Estimation of the Angular Position of an Aerial Vehicle Based on Measurements of the Parameters of Its Linear Motion

O. N. Korsun; Корсун О. Н.; A. V. Stulovsky; Стуловский А. В.

doi:10.31857/S0002338823030083

Estimation of the Angular Position of an Aerial Vehicle Based on Measurements of the Parameters of Its Linear Motion

Authors: Korsun O.N.¹, Stulovsky A.V.¹
Affiliations:
1. State Research Institute of Aviation Systems (GosNIIAS), 125167, Moscow, Russia
Issue: No 3 (2023)
Pages: 106-119
Section: СЛОЖНЫЕ ТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИЕ КОМПЛЕКСЫ
URL: https://journals.eco-vector.com/0002-3388/article/view/676489
DOI: https://doi.org/10.31857/S0002338823030083
EDN: https://elibrary.ru/EUNCRS
ID: 676489

Cite item

Full Text

Open Access
Restricted Access

Access granted
Restricted Access

Subscription Access

Abstract

A method for determining the values of the attitude angles of an aerial vehicle (AV) is considered. For the proposed method, the initial data are the values of overloads in the body-fixed coordinate system and velocity projections in the Earth’s normal coordinate system. It is proposed, using the approaches of direct methods for finding the optimal control, to parametrize the pitch, roll, and yaw angles, and then find the values of the parameters based on the initial data. The resulting optimization problem can be solved using a population algorithm.

About the authors

O. N. Korsun

State Research Institute of Aviation Systems (GosNIIAS), 125167, Moscow, Russia

Email: marmotto@rambler.ru
Россия, Москва

A. V. Stulovsky

State Research Institute of Aviation Systems (GosNIIAS), 125167, Moscow, Russia

Author for correspondence.
Email: marmotto@rambler.ru
Россия, Москва

References

Биард Р.У., МакЛэйн Т.У. Малые беспилотные летательные аппараты: теория и практика. М.: Техносфера, 2015. 311 с.
Kassas Z.M., Closas P., Gross J. Navigation Systems Panel Report. Navigation Systems for Autonomous and Semiautonomous Vehicles: Current Trends and Future Challenges // IEEE Aerospace and Electronic System Mag. 2019. № 5 (34). P. 82–84.
Dorobantu A., Murch A., Mettler B., Balas G. System Identification for Small, Low-cost, Fixed-wing Aircraft // J. Aircraft. 2013. № 4 (50). P. 1117–1130.
Корсун О.Н., Поплавский Б.К. Оценивание систематических погрешностей бортовых измерений углов атаки и скольжения на основе интеграции данных спутниковой навигационной системы и идентификации скорости ветра // Изв. РАН. ТиСУ. 2011. № 1. С. 133–146.
Пушков С.Г., Ловицкий Л.Л., Корсун О.Н. Методы определения скорости ветра при проведении летных испытаний авиационной техники с применением спутниковых навигационных систем // Мехатроника, автоматизация, управление. 2013. № 9. С. 65–70.
Методы классической и современной теории автоматического управления / Под ред. К.А. Пупкова, Н.Д. Егупова. М.: Изд. МГТУ им. Баумана, 2004. 656 с.
Ванько В.И., Ермошина О.В., Кувырин Г.Н. Вариационное исчисление и оптимальное управление (3-е изд.). М.: Изд. МГТУ им. Баумана, 2006. 488 с.
Rao A.V. Survey of Numerical Methods for Optimal Control // Advances Astronautical Sciences. 2010. V. 135. P. 497–528.
Conway B.A. A Survey of Methods Available for Numerical Optimization of Continuous Dynamic Systems // J. Optimization Theory Appl. 2012. V. 152. № 2. P. 271–306.
Корсун О.Н., Стуловский А.В. Прямой метод формирования оптимального программного управления летательным аппаратом // Изв. РАН. ТиСУ. 2019. № 2. С. 75–89.
Аэродинамика, устойчивость и управляемость сверхзвуковых самолетов / Под ред. Г.С. Бюшгенса. М.: Наука. Физмалит, 1998. 816 с.
Дивеев А.И., Константинов С.В. Исследование эволюционных алгоритмов для решения задачи оптимального управления // Тр. МФТИ. 2017. № 3 (35). С. 76–85.
Пантелеев А.В., Евдокимова М.Д. Методы “роевого” интеллекта в задачах оптимизации параметров технических систем // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2017. № 2. С. 6–15.
Advances in Swarm Intelligence. Variations and Adaptations for Optimization Problems / Eds S. Mirjalili, A. Biswas, C. B. Kalayci. Switzerland, AG: Springer Nature, 2022. 416 p.
Olsson A.E. Particle Swarm Optimization: Theory, Techniques and Applications. Hauppage, USA: Nova Science Publishers, 2011. 305 p.
ГОСТ 20058-80. Динамика летательных аппаратов в атмосфере. Термины, определения и обозначения. М.: Изд-во стандартов, 1981. 54 с.
Лебедев А.А., Чернобровкин Л.С. Динамика полета беспилотных летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1973. 615 с.
Корсун О.Н., Данеко А.И., Мотлич П.А., Ом М.Х. Оценка углов атаки и скольжения беспилотного летательного аппарата при отсутствии датчиков аэродинамических углов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2022. № 5. С. 274–280.
Завьялов Ю.С., Квасов Б.И., Мирошниченко В.Л. Методы сплайн-функций. М.: Наука, 1980. 352 с.
Eberhardt R.C., Kennedy J.A. Particle Swarm Optimization // Proc. IEEE Intern. Conf. on Neural Networks. Piscataway, NJ, 1995. P. 1942–1948.
Ермаков Б.С. Метод роя частиц с адаптивными социальной и когнитивными компонентами // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019. № 3 (26). С. 6.
Gad A.G. Particle Swarm Optimization Algorithm and its Applications: a Systematic Review // Computational Methods in Engineering. 2022. № 29. P. 2531–2561.
Nature-inspired Optimizers: Theories, Literature Reviews and Applications / Eds S. Mirjalili, J.S. Dong, A. Lewis. Switzerland, AG: Springer Nature, 2020. 239 p.
Корсун О.Н., Стуловский А.В. Восстановление параметров движения летательного аппарата с использованием алгоритмов оптимального управления // Изв. РАН. ТиСУ. 2023. № 1.
Васильченко К.К., Леонов В.А., Пашковский И.М., Поплавский Б.К. Летные испытания самолетов. М.: Машиностроение, 1996. 719 p.