Підвищення надійності навігаційних рішень дрона на основі interacting multiple model Kalman filter

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.84.20900

Ключові слова:

дрон, прийняття рішень, невизначена інформація, фільтр Калмана, KF, IMM-KF

Анотація

В статті розглянуто задачу прийняття рішень у навігації дрона в зашумлених умовах і при деградації сенсорів, коли класичний фільтр Калмана з фіксованими статистиками шуму не здатний достатньо швидко адаптуватись до зміни якості вимірювань. Запропоновано і реалізовано підхід на основі Interacting Multiple Model Kalman Filter, у якому паралельно працюють кілька режимів оцінювання з різними припущеннями щодо деградації LiDAR, optical flow, IMU та компаса, а результуюча оцінка стану формується зваженим об’єднанням за апостеріорними ймовірностями режимів.

Оцінювання проведено у симуляції польоту дрона за двома серіями експериментів. У серії A виконано порівняння KF та IMM-KF на чотирьох рівнях шуму, де вимірювалась частота успіху, тривалість місії та RMSE оцінки стану на успішних прогонах, а також причини відмов. У серії B перевірено коректність механізму перемикання режимів IMM у контрольованих сценаріях просторових і часових деградацій. Проаналізовано ймовірності режимів, визначення режиму шуму дроном, контраст активних і неактивних інтервалів і затримки перемикання. Результати показують, що IMM-KF підвищує стійкість у сильних деградаціях без зміни автопілота, а метрика ймовірностей режимів є інтерпретованим індикатором зміни якості сенсорних вимірювань.

Посилання

Русанова О., Морозов-Леонов О. Спосіб прийняття рішень в навігації дрону в умовах заглушення датчиків на основі фільтра Калмана // Measuring and Computing Devices in Technological Processes. – 2025. – № 3. – С. 92–98. – DOI: 10.31891/2219-9365-2025-83-12.

Khan A., Iqbal Bhatti A. Comparison between Kalman Filter and Interacting Multiple Model using 2-D trajectories // 1st International Conference on Electrical, Communication and Computer Engineering (ICECCE 2019), Swat, Pakistan, 24-25 July 2019. – IEEE, 2019. – Article 8940755. – DOI: 10.1109/ICECCE47252.2019.8940755.

Nguyen, V. D., Claussen, T. Individual-Gating-by-Sorting in MHT // Proceedings of the 17th International Conference on Information Fusion (FUSION 2014). - Salamanca, Spain, 7-10 July 2014. - P. 1-8. - [Електронний ресурс] // Amazonaws.com – Режим доступу: https://confcats_isif.s3.amazonaws.com/web-files/event/proceedings/html/2014Proceedings/papers/fusion2014_submission_177/paper177.pdf

Shin D., Yi S., Park K.-m., Park M. An Interacting Multiple Model Approach for Target Intent Estimation at Urban Intersection for Application to Automated Driving Vehicle // Applied Sciences. – 2020. – Vol. 10, No. 6. – Article 2138. – DOI: 10.3390/app10062138.

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-12-30

Як цитувати

Русанова, О., & Морозов-Леонов, О. (2025). Підвищення надійності навігаційних рішень дрона на основі interacting multiple model Kalman filter. Проблеми iнформатизацiї та управлiння, 4(84), 90–102. https://doi.org/10.18372/2073-4751.84.20900

Номер

Том 4 № 84 (2025)

Розділ

Статті

Ліцензія

Науковий журнал дотримується принципів відкритого доступу (Open Access) та забезпечує вільний, негайний і постійний доступ до всіх опублікованих матеріалів без фінансових, технічних або юридичних обмежень для читачів.

Усі статті публікуються у відкритому доступі відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Авторські права

Автори, які публікують свої роботи в журналі:

  • зберігають за собою авторські права на свої публікації;

  • надають журналу право на перше опублікування статті;

  • погоджуються на поширення матеріалів за ліцензією CC BY 4.0;

  • мають право повторно використовувати, архівувати та поширювати свої роботи (у тому числі в інституційних та тематичних репозитаріях) за умови посилання на первинну публікацію в журналі.