論文の概要: Autonomous Tracking and Terminal Guidance of Moving Targets for Fixed-Wing UAVs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.12801v1
• Date: Tue, 14 Jul 2026 14:16:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-15 17:08:30.168556
• Title: Autonomous Tracking and Terminal Guidance of Moving Targets for Fixed-Wing UAVs
• Title（参考訳）: 固定翼UAVにおける移動目標の自動追尾と端末誘導
• Abstract要約: 本研究では,パンティルト(PT)カメラを搭載した固定翼無人航空機の統一制御フレームワークを提案する。 提案システムでは,視覚ベースの目標獲得フェーズ,NMPCベースの追跡フェーズ,端末誘導フェーズという3段階の戦略を採用している。 高忠実度シミュレーションは、このフレームワークが安定で堅牢な追跡と正確な終端インターセプションを実現することを示す。
• 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: This study introduces a unified control framework for fixed-wing unmanned aerial vehicles (UAVs) fitted with a pan-tilt (PT) camera, intended to perform an end-to-end mission spanning from initial target detection to accurate terminal engagement. The proposed system employs a three-phase strategy: a vision-based target acquisition phase, an NMPC-based tracking phase, and a terminal guidance phase. During tracking, the framework uses an Unscented Kalman Filter (UKF) to fuse YOLO-based visual detections with inertial measurements, enabling robust target state estimation under unknown dynamics. To ensure reliable visual contact, we introduce a constraint-aware Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) strategy that incorporates Control Barrier Functions (CBFs) to explicitly prevent UAV self-occlusion -- a common limitation in fixed-wing tracking. Upon satisfying terminal engagement conditions, the system seamlessly transitions control to a quaternion-based Biased Proportional Navigation Guidance (BPNG) law, enforcing precise impact angle constraints. High-fidelity simulations demonstrate that the framework achieves stable, robust tracking and accurate terminal interception while strictly respecting the vehicle's dynamic limits and camera field-of-view constraints.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、初期目標検出から正確な終端エンゲージメントまでのエンドツーエンドのミッションを実行することを意図した、パンティルト(PT)カメラを搭載した固定翼無人航空機(UAV)の統一制御フレームワークを提案する。 提案システムでは,視覚ベースの目標獲得フェーズ,NMPCベースの追跡フェーズ,端末誘導フェーズという3段階の戦略を採用している。 トラッキング中、このフレームワークは、未知のダイナミックスの下で堅牢なターゲット状態推定を可能にするために、未知のカルマンフィルタ(UKF)を使用して、YOLOベースの視覚検出を慣性測定で融合する。 信頼性の高い視覚接触を確保するために,制御バリア関数(CBF)を組み込んだ制約対応非線形モデル予測制御(NMPC)戦略を導入する。 終端エンゲージメント条件を満たすと、システムは制御を四元数に基づくBiased Proportional Navigation Guidance(BPNG)法にシームレスに移行し、正確な衝撃角制約を課す。 高忠実度シミュレーションは、車両のダイナミックリミットとカメラのフィールド・オブ・ビューの制約を厳格に尊重しながら、安定した、堅牢な追跡と正確な終端インターセプションを実現することを示した。

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