Robuste Zustandsschätzung zur Navigation und Regelung autonomer und bemannter Multikopter mit verteilten Sensoren

Die robuste Navigation von unbemannten aber auch bemannten VTOL Multirotor-Fluggeräten mit vier oder mehr Motoren und Festpropellern steht im Fokus dieser Arbeit. Dabei wird auf leichtgewichtige, platzsparende, kostengünstige und stromsparende Sensorik aufgebaut. Eine neue Ausprägung des Kalman-Filters wird vorgestellt: das Simplex Kalman-Filter mit robusten L1 Eigenschaften. Dieser Ansatz erlaubt darüber hinaus die Navigationszustandsschätzung unter der Hinzunahme von Ungleichungen und Bedingungsgleichungen. Somit kann, bei vorliegenden Informationen über das Gesamtsystem oder der Umgebung, der Lösungsraum auf einfache Art eingeschränkt werden. Es wird gezeigt, wie das Simplex Kalman-Filter mit Hilfe des binären Raumteilungsverfahrens (Binary Space Partitioning) die Einbeziehung von beliebigen konkaven Raumgeometrien zulässt. Somit stellt das Verfahren beispielsweise für manche Anwendungsfälle eine Alternative zu einem Partikelfilter dar. Die Auswirkungen von Ungleichungen auf die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion wird betrachtet. Zudem wird auf Basis der Simplex L1 Methode eine redundante Flugregelungsarchitektur für unbemannte und bemannte Multirotor-Fluggeräte vorgestellt. Diese Architektur erlaubt die Einbindung beliebig vieler dissimilarer Flugsteuerungsrechner und dezentralisiert die Entscheidung, welcher dieser Rechner aktiv die Regelung des Fluggeräts übernimmt