Модифицированный метод TRIAD для решения задачи ориентации подвижного объекта

В настоящее время актуальным является создание систем ориентации подвижных объектов, основанных на комплексировании различных типов датчиков первичной информации. Одним из способов решения задачи ориентации является использование метода TRIAD (Tri-Axial Attitude Determination), позволяющего определить матрицу направляющих косинусов между двумя системами координат. Традиционный метод TRIAD базируется на использовании двух опорных векторов – силы тяжести и геомагнитного поля, измеряемых акселерометрами и магнитометрами соответственно. Недостатком данного метода являются существенные возмущения при ускоренном движении объекта и влияние случайных погрешностей датчиков первичной информации. В работе предложен модифицированный метод TRIAD, базирующийся на измерениях трёх триад датчиков: магнитометров, акселерометров и гироскопов. На основе измерений гироскопов формируются оценки векторов ускорения силы тяжести и геомагнитного поля, которые затем комплексируются с показаниями акселерометров и магнитометров. Комплексированные векторы ускорения силы тяжести и геомагнитного поля используются затем для формирования матрицы направляющих косинусов по методу TRIAD. Метод может быть полезен для реализации бесплатформенных систем ориентации подвижных объектов различного базирования, так как в 6–8 раз точнее по сравнению с классическим  методом  TRIAD.  Степень  ослабления  случайных  погрешностей  датчиков и возмущений от ускорений объекта может настраиваться весовыми коэффициентами.

1. Туктарёв Н.А. Автономное инерциальномагнитометрическое устройство определения углов ориентации летательного аппарата / Н.А. Туктарёв [и др.] // Труды МАИ. 2016. – № 88.

2. Fei Liu, Jie Li, Haifu Wang, Chang Liu. An improved quaternion Gauss-Newton algorithm for attitude determination using magnetometer and accelerometer. Chinese Journal of Aeronautics. – 2014. – Vol. 27. – № 4. DOI: 10.1016/j.cja.2014.03.005

3. Markley L., Crassidis J. Fundamentals of Spacecraft Attitude Determination and Control. New York, Springer. 2014. 486 p.

4. Hashim H.A. Attitude Determination and Estimation using Vector Observations: Review, Challenges and Comparative Results, arXiv preprint, 2020. 51 p.

5. Belkhiat D.E.C., Fourati H. Multisensor Attitude Estimation: Fundamental Concepts and Applications. Boca Raton, CRC Press, 2016. 607 p.

6. Иванов Д.С. Результаты летных испытаний системы ориентации микроспутника Чибис-М. / Д.С. Иванов [и др.] // Космические исследования. Т. 52. – № 3. – 2014. – С. 218–228. DOI: 10.7868/S0023420614020046

7. Вялков А.В. Определение углов ориентации по наблюдениям за векторами в задаче исследования штопора модели самолета // Гироскопия и навигация. 2020. – Т. 28. – № 3 (110). – С. 43–59.

8. Голован А.А. Математические основы навигационных систем: Часть II: Приложения методов оптимального оценивания к задачам навигации. – 2-е изд., испр. и доп. / А.А. Голован, Н.А. Парусников // М.: МАКС Пресс. – 2012. – 172 с.

9. Garcia de Marina, Hector & Pereda, Fernando & Giron-Sierra, Jose & Espinosa, Felipe. UAV attitude estimation using unscented Kalman filter and TRIAD. Industrial Electronics, IEEE Transactions, Nov. 2012. Vol. 59(11). – Pp. 4465–4474. DOI: 10.1109/TIE.2011.2163913

10. Sawicki A., Slanina Z., Linkel A. Compensation of hardand soft-iron distortions is magnetometer measurement data. Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments, August 2017. DOI: 10.1117/12.2280794

11. Августов Л.И. Навигация летательных аппаратов в околоземном пространстве / Августов Л.И. [и др.]; под редакцией доктора технических наук, заслуженного деятеля науки Российской Федерации, профессора Джанджгавы Г.И. – Изд. 2-е, перераб. – Москва: Грани успеха. – 2022. – 547 с.

12. Borodacz K., Szczepanski C. Impact of Motion-Dependent Errors on the Accuracy of an Unaided Strapdown Inertial Navigation System. Sensors. 2023. – Vol. 23. – № 3. DOI: 10.3390/s23073528