配备低成本传感器的小型无人机机载风估计：一种气动模型集成滤波方法
机器人学
2026-04-23 v1
摘要
为实现小型无人机（UAV）的自主风估计以进行节能飞行，本研究提出了一种仅依赖自主飞行所需低成本基本机载传感器，无需额外测风设备即可估计飞行状态和风的方法。该方法的核心包括一个集成了气动模型的扩展卡尔曼滤波器（EKF）和一种自适应移动平均估计（AMAE）技术，后者提高了风估计的准确性和平滑性。仿真结果表明，该方法无需气流角测量即可有效估计稳态和时变的三维风矢量。还分析了气动模型精度对风估计误差的影响，以评估其实用性。飞行测试验证了该方法的有效性及其在机载实时计算中的可行性。此外，系统性地检查了测试过程中遇到的不确定性和误差源，为进一步改进提供了基础。
引用
@article{arxiv.2604.20290,
title = {Onboard Wind Estimation for Small UAVs Equipped with Low-Cost Sensors: An Aerodynamic Model-Integrated Filtering Approach},
author = {Bingchen Cheng and Tielin Ma and Jingcheng Fu and Lulu Tao and Tianhui Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.20290},
year = {2026}
}