Konzeption und Implementierung eines Kalman-Filters zur Navigation eines VTOL-UAVs mit Hilfe optischer Sensoren

Abstract

In der vorliegenden Arbeit wird ein sichtdatenbasiertes Navigationsfilter zur Kompensierung von GPS-Ausfällen für den autonomen Miniaturhelikopter ARTIS (Autonomous Rotorcraft Testbed for Intelligent Systems) entwickelt und getestet. Die Auswahl und das Verfolgen von Bodenmerkmalen in Kamerabildern erfolgt mit einem Lucas-Kanade-Bildalgorithmus. Der Navigationsalgorithmus wird als Erweitertes Kalman-Filter (EKF) implementiert und in Software-In-The-Loop/Hardware-In-The-Loop-Experimenten validiert. Der Helikopter demonstriert einen stabilen Schwebezustand und Vorwärtsflug in der HITL-Simulation während eines simulierten GPS-Ausfalls. Mit den Ergebnissen wird die Realisierbarkeit des Filterkonzepts aufgezeigt.