Stammdaten

Titel: Observabilty-Aware Trajectories for Geometric and Inertial Self-Calibration
Untertitel:
Kurzfassung:

In this paper, we apply an observability-aware trajectory generation method to the estimation of geometric and inertial parameters of an Unmanned Aerial System (UAS). These parameters are critical for reliable control and agile maneuvers, especially in the context of reconfiguration of the aerial vehicles during manipulation or transportation tasks. An extended observability      analysis provides detailed insights on the observable and inter-state dependencies. We employ the observability-aware motion generation approach considering full system dynamics and self-calibration parameters. Improvements in the absolute error of r_BP estimates of up to 46.8% and decreases in uncertainty of up to 87% are achievable with this approach. Experiments with an autonomous quadrotor platform validate the approach.

Schlagworte:
Publikationstyp: Sonstige Veröffentlichung (Autorenschaft)
Art der Veröffentlichung Online Publikation
Erschienen in: Power On and Go Robots
Power On and Go Robots
zur Publikation
 ( S. Weiss, P. Giordano, J. Kelly, V. Peretroukhin )
Erscheinungsdatum: 13.07.2020
Titel der Serie: -
Bandnummer: -
Heftnummer: -
Erstveröffentlichung: Ja
Version: -
Seite: -
Gesamtseitenanzahl: 5 S.

Identifikatoren

ISBN: -
ISSN: -
DOI: -
AC-Nummer: -
Homepage: https://www.power-on-and-go.net/
Open Access
  • Online verfügbar (Open Access)

Zuordnung

Organisation Adresse
Fakultät für Technische Wissenschaften
 
Institut für Intelligente Systemtechnologien
Universitätsstraße 65-67
9020 Klagenfurt am Wörthersee
Österreich
http://www.uni-klu.ac.at/tewi/ict/sst/index.html
zur Organisation
Universitätsstraße 65-67
AT - 9020  Klagenfurt am Wörthersee

Kategorisierung

Sachgebiete
  • 202035 - Robotik
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
Zitationsindex
  • n.a.
Informationen zum Zitationsindex: Master Journal List
Peer Reviewed
  • Ja
Publikationsfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: n.a.)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
Arbeitsgruppen
  • Control of Networked Systems

Kooperationen

Organisation Adresse
New York University
New York
Vereinigte St. v. Amerika
US  New York

Beiträge der Publikation

Keine verknüpften Publikationen vorhanden