Ushbu tadqiqot yuqori balandlikda uzoq muddat vazifa bajaradigan uchuvchisiz havo apparatlari uchun aylanish modulyatsiyali inertial navigatsiya tizimi bilan osmon navigatsiya tizimini bir platformada birlashtiruvchi ikki oʻqli RINS/CNS arxitekturasining barcha asosiy xato parametrlarini yagona kalibrlash jarayonida aniqlashni maqsad qiladi. Tizimda inertial oʻlchov birligi (IMU) ikki oʻqli indekslash/gimbal mexanizmiga joylashtiriladi; razvedka maqsadida foydalaniladigan kamera esa qoʻshimcha ravishda yulduz sensori sifatida baholanadi. Shu tariqa alohida yulduz kuzatuvchisi va qoʻshimcha kalibrlash uskunasiga boʻlgan ehtiyojni kamaytirish koʻzda tutiladi.

Ishning asosiy yangiligi faqat giroskop va akselerometr bias qiymatlarini kalibrlashdan iborat emas. Tadqiqotchilar ayni xato-holat vektorida IMU biaslari, masshtab koeffitsiyentlari va koʻndalang oʻq/oʻrnatish xatolarini; gimbal oʻqlarining ortogonallik buzilishlarini; ichki va tashqi oʻq encoder burchak xatolarini; kameraning tashqi yoʻnalish parametrlarini (EOP); fokus masofasi, asosiy nuqta va skew kabi ichki parametrlarini (IOP) hamda Brown–Conrady radial/tangensial linza distorsiyasi parametrlarini birgalikda baholaydi.

Buning uchun 47 oʻlchamli xato-holat modeli va yulduz tasviridagi piksel qoldiqlariga asoslangan Extended Kalman Filter tuzilmasi ishlab chiqilgan. IMU ma’lumotlari 100 Hz da tarqatilar ekan, yulduz-piksel yangilanishlari 2 Hz da qoʻllanadi. Kalibrlash yoʻli turli xato guruhlarini bir vaqtda tasodifiy qoʻzgʻatish oʻrniga muayyan segmentlarda muayyan parametrlarning kuzatuvchanligini oshiradigan tarzda loyihalangan.

Uchta asosiy ajratish mexanizmi qoʻllanadi: ichki oʻqning simmetrik skanlarida toq/juft (odd/even) simmetriya yordamida ichki encoder xatosini ajratish; tashqi oʻqning turli tayanch holatlari orqali oʻlchov Jacobian bazisini almashtirish; tashqi encoder xatosini esa uchburchak toʻlqin shaklidagi tashqi oʻq harakatiga chastota tegi berib, boshqa quasi-DC xato komponentlaridan ajratish.

Sof simulyatsiyada IMU, gimbal va kamera parametrlarining katta qismi ular haqida axborot olib keladigan tegishli harakat segmentida yaqinlashgan va ish yakunida xato darajalari umuman olganda taxminan %5 dan past qolgan. HIL/semi-physical tekshiruvda haqiqiy IMU va gimbal encoder ma’lumotlari ishlatilganda natijalar shovqinliroq boʻlgan; tadqiqotchilar yakuniy xato darajalarini umuman olganda taxminan %6–16 oraligʻida bildirgan.

Biroq HIL tekshiruvi haqiqiy yuqori balandlikdagi UAV parvozi emas. IMU va gimbal ma’lumotlari jismoniy qurilmadan olingan boʻlsa-da, yulduz oʻlchovlari SAO yulduz katalogidan haqiqiy yoʻnalish va koʻrish maydoni cheklovlari asosida sintetik tarzda yaratilgan. Shuning uchun ish usulning laboratoriya/yarim jismoniy qoʻllaniluvchanligini qoʻllab-quvvatlaydi, ammo haqiqiy osmon tasviri, parvoz vibratsiyasi, termal gradientlar va uzoq muddatli navigatsiya xatosi sharoitida toʻliq parvoz tekshiruvini hali namoyish etmaydi.

Turkiya nuqtai nazaridan mazmuni: Turkiyadagi yuqori balandlikdagi UAV, uzoq havoda qolish platformalari, GNSS-siz navigatsiya, elektro-optik razvedka tizimi va inertial navigatsiya ilmiy-tadqiqot ishlarida shunga oʻxshash integratsiyalashgan kalibrlash yondashuvi metodik jihatdan koʻrib chiqilishi mumkin. Ayniqsa vazifa kamerasidan bir vaqtning oʻzida osmon referens sensori sifatida foydalanish platformadagi sensor va massa takrorlanishini kamaytirish salohiyatiga ega. Biroq bu tadqiqotdagi kalibrlash marshruti, IMU sifati, yulduz koʻrinuvchanligi va xato kattaliklari muayyan simulyatsiya/HIL konfiguratsiyasiga tegishli; Turkiya havo hududidagi haqiqiy vazifalar uchun atmosfera sharoitlari, kamera optikasi, gimbal tuzilishi, parvoz vibratsiyasi, vaqt sinxronizatsiyasi va haqiqiy yulduz koʻrinuvchanligi bilan qayta tekshiruv zarur.

Nega RINS va CNS birgalikda qoʻllanadi?

Strapdown inertial navigatsiya tizimi tashqi signal olmasdan joylashuv, tezlik va orientatsiyani hisoblay olgani uchun GNSS bostirilgan yoki mavjud boʻlmagan vazifalarda muhimdir. Biroq giroskop va akselerometrlardagi juda kichik bias, masshtab yoki oʻqlarni tekislash xatolari vaqt oʻtishi bilan integrallanib, navigatsiya xatosining ortishiga olib keladi.

Rotational-Modulation Inertial Navigation System (RINS) IMU ni boshqariladigan tarzda aylantirib, doimiy yoki sekin oʻzgaruvchi sensor xatolarini sinusoidal shakllarga koʻchirish va vaqt davomida ularning oʻrtacha ta’sirini kamaytirishni maqsad qiladi.

Celestial Navigation System (CNS) esa yulduz yoʻnalishlaridan mutlaq orientatsiya referensi sifatida foydalanishi mumkin. Shu tariqa inertial tizimning vaqt bilan ortadigan orientatsiya xatolari osmon oʻlchovlari bilan cheklanadi.

Tadqiqot yondashuvi bu ikki mexanizmni birlashtirib, nafaqat navigatsiya qilish, balki ayni harakatlardan sensor tizimining oʻzini kalibrlash uchun ham foydalanishdir.

Tizimning jismoniy arxitekturasi qanday?

Manba ishining 5-sahifasidagi 1-rasm tizimning asosiy tuzilishini koʻrsatadi. Umumiy mexanik platformada:

• ichki gimbal oʻqi,
• tashqi gimbal oʻqi,
• IMU,
• optik linza/kamera

birgalikda joylashgan.

Ichki gimbal nominal ravishda korpusning \(+X_b\) oʻqi atrofida \(\alpha\) burchak bilan; tashqi gimbal esa \(+Z_b\) oʻqi atrofida \(\beta\) burchak bilan harakatlanadi.

Shu sahifadagi 2-rasm Yer/nav koordinata tizimi, korpus tizimi va sensor/gimbal tizimlari orasidagi oʻzgarishlarni koʻrsatadi. Bu koordinata zanjiri juda muhim; chunki encoder, gimbal ortogonalligi, IMU oʻrnatilishi va kamera boresight xatolarining barchasi yulduz yoʻnalishi bashorat qilingan piksel holatiga yetguncha bir xil transformatsiya zanjirida oʻzaro aralashishi mumkin.

Gimbal xatolari qanday modellashtiriladi?

Haqiqiy mexanik tizimda ikki gimbal oʻqining mutlaqo oʻzaro perpendikulyar ekani yoki IMU oʻqlari mexanik aylanish oʻqlari bilan toʻliq ustma-ust tushishi faraz qilinmaydi.

Tadqiqot gimbal geometriyasini toʻrtta kichik ortogonallik parametri bilan ifodalaydi:

\[ \theta_x,\;\theta_y,\;\theta_z,\;\phi \]

Bundan tashqari ichki va tashqi encoder oʻlchovlaridagi burchak xatolari:

\[ \delta\alpha,\qquad\delta\beta \]

deb ta’riflangan.

Haqiqiy oʻq burchaklari:

\[ \tilde{\alpha}=\alpha+\delta\alpha \] \[ \tilde{\beta}=\beta+\delta\beta \]

koʻrinishida yoziladi.

Birinchi tartibli chiziqlashtirish natijasida tadqiqotchilar uchta muhim kuzatuvni oladi:

• \(\delta\alpha\) eng kuchli tarzda ichki oʻq skanlari bilan qoʻzgʻatiladi.
• \(\delta\beta\) tashqi oʻq harakatisiz kuchli kuzatuvchan boʻla olmaydi.
• Gimbal non-orthogonality parametrlari oʻlchovda quasi-DC buzuvchi kabi tutadi.

IMU xato modeli nimalarni oʻz ichiga oladi?

Giroskop oʻlchov modeli manbada:

\[ \tilde{\omega}^{s} = (I+\Delta K_g)\omega^s + \Delta A_g\omega^s + \varepsilon^s + n_g \]

deb berilgan.

Akselerometr uchun:

\[ \tilde{f}^{s} = (I+\Delta K_a)f^s + \Delta A_a f^s + \nabla^s + n_a \]

qoʻllanadi.

Bu yerda:

• \(\varepsilon^s\): giroskopning doimiy biaslari,
• \(\nabla^s\): akselerometrning doimiy biaslari,
• \(\Delta K_g,\Delta K_a\): masshtab koeffitsiyenti xatolari,
• \(\Delta A_g,\Delta A_a\): koʻndalang oʻq/oʻrnatish xatolari,
• \(n_g,n_a\): oʻlchov shovqinlaridir.

Nega kamera faqat tashqi orientatsiya bilan kalibrlanmaydi?

Tadqiqotda kamera oddiy orientatsiya sensori sifatida qaralmaydi. Kameraning ichki geometriyasi ham kalibrlash holat vektoriga kiritilgan.

Ichki parametrlar guruhi:

\[ \eta_{IOP} = [f_x,f_y,c_x,c_y,s,k_1,k_2,p_1,p_2]^T \]

deb ta’riflangan.

Bu yerda \(f_x,f_y\) piksel birlikdagi fokus masofalari; \(c_x,c_y\) asosiy nuqta; \(s\) pixel skew; \(k_1,k_2\) radial va \(p_1,p_2\) tangensial distorsiya parametrlaridir.

Brown–Conrady distorsiya modeli

Normallashtirilgan ideal tasvir koordinatalari \(x,y\) uchun:

\[ r^2=x^2+y^2 \]

va distorsiyalangan koordinatalar:

\[ x_d = x+x(k_1r^2+k_2r^4) +2p_1xy +p_2(r^2+2x^2) \] \[ y_d = y+y(k_1r^2+k_2r^4) +p_1(r^2+2y^2) +2p_2xy \]

sifatida modellashtiriladi.

Bu tenglama S5 segmentida kamerani faqat tasvir markazida emas, balki chet va burchak hududlarida ham yulduzlar bilan qoʻzgʻatish nega zarurligini tushuntiradi. \(r\) kichik qolsa, ayniqsa radial distorsiya parametrlariga oid axborot zaif boʻladi.

Bitta yulduz kuzatuvi barcha xato guruhlariga qanday bogʻlanadi?

Tadqiqotning asosiy birlashtirilgan xato tenglamalaridan biri yulduz birlik vektoridagi kichik xatoni toʻrtta komponentga ajratadi:

\[ \delta s^n \approx -[s^n\times]\phi^n - [s^n\times]C^n_b\delta\theta_{EOP} + C^n_b(\delta C^b_s)R_{BC}s^c + C^n_bR_{BC}J_i\delta\eta_{IOP} \]

Bu ifoda ayni yulduz piksel qoldigʻida:

• navigatsiya/korpus orientatsiya xatosi,
• kamera EOP xatosi,
• gimbal encoder va non-orthogonality xatolari,
• kamera IOP va linza distorsiyasi xatolari

bir vaqtda mavjud boʻlishi mumkinligini koʻrsatadi.

Shuning uchun asosiy muammo faqat koʻp sonli parametrlarni baholash emas; oʻzaro juda oʻxshash oʻlchov imzolarini hosil qiladigan parametrlarni bir-biridan ajratishdir.

Nega 47 oʻlchamli xato holati qoʻllanadi?

Tadqiqotdagi birlashtirilgan xato-holat vektori jami 47 parametrdan iborat.

Manba tenglamasida IOP bloki \(f_x,f_y,c_x,c_y,k_1,k_2,p_1,p_2,s\) boʻlgan toʻqqiz parametrni oʻz ichiga oladi va barcha bloklar bilan birga umumiy holat oʻlchami 47 ga teng.

EKF qaysi tezliklarda ishlaydi?

Taklif qilingan xato-holat EKF tuzilmasida:

• IMU propagation: 100 Hz,
• yulduz-piksel yangilanishi: 2 Hz,
• HIL gimbal encoder oqimi: 1 kHz

deb berilgan.

Har bir koʻrinadigan yulduz uchun bashorat qilingan piksel bilan oʻlchangan piksel orasidagi qoldiq filtrga oʻlchov sifatida kiradi.

Tasvir qoldiqlaridagi chet qiymatlarning filtrni buzishini kamaytirish uchun \(\chi^2\) gating, residual whitening va geometrik koʻrinuvchanlik tekshiruvlari qoʻllanadi.

Statik segmentlarda ZUPT nega bor?

S0 va S6 statik kutish boʻlimlarida ixtiyoriy zero-velocity update qoʻllanishi mumkin:

\[ z_{zupt} = \hat v^n-0 \]

Bu qoʻshimcha oʻlchov ayniqsa akselerometr biasi va unga bogʻliq xato holatlarining kuzatuvchanligini qoʻllab-quvvatlaydi.

Uchta xatoni ajratish mexanizmi

1. Ichki oʻqda toq/juft simmetriya

Tashqi oʻq \(\beta\) oʻzgarmas boʻlganda ichki oʻqda \(+\alpha\) va \(-\alpha\) simmetrik oʻtishlar qoʻllanadi.

\[ z^{odd} = \frac{1}{2} [z(+\alpha,\beta)-z(-\alpha,\beta)] \] \[ z^{even} = \frac{1}{2} [z(+\alpha,\beta)+z(-\alpha,\beta)] \]

Ichki encoder xatosining ta’siri \(\alpha\) ga nisbatan toq simmetriya koʻrsatsa, EOP, tashqi encoder va non-orthogonality hadlari birinchi tartibda koʻproq juft/quasi-DC komponentda qoladi.

Shu tariqa odd kanal:

\[ z^{odd}\rightarrow\delta\alpha \]

parametrini kuchli tarzda ajratishi maqsad qilinadi.

2. Basis switching

Agar ichki oʻq skani faqat \(\beta=0^\circ\) holatida bajarilsa, ayrim Jacobian ustunlari bir-biriga juda oʻxshash boʻlib qolishi mumkin.

Shu sabab tashqi oʻq:

\[ \beta=0^\circ,\quad+45^\circ,\quad-45^\circ \]

tayanch holatlariga koʻchiriladi.

Yangi tashqi oʻq holati oʻlchov sezgirlik matritsasining geometrik bazisini oʻzgartiradi. Shu tariqa ayniqsa gimbal parametrlari bilan doimiy kamera EOP xatolari orasidagi korrelyatsiyani kamaytirish koʻzda tutiladi.

3. Tashqi encoder uchun chastota teglash

Tashqi oʻqda rate-limited uchburchak harakat qoʻllanib, \(\delta\beta\) parametrining dinamik imzosi quasi-DC hadlardan ajratiladi.

Manbada qoʻllangan demodulyatsiya mantigʻi:

\[ D_{\beta}[z] = \frac{2}{T} \int_{t_0}^{t_0+T} z(t)\, \mathrm{sgn}(\dot{\beta}(t))dt \]

koʻrinishidadir.

Tashqi encoder komponenti shu teglash bilan saqlanib qolarkan, doimiy EOP va non-orthogonality komponentlarini bostirish maqsad qilinadi.

Kuzatuvchanlik qanday oʻlchanadi?

Har bir harakat segmenti uchun Fisher Information Matrix tuziladi va axborot tarkibi Singular Value Decomposition yordamida baholanadi.

Segment \(S\) uchun:

\[ W_S = \sum_{k\in S} \Phi^T_{k,0} H^T_k R^{-1}_k H_k \Phi_{k,0} \]

ta’riflangan.

Muayyan parametrlar guruhi uchun normallashtirilgan kuzatuvchanlik indeksi:

\[ NOI_S(\Theta) = \frac{ \sigma_{\min} (E^T_{\Theta}W_SE_{\Theta}) }{ \sigma_{\star}(S) } \]

sifatida hisoblanadi.

NOI qiymati kattalashgani sari tegishli harakat segmenti tanlangan parametrlar guruhiga koʻproq mustaqil axborot beradi deb qabul qilinadi.

Kalibrlash yoʻlining vazifa taqsimoti

Qaysi segment qaysi parametrni kuzatuvchan qiladi?

Usul va natijalar

Sof simulyatsiya sharoitlari

Simulyatsiyadagi yaqinlashuv xatti-harakati

Manba 5–15-rasmlarda parametr baholari vaqt oʻqi boʻylab koʻrsatilgan. Grafiklarning umumiy xususiyati shundaki, parametrlar butun 12 daqiqa davomida bir xil tezlikda yaqinlashmaydi.

Bir holat uni qoʻzgʻatuvchi segmentga yetguncha baholash egri chizigʻi asosan tekis qoladi; tegishli harakat boshlanganda esa haqiqiy qiymatga tez yaqinlashadi.

Bu xatti-harakat ishning “segment-wise observability” da’vosining eng muhim sonli koʻrsatkichidir.

Giroskop bias natijalari

Uchala giroskop biasi asosan S1–S3 ichida yaqinlashgan.

Encoder natijalari simulyatsiyada yoʻlni tasdiqlaydi

Manba 12-rasmda ichki encoder xatosi \(\delta\alpha\) dastlabki ichki oʻq skanlarida tezda 40 arcsec atrofidagi haqiqiy qiymatga yetarkan, tashqi encoder xatosi \(\delta\beta\) S4 gacha kam axborotli holatda qoladi.

S4 tashqi oʻq uchburchak harakati boshlanganda \(\delta\beta\) bahosi keskin ravishda haqiqiy qiymatga yaqinlashadi.

Bu grafik tashqi encoder xatosini faqat ichki oʻq skani bilan ishonchli baholab boʻlmasligini bevosita koʻrsatadi.

Nega kamera parametrlari S5 gacha kutadi?

Manba 13 va 14-rasmlarda kamera intrinsics va Brown–Conrady distorsiyasi baholari S5 gacha cheklangan axborot toʻplashi koʻrinadi.

S5 da yulduz nuqtalari tasvir markazidan tasvir cheti/burchagiga koʻchirilganda:

• \(f_x,f_y\),
• \(c_x,c_y\),
• pixel skew,
• \(k_1,k_2,p_1,p_2\)

parametrlar tez yaqinlashadi.

Bu natija optik kalibrlashda faqat koʻp yulduz koʻrish emas, balki yulduzlarning tasvir tekisligidagi geometrik taqsimoti ham muhimligini koʻrsatadi.

Normallashtirilgan kuzatuvchanlik grafigi nimani koʻrsatadi?

Manbaning 19-sahifasidagi 16-rasm S1–S6 davomida turli parametr bloklarining NOI qiymatlarini yonma-yon koʻrsatadi.

Grafikda:

• ichki encoder axboroti S1–S3 da kuchli,
• tashqi encoder axboroti S4 da yaqqol,
• EOP axboroti S2–S3 da kuchaygan,
• IOP/distorsiya axboroti S5 da aniq ravishda oshgan.

Shu sabab kalibrlash yoʻli shunchaki intuitiv harakat ketma-ketligi sifatida emas, Fisher axborot matritsasi va SVD natijalari bilan bogʻlangan holda asoslangan.

Sof simulyatsiyaning umumiy natijasi

Tadqiqotchilar 12 daqiqalik ish yakunida IMU, gimbal va kamera parametrlari umuman olganda taxminan %5 chegarasi ichida yaqinlashganini bildiradi.

Biroq kamera intrinsicslariga oid 5-jadvalning “Rel. %” ustunidagi ayrim qiymatlar truth–estimate nisbatiga toʻgʻridan-toʻgʻri mos kelmagani uchun Verianla maqolasida kamera uchun har bir satrdan qayta hosil qilingan nisbiy foiz berilmagan.

HIL tekshiruvida nimasi haqiqiy va nimasi sintetik?

Manbaning 21-sahifasidagi 17-rasm jismoniy HIL sinov qurilmasini koʻrsatadi. Tasvirda uch oʻqli turntable tizimi, boshqaruv kompyuteri va sinov uskunalari koʻrinadi.

HIL tuzilmasida:

• IMU: rate-table ustida haqiqiy sensor ma’lumotlari, 100 Hz,
• Gimbal: haqiqiy ikki oʻqli encoder oqimi, 1 kHz,
• Yulduz sensori: SAO katalogidan sintetik yulduz yoʻnalishlari,
• Piksel shovqini: taxminan 0,3 px,
• Piksel yangilanishi: 2 Hz

qoʻllanilgan.

Shu sabab ish “hardware-in-the-loop” deb atalgan boʻlsa-da, optik sensor zanjiri toʻliq haqiqiy yulduz tasviri/centroid oʻlchovidan iborat emas.

Nega HIL da natijalar yomonlashadi?

Haqiqiy tizimda yulduz koʻrinuvchanligi va oʻlchov sifati ideal emas. Tadqiqotchilar HIL jarayonida taxminan %10–15 tasvir kadrining segment oʻtishlaridagi koʻrinuvchanlik oʻzgarishi yoki centroid chet qiymatlari sabab chiqarib tashlanganini bildiradi.

Natijada yaqinlashuv egri chiziqlari sof simulyatsiyaga qaraganda shovqinliroq va sekinroq boʻladi.

Sof simulyatsiya va HIL giroskop biasini taqqoslash

HIL ishining umumiy tekshiruv natijasi

Tadqiqotchilar HIL tajribalarida barcha parametr guruhlari yana oʻzlari haqida axborot olib keladigan segmentlarda yaqinlashganini va S6 statik boʻlimida kechki divergensiyasiz barqaror qolganini bildiradi.

Umumiy xato darajasi sof simulyatsiyadagi taxminan ≤%5 dan amaliy HIL sharoitlarida taxminan %6–16 diapazoniga koʻtariladi.

6-jadvalda ayrim satrlarda %16 dan biroz yuqori qiymatlar ham bor; masalan accelerometer Y bias uchun %16,30 va kamera EOP X uchun %16,34 yozilgan. Shuning uchun “%16” ifodasi qat’iy matematik yuqori chegara emas, tadqiqotchilarning taxminiy ishlash xulosasi sifatida qaralishi kerak.

Hisoblash yuklamasi parvoz kompyuteri uchun yuqorimi?

Manbada xato-holat oʻlchami \(n=47\) va odatiy piksel oʻlchov steki taxminan \(m\approx40\) deb berilgan.

Bitta oʻlchov yangilanishining ustun murakkabligi:

\[ O(n^2m+m^3) \]

va eng yomon holatda kovariatsiya yangilanishi:

\[ O(n^3) \]

deb baholangan.

Tadqiqotchilar har bir 2 Hz piksel yangilanishiga taxminan \(10^5\) suzuvchi nuqta amali darajasi zamonaviy kam quvvatli parvoz protsessorlari uchun boshqariladigan ekanini ta’kidlaydi.

Usulning kuchli tomonlari

• IMU, gimbal va kamera parametrlari yagona xato-holat modelida birlashtirilgan.
• Kamera faqat boresight boʻyicha emas, balki ichki parametrlari va Brown–Conrady distorsiyasi bilan birga kalibrlanadi.
• Parametrlarni ajratish faqat filtr sozlamasiga tashlab qoʻyilmagan; jismoniy harakat marshruti kuzatuvchanlik uchun maxsus loyihalangan.
• Ichki va tashqi encoder xatolari turli simmetriya/chastota imzolari bilan ajratiladi.
• PWCS, Fisher Information Matrix va SVD yordamida qaysi segment qaysi parametrga axborot berishi sonli ravishda oʻrganilgan.
• Sof simulyatsiyaga qoʻshimcha ravishda haqiqiy IMU va gimbal ma’lumotlari bilan HIL tekshiruvi bajarilgan.
• Razvedka kamerasidan yulduz sensori sifatida qayta foydalanish alohida sensor yukini kamaytirishga qaratilgan tizim darajasidagi yondashuvni taklif etadi.

Tadqiqot qoʻllab-quvvatlaydigan natijalar

• Ikki oʻqli harakat yoʻli ostida IMU, gimbal va kamera xato guruhlarini ayni EKF ichida baholash mumkin.
• Ichki encoder xatosi asosan S1–S3 ichki oʻq skanlarida kuzatuvchan boʻladi.
• Tashqi encoder xatosi S4 tashqi oʻq harakatisiz kuchli yaqinlashmaydi.
• Kamera EOP lari tashqi oʻq basis switching orqali S2–S3 da axborot oladi.
• Kamera IOP va Brown–Conrady distorsiyasi S5 dagi markaz–chet tasvir skanidan katta foyda oladi.
• Sof simulyatsiyada parametr guruhlari umuman olganda taxminan %5 xato darajasi ichida yaqinlashadi.
• Haqiqiy IMU/gimbal ma’lumotlarini oʻz ichiga olgan HIL muhitida segmentga asoslangan yaqinlashuv xatti-harakati saqlanadi.
• HIL dagi koʻrinuvchanlik yoʻqotilishi va ideal boʻlmagan centroid taqsimotlari sof simulyatsiyaga nisbatan xato darajalarini oshiradi.

Tadqiqot hali isbotlamagan jihatlar

• Usul haqiqiy HALE UAV parvozida tekshirilmagan.
• Haqiqiy yulduz tasvirlari bilan kamera centroid extraction zanjiri HIL ishida qoʻllanmagan.
• Atmosfera koʻrinishi, bulut, kunduzgi yorugʻlik va haqiqiy osmon fonlari modellashtirilmagan.
• Kamera–IMU vaqt sinxronizatsiyasi xatosi aniq tarzda kalibrlanmagan.
• Rolling-shutter kamera ta’siri modellashtirilmagan.
• Harorat gradientlariga bogʻliq IMU/gimbal parametr oʻzgarishlari mavjud qisqa kalibrlash oynasida modellashtirilmagan.
• Uzoq muddatli sensor driftlari vaqt bilan oʻzgaruvchi parametr modeli orqali tekshirilmagan.
• Gimbal yoki rate-table mexanik nosozliklari sof simulyatsiyada hisobga olinmagan.
• Kalibrlashdan keyin haqiqiy vazifa navigatsiya xatosi metr yoki daraja birliklarida qanchalik yaxshilangani haqida haqiqiy parvoz natijasi berilmagan.
• SAO katalogiga asoslangan sintetik optik tekshiruv haqiqiy yulduz sensorining barcha optik va centroid xatolarini ifodalamaydi.

Kelajakdagi ishlar

Tadqiqotchilar kelajakda harorat va vaqtga bogʻliq sensor xato modellarini kalibrlashga qoʻshish, koʻrish maydoni va mexanik tezlik cheklovlari ostida kalibrlash marshrutini bevosita kuzatuvchanlik mezonlari bilan optimallashtirish, harakatlanuvchi UAV da yopiq konturli parvoz sinovini oʻtkazish va real vaqtdagi Fisher axborot miqdoriga koʻra kalibrlash segmentlarini adaptiv uzaytirishni rejalashtiradi.

Manba va usul izohi

Ishning toʻliq asl nomi: A Full-Parameter Calibration Method for an RINS/CNS Integrated Navigation System in High-Altitude Drones

Mualliflar: Huanrui Zhang; Xiaoyue Zhang; Chunhua Cheng; Xinyi Lv; Chunxi Zhang.

Mualliflar tartibi: Manba ishdagi tartib aynan saqlangan.

Teng hissa/teng birinchi muallif: Manbada teng birinchi mualliflik yoki teng hissa bayonoti mavjud emas.

Mas’ul muallif: Chunhua Cheng.

Muassasalar:

1. School of Instrument Science and Opto-Electronics Engineering, Beihang University, Beijing, China.
2. Qingdao Branch, Naval Aeronautic University, Qingdao, China.

Jurnal: Vehicles.

Nashriyot: MDPI, Basel, Switzerland.

Bibliografik yozuv: Vehicles 2026, 8, 11.

DOI: 10.3390/vehicles8010011

Yuborilgan sana: 28 Oktabr 2025.

Tahrir sanasi: 1 Dekabr 2025.

Qabul sanasi: 27 Dekabr 2025.

Nashr sanasi: 5 Yanvar 2026.

Manba turi va hakamlik: Hakamlikdan oʻtgan tadqiqot maqolasi. Asosiy tekshiruv sof simulyatsiya va yarim jismoniy Hardware-in-the-Loop sinovlaridan iborat.

Preprint holati: Koʻrib chiqilgan manbada alohida preprint versiyasi haqida ma’lumot berilmagan; ushbu Verianla baholashida nashr qilingan hakamlikdan oʻtgan versiya asos qilib olingan.

Rasmiy nashr havolasi:https://www.mdpi.com/2624-8921/8/1/11

DOI havolasi:https://doi.org/10.3390/vehicles8010011

Litsenziya: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Ish ochiq foydalanishli.

Moliyalashtirish: Tadqiqotchilar ish tashqi moliyalashtirish olmaganini bildirgan.

Ma’lumotlarning mavjudligi: Manbada “No new data were created or analyzed in this study” ifodasi keltirilgan.

Manfaatlar toʻqnashuvi: Mualliflar manfaatlar toʻqnashuvi yoʻqligini bildiradi.

Mualliflar hissasi: Usul Huanrui Zhang; tekshiruv Xiaoyue Zhang; formal tahlil Chunxi Zhang; tadqiqot Chunhua Cheng va Xinyi Lv tomonidan bajarilgan.

Eksperimental tekshiruv chegarasi: HIL sinovida jismoniy IMU/rate-table ma’lumotlari va yuqori aniqlikdagi ikki oʻqli gimbal encoder oqimlari ishlatilgan. Yulduz oʻlchovlari esa haqiqiy optik tasvirlardan emas, SAO katalogi hamda haqiqiy orientatsiya/FOV cheklovlari asosida sintetik tarzda yaratilgan. Shu sabab ish toʻliq jismoniy parvoz yoki haqiqiy yulduz sensori tasviri sinovi emas.

Manbadagi muhim texnik va tahririy nomuvofiqliklar

• Tadqiqot kalibrlash marshrutini jami 12 daqiqa deb ta’riflaydi va 4-rasm taxminan 0–12 daqiqalik segment vaqt chizigʻini koʻrsatadi. Biroq 2-jadvalda S4 tashqi oʻq uchburchak harakatining davomiyligi 12 s deb yozilgan. 2-jadvaldagi barcha davomiyliklar shu qiymat bilan yigʻilganda taxminan 609 s, ya’ni 10,15 daqiqa olinadi. S4 davomiyligi 120 s boʻlsa, jami taxminan 717 s yoki 11,95 daqiqa boʻladi. Shu sabab “12 s” qiymati kuchli tarzda yozuv xatosiga oʻxshasa-da, Verianla uni indamay oʻzgartirmagan.
• 4.3-boʻlim kalibrlash yoʻlini oʻtishlar bilan birga “11-segment decoupling path” deb ta’riflaydi. Xulosa boʻlimi esa S0–S6 ketma-ketligini “six rate-limited segments” deb ataydi. S0 dan S6 gacha yettita S-segment mavjud boʻlgani uchun terminologiya oʻz ichida toʻliq izchil emas.
• 5-jadvalda kamera ichki parametrlarining “Rel. %” qiymatlari standart \(|estimate-truth|/|truth|\) hisobi bilan mos kelmaydi. Bundan tashqari 5.4-boʻlim \(f_y\) uchun %4,70 eng katta nisbiy xato qiymatini aytsa, 5-jadval \(f_y\) satrida %1,71 ni koʻrsatadi. Shu sabab Verianla kamera intrinsicslari uchun manbadagi foiz ustunini qayta talqin qilib yangi natija chiqarmagan.
• HIL 6-jadvalida ayrim parametrlarga berilgan Truth, Estimate, Error va Rel. % qiymatlari oʻzaro arifmetik jihatdan mos kelmaydi. Ayniqsa ayrim encoder, kamera intrinsics, distorsiya va EOP satrlarida toʻgʻridan-toʻgʻri ayirish jadvalda yozilgan “Error” qiymatini bermaydi. Shu bois HIL ga oid umumiy %6–16 ishlash ifodasi manba mualliflarining xulosasi sifatida berilgan, muammoli satrlardan mustaqil yangi foiz chiqarilmagan.
• Manba xulosasi HIL natijalarini taxminan %6–16 xato oraligʻida ta’riflaydi. 6-jadvalda accelerometer Y bias uchun %16,30 va EOP X uchun %16,34 kabi %16 dan biroz yuqori qiymatlar mavjud; shu sabab %16 qat’iy matematik yuqori chegara sifatida talqin qilinmasligi kerak.

Ilmiy mazmun izohi: Ushbu Verianla maqolasidagi tizim arxitekturasi, tenglamalar, harakat segmentlari, xato holatlari, filtr sozlamalari, simulyatsiya natijalari, HIL ma’lumotlari va cheklovlar faqat koʻrib chiqilgan manba ishiga asoslanadi. Tashqi manbalar ilmiy natija qoʻshish uchun emas, faqat bibliografik nashr identifikatsiyasi va hakamlikdan oʻtgan nashr holatini tasdiqlash uchun ishlatilgan.

Verianla Live izohi: Jarayon komponenti manba 2–3-jadvallar va 4-boʻlimdagi kuzatuvchanlik mantigʻidan tuzilgan. Giroskop biasi taqqoslashida ishlatilgan sof simulyatsiya va HIL nisbiy xato qiymatlari manba 5 va 6-jadvallardagi arifmetik jihatdan izchil satrlardan aynan olingan. Manbada boʻlmagan ma’lumot yoki interpolatsiya yaratilmagan.