Натурный стенд для исследований алгоритмов навигации и фильтрации бесплатформенной навигационной системы с использованием среды Matlab Simulink

В связи с возрастающей сложностью навигационного оборудования воздушных судов (ВС), с ростом требований, предъявляемых к ним, встает вопрос о необходимости исследования и усовершенствования существующих алгоритмов навигации и фильтрации путем решения задач по разработке натурных исследовательских стендов. В статье изложены результаты работы в области создания натурного стенда для исследований алгоритмов навигации и фильтрации для бесплатформенной навигационной системы (БИНС) в составе: датчики первичной навигационной информации, выполненные по микроэлектромеханической технологии (МЭМС), сервомашинки и навигационная платформа, имеющая две степени свободы по крену и тангажу. Представлены особенности конструктивной, аппаратной и алгоритмической реализации стенда с учетом перспектив его развития в части использования количества степеней свободы платформы (каналов тангажа, крена и рыскания). Описан реализованный принцип интеграции Simulink-модели объекта управления. Объект управления состоит из контроллера на базе платформы Arduino, GPS-датчика, датчика GY-91, имеющего инерциально-измерительный блок, состоящий из трех ортогонально расположенных: измерителя угловой скорости, акселерометра и одноканального барометра на базе МЭМС MP280. Реализован алгоритм позиционного (ручного) управления навигационной платформы по углу тангажа и крена с использованием двух сервомашинок, через джойстик и виртуальный СОМ-порт. Представлена схема, иллюстрирующая логику взаимодействия структурных элементов стенда, часть программной реализации используемого комплементарного фильтра, а также функция его вычисления и имитационные связи Simulink-модели. Рассмотрен обмен информацией между ПЭВМ и микроконтроллером Arduino. Сделан вывод о целесообразности создания и использования разработанного стенда для обоснования применения того или иного алгоритма навигации и фильтрации для конкретного типа ВС.

1. Мелешко В.В., Нестеренко О.И. Бесплатформенные инерциальные навигационные системы: учеб. пособие. Кировоград: ПОЛИМЕД-Сервис, 2011. 171 с.

2. Санько А.А., Шейников А.А. Определение угловой ориентации в БИНС: сравнение традиционных алгоритмов // Научный Вестник МГТУ ГА. 2022. Т. 25, № 1. C. 77–88. DOI: 10.26467/2079-0619-2022-25-1-77-88

3. Иванов Ю.В. Исследование статистических характеристик микромеханических датчиков инерциального модуля / Ю.В. Иванов, В.А. Орлов, Р.В. Алалуев, В.В. Матвеев // Датчики и системы. 2007. № 1. С. 25–26.

4. Санько А.А., Шейников А.А., Туганов Г.Ш. Экспериментальное исследование законов распределения выходных сигналов микроэлектрических навигационных датчиков БПЛА [Электронный ресурс] // Crede Experto: транспорт, общество, образование, язык. 2022. № 1. С. 101–112. DOI: 10.51955/231213 27-2022-1-101 (дата обращения: 26.05.2024).

5. Боронахин А.М., Лукьянов Д.П., Филатов Ю.В. Оптические и микромеханические инерциальные приборы. СПб.: Элмор, 2008. 400 с.

6. Han Sh. Random error reduction algorithms for MEMS inertial sensor accuracy improvement – a review / Sh. Han, Zh. Meng, O. Omisore, T. Akinyemi, Y. Yan // Micromachines. 2020. Vol. 11, iss. 11. P. 1021. DOI: 10.3390/mi11111021

7. Шаврин В.В., Конаков А.С., Тисленко В.И. Калибровка микроэлектромеханических датчиков ускорений // Доклады ТУСУР. 2012. № 1-2 (25). С. 265–269.

8. Владимиров В.М., Гречкосеев А.К., Толстиков А.С. Имитатор измерительной информации для отработки эфемеридно-временного обеспечения космической навигационной системы ГЛОНАСС // Измерительная техника. 2004. № 8. С. 12–14.

9. Верещиков Д.В., Разуваев Д.В., Костин П.С. Прикладная информатика: Применение Matlab@Simulink для решения практических задач: учеб. пособие. Воронеж: ВУНЦ ВВС «ВВА», 2016. 104 с.

10. Верещиков Д.В. Натурный стенд для отработки системы управления винтомоторной силовой установкой конвертируемого летательного аппарата / Д.В. Верещиков, И.К. Макаров, И.С. Моисеева, С.М. Баранцев // Научный Вестник МГТУ ГА. 2024. Т. 27, № 1. С. 61–71. DOI: 10.26467/2079-0619-2024-27-1-61-71

11. Харин Е.Г., Копылов И.А. Технологии летных испытаний бортового оборудования летательных аппаратов с применением комплекса бортовых траекторных измерений. М.: МАИ-ПРИНТ, 2012. 360 с.

12. Kalman R.E. A new approach to linear filtering and prediction problems // Journal of Basic Engineering. 1960. Vol. 82, no. 1. Pp. 35–45.

13. Madgwick S.O.H. An efficient orientation filter for inertial and inertial/magnetic sensor arrays [Электронный ресурс] // Semantic Scholar. 2010. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/An-efficient-orientation-filter-forinertial-and-Madgwick/bfb456caf5e71d426bd3e2fd529ee833a6c3b7e7 (дата обращения: 26.04.2024).

14. Mahony R., Hamel T. Attitude estimation on SO (3) based on direct inertial measurements // Proceedings 2006 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Orlando, FL, USA, 2006. Pp. 2170–2175. DOI: 10.1109/ROBOT.2006.1642025

15. Mehra R.K. On the identification of variances and adaptive Kalman filte-ring // IEEE Transactions on Automatic Control, 1970. Vol. 15, iss. 2. Pp. 175–184. DOI: 10.1109/TAC.1970.1099422

16. Wang P., Li G., Gao Ya. A compensation method for gyroscope random drift based on unscented Kalman filter and support vector regression optimized by adaptive beetle antennae search algorithm // Applied Intelligence. 2023. Vol. 53. Pp. 4350–4365. DOI: 10.1007/s10489-022-03734-7

17. Аванесов Г.А. Вопросы применения микромеханических гироскопов для космических проектов / Г.А. Аванесов, Р.В. Бессонов, С.А. Дятлов, А.Н. Куркина, В.В. Сазонов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. T. 10, № 4. С. 51–63.

18. Guo H. Kalman filtering for GPS/magnetometer integrated navigation system / H. Guo, M. Yu, Ch. Zou, W. Huang // Advances in Space Research. 2010. Vol. 45, iss. 11. Pp. 1350–1357. DOI: 10.1016/j.asr.2010.01.011

19. Brilingaite A., Jensen C.S. Online Route Prediction for Automotive Applications [Электронный ресурс] // ResearchGate. October 2006. 8 p. URL: https://www.researchgate.net/publication/240804392_ONLINE_ROUTE_PREDICTION_FOR_AUTOMOTIVE_APPLICATIONS (дата обращения: 26.04.2024).

20. Шахтарин Б.И., Сучков В.Б., Губанов Д.А. Оптимальная фильтрация случайных процессов: учеб. пособие для вузов. М.: Горячая линия-Телеком, 2017. 90 с.