Små obemannade luftfartyg (UAV) utrustade med navigations- och videofunktioner kan användas för att utföra mållokalisering. Att kombinera UAV-statsuppskattningar med bilddata leder till lagermätningar av det mål som kan behandlas för att bestämma dess position. Detta 3-D-lager-endast estimeringsproblem är icke-linjärt och traditionella filtreringsmetoder är benägna att förvanskas, bullriga uppskattningar och filterinstabilitetar. Prestandan av målet lokalisering är mycket beroende av fordonets bana, motivera utvecklingen av optimala UAV banor. I detta arbete presenteras metoder för utformning av banor som ökar mängden information som tillhandahålls av mätningarna och visar att dessa banor leder till förbättrad skattningsprestanda. Fisher Information Matrix (FIM) används för att kvantifiera den information som tillhandahålls av mätningarna. Flera objektiva funktioner baserade på FIM beaktas och A-optimalitetskriteriet visas vara den bäst lämpade för banoptimering i 3-D-lager-endast mål lokaliseringsproblem. De resulterande banorna producerar spiraler, vilket ökar vinkelseparationen mellan mätningarna och minskar intervallet till målet, vilket stöder geometrisk intuition. Problemet med samtidig måluppskattning och optimering av fordonsbanan undersöks och de resulterande algoritmerna producerar fordonsbanor som ökar informationen från mätningarna, förbättrar måluppskattningens prestanda genom att öka noggrannheten, minska osäkerheten och förbättra filterkonvergensen.
Ponda m.fl. överväga problemet med att optimera banor för en enda UAV utrustad med en lager-endast sensor för att uppskatta och spåra både fasta och rörliga mål REF.
Trajectory optimization for target localization using small unmanned aerial vehicles
{'venue': 'Massachusetts Institute of Technology', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering']}