防衛用UAVの慣性航法

当社のソリューションは、さまざまな種類の防衛 UAVとの統合に最適であり、さまざまな運用ニーズに対応する汎用性と適応性を提供します。当社のモーションおよびナビゲーションセンサーは、SWaP-Cを損なうことなく、戦術的なセンシングをシステムにもたらします。これらは、インテグレーターによる使用に特に適しています。

GNSSに依存するUAVの場合、当社のデュアルアンテナGNSS受信機は、卓越した精度を提供します。これは、地上ナビゲーションに役立ち、航空ナビゲーションと地上ナビゲーション間の移行を支援します。さらに、すべてのセンサーは、RS-232、CAN、イーサネットなどのさまざまな通信プロトコルをサポートしており、UAVシステムとのシームレスな統合が可能です。

最後に、DVL外部測位ソリューションやその他の航法補助装置を統合することで、正確なロール角、ピッチ角、方位、高度のデータを提供することが可能です。これにより、GNSS 弱かったり利用できない環境下での航法精度が向上します。

SBG Systems では、当社の慣性計測ユニット（IMU）の最高品質基準を保証するために、細心の注意を払ったプロセスを実施しています。まず、当社の厳格な品質要件を満たす信頼性の高い加速度計とジャイロスコープに焦点を当て、ハイエンド MEMS コンポーネントを最適に選択することから始めます。当社の IMU は、振動や環境条件に耐えるように設計された堅牢な筐体に収められており、耐久性と性能を保証します。

当社の自動化されたキャリブレーションプロセスは、2軸テーブルを使用し、-40℃〜85℃の温度範囲に対応しています。このキャリブレーションは、加速度計とジャイロスコープのバイアス、クロス軸効果、ミスアライメント、スケールファクター、非線形性など、さまざまな要因を補正し、あらゆる気象条件下で一貫した性能を保証します。

当社の認定プロセスには、当社の仕様を満たすセンサーのみが生産に進むことを保証するための厳格な社内スクリーニングがさらに含まれています。各 IMU には、詳細な校正レポートが添付されており、2 年間保証されています。この厳格なアプローチにより、高品質、信頼性、および長期にわたる一貫したパフォーマンスが保証され、防衛およびその他の重要なアプリケーション向けに優れた IMU が提供されます。

また、信頼性を確保するために、徹底的な環境試験と耐久試験を実施しています。当社のセンサーの中には、いくつかのMIL-STD規格に適合し、衝撃、振動、極限状態に対する耐性を保証するものもあります。

UAV運用における出力遅延の制御は、特に防衛やミッションクリティカルなアプリケーションにおいて、迅速なパフォーマンス、正確なナビゲーション、および効果的なコミュニケーションを確保するために不可欠です。

出力レイテンシーは、リアルタイム制御アプリケーションにおいて重要な側面であり、出力レイテンシーが高いほど、制御ループのパフォーマンスが低下する可能性があります。当社のINS組み込みソフトウェアは、出力レイテンシーを最小限に抑えるように設計されています。センサーデータがサンプリングされると、拡張カルマンフィルター（EKF）は、出力が生成される前に、小さく一定時間の計算を実行します。通常、観測される出力遅延は1ミリ秒未満です。

合計遅延を取得する場合は、処理遅延をデータ伝送遅延に追加する必要があります。この伝送遅延は、インターフェースによって異なります。たとえば、115200 bpsのUARTインターフェースで送信された50バイトのメッセージは、完全に送信されるまでに4msかかります。出力遅延を最小限に抑えるには、より高いボーレートを検討してください。

PNT は、航空宇宙、防衛、海事、自律走行車、または重要なインフラストラクチャなど、あらゆる最新の航法または連携システムを可能にする3つの基本要素、すなわち測位、航法、タイミングの略です。

明確な内訳は以下のとおりです:

1. 測位

これは、「私はどこにいるのか？」という問いに答えるものです。
正確な地理座標（緯度、経度、高度）を提供します。通常、GNSS（GPS、Galileo、GLONASS、BeiDou）またはGNSSが利用できない場合はINSから導出されます。

追跡、誘導、マッピング、および状況認識に不可欠です。

2. ナビゲーション

「A地点からB地点へどのように移動するか？」という問いに答えるものです。
安全かつ効率的に目的地に到達するために、方向、速度、軌道を決定することが必要です。これには、速度、針路、姿勢（ロール、ピッチ、ヨー）が含まれます。

多くの場合、IMU/INS、センサーフュージョンアルゴリズム、オドメトリ、または GNSS ベースのナビゲーションを使用して実現されます。

3. タイミング

これは、「正確には何時か？」という問いに答えるものです。
正確に同期された時間は、システムと信号の連携にとって非常に重要です。高精度のタイミングは、通信ネットワーク、軍事システム、電力網、そしてGNSS自体を支えています。

たとえマイクロ秒レベルのエラーでも、通信、データリンク、または地理位置情報に障害を引き起こす可能性があります。

PNT が重要な理由

PNTは、ミサイル、UAV、車両、USV、AUV、さらには携帯電話ネットワークなど、あらゆる最新の自律システムまたは誘導システムの中核です。GNSSが劣化または拒否された場合、慣性システム（IMU/INS）が耐障害性のあるPNTのバックボーンになります。

慣性計測装置（IMU）は、物体の比力、角速度、場合によっては磁場方向を測定して報告する高度なデバイスです。IMUは、ナビゲーション、ロボット工学、モーショントラッキングなど、さまざまな用途で重要なコンポーネントです。主な機能と特徴を詳しく見てみましょう。

• 加速度計: 1つまたは複数の軸に沿った直線加速度を測定します。オブジェクトがどれだけ速く加速または減速しているかに関するデータを提供し、動きまたは位置の変化を検出できます。
• ジャイロスコープ：角速度、つまり特定の軸を中心とした回転速度を測定します。ジャイロスコープは姿勢の変化を特定するのに役立ち、デバイスが基準フレームに対してその位置を維持できるようにします。
• 磁力計 (オプション): 一部のIMUには磁力計が搭載されており、これらは磁場の強度と方向を測定します。このデータは、地球の磁場に対するデバイスの向きを決定するのに役立ち、測位精度を向上させます。

IMUは、物体の動きに関する継続的なデータを提供し、位置と姿勢をリアルタイムで追跡できます。この情報は、ドローン、車両、ロボットなどのアプリケーションにとって非常に重要です。

カメラジンバルやUAVなどのアプリケーションでは、IMUは不要な動きや振動を補正することで動きを安定させ、よりスムーズな動作を実現します。

航空における推測航法は、航空機の現在の位置を推定する伝統的な航法です。これは、最後に確認された位置から、機首方位、対気速度、時間、および風などの環境要因といった測定または仮定されたパラメータを使用して、その位置を予測することで行われます。

無線標識、GNSS衛星、視覚的なランドマークなどの外部基準に頼る代わりに、推測航法では、航空機自身の運動情報を使用して、開始地点を基準とした現在の位置を計算します。パイロットまたは搭載された航法システムは、既知の修正から開始し、特定の時間間隔にわたって航空機の真方位と真対気速度を適用して、新しい推定位置を計算します。

ただし、航空機は風の影響を受ける空気塊の中を移動するため、計算には風向と風速を組み込む必要があります。そうしないと、計算された航跡が実際の飛行経路から逸脱します。

現代航空において、慣性航法システムは、加速度計とジャイロスコープを用いて線形加速度と回転速度を測定し、これらの測定値を継続的に統合することで、速度、姿勢、位置を推定し、推測航法を強化します。この慣性推測航法は、外部信号への依存度を大幅に低減する一方で、センサーのバイアスやノイズにより、時間とともに誤差が蓄積されます。このため、INSベースの推測航法は、ドリフトを抑制し、長期的な精度を維持するために、GNSSやその他の補助情報源と組み合わせて使用されることがよくあります。

これらの制限にもかかわらず、推測航法は、GNSSの停止、無線沈黙ミッション、または外部参照が信頼できない、あるいは利用できない環境での運用中に、航行の継続性を確保するために不可欠です。

自律型無人航空機（UAV）および防衛分野向けの慣性航法システム

自律型UAVや防衛プラットフォームは、GNSS の信号が利用できなくなったり、品質が低下したり、妨害を受けたりした場合でも、安定した航法を維持しなければならない。このような状況下では、慣性航法システムが、外部の位置測定信号のみに依存することなく、運動や姿勢の測定を継続的に行う。

慣性航法システムは、ジャイロスコープや加速度計と航法アルゴリズムを組み合わせて、姿勢、速度、位置を推定します。GNSS が利用可能な状態にある場合、センサーフュージョンにより、これを活用して慣性ドリフトを抑制することができます。GNSS が利用できなくなった場合でも、システムは慣性計測と推測航法を用いて航法を継続します。

1 – GPSが利用できない環境での航法

現代の無人航空機（UAV）は、信号の遮断、干渉、あるいは意図的な妨害（ジャミング ）によって、GNSS が利用できない状況に遭遇することがあります。そのため、自律型プラットフォームには、衛星による位置測定が継続的に行われない状況下でも、運動情報や姿勢情報を提供し続けられる航法技術が必要です。

INS は、車両の角速度と直線加速度を測定します。その後、ナビゲーションプロセッサがこれらの測定値を統合し、車両の方位、速度、および位置を推定します。この処理により、外部の位置信号を必要としない一種の推測航法が実現されます。

UAVの場合、この機能により、GNSS が利用できなくなった場合でも、飛行制御を継続することができます。INS は、他の航法情報源が利用できなくなった場合でも、姿勢および運動データを飛行制御システムに引き続き提供し続けることができます。

この原理は、紛争地域などで運用される無人システムにも当てはまります。慣性航法により、GPSやその他の外部信号が利用できなくなった場合でも、自律型プラットフォームは航法を維持することができます。さらに、GNSS を活用したINS アーキテクチャでは、慣性計測と外部基準を組み合わせることで、累積する航法誤差を抑制しています。

しかし、INS （長期間の積分）を行っても、航法ドリフトを完全に排除することはできません。積分中にセンサーの誤差が蓄積されるため、外部からの補正なしにシステムが動作し続けると、一般的に位置の不確実性は増大します。したがって、長期間にわたりGNSS （衛星測位）が利用できない状況での運用が求められるミッションにおいては、センサーの品質が特に重要となります。

これが、エンジニアが予想される運用環境に基づいて慣性センサーの性能を評価する理由です。ジャイロスコープのバイアス安定性、加速度計のバイアス、測定ノイズ、更新レート、振動、温度、および機械的な統合は、いずれも航法性能に影響を及ぼす可能性があります。

2 – 自律飛行ミッション向けナビゲーションセンサーの選定

慣性センサーの選定は、センサーの分類だけにとどまらず、まずミッション要件から始める必要があります。自律型UAV、誘導システム、その他のプラットフォームでは、精度、SWaP、動特性、耐振動性、およびGNSS との統合に関して、それぞれ大きく異なる要件が課される場合があります。

IMU は、ジャイロスコープや加速度計からの基本的な慣性計測データを提供します。AHRS は、これらの計測データを処理して姿勢情報を提供します。INS は、慣性計測データと航法処理を組み合わせ、アーキテクチャに応じて、GNSS などの外部支援情報も取り入れます。

センサーのグレードは、GNSS の通信障害時にナビゲーション誤差がどれほど速く蓄積されるかにも影響します。高性能な慣性センサーほど、一般的にバイアス不安定性や測定ノイズが少なくなります。しかし、エンジニアはこれらの特性と、サイズ、重量、消費電力、コスト、および統合要件とのバランスを考慮する必要があります。

当社のMEMS IMUは、誘導ロケット、滑空爆弾、発射体など、誘導、航法、およびプラットフォームの安定化用途に最適です。

統合も重要な要素です。センサーは適切なレートでデータを提供し、プラットフォームのフライトコンピュータ、航法ソフトウェア、およびその他のセンサーと効果的に通信できなければなりません。また、機械的な取り付け方法も性能に影響を与える可能性があります。振動や構造力学によって、さらなる測定誤差が生じる恐れがあるからです。

したがって、自律型ドローンのミッションにおいては、エンジニアは以下の点を評価すべきである：

• 長期的な慣性性能におけるジャイロスコープのバイアス安定性。
• 速度および位置推定における加速度計の性能。
• 短期的な航行安定性に関する測定ノイズ。
• 応答性の高い制御ループにおける更新レートと遅延。
• 高動的機体における振動抑制。
• 動作範囲全体にわたる温度特性。
• 利用可能なプラットフォームの容積に組み込むためのSWaP。
• GNSS 衛星支援が利用可能な状態にある場合の統合。
• 車両アーキテクチャとの統合のためのインターフェースおよびソフトウェア。

GNSS の通信障害時においても航法機能の継続性が求められるミッションにおいては、センサーのグレードの違いが特に重要になります。コンパクトなMEMSシステムは、SWaPに制約のあるプラットフォームに適している一方、高性能な戦術用システムは、要求の厳しい用途において、より優れた慣性安定性を提供することができます。

3 – BVLOSおよびISR作戦向けの高精度INS

視界外（BVLOS）および情報・監視・偵察（ISR）任務では、航法システムにさらなる要件が課されます。これらのプラットフォームは広範囲にわたって運用されるため、長時間の飛行運用を通じて安定した姿勢および航法データが必要となる場合があります。

INS は、航空機の飛行制御アーキテクチャをサポートすると同時に、ペイロードやミッションシステムに対して一貫した航法情報を提供しなければならない。この要件により、センサーの統合は、航法アーキテクチャ全体において重要な要素となっている。

戦術級のINS は、高性能な慣性センサーと、GNSS による補助機能および組み込みナビゲーションアルゴリズムを組み合わせることができます。GNSS が利用可能な場合、ナビゲーションフィルタは衛星測位データを用いて慣性ドリフトを抑制することができます。GNSS が利用不能な間も、システムは外部からの補助が再び利用可能になるまで、慣性測定データを引き続き使用することができます。

必要なセンサーのグレードは、ミッション期間、プラットフォームの動的特性、予想される停止時間、および許容可能な航法誤差によって異なります。したがって、エンジニアは、IMU またはINS を選択する前に、これらのパラメータを定義する必要があります。

SBG Systems 同社は、高精度な姿勢、運動、および航法データを必要とする用途向けの慣性航法センサーを開発しています。その製品ラインナップには、IMU、AHRS （MRU）、およびGNSS を活用したINS ソリューションが含まれており、自律型や過酷な環境下での運用が求められるプラットフォーム向けに提供されています。

自律型UAVや防衛用途において、単に高性能な慣性センサーを選定するだけでは不十分です。むしろ、エンジニアは、センサーの性能、統合性、および環境特性を、ナビゲーションアーキテクチャ全体に合わせて調整する必要があります。

その結果、GNSS の可用性、動特性、振動、SWaP、および要求される航法精度など、ミッションの実際の制約条件に基づいて設計された航法システムが実現した。

主なポイント

1. INS GNSS が利用できない場合でも、連続的な位置・姿勢測定を行います。
2. 推測航法により、自律型プラットフォームはGNSS が利用できない状況下でも航行を継続することができます。
3. 慣性誤差は時間の経過とともに蓄積されるため、長期間の停止時にはセンサーの性能が極めて重要となる。
4. ジャイロスコープのバイアス安定性と測定ノイズは、慣性航法の性能に大きな影響を及ぼす。
5. センサーの統合、振動、温度、SWaP、およびインターフェースも、システムレベルの性能に影響を及ぼします。
6. 戦術グレードのINS は、任務要件が従来の航法センサーの能力を上回る場合、要求の厳しい自律型アプリケーションに対応可能です。