CNS-ALPHA - CNS ALgorithms and Procedures for High Autonomy

Abstract

Dieser Bericht fasst das Fördervorhaben CNS-ALPHA zusammen. Dies beinhaltet die Konzeption und die Entwicklung von robusten und ausfallsicheren Navigationskonzepten für autonome Fluggeräte bestehend aus boden- und bordseitigen Komponenten. Diese Komponenten umfassen eine Inertialnavigationslösung, ein Barometer, ein WiFi-Positionierungssystem und Algorithmen für GNSS, sowie die Zusammenführung mittels eines Loosely-Coupled Kalman-Filter. Für die Umsetzungen wurde die Sensorfusions-Plattform INSTINCT verwendet und basierend auf den Anforderungen weiterentwickelt. Neben der Navigation beinhaltet das Vorhaben die Konzeption und Entwicklung von Verfahren zur Konflikterkennung- und Vermeidung. Dabei werden geortete Fluggeräte auf mögliche Kollisionen überwacht und bei Bedarf konfliktfreie Ausweichtrajektorien ermittelt. Die entwickelte Architektur wurde sowohl in simulativen Analysen als auch in Flugtests evaluiert und demonstriert. This report summarizes the CNS-ALPHA funding project. The project included the design and development of robust and fault-tolerant navigation concepts for autonomous aerial vehicles, consisting of both ground-based and onboard components. These components comprise an inertial navigation solution, a barometer, a Wi-Fi positioning system, GNSS processing algorithms, and their integration through a loosely coupled Kalman filter. The implementations were realized using the INSTINCT sensor fusion platform, which was further developed and extended to meet the project's requirements. In addition to navigation, the project also included the design and development of conflict detection and avoidance methods. Detected aircraft are monitored for potential collision risks, and conflict-free avoidance trajectories are generated whenever necessary. The developed architecture was evaluated and demonstrated through both simulation-based analyses and flight tests.