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A Particle Filtering Approach for Fault Detection and Isolation of UAV IMU Sensors: Design Implementation and Sensitivity Analysis

机译：UAV IMU传感器故障检测和隔离的粒子过滤方法：设计实现和敏感性分析

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摘要

Sensor fault detection and isolation (SFDI) is a fundamental topic in unmanned aerial vehicle (UAV) development, where attitude estimation plays a key role in flight control systems and its accuracy is crucial for UAV reliability. In commercial drones with low maximum take-off weights, typical redundant architectures, based on triplex, can represent a strong limitation in UAV payload capabilities. This paper proposes an FDI algorithm for low-cost multi-rotor drones equipped with duplex sensor architecture. Here, attitude estimation involves two 9-DoF inertial measurement units (IMUs) including 3-axis accelerometers, gyroscopes and magnetometers. The SFDI algorithm is based on a particle filter approach to promptly detect and isolate IMU faulted sensors. The algorithm has been implemented on a low-cost embedded platform based on a Raspberry Pi board. Its effectiveness and robustness were proved through experimental tests involving realistic faults on a real tri-rotor aircraft. A sensitivity analysis was carried out on the main algorithm parameters in order to find a trade-off between performance, computational burden and reliability.

机译：传感器故障检测和隔离（SFDI）是无人驾驶飞行器（UAV）开发中的基本主题，其中态度估计在飞行控制系统中发挥着关键作用，其精度对于无人机可靠性至关重要。在具有低最大起飞重量的商业无人机中，基于Triplex的典型冗余架构可以代表UAV有效载荷功能的强局限。本文提出了一种配备双面传感器架构的低成本多转子无用的FDI算法。这里，姿态估计包括两个9-DOF惯性测量单元（IMU），包括3轴加速度计，陀螺仪和磁力计。 SFDI算法基于粒子滤波器方法，以便及时检测和隔离IMU断层传感器。该算法已在基于覆盆子PI板的低成本嵌入式平台上实现。通过实验测试证明了其有效性和稳健性，涉及真正的三转子飞机上的现实故障。在主要算法参数上进行敏感性分析，以便在性能，计算负担和可靠性之间找到权衡。

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期刊名称 Sensors (Basel Switzerland)
作者
Egidio D’Amato; Vito Antonio Nardi; Immacolata Notaro; Valerio Scordamaglia;
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作者单位

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年(卷),期 2021(21),9
年度 2021
页码 3066
总页数 24
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词

机译：故障检测和隔离;粒子过滤器;无人机故障检测;FDI;容错姿态估计;双面姿态估计架构;分析冗余;

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