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Medientyp: E-Book Titel: Ein modellbasiertes Verfahren zur Entwicklung von VTOL-MAVs mittels einer 3D-Echtzeit-Simulation Beteiligte: Linkugel, Thomas [Verfasser:in]; Schilling, Andreas [Akademische:r Betreuer:in] Erschienen: Tübingen: Universitätsbibliothek Tübingen, 2018 Umfang: Online-Ressource Sprache: Deutsch Identifikator: Schlagwörter: Senkrechtstarter ; Sensor ; Autopilot ; Navigation ; Fliegen ; Simulation ; Flugkörper ; Robotik ; Simulation ; Regelungstechnik ; Navigation ; Sensor ; Modell ; Hubschrauber ; Virtueller Sensor ; Autonome Fahrzeuge;Autonome Luftfahrzeuge;fehlertolerante Regelung;Helikopter;Mobile Roboter;Zustandsschätzung;Telerobotik;Lageregelung;Lagestabilisierung;Höhenregelung;Höhenstabilisierung;automatische Neuinitialisierung;Beschleunigung;Drehrate;Gyroskop;Quaternionen;Visualisierung;Simulation;Optimierung;Navigation;Mikrocontroller;Quadrokopter;Hexakopter;Multikopter;Digitale Simulation;3D-Simulation;Echtzeit;Computergestützte Modellierung;Roboter-Sensorsysteme;Service-Roboter;Automatisierung;Test;Verifikation;Analyse;Modellierung;Modellbildung;Fahrzeugdynamik;Robotik-Simulator;Schub;Wegpunktnavigation;Ortung;Nichtlineare Simulation;Rotor;Drehmoment,Kraft;Kalman-Filter;Sensorfusion;Filter;Transversalfilter;Regelungstechnik;Dynamische Modellierung;Indoornavigation;Outdoornavigation;Digitale Filter;PID-Regler;Bodenkontrollstation;Energieeffizienz;Sensormodellierung;Aggressiver Start;Autopilot;Objektorientierte Programmierung;Magnetometer;Barometer;barometrische Höhenformel;nichtlineare Systeme;Datenfilterung;Erweitertes Kalman-Filter;Inertialsensorik;Skalenfaktorfehler;Nullpunktfehler;Sensorrauschen;Baro-Altimeter;Lage-Kalman-Filter;Höhen-Kalman-Filter;Zustandsraummodell;Messmodell;Lagequaternion;automatischer Start; ; Autonome Fahrzeuge ; autonomous aerial vehicles;fault tolerant control;helicopters;mobile robots;stability;state estimation;telerobotics;altitude stabilization;attitude stabilization;quadrotor automatic re-initialization;quadrotor failure recovery;Acceleration;Attitude control;Current measurement;Quaternions;Visualization; simulation; optimisation;pose estimation;local navigation;microcontroller;quadrotor MAV;MAV;UAV;application program interfaces;control engineering computing;digital simulation;multi-robot systems;multi-robot simulator;Computational modeling;Robot sensing systems;Service robots;Testing;Vehicle dynamics;Simulators for robotics;aircraft control;trajectory control;body rates;thrust rates;vehicle acceleration;vehicle position;vehicle velocity;Aerodynamics;Trajectory;Vehicles; ground truth;nonlinear simulation;novel flying vehicles;Angular velocity;Force;Propellers;Torque;Vehicles;Kalman filters;Kalman filtering;Control systems;Control theory;Filtering;Mathematics;Optimal control;Dynamic modelling;indoor flying robots;outdoor flying robots;digital filters;FIR;Finite Impulse Response;IIR;Infinite Impulse Response;PID control;aerial robotics applications;energy efficiency;four-rotor configuration;multirotors;quadrotor configuration;sensor modeling; aggressive start;3D Robot Simulator;floating point unit;FPU;FireFly MAV-Framework;FireBird;VTOL-MAV;Software in the Loop;SiL;Automatic Flight Control System;autopilot;object-oriented programming;IMU; MEMS;magnetometer;barometer;barometric formula;AR Drone;error state space;total state space;extended Kalman filter;EKF;KF;Misalignment;Misalignment-Matrix;bias;Ground Control Station;MikroKopter;MK QuadroXL;automatic start;Hard-Iron;Soft-Iron;Flight Management Unit;MPU9150;HMC5883L;STM32F4;MS5611; Entstehung: Hochschulschrift: Dissertation, Tübingen, Universität Tübingen, 2017 Anmerkungen: Zugangsstatus: Freier Zugang