Sensorfusion mit erweitertem Kalman-Filter für die UAS-Navigation
Frederic Gaillard
(Prof. Dr.-Ing. Volker Rodehorst, Jun.-Prof. Dr. Florian Echtler, Dr. Jens Kersten)
Diese Bachelorarbeit behandelt die Integration und Evaluation einer Positionsschätzung unter Verwendung des erweiterten Kalman-Filters für die Navigation unbemannter Flugsysteme (UAS) innerhalb von Gebäuden. Die dafür verwendeten Sensoren beschränken sich auf eine nach unten gerichtete Kamera für visuelle Odometrie sowie der inertialen Messeinheit des verwendeten AscTec Pelican Quadrocopters. Die Daten dieser Sensoren werden unter Zuhilfenahme des Robot Operating System (ROS) auf dem OnBoard-Rechner des Quadrocopters fusioniert und dienen für dessen Selbstpositionierung.