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

onde
⎡ ⎤ ⎡ ⎤
θ 1 b x
θ 2
b y
θ =
θ 3
=
b z
θ 4
s x
⎢
⎣θ ⎥ ⎢ 5 ⎦ ⎣s ⎥ y ⎦
θ 6 s z
(5.29)
O algoritmo recursivo se resume a montar as matrizes J e e, e atualizar as estimativas por:
θ k+1 = θ k − λ(J T J)J T e (5.30)
onde λ é um fator escalar escolhido para melhorar a convergência. A cada passo, novas matrizes
J e e são calculadas com todos os dados. O critério de parada é um número de iterações máximo
N max ou a convergência quando a ee T /2N for menor que um valor pré-determinado ɛ.
Parte essencial desse algoritmo é um bom ponto de partida, ou seja, um bom valor inicial para
θ. Como estimativa inicial, os valores dos fatores de escala foram os mesmos que os determinados
pelos datasheets como típicos, e a média de todas as amostras de um dado eixo como estimativa
de viés.
Esse método se mostrou muito efetivo, com resultados bastantes coerentes (dentro da faixa
especificada no datasheet) e aferidos através de um conjunto de dados de validação.
5.3.3 Girômetro
O girômetro é o sensor mais importante para estimação de atitude em curtas janelas de tempo.
É ele o responsável pela redução significativa de ruído no processo de fusão de dados.
Esse sensor também é notório por ser de difícil calibração. Como no caso dos acelerômetros
e magnetômetros, a forma tradicional de calibração para sistemas aeronáuticos é a utilização de
aparelhos especializados.
Os dados do girômetros são integrados no tempo para obter a estimativa de orientação. Dessa
forma, a principal fonte de erro é o viés do sensor. Para tornar a calibração factível, do modelo
da Equação 5.7, assumimos que os sensores não estão desalinhados (C m = I 3 ) e que a matriz C sf
é dada pelos valores típicos do datasheet. Assim, só basta determinar o valor do viés b.
Para tal, na inicialização do sistema, assumimos que o corpo está parado por alguns segundos.
Logo, o valor de b é dado pela média aritmética dos dados dos girômetros na inicialização.
Essa estimativa é boa para um primeiro momento, mas o viés tende a variar com a temperatura
e o tempo de operação. Assim, essa informação é um dos parâmetros do estimador, que é estimado
online como parte do vetor de estados.
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