Innovative Solutions for Navigation and Mission Management of Unmanned Aircraft Systems

Negli ultimi decenni, l'uso dei Sistemi Aerei Senza Pilota (UAS) ha visto un notevole incremento, con applicazioni che spaziano dal monitoraggio del traffico alla consegna di pacchi. Questi sistemi offrono soluzioni innovative per missioni pericolose e noiose, sostituendo le applicazioni tradizionali guidate dall'uomo. Tuttavia, l'accesso limitato allo spazio aereo rappresenta una barriera significativa per il pieno sfruttamento delle capacità degli UAS. La necessità di sviluppare un sistema di gestione del traffico aereo dedicato, noto come Gestione del Traffico Non Pilotato (UTM), è diventata evidente. Questo sistema deve operare in parallelo con il sistema di gestione del traffico aereo esistente, per garantire la sicurezza e l'efficienza delle operazioni UAS.

La navigazione autonoma degli UAS si basa sull'integrazione di Sistemi di Navigazione Satellitare Globale (GNSS) e sensori inerziali. Le tecnologie recenti, come i Micro Sensori Inerziali Elettromeccanici (MEMS), offrono vantaggi in termini di costo e peso, ma presentano anche sfide legate agli errori ambientali. La tesi propone l'uso di un filtro innovativo, il Thermal Compensated Zero Velocity Update (TCZUPT), per migliorare la precisione della navigazione. Questo metodo integra la compensazione degli effetti termici direttamente nel filtro, utilizzando reti neurali per la calibrazione. I risultati sperimentali dimostrano che il TCZUPT è più veloce nel mappare le variazioni di bias e migliora l'affidabilità del software di elaborazione.

2.1 Configurazione Ridondante dei Sensori

La gestione delle missioni UAS richiede soluzioni innovative per monitorare e coordinare le operazioni di missioni su larga scala. La tesi propone un sistema di predizione delle traiettorie per piccoli UAS, basato su Reti Neurali di Quantizzazione Vettoriale (LVQ). Questo strumento è stato testato utilizzando il DJI Phantom 4, dimostrando la capacità di prevedere i tempi di volo per elementi di traiettoria generici. La natura auto-adattativa delle reti LVQ consente la creazione di modelli specifici per diversi tipi di UAS, migliorando l'efficienza operativa.