論文の概要: Control and State Estimation of Vehicle-Mounted Aerial Systems in GPS-Denied, Non-Inertial Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.04057v1
- Date: Tue, 03 Feb 2026 22:45:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.153527
- Title: Control and State Estimation of Vehicle-Mounted Aerial Systems in GPS-Denied, Non-Inertial Environments
- Title（参考訳）: GPS・非慣性環境における車両搭載空調システムの制御と状態推定
- Authors: Riming Xu, Obadah Wali, Yasmine Marani, Eric Feron,
- Abstract要約: 我々は,GNSS(Global Navigation Satellite System, グローバルナビゲーション衛星システム)を用いた非慣性環境下で稼働する四元数に対するロバストな制御と推定フレームワークを提案する。
本手法は,プラットフォーム動作を考慮した拡張カルマンフィルタと未知入力(EKF-UI)を組み合わせた外部位置計測にのみ依存する。
従来のEKFと比較して,提案手法は慣性フィードバックを必要とせず,安定性と軌道追跡を大幅に改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.191474416940848
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We present a robust control and estimation framework for quadrotors operating in Global Navigation Satellite System(GNSS)-denied, non-inertial environments where inertial sensors such as Inertial Measurement Units (IMUs) become unreliable due to platform-induced accelerations. In such settings, conventional estimators fail to distinguish whether the measured accelerations arise from the quadrotor itself or from the non-inertial platform, leading to drift and control degradation. Unlike conventional approaches that depend heavily on IMU and GNSS, our method relies exclusively on external position measurements combined with a Extended Kalman Filter with Unknown Inputs (EKF-UI) to account for platform motion. The estimator is paired with a cascaded PID controller for full 3D tracking. To isolate estimator performance from localization errors, all tests are conducted using high-precision motion capture systems. Experimental results in a moving-cart testbed validate our approach under both translational in X-axis and Y-axis dissonance. Compared to standard EKF, the proposed method significantly improves stability and trajectory tracking without requiring inertial feedback, enabling practical deployment on moving platforms such as trucks or elevators.
- Abstract（参考訳）: Inertial Measurement Units (IMUs) などの慣性センサがプラットフォームによる加速度によって信頼性が低下する,GNSS(Global Navigation Satellite System) を内蔵した非慣性環境下で稼働するクアノードに対するロバストな制御および推定フレームワークを提案する。
このような設定では、従来の推定器は、測定された加速度が四重項自身から生じるのか、非慣性プラットフォームから生じるのかを判別できず、ドリフトと制御の劣化につながる。
IMU や GNSS に大きく依存する従来の手法とは異なり,本手法はプラットフォーム動作を考慮した拡張カルマンフィルタと未知入力(EKF-UI)を組み合わせた外部位置測定にのみ依存する。
推定器は、完全な3Dトラッキングのためのケース付きPIDコントローラとペアリングされる。
推定器の性能を局所誤差から分離するために, 高精度モーションキャプチャシステムを用いて全試験を行う。
移動車載テストベッドによるX軸・Y軸不協和音の翻訳によるアプローチを検証する実験結果が得られた。
標準のEKFと比較して、提案手法は慣性フィードバックを必要とせず、安定性と軌道追跡を著しく改善し、トラックやエレベーターなどの移動プラットフォームに実用的な展開を可能にする。
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