Desenvolvimento de um Veículo Aéreo Não-Tripulado - LARA ...

Capítulo 5
Estimação
“Torture numbers, and they’ll confess to anything.”
–Gregg Easterbrook
5.1 Introdução
A estimação de estados é um dos problemas clássicos associados a tecnologia aeroespacial -
sensores como girômetros, acelerômetros e magnetômetros não conseguem medir a orientação sem
problemas de singularidades ou divergência ao longo do tempo [56]. Operações de precisão, tais
como pousos, precisam de estimativas de posição com precisão melhor do que as fornecidas pelo
sistema GPS. Para completar, é necessário detectar e contornar eventuais falhas sensoriais para
garantir a segurança do voo.
O objetivo principal do sistema de estimação de uma aeronave é fornecer ao piloto (ou controlador)
informações confiáveis a respeito da posição, velocidade e orientação, utilizando como
entrada modelos dinâmicos e uma série de sensores - ou seja, é um problema de fusão sensorial
clássico.
As estimativas também são essenciais para o processo de identificação de sistemas, já que não
existe outra forma confiável de se obter informações sobre a orientação e velocidade da aeronave.
Esse capítulo visa mostrar a solução de estimação adotada nesse projeto, passando pela modelagem
dos sensores, pelos modelos geométricos, gravitacionais e magnéticos da Terra, e por fim
pelos algoritmos de estimação de atitude e fusão de dados. É importante ressaltar que o sistema
desenvolvido aqui visa um pequeno veículo aéreo não-tripulado, ou seja, ele visa percorrer distâncias
inferiores a 100 quilômetros em voos não-acrobáticos. Isso permite que um sistema de
coordenadas local seja utilizado, e facilita a sintonia dos parâmetros dos filtros.
A solução foi desenvolvida em torno do Filtro de Kalman Estendido, que também foi base de
outros trabalhos do LARA [1, 4, 57, 58] nesse sentido.
Essa capítulo está organizado da seguinte maneira: os modelos dos sensores e Terrestres estão
descritos na Seção 5.2. As técnicas de calibração estão descritas na Seção 5.3, e formas determinísticas
de estimação de orientação estão descritas na Seção 5.4. Finalmente, a solução proposta
está na Seção 5.5.
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