БИНС с = 3,7 км/ч, а при тпн = 30 кг оптимальным является значение = 2,47 км/ч. С увеличением массы полезной нагрузки (тпн > 40 кг), выделяемой ей мощности от бортовой сети и стоимости БПЛА, характеристики БИНС уже меньше влияют на суммарную оценку, поэтому целесообразно использовать системы с меньшей навигационной ошибкой (А£ = 1,85 км/ч).
3. Методы коррекции БИНС и выбор гироскопов
При невозможности использования в полете спутниковой навигации целесообразно рассмотреть возможности применения для коррекции БИНС навигационных датчиков другого типа.
Астрокорректоры работоспособны в дневное время на высотах от 8 км [12]. Астро-коррекция также возможна при полете на малых высотах в условиях ясных ночей, но в условиях городской и промышленной застройки навигация будет затруднена из-за световых помех (т.н. «световое загрязнение»), что затрудняет применение данного метода на рассматриваемых БПЛА.
При полете над сушей для коррекции БИНС может быть использован рельеф местности, анализ которого выполняется в корреляционно-экстремальных навигационных системах (КЭНС) [13]. Кроме БИНС в состав КЭНС входят собственный вычислитель, носитель информации с эталонной базой данных высот подстилающей поверхности, а для измерений рельефа подстилающей поверхности обычно используется радиовысотомер малых высот.
Навигация по рельефу местности также может осуществляться методом одновременной локализации и построения карты (SLAM) [14-16]. Исходные данные для алгоритмов SLAM формируют оптические датчики - телекамеры и лазерные локационные системы (ЛЛС), использование которых зависит от состояния атмосферной трассы.
Телекамеры работоспособны только в условиях достаточной освещенности, поэтому их применение ограничено. ЛЛС могут быть построены на основе времяпролетных камер (3D Flash Ladar) или оптико-механических сканеров с разверткой по двум или одной координатам [15]. На легких БПЛА из-за массогабаритных ограничений более предпочтительно использование ЛЛС типа 3D Flash Ladar.
Алгоритмы SLAM могут быть реализованы с использованием относительной навигации без привязки к глобальным координатам, что позволяет комплексировать БИНС и ЛЛС без использования дополнительного бортового вычислителя [14].
Независимо от типа подстилающей поверхности координаты БПЛА могут определяться посредством доплеровского счисления пути, с использованием доплеровского измерителя путевой скорости и угла сноса (ДИСС) [17]. Коррекция БИНС возможна на малых и средних высотах независимо от состояния атмосферной трассы и наличия подробных сведений о подстилающей поверхности. Но при этом методе необходимы данные датчика курса (цифрового магнитного компаса), используемые для расчета путевого угла.
В табл. 3 представлено описание методов внешней коррекции по навигационным данным от различных датчиков.
№ п/п Источник внешних данных и метод навигации Погрешность навигации Рабочие высоты Ограничения
1 Рельеф подстилающей поверхности. Коррелляционно-экстремальная навигация. 0,20 км hp = 0... 1,0 км Возможно только при полете над сушей. Должна быть достаточная плотность ориентиров. Требуется эталонное описание рельефа местности.
2 Рельеф подстилающей поверхности. Алгоритмы SLAM. 0,02^ hp = 0,1...2,0 км Возможно только при полете на сушей. Работоспособность оптических датчиков зависит от состояния атмосферной трассы.
3 Эхо-сигнал от подстилающей поверхности. Доплеровское счисление. 0,015-S hp = 0...4,5 км Требуется датчик курса.
При комплексировании с дополнительными датчиками важным параметром является частота коррекции БИНС, определяемая многими факторами: требованиями к погрешности навигации, скоростью накопления ошибки БИНС, стабильностью внешних навигационных ориентиров.
Коррекция должна выполнятся при малом количестве внешних навигационных ориентиров, а при их кратковременной потере погрешность БИНС не должна превышать погрешность навигации. Для БИНС, используемых в авиационной технике, интервал коррекции обычно составляет десятки минут [7].
Частота коррекции БИНС определяется соотношением [18]
где ¿8 - погрешность навигации.
При использовании метода коррелляционно-экстремальной навигации должна учитываться информативность рельефа подстилающей поверхности. В этом случае максимально допустимую погрешность БИНС можно определить из соотношения
= -Ж-апо ■ V, (12)
ор
где Ыор - количество ориентиров, необходимых для принятия решения о коррекции; апо -плотность ориентиров (информативность поля рельефа); V - скорость полета.
При Ыор = 8 и V = 120 км/ч, коррекция БИНС с Д8 > 1,85 км/ч может выполняться только над поверхностью с плотностью ориентиров апо > 0,62 шт/км. При меньшей плотности ориентиров погрешность навигации ¿8 = 0,2 км может обеспечена либо использованием БИНС высокого класса точности, либо увеличением скорости БПЛА-носителя. Зависимость допустимого значения Д8 от V для разных значений апо представлена на рис. 3.
4.50
4.00
Э.ОО
=■ 2.&Q
Я
х.
%
2.00
1,50
1.00
0.50
О.ОО
4
3
3
1
ао 100 120 140 160 180 200
V. км/ч
Рис. 3. Зависимость максимально допустимого значения AS от V: 1 - апо > 0,2 шт/км; 1 - апо > 0,4 шт/км;
1 - &„о > 0,6 шт/км; 1 - с„о > 0,8 шт/км
При оценке возможности коррекции по данным алгоритмов SLAM примем, что большая часть погрешности навигации определяется линейной разрешающей способностью ЛЛС, связанной с высотой полета.
Скорость смещения подстилающей поверхности определяется по величине линейного сдвига облака точек за время между измерениями At
öl = V-At. (13)
С учетом углового разрешения ЛЛС, измеряемый линейный сдвиг на высоте полета hn составит
V-At
Al = --, (14)
-■ hn 2 n
где ß - дискрет (пиксель) разрешения матричного фотоприемника 3D Flash Ladar. Измеряемая ЛЛС скорость смещения подстилающей поверхности будет равна
V
ЛЛС
1
2
v_
• К
(15)
Отсюда погрешность измерения скорости
AV = V •
1 -
1
2
• К
(16)
Из выражения (16) можно определить максимальную высоту полета БПЛА, на которой может выполняться коррекция. Разрешающая способность по углу для ЛЛС типа 3D Flash Ladar зависит от размера углового поля обзора (nxn°) и формата матричного фотоприемника.
На рис. 4 представлена зависимость максимальной высоты полета h„ от размера углового поля обзора ЛЛС типа 3D Flash Ladar с форматом матричного фотоприемника 128x128 пикселей (при AVJV = 0,02).
Рис. 4. Зависимость максимальной высоты полета БПЛА-носителя кп от размера углового поля обзора ЛЛС
при коррекции БИНС
1
При V = 120 км/ч погрешность навигации по данным алгоритмов SLAM составит
_^
öS = 2,4 км/ч. Тогда при коррекции с интервалом в 10 мин (f = 1,67-10 Гц) скорость накопления ошибки не должна превышать oA = 4 м/с (AS > 14,4 км/ч), что соответствует БИНС низкой точности.
Аналогичная картина при коррекции от ДИСС. Для получения öS = 1,8 км/ч (при
_о
V = 120 км/ч) с fK = 1,67-10 Гц будет достаточно ид < 3 м/с (AS > 10,8 км/ч). Кроме того, независимость от наличия ориентиров и состояния атмосферной трассы позволяют выполнять коррекцию ДИСС с еще большей частотой.
При таких низких точностях БИНС целесообразно рассмотреть возможность замены лазерных гироскопов на датчики другого типа, что позволит снизить общую массу системы и потребляемую ей мощность.
Волоконно-оптические гироскопы (ВОГ) в настоящее время по своим характеристикам близки к лазерным гироскопам, но БИНС на их базе имеют большие погрешности и меньший динамический диапазон измеряемых угловых скоростей. По сравнению с лазерными гироскопами, ВОГ более технологичные и экономичные в производстве [19].
Микроэлектромеханические (МЭМС) гироскопы имеют малую массу и габариты, высокую технологичность и низкую стоимость, но их применение ограничено большой погрешностью измерений. МЭМС-гироскопы используются в системах с постоянной коррекцией от внешних измерителей, либо когда большие погрешности измерений не являются критичными (при небольшой продолжительности работы).
Для выполнения технологических операций при обслуживании инженерных объектов требуется поддержание определенной ориентации БПЛА с минимальными погрешностями. Также может возникнуть необходимость в измерении путевой скорости (например, при работе радиолокатора с синтезированной апертурой [5]). Поэтому при выборе типа гироскопов еще должны учитываться ошибки определения путевой скорости AV, углов крена Ay, тангажа A6 и курса Д^-.
В табл. 4 для сравнения представлены характеристики БИНС на базе лазерных, ВОГ и МЭМС-гироскопов (определенные на основе данных о существующих аналогах [9,20,21] и полученного в разд. 1 множества Парето для массы и точности БИНС на базе лазерных гироскопов).
Таблица 4. Характеристики БИНС на базе разных типов гироскопов
№ п/п Тип гироскопов AS, км/ч иА, м/с AV, м/с Ау,Ав,' А^, ' Р, Вт тобщ, кг С, отн. ед
1 лазерные 1,85 0,51 1,0 3 3 70,0 15,0 15,0
2 лазерные 3,70 1,03 4,0 6 6 50,0 9,5 10,0
3 ВОГ 4,00 1,11 2,5 3 6 20,0 4,8 5,0
4 ВОГ 10,00 2,78 1,0 6 30 14,0 3,4 3,0
5 МЭМС - 1,67 5,0 30 60 1,2 0,1 0,2
Из данных таблицы 4 следует, что при снижении точности БИНС наиболее оптимальным является переход с лазерных гироскопов на ВОГ, обеспечивающих близкие зна-
чения ошибок при определении путевой скорости и углов ориентации. В этом случае снижаются масса, потребляемая мощность и стоимость БИНС.
БИНС на базе МЭМС-гироскопов, несмотря на преимущество в виде предельно малых массы, потребляемой мощности и стоимости, имеют большие погрешности, которые при задержках коррекции могут затруднить ориентацию и позиционирование БПЛА.
Таким образом, оптимальным для комплексирования с ДИСС или ЛЛС типа 3D Flash Ladar являются БИНС низкого класса точности на базе ВОГ.
Заключение
В системах управления БПЛА для автономной навигации при выполнении длительных полетов, связанных с решением прикладных задач (топографических работ, обследования линий электропередач, трубопроводов, железных дорог, доставки грузов в труднодоступные места и др.) могут использоваться БИНС среднего класса точности (AS = 1,85...3,70 км/ч) на базе лазерных гироскопов.
Для БПЛА с небольшой массой полезной нагрузки, соизмеримой с массой навигационной аппаратуры, возникает необходимость оптимизации характеристик БИНС. Разработан метод оптимизации, с помощью которого получено множество Парето для массы и точности БИНС на базе лазерных гироскопов.
Выполнена комплексная оценка характеристик БИНС и БПЛА-носителя с разной массой полезной нагрузки. Показано, что при увеличении массы полезной нагрузки свыше 40 кг оптимальным будет использование БИНС с AS = 1,85 км/ч.
Рассмотрены различные методы коррекции БИНС при отсутствии спутниковой навигации.
Для полетов над сушей при наличии эталонного описания рельефа местности может использоваться коррелляционно-экстремальная навигация. При плотности ориентиров не менее 0,62 шт/км обеспечивается достаточная частота коррекции для БИНС с AS = 1,85 км/ч, и погрешность навигации не превышает öS = 0,2 км. Если плотность ориентиров составляет менее 0,62 шт/км, то потребуется увеличение скорости БПЛА-носителя или переход на БИНС высокого класса точности.
Навигация на базе алгоритмов SLAM может осуществляться с применением ЛЛС типа 3D Flash Ladar при соответствующем состоянии атмосферной трассы. Получены оценки максимальной высоты полета БПЛА-носителя от размера углового поля обзора ЛЛС.
Навигация с использованием ДИСС может выполняться с высокой частотой независимо от наличия ориентиров и состояния атмосферной трассы. Для комплексирования с ДИСС и ЛЛС типа 3D Flash Ladar оптимальными являются БИНС низкого класса точности на базе ВОГ, вместо систем на лазерных гироскопах.
Полученные результаты могут использоваться при разработке навигационных систем средних, легких и средне-тяжелых БПЛА.
Список литературы
1. Jozkow G., Toth C.K., Grejner-Brzezinska D. UAS topographic mapping with velodyne LiDAR sensor // ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2016. Vol. III. No. 1. Pp. 201-208. DOI: 10.5194/i sprs-annals-III-1-201-2016
2. Wenjun Zhang, Xinqiao Wu, Guifeng Zhang, Lei Ke, Liming Chen, Xiao Chen, Hemeng Yang, Xiaoming Qiao, Yi Zhou. The application research of UAV-based LiDAR system for power line inspection // 2nd intern. conf. on computer engineering, information science & application technology: ICCIA 2017 (Wuhan, China, July 8-9, 2017): Proc. P.: Atlantis Press, 2017. Pp. 962-966. DOI: 10.2991/iccia-17.2017.174
3. Матвеев В.В., Распопов В.Я. Основы построения бесплатформенных инерциальных навигационных систем: учеб. пособие. СПб., 2009. 278 с.
4. Трефилов П.М. Сравнительный анализ улучшения точностных характеристик инерциальных навигационных систем // XIII Всеросс. совещание по проблемам управления: ВСПУ-2019 (Москва, 17-20 июня 2019 г.): Сб. тр. М.: ИПУ РАН, 2019. С. 470-474. DOI: 10.25728/vspu.2019.0470
5. Старовойтов Е.И., Юрчик И.А. Оптимизация характеристик авиационного радиолокатора с синтезированной апертурой и его системы микронавигации // Тр. МАИ. 2019. Вып. 108. С. 10. Режим доступа:
http://trudymai.ru/upload/iblock/96b/Starovoytov YUrchik rus.pdf?lang=ru&issue=108 (дата обращения 20.04.2020).
6. Болотнов С.А., Вереникина Н.М. Лазерные информационно-измерительные системы: учеб. пособие. Ч. 2. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. 92 с.
7. Борсоев В.А., Кацура А.В., Степанов С.М. Использование модели инерциальной навигационной системы при проведении испытаний летательных аппаратов // Науч. вестник МГТУ ГА. 2016. Т. 19. № 5. С. 144-150.
8. Голяев Ю.Д., Колбас Ю.Ю., Коновалов С.Ф., Соловьева Т.И., Томилин А.В. Критерии выбора акселерометров для инерциального измерительного блока // Системотехника: системный проблемы надежности, качества и информационных технологий: Сетевой электрон. науч. журн. 2012. № 10. С. 16-23. Режим доступа:
http://systech.miem.edu.ru/documents/1347356466 Criteria%20of%20accelerometers%20c hoosing.doc (дата обращения 20.04.2020).
9. Кузнецов А.Г., Портнов Б.И., Измайлов Е.А. Современные бесплатформенные инер-циальные навигационные системы двух классов точности // Тр. МИЭА. Навигация и управление летательными аппаратами. 2014. № 8. С. 24-32.
10. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде. Количественный подход. 2-е изд. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. 176 с.
11. Беспилотная авиация: терминология, классификация, современное состояние / В С. Фетисов и др.; под ред В С. Фетисова. Уфа: PHOTON, 2014. 216 с.
12. Бессонов Р.В., Белинская Е.В., Брысин Н.Н., Воронков С.В., Куркина А.Н., Форш А.А. Звездные датчики ориентации в астроинерциальных системах летательных аппаратов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 6. С. 9-20. DOI: 10.21046/2070-7401 -2018-15-6-9-20
13. Наумов А.И., Кичигин Е.К., Сафонов И.А., Мох Ахмед Медани Ахмед Эламин. Бортовой комплекс высокоточной навигации с корреляционно-экстремальной навигационной системой и цифровой картой рельефа местности // Вестник Воронеж. гос. техн. ун-та. 2013. Т. 9. № 6-1. С. 51-55.
14. Падерин Ф.Г. Комплексная обработка информации в бортовом навигационном комплексе БПЛА с использованием метода навигации и составления карты (SLAM) // Тр. МИЭА. Навигация и управление летательными аппаратами. 2017. № 19. С. 79-87.
15. Старовойтов Е.И. Характеристики лазерных локационных систем для коррекции бесплатформенной инерциальной навигационной системы беспилотных летательных аппаратов // Тр. МАИ. 2018. Вып. 102. С. 15. Режим доступа:
http://trudymai.ru/upload/iblock/748/Starovoytov_rus.pdf?lang=ru&issue=102 (дата обращения 20.04.2020).
16. Боковой А.В. Исследование методов одновременного картирования и локализации беспилотных летательных аппаратов по видеопотоку, полученному с единственной камеры // Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта: 2-й Всеросс. науч.-практич. семинар (СПб., 9 октября 2015 г.): Тр. СПб., 2015. С. 26-33.
17. Соловьев В.И., Шабалов П.Г. Инерциальные навигационные системы: учеб. пособие. Самара: Изд-во Самар. гос. аэрокосм. ун-та, 2011. 72 с.
18. Сизов А.В., Ипполитов С.В., Савченко А.Ю., Малышев В.А. Методика формирования требований к системе коррекции инерциальной навигационной системы на основе решения многопараметрической оптимизационной задачи // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2018. Т. 6. № 4(23). С. 381-393.
DOI: 10.26102/2310-6018/2018.23.4.028
19. Кивокурцев А.Л. Особенности датчиков первичной информации, алгоритмов ориентации современных бесплатформенных инерциальных навигационных систем // Актуальные проблемы и перспективы развития гражданской авиации России: Всеросс. на-уч.-техн. конф., посвященная 50-летию Иркутского филиала МГТУ ГА (Иркутск, 1719 мая 2017 г.): Сб. тр. Иркутск, 2017. С. 79-87.
20. Коркишко Ю.Н., Федоров В.А., Прилуцкий В.Е., Пономарев В.Г., Морев И.В., Скрип-ников С.Ф., Хмелевская М.И., Буравлев А.С., Кострицкий С.М., Федоров И.В., Зуев А.И., Варнаков В.К. Бесплатформенные инерциальные навигационные системы на ос-
нове волоконно-оптических гироскопов // Гироскопия и навигация. 2014. № 1 (84). С. 14-25.
21. Мишин А.О., Кирюшин Е.Ю., Обухов А.И., Гурлов Д.В. Малогабаритная комплексная навигационная система на микромеханических датчиках // Тр. МАИ. 2013. Вып. 70. С. 16. Режим доступа:
кйр://1шёуша1.ш/ир1оаё/1Ыоск/7ае/7ае33Ь5е924203ГаёаЬ7114222Г60782.рёГ?1апа=щ&188 ие=70 (дата обращения 20.04.2020).
Radio Engineering
Radio Engineering, 2020, no. 03, pp. 1-19. DOI: 10.36027/rdeng.0320.0000166 Received: 14.04.2020
© E.I. Starovoytov
Optimizing Strap-down Inertial Navigation Systems Characteristics and External Correction Sensors for Autonomous Navigation of Different UAV Classes
E.I. Starovoytov1'* "mailjgvega.&u
1Radio Engineering Corporation "Vega", Moscow, Russia
Keywords: strapdown inertial navigation system, gyroscope, unmanned aerial vehicle, autonomous navigation, correction, optimization
Currently, unmanned aerial vehicles (UAVs) can be used in topographic works, condition monitoring and diagnostics of extended engineering structures, delivering goods to hard-to-reach places, etc. To provide the widespread UAVs applications and raise the number of tasks to be solved through their using, it is necessary to increase their autonomy degree in terms of navigation support, in particular. Unmanned aerial vehicles (UAV) control systems for autonomous navigation use the strap-down inertial navigation systems (SINS) based on various types of gyroscopes. SINS based on the laser gyroscopes, which have a large mass, have the best accuracy. UAVs with a payload mass that is commensurable with the mass of navigation equipment require optimization of SINS characteristics.
An optimization method has been developed to enable obtaining a Pareto set for the mass and accuracy of SINS based on laser gyroscopes. A comprehensive assessment of the characteristics of SINS and UAV carrier with different payload mass has been performed. Various SINS correction methods are considered when satellite navigation is unavailable.
For overland flights, the correlation-extreme navigation systems (CENS) and SLAM methods (for simultaneous localisation and mapping) can be used. CENS require a reference lay-of-the-land description and a sufficient density of landmarks. In navigation based on SLAM algorithms, there is no need in the reference lay-of-the-land description, and the initial data can be obtained through the optical sensors under appropriate condition of the atmospheric path.
Regardless of the condition of the atmospheric path, type of the underlying surface and its information available in detail, the UAV coordinates can be determined by Doppler dead reckoning using a Doppler system (DISS). At low and medium altitudes SINS correction is possible, only heading sensor data are needed to calculate the path angle.
In combining with DISS and 3D Flash Ladar sensors (for implementing SLAM algorithms), it is more optimal to use low-accuracy SINS based on fibre-optic gyroscopes rather than laser gyro-based systems.
The results obtained can be used when developing navigation systems for medium, light and heavy-medium UAVs.
References
1. Józków G., Toth C.K., Grejner-Brzezinska D. UAS topographic mapping with velodyne LiDAR sensor. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2016, vol. III, no.1, pp. 201-208. DOI: 10.5194/isprs-annals-III-1 -201-2016
2. Wenjun Zhang, Xinqiao Wu, Guifeng Zhang, Lei Ke, Liming Chen, Xiao Chen, Hemeng Yang, Xiaoming Qiao, Yi Zhou. The application research of UAV-based LiDAR system for power line inspection. 2nd intern. conf. on computer engineering, information science & application technology: ICCIA 2017 (Wuhan, China, July 8-9, 2017): Proc. P.: Atlantis Press, 2017. Pp. 962-966. DOI: 10.2991/iccia-17.2017.174
3. Matveev V.V., Raspopov V.Ia. Osnovy postroeniia besplatformennykh inertsial'nykh navigatsionnykh sistem [Fundamentals of designing strapdown inertial navigation systems]: a textbook. St. Petersburg, 2009. 278 p. (in Russian).
4. Trefilov P.M. Sravnitel'nyj analiz uluchsheniia tochnostnykh kharakteristik inertsial'nykh navigatsionnykh sistem [Comparative analysis of improving accuracy characteristics of inertial navigation systems]. XIII Vserossiiskoe soveshchanie po problemam upravleniia: VSPU-2019: Sbornik trudov [13th All-Russian meeting on management issues (Moscow, June 17-20, 2019)]: Proc. Moscow, 2019. Pp. 470-474. DOI: 10.25728/vspu.2019.0470 (in Russian)
5. Starovoitov E.I., Yurchik I.A. Characteristics optimization of an aviation synthetic aperture radar and its micro-navigation system. Trudy MAI [Trudy MAI], 2019, no. 108, p. 10. Available at: http://trudymai.ru/upload/iblock/96b/Starovoytov YUrchik rus.pdf?lang=ru&issue=108, accessed 20.04.2020 (in Russian).
6. Bolotnov S.A., Verenikina N.M. Lazernye informatsionno-izmeritel'nye sistemy: uchebnoe posobie. Ch. 2 [Laser information and measuring systems: a textbook. Pt. 2]. Moscow: BMSTU Publ., 2005. 92 p. (in Russian).
7. Borsoev V.A., Katsura A.V., Stepanov S.M. Implementation of inertial navigation system model during aircraft testing. Nauchnyj vestnik MGTU GA (Civil Aviation Nigh Technologies), 2016, vol. 19, no. 5. pp. 144-150 (in Russian).
8. Golyaev Yu.D., Kolbas Yu.Yu., Konovalov S.F., Solov'eva T.I., Tomilin A.V. Criteria of accel-erometers choosing for the inertial measurement unit. Sistemotekhnika: sistemnye problemy nadezhnosti, kachestva i informatsionnykh tekhnologij [System Engineering: System Problems of Quality and Information Technologies], 2012, no. 10, pp. 16-23. Available at: http://systech.miem.edu.ru/documents/1347356466 Criteria of accelerometers choosing.doc, accessed 20.04.2020 (in Russian).
9. Kuznetsov A.G., Portnov B.I., Izmailov E.A. Modern strapdown inertial navigation systems of two accuracy classes. Trudy MIEA. Navigatsiia i upravlenie letatel'nymi apparatami [Proc. of the MIEA. Navigation and Control of Aircraft], 2014, no. 8, pp. 24-32 (in Russian).
10. Nogin V.D. Priniatie reshenij v mnogokriterial'noj srede. Kolichestvennyj podkhod [Decisionmaking in the multicriteria environment: a quantitative approach]. 2nd ed. Moscow: Fizmatlit Publ., 2005. 176 p. (in Russian).
11. Bespilotnaia aviatsiia: terminologiia, klassifikatsiia, sovremennoe sostoianie [Unmanned aviation: terminology, classification, current state] / V.S. Fetisov a.o.; ed. by V.S. Fetisov. Ufa: PHOTON Publ., 2014. 216 p. (in Russian).
12. Bessonov R.V., Belinskaya E.V., Brysin N.N., Voronkov S.V., Kurkina A.N., Forsh A.A. Star trackers in astroinertial systems of flying vehicles. Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniia Zemli iz kosmosa [Current Problems in Remote Sensing of the Earth from Space], 2018, vol.15, no. 6, pp. 9-20. DOI: 10.21046/2070-7401 -2018-15-6-9-20 (in Russian)
13. Naumov A.I., Kichigin E.K., Safonov I.A., Moh Ahmed Medani Ahmed Elamin. The aircraft onboard complex of accurate navigation with terrain reference navigation system and digital map terrain elevation data. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta [Bull. of Voronezh State Technical Univ.], 2013, vol. 9, no. 6-1, pp. 51-55 (in Russian).
14. Paderin F.G. Integrated data processing in UAV onboard navigation system based on simultaneous localization and mapping (SLAM) method. Trudy MIEA. Navigatsiia i upravlenie letatel'nymi apparatami [Proc. of the MIEA. Navigation and Control of Aircraft], 2017, no. 19, pp. 79-87 (in Russian).
15. Starovoitov E.I. Laser ranging systems characteristics for unmanned aerial vehicle strapdown inertial navigation system. Trudy MAI [Trudy MAI], 2018, no. 102, p. 15. Available at: http://trudymai.ru/upload/iblock/748/Starovoytov_rus.pdf7lang=ru&issue=102, accessed 20.04.2020 (in Russian).
16. Bokovoj A.V. Issledovanie metodov odnovremennogo kartirovaniia i lokalizatsii bespilotnykh letatel'nykh apparatov po videopotoku, poluchennomu s edinstvennoj kamery [Research of methods for simultaneous mapping and localization of unmanned aerial vehicles using a video stream obtained from a single camera]. Bespilotnye transportnye sredstva s elementami iskusstvennogo intellekta: 2-j Vserossiiskij nauchno-prakticheskij seminar: Trudy [Unmanned vehicles with elements of artificial intelligence: 2nd All-Russian scientific and practical seminar (S.-Petersburg, October, 9th, 2015)]: Proc. St. Petersburg, 2015. Pp. 26-33 (in Russian).
17. Solov'ev V.I., Shabalov P.G. Inertsial'nye navigatsionnye sistemy [Inertial navigation systems]: a textbook. Samara: SGAU Publ., 2011. 72 p. (in Russian).
18. Sizov A.V., Ippolitov S.V., Savchenko A.Yu., Malyshev V.A. Method of forming requirements to the correction system of the inertial navigation system on the basis of the multiparameter optimization problem solution. Modelirovanie, optimizatsiia i informatsionnye tekhnologii [Model-
ing, Optimization and Information Technology], 2018, vol. 6, no. 4(23), pp. 381-393. DOI: 10.26102/2310-6018/2018.23.4.028 (in Russian)
19. Kivokurtsev A.L. Osobennosti datchikov pervichnoj informatsii, algoritmov orientatsii sovremennykh besplatformennykh inertsial'nykh navigatsionnykh sistem [Features of primary information sensors and orientation algorithms of modern strapdown inertial navigation systems]. Aktual'nye problemy i perspektivy razvitiia grazhdanskoj aviatsii Rossii: Vserossijskaia nauchno-tekhnicheskaia konferentsiia, posvyashchennaiai 50-letiyu Irkutskogo filiala MGTU GA: Sbornik trudov [Actual problems and prospects of development of civil aviation in Russia: All-Russian scientific and technical conf. dedicated to the 50th anniversary of the Irkutsk branch of MSTU GA (Irkutsk, May 17-19, 2017)]: Proc. Irkutsk, 2017. Pp. 79-87 (in Russian).
20. Korkishko Yu.N., Fedorov V.A., Prilutskii V.E., Ponomarev V.G., Morev I.V., Skripnikov S.F., Khmelevskaya M.I., Buravlev A.S., Kostritskii S.M., Fedorov I.V., Zuev A.I., Varnakov V.K. Strapdown inertial navigation systems based on fiber-optic gyroscopes. Gyroscopy and Navigation, 2014, vol. 5, no. 4, pp. 195-204. DOI: 10.1134/S2075108714040154
Mishin A.Yu., Kiryushin E.Yu., Obukhov A.I., Gurlov D.V. Small-sized integrated navigation system with micromechanical sensors. Trudy MAI [Trudy MAI], 2013, no. 70, p. 16. Available at:
http://trudymai.ru/upload/iblock/7ae/7ae33b5e924203fadab7114222f60782.pdf?lang=ru&issue, accessed 20.04.2020 (in Russian).
