State Estimation of Marine Vessels Affected by Waves by Unmanned Aerial Vehicles

要約

この論文では、荒海における船舶のロバストな状態推定のための新しいアプローチを提案し、気象条件に関係なく、無人航空機（UAV）と船舶の間の協調着陸や物体操作などの緊密な連携を可能にします。
強い波の動きの影響を受ける船舶（この場合は無人水上飛行体（USV））のダイナミクスの研究により、正確な USV 状態推定と運動に必要な 6 自由度（DOF）を備えた新しい非線形数学的 USV モデルが誕生しました。
予測。
提案された状態推定アプローチは、UAV と USV に搭載された複数のセンサーからのデータを融合して、現実世界のアプリケーションのさまざまな気象条件下での冗長性と堅牢性を可能にします。
提案されたアプローチは、6 DOF で USV の推定状態を提供し、後退する制御ホライズンで両方の車両を厳密に制御できるように将来の状態を予測します。
提案されたアプローチは、現実的な Gazebo シミュレーターで広範囲にテストされ、振動および移動する USV での機敏な着陸など、さまざまなアプリケーション シナリオを表す多くの実世界の実験で実験的に検証され、成功しました。
比較研究では、提案されたアプローチが現在の最先端技術を大幅に上回っていることが示されています。

要約(オリジナル)

A novel approach for robust state estimation of marine vessels in rough water is proposed in this paper to enable tight collaboration between Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and a marine vessel, such as cooperative landing or object manipulation, regardless of weather conditions. Our study of marine vessel (in our case Unmanned Surface Vehicle (USV)) dynamics influenced by strong wave motion has resulted in a novel nonlinear mathematical USV model with 6 degrees of freedom (DOFs), which is required for precise USV state estimation and motion prediction. The proposed state estimation approach fuses data from multiple sensors onboard the UAV and the USV to enable redundancy and robustness under varying weather conditions of real-world applications. The proposed approach provides estimated states of the USV with 6 DOFs and predicts its future states to enable tight control of both vehicles on a receding control horizon. The proposed approach was extensively tested in the realistic Gazebo simulator and successfully experimentally validated in many real-world experiments representing different application scenarios, including agile landing on an oscillating and moving USV. A comparative study indicates that the proposed approach significantly surpassed the current state-of-the-art.

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