マルチモーダルリモートセンシング観測装置は、高速低高度という過酷条件下で露光時間が長いために画像ずれが生じます。ジャイロスコープのみを用いた補償方法は、指令が煩雑でジャイロドリフトの蓄積により視軸の偏移が発生する問題があります。高重複率かつ高信号雑音比を満たすリモートセンシング画像の要求に応えるために、線形追跡微分器（Linear Tracking Differentiator, LTD）と反復学習制御（Iterative Learning Control, ILC）を組み合わせた二つのセンサー切替による画像ずれ補償制御方法を提案します。ジャイロスコープとエンコーダを用いた二重センサー補償フレームワークに基づき、露光段階ではジャイロスコープを用いて速度の閉ループ制御を行いリアルタイム補償を実現します。露光終了後は高精度エンコーダへ切り替え、位置の閉ループ制御を行い早期ゼロリセットでドリフト蓄積を除去します。同時にLTD指令により滑らかな速度・位置軌跡を生成し、階段状の励起による動的振動を回避します。周期的速度指令追従にPD型ILCを導入し、過去誤差を用いたフィードフォワード補償を構築し軌跡追従精度を向上させます。実験結果は、ジャイロスコープのみの画像ずれ補償に比べて、LTD滑らか指令を組み合わせた二重センサー切替補償法が視軸偏移を除去し、迅速でオーバーシュートのない復帰制御を実現し、撮影間隔を短縮することが示されました。露光期間中、ILCを組み合わせた結果、露光中の速度誤差帯は±0.2410（°）/秒から±0.0867（°）/秒に縮小し、誤差帯は64％縮小、補償精度が大幅に向上しました。

画像ずれ補償; センサー切替; 追跡微分器; 反復学習