Desenvolvimento de um VeÃculo AÃ©reo NÃ£o-Tripulado - LARA ...

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EKF mostrava a mesma variância em torno do valor real. Porém, o segundo estágio de simulação surpreendeu muito - ambos os estimadores divergiam com parâmetros que funcionavam bem na primeira simulação. Muitos ajustes nas matrizes Q e R foram necessários para atingir a estabilidade, e mesmo assim os resultados não foram satisfatórios - em algumas situações, o erro chegava a mais de 10 graus entre o estado real e o estado estimado. A fim de tentar contornar esse problema, foram implementados diversos filtros de medidas a fim de remover possíveis outliers e forma de deteção de divergência para evitar a degeneração do filtro em uma situação real. Mesmo assim, os filtros ainda ficaram extremamente sensíveis em simulação, funcionando apenas para um conjunto muito particular de parâmetros. Os resultados de uma simulação comparativa, onde a aeronave decola e pousa, está mostrada nas Figuras 7.12, 7.13, 7.14, 7.15 e 7.16. q0 0.8 0.75 0.7 0.65 Quaternions (Simulação) CEKF Dec. EKF Simulação q1 q2 q3 0.2 0.1 0 -0.1 -0.2 0.3 0.2 0.1 0 -0.1 0.8 0.75 0.7 0.65 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 CEKF Dec. EKF Simulação 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 CEKF Dec. EKF Simulação 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 CEKF Dec. EKF Simulação 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 tempo (s) Figura 7.12: Estimação - Simulação - Quaternions O principal problema é a estimativa de orientação, principalmente no ângulo de arfagem, que diverge durante a subida da aeronave, como mostrado na Figura 7.13. Essa etapa do vôo está associada a uma forte aceleração linear. O mais interessante é que o Decoupled EKF, que deveria ser imune a esse tipo de problema, mostrou o mesmo tipo de divergência que o CEKF. A posição e velocidade dos estimadores (Figuras 7.14, 7.15 e 7.16) ficaram muito próximas dos valores reais, porém, o próprio GPS já fornecia uma estimativa próxima do valor simulado. Uma tentativa de atenuar o erro de estimação de atitude seria a modulação da matriz R referente ao TRIAD no CEKF, que não estudado nesse trabalho. Esses problemas podem ser atribuídos a uma série de fatores. Um deles seria a própria simulação, que pode estar gerando dados supostamente “reais” incoerentes devido a um erro de implementação. De fato, o JSBSim é extremamente sensível a taxa de amostragem utilizada - 150
Rolagem (graus) 10 5 0 -5 -10 Ângulos de Euler (Simulação) CEKF Dec. EKF Simulação 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Arfagem (graus) Guinada (graus) 20 15 10 5 0 -5 -10 95 90 85 80 75 70 CEKF Dec. EKF Simulação 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 CEKF Dec. EKF Simulação 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 tempo (s) Figura 7.13: Estimação - Simulação - Ângulos de Euler vx (north, m/s) 5 4 3 2 1 0 -1 Velocidade (Simulacao) CEKF Dec. EKF Simulação 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 vy (east, m/s) vz (down, m/s) 40 30 20 10 0 -10 10 5 0 -5 -10 CEKF Dec. EKF Simulação 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 CEKF Dec. EKF Simulação 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 tempo (s) Figura 7.14: Estimação - Simulação - Velocidade alguns modelos de teste simples não funcionam bem quando a taxa é muito alta ou muito baixa. O ajuste indevido do filtro (matrizes Q e R) também podem ser causa dos resultados ruins. O grande número de parâmetros e a restrição torna o ajuste muito complexo e sensível. Outra possibilidade é um erro de formulação ou implementação dos estimadores - por exemplo, um eventual erro de modelagem. Nesse caso, o primeiro estágio de simulação funcionaria bem, 151
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FICHA CATALOGRÁFICA CAVALCANTI, FE
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Agradecimentos É essa talvez a par
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RESUMO Esse trabalho apresenta o de
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Subscritos ω f (k) Referente à me
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UART UAV UKF UnB USB VANT WGS WMM X
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Com isso em mente, a proposta desse
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Com base na experiência do LARA, o
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I sensor = V max = 13, 2 = 126, 92
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III. PARÂMETROS DE CALIBRAÇÃO Es
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Magnetômetros Forma de Calibraçã
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Tubo de Pitot Forma de Calibração
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