論文の概要: Realtime Wind Estimation using Low Cost Quadrotor Uncrewed Aerial Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.30581v1
• Date: Mon, 29 Jun 2026 17:24:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-30 18:07:16.361188
• Title: Realtime Wind Estimation using Low Cost Quadrotor Uncrewed Aerial Vehicles
• Title（参考訳）: 低コストクアドロレータ無人航空機によるリアルタイム風速推定
• Abstract要約: Unscented Kalman Filter (UKF) は4軸UAVの軌道を維持しながら正確な風速推定を行う非線形推定器である。 その結果、シミュレーションの非線形性が増大するにつれて、UKFは拡張カルマンフィルタ(EKF)を一貫して上回ることを示した。 これは、高度に非線形なシナリオに対する信頼性の高い推定手段としてのイギリス空軍の可能性を示し、正確な風速推定を提供しながら、最小限の偏差で軌道を維持することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In environmental monitoring as well as emergency response applications such as wildfires, wind velocity measurement is essential. Quadrotor UAVs have become popular platforms for wind velocity estimation due to their maneuverability, compact size, and cost-effectiveness. Numerous studies use the Extended Kalman Filter (EKF) to estimate the wind velocity based on the quadrotor dynamic model. However, most of them use hovering quadrotors only for wind estimation, others use a near-linear trajectory to estimate near-constant velocities. Furthermore, EKF performance is constrained by its reliance on linearized approximations of the nonlinear quadrotor dynamics around current states, limiting accuracy in highly nonlinear scenarios, including windy conditions. This study proposes the use of an Unscented Kalman Filter (UKF), a nonlinear estimator to provide accurate wind estimations while maintaining the trajectory of the quadrotor UAV. The quadrotor is modeled on the Special Euclidean group SE(3) and the approach is evaluated through numerical simulations using a geometric controller to maintain quadrotor flight paths. The results indicate that as the nonlinearity of the simulation increases, the UKF consistently outperforms the EKF. This demonstrates the potential of the UKF as a reliable estimator for highly nonlinear scenarios, capable of maintaining the trajectory with minimal deviation while providing accurate wind velocity estimations.
• Abstract（参考訳）: 環境モニタリングや山火事などの緊急対応では,風速測定が不可欠である。 クアドロターUAVは、操縦性、小型化、費用対効果のために風速推定の一般的なプラットフォームとなっている。 多くの研究が拡張カルマンフィルタ (EKF) を用いて4乗子力学モデルに基づいて風速を推定している。 しかし、そのほとんどは風速推定にのみホバリング・クオーターを使用し、他のものはほぼ一定速度を推定するためにニアリニア軌道を使用する。 さらに、EKFの性能は、電流状態の周りの非線形四重項ダイナミクスの線形化近似に依存しており、風の条件を含む非常に非線形なシナリオにおいて精度を制限している。 本研究では,UAV の軌道を維持しながら正確な風速推定を行う非線形推定器である Unscented Kalman Filter (UKF) を提案する。 クアロータは特殊ユークリッド群SE(3)をモデルとし、幾何学的制御器を用いて数値シミュレーションによりクアロータ飛行経路の維持を行う。 結果は、シミュレーションの非線形性が増加するにつれて、UKFは一貫してEKFを上回っていることを示している。 これは、高度に非線形なシナリオに対する信頼性の高い推定手段としてのイギリス空軍の可能性を示し、正確な風速推定を提供しながら、最小限の偏差で軌道を維持することができる。

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