Вибір та реалізація методів навігації для безпілотних літальних апаратів на сучасних комп’ютерних компонентах

dc.citation.epage170
dc.citation.issue2
dc.citation.journalTitleКомп'ютерні системи та мережі
dc.citation.spage158
dc.citation.volume6
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationNational University “Lviv Polytechnic ”
dc.contributor.affiliationNational University “Lviv Polytechnic ”
dc.contributor.authorМузиченко, А. О.
dc.contributor.authorДунець, Р. Б.
dc.contributor.authorMuzychenko, A.
dc.contributor.authorDunets, R.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2025-12-11T11:15:16Z
dc.date.created2024-10-10
dc.date.issued2024-10-10
dc.description.abstractУ статті проведено аналіз та вибір методів навігації для безпілотних літальних апа- ратів, 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 від 250 г до менш ніж 50 г, а також істотне зниження енергоспо- живання до 10–16,5 мВт порівняно з традиційними інерційними пристроями.
dc.description.abstractThis article presents an analysis and selection of navigation methods for unmanned aerial vehicles (UAVs) that can be implemented using modern computer components. A classification of navigation methods is provided based on key criteria: system operating principles, sensor types, accuracy, reliability, power consumption, and the potential for integration with other UAV systems. The use of inertial systems based on MEMS sensors, satellite positioning systems, and visual odometry is considered. A combined sensor application approach is proposed to enhance the accuracy and reliability of UAV navigation. Prospects for the integration of MEMS sensors with system-on-chip (SoC) solutions are outlined to further reduce the size, weight, and power consumption of navigation systems. The research results showed that the use of MEMS sensors can provide a significant reduction in the weight of the navigation system from 250 g to less than 50 g, as well as a significant reduction in power consumption to 10–16.5 mW, compared to traditional inertial devices.
dc.format.extent158-170
dc.format.pages13
dc.identifier.citationМузиченко А. О. Вибір та реалізація методів навігації для безпілотних літальних апаратів на сучасних комп’ютерних компонентах / А. О. Музиченко, Р. Б. Дунець // Комп'ютерні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2024. — Том 6. — № 2. — С. 158–170.
dc.identifier.citation2015Музиченко А. О., Дунець Р. Б. Вибір та реалізація методів навігації для безпілотних літальних апаратів на сучасних комп’ютерних компонентах // Комп'ютерні системи та мережі, Львів. 2024. Том 6. № 2. С. 158–170.
dc.identifier.citationenAPAMuzychenko, A., & Dunets, R. (2024). Vybir ta realizatsiia metodiv navihatsii dlia bezpilotnykh litalnykh aparativ na suchasnykh kompiuternykh komponentakh [Selection and implementation of navigation methods for unmanned aerial vehicles on modern computer components]. Computer Systems and Networks, 6(2), 158-170. Lviv Politechnic Publishing House. [in Ukrainian].
dc.identifier.citationenCHICAGOMuzychenko A., Dunets R. (2024) Vybir ta realizatsiia metodiv navihatsii dlia bezpilotnykh litalnykh aparativ na suchasnykh kompiuternykh komponentakh [Selection and implementation of navigation methods for unmanned aerial vehicles on modern computer components]. Computer Systems and Networks (Lviv), vol. 6, no 2, pp. 158-170 [in Ukrainian].
dc.identifier.doiDOI: https://doi.org/10.23939/csn2024.02.158
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/123975
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofКомп'ютерні системи та мережі, 2 (6), 2024
dc.relation.ispartofComputer Systems and Networks, 2 (6), 2024
dc.relation.references1. Groves P. D. (2013). Navigation Methods for Unmanned Aerial Vehicles: Principles and Classifications. Journal of Navigation, 66(4), 571–591. DOI: 10.1017/S0373463313000301
dc.relation.references2. 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
dc.relation.references3. 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
dc.relation.references4. 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
dc.relation.references5. 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
dc.relation.references6. 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
dc.relation.references7. 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
dc.relation.references8. 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
dc.relation.references9. 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
dc.relation.references10. 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
dc.relation.references11. 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
dc.relation.references12. 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
dc.relation.references13. 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, p. 1–6). DOI:10.1109/UT.2009.5416910
dc.relation.references14. 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
dc.relation.referencesen1. Groves P. D. (2013). Navigation Methods for Unmanned Aerial Vehicles: Principles and Classifications. Journal of Navigation, 66(4), 571–591. DOI: 10.1017/S0373463313000301
dc.relation.referencesen2. 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
dc.relation.referencesen3. 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
dc.relation.referencesen4. 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
dc.relation.referencesen5. 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
dc.relation.referencesen6. 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
dc.relation.referencesen7. 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
dc.relation.referencesen8. 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
dc.relation.referencesen9. 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
dc.relation.referencesen10. 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
dc.relation.referencesen11. 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
dc.relation.referencesen12. Trystan A. V., Berezhnyi A. O. & Kryzhanivskyi I. M. (2019). Matematychni modeli ta metody planuvannia povitrianoi rozvidky rukhomykh y statsionarnykh obiektiv z zastosuvanniam BPLA. In Zbirnyk materialiv VII-oi mizhnarodnoi naukovo-tekhnichnoi konferentsii "Problemy informatyzatsii" (Vol. 3, p. 41).URL: https://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/68285
dc.relation.referencesen13. 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, p. 1–6). DOI:10.1109/UT.2009.5416910
dc.relation.referencesen14. 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
dc.relation.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/68285
dc.rights.holder© Національний університет „Львівська політехніка“, 2024
dc.rights.holder© Музиченко А. О., Дунець Р. Б., 2024
dc.subjectінерційні сенсори
dc.subjectінтегровані системи
dc.subjectмагнітометри
dc.subjectMEMS
dc.subjectнавігаційні системи
dc.subjectсистеми на кристалі
dc.subjectсупутникова навігація
dc.subjectinertial sensors
dc.subjectintegrated systems
dc.subjectmagnetometers
dc.subjectMEMS
dc.subjectnavigation systems
dc.subjectsystem-on-chip
dc.subjectsatellite navigation
dc.subject.udc621.396.96
dc.titleВибір та реалізація методів навігації для безпілотних літальних апаратів на сучасних комп’ютерних компонентах
dc.title.alternativeSelection and implementation of navigation methods for unmanned aerial vehicles on modern computer components
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2024v6n2_Muzychenko_A-Selection_and_implementation_158-170.pdf
Size:
1.49 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.79 KB
Format:
Plain Text
Description: