SE(3)上的风与状态估计：连续与离散四旋翼模型的EKF和UKF比较评估

利用四旋翼无人机进行风速估计在最近的研究中越来越受欢迎，利用其机动性、紧凑的尺寸和低成本。在可用的方法中，基于模型的风速估计最常用，因为它只依赖于机载传感器。然而，由于四旋翼是一个高度非线性的系统，因此使这项任务具有挑战性。本研究评估了在SE(3)上使用四旋翼无人机的离散和连续动力学方程进行风速估计，而不是通常采用的连续或离散化形式。基于离散拉格朗日量开发的李群变分积分器被用作离散模型，无需任何近似或离散化。该研究使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）评估了SE(3)上四旋翼动力学的离散和连续形式。在基于MATLAB的数值模拟和自由室外飞行中评估了四旋翼无人机的性能。数值模拟在悬停和轨迹跟踪飞行期间进行。结果表明，通过将离散SE(3)动力学与UKF相结合，即使使用低成本传感器，四旋翼也能在保持轨迹跟踪的同时实现更高的估计精度。这些发现凸显了离散四旋翼模型与UKF相结合的潜力，不仅用于风速估计，还可用于其他高精度任务，即使依赖低成本的机载传感器。