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

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Comparação das velocidade P real com as identificadas 0.8 Measured 0.6 n4sid; fit: 74.75% arx; fit: 28.41% 0.4 Velocidade P - rad/s 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 2.15 2.2 2.25 2.3 2.35 2.4 2.45 2.5 Tempo(s) ×10 4 Figura 7.49: Velocidade P identificada Comparação do φ phi real com os identificados 0.25 0.2 0.15 Measured n4sid; fit: 50.97% arx; fit: 51.6% 0.1 0.05 φ - rad 0 -0.05 -0.1 -0.15 -0.2 2.15 2.2 2.25 2.3 2.35 2.4 2.45 2.5 Tempo(s) ×10 4 Figura 7.50: Ângulo φ identificado Filtro de Kalman Estendido (EKF) assim como feito em [84]. Utilizamos essa identificação inicialmente em simulação. Para inicialização dos estados, as velocidades começavam em 0 (aeronave parada) e os parâmetros foram retirados do modelo utilizado pelo simulador, assim, a convergência seria mais rápida aos valores corretos, para aferirmos se o Filtro estava funcionando corretamente. 174
Comparação das velocidade Q real com as identificadas 0.4 0.3 Measured n4sid; fit: 90.81% arx; fit: 48.02% 0.2 Velocidade Q - rad/s 0.1 0 -0.1 -0.2 -0.3 -0.4 2.65 2.7 2.75 2.8 2.85 2.9 Tempo(s) ×10 4 Figura 7.51: Velocidade Q identificada Comparação das velocidade R real com as identificadas 0.3 Measured n4sid; fit: 49.12% 0.2 arx; fit: -2.287% Velocidade R - rad/s 0.1 0 -0.1 -0.2 -0.3 2.15 2.2 2.25 2.3 2.35 2.4 2.45 2.5 Tempo(s) ×10 4 Figura 7.52: Velocidade R identificada Para simular uma situação real, após essa etapa colocamos valores iniciais mais distantes, pois em experimentos reais não temos o conhecimento exato desses parâmetros, justamente por isso a identificação está sendo feita. Com isso o Filtro estaria preparado para a identificação do caso real. Esse procedimento foi feito também para identificação do modelo não linear completo. 175
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TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO DES
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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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4.8 Módulo de Processamento Princi
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3.22 Circuito de monitoramento de t
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7.40 Velocidade P identificada.....
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III.13Parâmetros de calibração p
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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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Capítulo 2 Fundamentação Teóric
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2.3.2 Latitude, Longitude, Altitude
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o sistema de (ox 3 , oy 3 , oz 3 )
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Os ângulos de Euler também podem
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cima, causando uma diferença de pr
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2.8 Nomenclatura Aileron - Superfí
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O sistema também deve ser integrad
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Profundor Leme Aileron Espaço para
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do projeto elétrico, pois boa part
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padronizados. Basicamente, os fabri
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Figura 3.11: GPS NovAtel SUPERSTAR
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3.5.4 Módulos de processamento aux
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Parâmetro Tipo de sensor Saída Fa
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Para essa medida, a decisão foi de
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Os conversores analógicos/digitais
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Processamento”. Os conectores e c
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Com base na experiência do LARA, o
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a5 PIC901 PIC902 COC9 C9 10uF 3 1 P
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I sensor = V max = 13, 2 = 126, 92
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servos, gera os sinais para os serv
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COC12 C12 COU5 Cap 15 16 100nF PIU5
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C = 330 nF (3.29) f c = 1 2πRC = 4
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Girômetro LY530ALH Girômetro LPR5
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Figura 3.34: Central Inercial Spark
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Figura 3.36: Módulo de sincronismo
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Figura 3.43: Aeronave instrumentada
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Capítulo 4 Software “Any fool ca
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dos módulos, permitindo inclusive
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Modem Digi XBee- PRO PC (HMM) Micro
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Requisição de dados Recebimento d
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1 ms 20 ms Tamanho variável (0 - 1
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o escalonador é feito para atender
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período de amostragem. 4.8.1 Siste
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Modelo Magnético da Terra WMM 2010
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MATLAB. Com essa abordagem em mente
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Capítulo 5 Estimação “Torture
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Vale lembrar que na teoria o GPS n
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Recentemente, o mercado vem sido in
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onde: • P b : Pressão de referê
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5.2.8 Modelo Magnético da Terra O
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Para obter a medida de velocidade,
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5.4 Estimação de Atitude Determin
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espectivamente. Outro parâmetro as
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eferenciais para a gravidade e para
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⎡ ⎤ 0 ω x ω y ω z −ω x 0
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Linearização do modelo ( ) x (k)
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Algoritmo 1 Fusão Sensorial GPS/IM
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Capítulo 6 Identificação “Be s
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estocásticos, levam em consideraç
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A(q) = 1 − a 1 q −1 − ... −
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6.3.3 Caixa Branca Sobre o conhecim
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y 1 = f(x 1 , θ) (6.8) y 2 = f(x 2
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Page 235: Tubo de Pitot Forma de Calibração
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