Real-time parameter estimation for mini aerial vehicles using low-cost hardware

• Echtzeit-Parameteridentifizierung für Kleinfluggeräte mit kostengünstiger Hardware

Gäb, Andreas; Alles, Wolfgang (Thesis advisor)

Aachen : Publikationsserver der RWTH Aachen University (2012)
Doktorarbeit

Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2012

Kurzfassung

Die Arbeit beschreibt Entwurf und Realisierung eines echtzeitfähigen Algorithmus zur Identifizierung aerodynamischer Kenngrößen auf einem kleinen ferngesteuerten Flugzeug. Das erweiterte Kalmanfilter (EKF) wird an die Identifizierung aerodynamischer Parameter angepasst. Eine Formulierung wird entwickelt, die dem Recursive Least Squares (RLS)-Algorithmus ähnelt, jedoch Rauschkovarianzen anstelle eines Forgetting Factors zur Feinabstimmung verwendet. Die Optimierung zur Ausführung auf Hardware mit geringer Rechenleistung wird diskutiert. Ein Demonstrationsflugzeug basierend auf einem Fernsteuermodell wurde mit der benötigten Hardware ausgestattet (Luft- und Inertialdatensensoren, Bordrechner und Telemetrie). Windkanalversuche und Rechnungen liefern einen Referenzdatensatz des Flugzeugs, der zur Simulation eingesetzt wird. Die Simulation erweist die Leistungsfähigkeit des Identifizierungsalgorithmus und erlaubt eine Aussage, welche Parameter mit der gegebenen Hardware identifizierbar sein werden. Der Haupteinfluss auf die Identifizierbarkeit eines Derivativs ist sein relativer Anteil an einem Beiwert im Verhältnis zum Pegel des Messrauschens. Aufgrund der im Vergleich zur Abtastrate sehr schnellen Rollbewegung (und in geringerem Maße der Nickbewegung) ergeben sich Korrelationsprobleme. Zwei Arten von Flugversuchsergebnissen werden vorgestellt: nachträgliche Analysen aufgezeichneter Flugschriebe sowie die durch den im Flug laufenden Echtzeitalgorithmus identifizierten Parameter. Obwohl einige Nebenderivative unidentifizierbar bleiben, bestätigen die Ergebnisse die generelle Nutzbarkeit des Ansatzes.