В данном исследовании рассматривается возможность применения алгоритма фильтра Калмана с целью повышения точности определения параметров движения беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Во время полета дроны получают данные от различных сенсоров — таких как GPS, инерциальные измерительные устройства (ИМУ), лидары и ультразвуковые датчики. Однако эти измерения часто подвержены шумам и погрешностям. Фильтр Калмана используется для интеграции и коррекции данных из различных источников, что позволяет точно оценивать текущее положение, скорость и пространственную ориентацию БПЛА. В работе рассматриваются основные принципы функционирования алгоритма, включая этапы прогнозирования и обновления, а также его эффективность при наличии шумных или частично доступных измерений. Результаты исследования показывают, что внедрение фильтра Калмана обеспечивает стабильную и точную навигацию дронов в условиях динамически изменяющейся среды. Полученные выводы могут быть полезны при проектировании автономных систем навигации и управления, а также в задачах дистанционного зондирования и построения цифровых карт.

Фильтр Калмана; беспилотные летательные аппараты; навигация; сенсоры; обработка данных; ориентация; GPS