• errori dei sensori
• angoli di assetto
• Gauss Newton
• filtro di Kalman
• AHRS

Il presente lavoro si occupa dello sviluppo di un AHRS basato sul filtro di Kalman per l’integrazione delle misure fornite da sensori inerziali di basso costo, da un ricevitore GPS e da magnetometri, con l’obiettivo di conseguire elevati livelli di accuratezza nella stima degli angoli di assetto nelle severe condizioni di esercizio dei velivoli di alte prestazioni.
Mediante l’integrazione delle misure delle velocità angolari il sistema calcola l’assetto con errori che tendono a crescere rapidamente a causa dei rilevanti errori di misura dei giroscopi. Dalla stima del vettore gravità basata sulle misure degli accelerometri, dalle misure magnetometriche e dalla stima del campo magnetico terrestre effettuata con il WMM (World Magnetic Model), applicando il metodo di Gauss-Newton si ricavano delle misure dell’assetto indipendenti dall’integrazione delle velocità angolari, con cui un filtro di Kalman Esteso stima e corregge gli errori di assetto e gli errori di Bias dei giroscopi. Per migliorare le prestazioni del sistema si applicano molteplici accorgimenti. Dalla velocità fornita dal GPS e dalle misure delle velocità angolari si stima l’accelerazione del velivolo, sottraendola poi dalle misure degli accelerometri per ottenere una migliore stima del vettore gravità durante le manovre. L’accuratezza della misura dell’assetto dipende in buona parte dall’accelerazione del velivolo: affinché le correzioni degli stati del sistema vengano effettuate attribuendo un peso minore alle misure dell’assetto quando le manovre sono più intense, i parametri del filtro variano in tempo reale in funzione del modulo della misura degli accelerometri e della velocità angolare di imbardata, grandezze usate per descrivere la severità delle manovre. La logica di funzionamento del sistema è arricchita da due funzioni: il Reject delle misure, che consiste nello scartare le misure ritenute non valide secondo un opportuno criterio, ed il Reset dell’assetto, ovvero la re-inizializzazione dell’integrazione delle velocità angolari da nuovi valori di assetto ritenuti accurati.
Nella presente trattazione si descrivono le manovre di riferimento ed i modelli di errore dei sensori usati per condurre le simulazioni, si affronta lo sviluppo del sistema in ambiente SIMULINK, si effettua l’operazione di Tuning del filtro di Kalman e si valutano le prestazioni del sistema e l’efficacia dei vari accorgimenti applicati per migliorare le prestazioni.