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

técnica não-linear de maior precisão [71] pode solucionar o problema.
Uma última hipótese talvez seja a própria restrição imposta pelo norma unitária do quaternion.
As soluções mais consagradas na literatura [70, 71, 77, 78] utilizam parametrizações dos quaternions
no vetor de estados, acrescidos de um quaternion de erro, a fim de evitar os problemas de
convergência e contornar a restrição. A maioria dos trabalhos não menciona a pseudo-medida
como forma de normalizar o quaternion.
7.4.2 Dados Reais
Mesmo com os problemas apontados de estimação apontados por simulação, os estimadores
foram validados com dados reais de vôo. Os dados são referentes ao primeiro vôo de testes da
aeronave, e estão mostrados nas Figuras 7.17, 7.18 e 7.19 para o CEKF e Decoupled EKF.
Rolagem (graus)
200
100
0
-100
-200
Ângulos de Euler (Vôo Real)
CEKF
Dec EKF
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Guinada (graus) Arfagem (graus)
100
50
0
-50
-100
200
100
0
-100
-200
0 50 100 150 200 250 300 350 400
0 50 100 150 200 250 300 350 400
tempo (s)
CEKF
Dec EKF
CEKF
Dec EKF
Figura 7.17: Estimação - Dados Reais - Ângulos de Euler
É importante notar que o CEKF só foi executado com sucesso depois de se aplicarem técnicas
de pré-processamento nas medidas (rejeição de outliers), como sugerido em [56].
Da Figura 7.17, percebe-se que o CEKF as vezes apresenta picos muito fora da realidade nos
três eixos. Ao mesmo tempo, percebe-se que ele está centrado em torno de zero, como seria de se
esperar de uma aeronave.
O Decoupled EKF mostrou um comportamento mais suave, mas a estimativa de rolagem e
arfagem pareceu divergir com o tempo. Porém, ambos os algoritmos mostraram bons resultados
para o ângulo de guinada.
As Figuras 7.18 e 7.19 mostram que os estimadores ficam muito próximos nas estimativas de
velocidade e posição. Pode-se perceber um pequeno jitter na Figura 7.19, referente ao erro de
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