DGLR Workshop Unbemannte Flugzeuge

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1 AUTOMOTIVE INFOKOM VERKEHR & UMWELT LUFTFAHRT RAUMFAHRT VERTEIDIGUNG & SICHERHEIT DGLR Workshop Unbemannte Flugzeuge Untersuchung ausgewählter Phasen eines automatisierten Luftbetankungsmanövers mittels Simulation Dr. Florian Holzapfel, Ingo Biegelmeier, Wolfgang Tostmann & Erwin Weixler Manching, 31. Mai 2006

2 Einführung (1) Automatisierte Annäherung eines UAV an einen Tanker Konzeptstudie mit begrenzten Mitteln Long Term Technology Project (LTTP) Aerial Refueling Technologies (ART) Simulationsmodell in Matlab / Simulink 3D Engineering-Visualisierung VisEngine Ziele Quantitative sowie qualitative Anforderungen an Sensoren für erfolgreichen sowie sicheren Anflug Basis für zukünftige komplexe high-fidelity Simulation 2

3 Einführung (2) Spezifische Vorteile unbemannter Flugzeuge Keine physiologische Beschränkung durch menschlichen Pilot Dirty, Dull & Dangerous Warum Luftbetankung? Vergrößerung der Reichweite Verlängerung der Flugdauer Dull : Große geforderte Reichweiten und Einsatzdauer Weitere Steigerung durch Luftbetankung von UAVs Aspekte der Betankung unbemannter Flugzeuge Flugführung: Remote Controlled Automatisiert Betankungsmethode: Probe - Drogue Flying Boom Tanker oder Bodenstation Sensorbasiert: (quasi-)optisch, DGPS, 3

4 Simulationsmodell UAV Nichtlineares generisches Flugzeugmodell Aerodynamik: Nichtlineare Tabellen, f(α, β, Ma, Controls) Dämpfungsderivativa: f(α) Antrieb: Schubtabellen f(ma, h, δ), 1. Ordnung Masse 10t, Geschwindigkeitsbereich Ma Aktuatoren Dynamik 2. Ordnung Raten- und Ausschlagsbegrenzung Sensoren IMU Drehraten- und Beschleunigungssensoren Lineare Dynamik, Einbauposition, Ausrichtungsfehler Airdata Totaldruck und statischer Druck Lineare Dynamik, Einbauposition, Ausrichtungsfehler, atmosphärische Störungen 4

5 Simulationsmodell Basket Beliebige Anzahl optischer Marker Rotation z B ψ& B Basket Störungen Dryden Turbulenz Translation Kippen der Markerebene (y, z) Cord Force B 0 Basket Translation Marker B θ & B x B y B Deformation Drag Individuelle Markeroszillationen in radialer Richtung (Deformation) 5

6 Simulationsmodell Kamera Wählbar Standard Position am UAV Auflösung Öffnungswinkel 100 Camera Sample Time Image Processing Time Delay C x C F x f Seitenleitwerk 200 x 200 pixel 0.05 s 0.05 s ψ C y C y f P χ C B 6

7 Relative Positionsbestimmung Vorgehen (1) Marker Positionen aus Kamerabild Marker Mittelpunkt bestimmen Messung entzerren Messung entzerren Basket Entfernung bestimmen Tiefpassfilterung des Längsabstandes 7

8 Relative Positionsbestimmung Vorgehen (2) Basket Position in in Navigationssystem Basket Position mit Kalman Filter stützen Probe Position in in Navigationssystem Relative Position Probe Basket 8

9 Relative Positionsbestimmung Kalman Filterung (1) Time Update Step Zustände aus vorhergehenden Zuständen mit idealer Transitionsmatrix Φ bestimmen Fehlerkovarianzmatrix P abhängig vom Prozessrauschen Q bestimmen xˆ P k k = Φ xˆ = Φ P k 1 k 1 Φ T + Q Measurement Update Gewichtung zwischen Prozesszuständen und Messung Geschätzten Zustand um Messung korrigieren (abhängig von Messqualität bzw. Kalman Gain K) Fehlerkovarianzmatrix entsprechend korrigieren K = T T H ( H P H + R) 1 xˆ = + ( ) k k k xˆ k K z H xˆ k P 123 Prozessqualität Prozess+ Messqualität P k = ( I K H) P k 9

10 Relative Positionsbestimmung Kalman Filterung (2) UD-Faktorisierung verhindert numerischer Probleme Dynamische Anpassung des Mess- und Prozessrauschen Großer Abstand Schlechte Qualität der Messung Nicht jeder Basketstörung folgen Geringer Abstand Gute Qualität der Messung Störungsinduzierten Feinbewegungen des Korbes folgen Noise Measurement Noise R Q Process Noise Distance 10

11 Relative Positionsbestimmung Kalman Filterung (3) Error X [m] Error Y [m] Error Z [m] Distance Basket - Probe [m]

12 Aircraft Control Inner Loop (1) Klassischer Linearer Ansatz Nickachse Klassisches Pole-Placement für Anstellwinkelschwingung hohe natürliche Frequenzen, Dämpfung 0.8 Alpha-Command System α c aus inverser Bahndynamik für gewünschte Flugbahn q c aus kinematischen Betrachtungen der inversen Bahndynamik Tabellierte Höhenruderausschläge für Stationärflugzustände Integrator für stationäre Genauigkeit Koeffiziententabellen abhängig von Mach und Höhe 12

13 Aircraft Control Inner Loop (2) Rollachse Klassischer Rolldämpfer mit Sollwertvorgabe Proportionale Rückführung der Rollrate auf Querruder p c aus Lageregelung und kinematischen Betrachtungen Gierachse Klassischer Gierdämpfer mit Sollwertvorgabe Proportionale Rückführung der Gierrate auf Seitenruder r c aus kinematischen Betrachtungen 13

14 Aircraft Control Path Loop Geschwindigkeit, Steigwinkel und Kurs als Regelgrößen Gefilterte Referenztrajektorien & γ RM = 1 ( γ c γ RM ) & γν = & γ RM + kγ ( γ RM γ ) T & χ RM Punktmassenmodell γ = 1 T χ ( χ χ ) c RM & χ & χ RM + k ν = χ RM ( χ χ ) & χ = L sin µ + Y m V cosµ cos β cosγ & γ = L cos µ Y sin µ cos β m V g V cosγ Schiebewinkel vernachlässigen µ c = arctan & γ v + g & χv V cosγ RM RM L c = mv 2 2 (& γ + g V cosγ ) + & χ v RM RM v 14

15 Aircraft Control Trajectory Control Kommandierte Bahnwinkel und Geschwindigkeit Funktionen von Probe Basket Abweichung In Look-Up Tables implementiert (keine lineare Rückführung) γ χ V C C C = = = K K K z y v ( z) z ( y) y + χ B est ( x) x + V Zusätzlich ist kommandierte Annäherungsgeschwindigkeit eine Funktion der lateralen Abweichung Kommandierte Größen werden als direkte Inputs für die Path Loop Referenzmodelle verwendet Anflug nur wenn Probe innerhalb Basketradius ist Finale Annäherungsgeschwindigkeit: 0.2 m/s B est Nominalbewegung/-bahn 15

16 Visualisierung AeroLabs 3D Engineering-Visualisierung VisEngine Visualisierung der Fluggeräte sowie des Kamerabildes Closed Loop Simulation zwischen Modell und Visualisierung Kommunikation mit Simulationsmodell über Ethernet Marker Positionen im Kamerabild Φ, Θ, Ψ λ, µ,h UAV Simulationsmodell 3D Engineering Visualisierung 16

17 Simulationsszenario Höhe: 7000 m Geschwindigkeit: 135 m/s Variation der Startpositionen abhängig von: Laterale/Vertikale Abweichung von Basket-Mittellinie Abstand von Basket Annäherungsgeschwindigkeit Variation von Systemparametern Natürliche Aktuatorfrequenzen Image Processing Time Delay Kameraauflösung sowie Kamera-Frame-Rate 17

18 Simulationsergebnisse Basket muss vollständig innerhalb von Sensorbild sein kleine Kameraauflösung reicht aus: 50 Pixel pro Achse Limit für Sensor Processing Delay: 0.2 s Aktuator Bandbreitenlimit für erfolgreiches Kontaktmanöver: 12 rad/s Sensorperformance ist nicht primär für den Erfolg verantwortlich Hohe Übertragungsbandbreite erforderlich um störungsinduzierten Feinbewegungen des Baskets zu folgen FCS Fähigkeiten sind Haupteinflussparameter 18

19 Zusammenfassung / Ausblick Vereinfachte Simulation der Anflugphase auf einen Tanker in optischer Sichtweite Fokus auf Sensor und FCS Performance Einfluss verschiedener Parameter Erweiterungen der Modellierungstiefe Simulation weiterer Betankungsphasen Contact Phase Departing 19

20 Ihre Ansprechpartner IABG mbh VG42 Ingo Biegelmeier / Erwin Weixler Einsteinstraße Ottobrunn Telefon /2666 Fax biegelmeier@iabg.de weixler@iabg.de IABG mbh VG41 Dr. Florian Holzapfel / Wolfgang Tostmann Einsteinstraße Ottobrunn Telefon /2194 Fax holzapfel@iabg.de tostmann@iabg.de 20

21 IABG Einsteinstraße 20 Telefon Ottobrunn/München Fax IABG Koblenz Ferdinand-Sauerbruch-Str Koblenz Telefon Fax IABG Berlin Alt Moabit Berlin Telefon Fax IABG Lathen Hermann-Kemper-Str Lathen Telefon Fax IABG Bonn Kaiserstr Bonn Telefon Fax IABG Leipzig Maximilianallee Leipzig Telefon Fax IABG Dresden Zum Windkanal Dresden Telefon Fax IABG Lichtenau Gut Burghof, Lange Straße Lichtenau Telefon Fax IABG Hamburg Wandsbeker Königstraße 62 c/o MTG Marinetechnik Hamburg Telefon Fax IABG Meppen Schießplatz (Gebäude 170) Meppen Telefon Fax IABG Köln-Wahn Heidestr Köln Telefon Fax IABG Niederlande c/o ETS, Keplerlaan 1 NL 2201 AZ Noordwijk Telefon Fax IABG USA c/o Meads, LLC 555 Sparkman Dr., Suite 1440 P.O. Box 5900 Huntsville, AL Telefon Fax