У статті проведено аналіз та вибір методів навігації для безпілотних літальних апаратів, які можуть бути реалізовані на сучасних комп’ютерних компонентах. Представлено класифікацію методів навігації за основними критеріями: принцип роботи системи, тип сенсорів, точність, надійність, енергоспоживання та можливість інтеграції з іншими системами апарату. Розглянуто використання інерційних систем на базі MEMS сенсорів, супутникових системах позиціонування та візуальній одометрії. Запропоновано підхід до комбінованого застосування сенсорів для підвищення точності та надійності навігації безпілотних літальних апаратів. Окреслено перспективи інтеграції MEMS сенсорів з системами на кристалі (SoC) для подальшого зменшення розмірів, ваги та енергоспоживання навігаційних систем. Результати дослідження показали, що використання MEMS сенсорів може забезпечити значне зменшення маси системи навігації з 250 г до менш ніж 50 г, а також істотне зниження енергоспоживання до 10-16,5 мВт в порівнянні з традиційними інерційними пристроями.
- Groves, P. D. (2013). Navigation Methods for Unmanned Aerial Vehicles: Principles and Classifications. Journal of Navigation, 66(4), 571-591. DOI: 10.1017/S0373463313000301
- Borenstein, J., Everett, H. R., & Feng, L. (1996). Sensor-Based Navigation for Autonomous Mobile Robots: A Review. Autonomous Robots, 4(2), 113-156. DOI: 10.1007/BF00148536
- Barton, J. D. (2012). Signal Processing Techniques for Navigation Systems in Unmanned Vehicles. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 48(3), 28-30. DOI: 10.1109/TAES.2012.6237563
- Kuznetsov, A. V., & Petrov, M. N. (2018). Classification of Navigation Methods for Unmanned Systems Based on Signal Acquisition. International Journal of Advanced Robotic Systems, 15(2), 1-12. DOI: 10.1177/1729881418766541
- Zhang, L., Wang, Y., & Sun, Z. (2020). Comprehensive Survey on Navigation Systems for Unmanned Vehicles: Applications and Environments. IEEE Access, 8, 101-107. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2996468
- Lee, J. H., Choi, J. S., & Lee, B. H. (2019). Navigation Techniques for Different Application Domains of Unmanned Systems: A Comprehensive Review. Robotics and Autonomous Systems. DOI: 10.1016/j.robot.2019.03.003
- Bingham, B., & Seering, W. (2006). Hypothesis Grids: Improving Long Baseline Navigation for Autonomous Underwater Vehicles. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 31(1), 209-218. DOI: 10.1109/JOE.2006.872220
- May, C., & Szemerei, M. (2020). Influence of Fringing Fields on Parallel Plate Capacitance for Capacitive MEMS Accelerometers. In IEEE XVIth International Conference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design (MEMSTECH), 82-85. DOI: 10.1109/MEMSTECH49584.2020.9109500
- Chikovani, V., Suschenko, O., & Azarskov, V. (2020). Errors Compensation of Ring-Type MEMS Gyroscope Operating in Differential Mode. In IEEE XVIth International Conference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design (MEMSTECH), 68-71. DOI: 10.1109/MEMSTECH49584.2020.9109476
- Lee, J., et al. (2022). Integrated MEMS IMU for Compact and Efficient UAV Navigation. Journal of Microelectromechanical Systems, 31, 456-467. DOI: 10.1109/JMEMS.2022.3157685
- Wang, R.-y., & Ma, H. (2020). An INS/GNSS integrated navigation in GNSS denied environment using recurrent neural network. Defence Technology, 16(2), 334-340. DOI: 10.1016/j.dt.2019.08.011
- Тристан, А. В., Бережний, А. О., & Крижанівський, І. М. (2019). Математичні моделі та методи планування повітряної розвідки рухомих й стаціонарних об'єктів з застосуванням БПЛА. In Збірник матеріалів VII-ої міжнародної науково-технічної конференції "Проблеми інформатизації" (Vol. 3, p. 41). URL: https://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/68285
- Zhang, L., Xu, D., Liu, M., Yan, W., & Gao, J. (2009). An Algorithm for Cooperative Navigation of Multiple UUVs. In Proc. of the sixth Int. Symposium on Underwater Technology, UT2009 (No. 78, pp. 1-6). DOI: 10.1109/UT.2009.5416910
- Lora-Millan, J. S., Hidalgo, A. F., & Rocon, E. (2021). An IMUs-Based Extended Kalman Filter to Estimate Gait Lower Limb Sagittal Kinematics for the Control of Wearable Robotic Devices. IEEE Access, 9, 144540-144554. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3122160