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

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Comparação do Angulo θ com os identificados 0.08 0.06 0.04 Angulo θ - rad 0.02 0 -0.02 -0.04 -0.06 -0.08 Measured n4sid; fit: 63.29% arx; fit: 58.2% 2.65 2.7 2.75 2.8 2.85 2.9 Tempo(s) 10 4 Figura 7.53: Velocidade θ identificada Comparação das velocidade U real com as identificadas 1 Measured n4sid; fit: -3.527% arx; fit: 9.975% 0.5 Velocidade U - m/s 0 -0.5 -1 -1.5 2.65 2.7 2.75 2.8 2.85 2.9 Tempo(s) ×10 4 Figura 7.54: Velocidade U identificada Os dados utilizados foram do Experimento 2, pela geração de PRBS pois até então só tínhamos esse dois experimentos, sendo que o segundo é melhor que o primeiro pela Porém o filtro estava estabilizando os valores de parâmetros diferentes dos esperados. Tentamos procurar o erro, mas este não foi encontrado. Provavelmente houve má interpretação do modelo 176
Comparação das velocidade V real com as identificadas 6 4 Measured n4sid; fit: 43.04% arx; fit: 44.51% Velocidade V - m/s 2 0 -2 -4 -6 2.15 2.2 2.25 2.3 2.35 2.4 2.45 2.5 Tempo(s) ×10 4 Figura 7.55: Velocidade V identificada Comparação das velocidade W real com as identificadas 2 1.5 1 Velocidade W - m/s 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -2.5 Measured n4sid; fit: 69.46% arx; fit: 61.67% 2.65 2.7 2.75 2.8 2.85 2.9 ×10 4 Tempo(s) Figura 7.56: Velocidade W identificada proposto por [85] e identificado com Filtro de Kalman por [84]. No caso da identificação do modelo não linear completo, Seção 6.5.5, o método foi o mesmo da identificação do modelo baseado em velocidades angulares, porém com uma função específica do MATLAB para identificação de sistemas não lineares. Não conseguimos fazê-la identificar o 177
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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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Figura 1.1: General Atomics MQ-1 Pr
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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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Capítulo 3 Hardware “Hardware: t
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O sistema também deve ser integrad
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Profundor Leme Aileron Espaço para
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Figura 3.5: Bateria Yuntong 3S YT78
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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 3.39: Ilustração do módul
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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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i = u j = u × v |u × v| k = i ×
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espectivamente. Outro parâmetro as
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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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Quanto à polarização, o método
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Page 202 and 203: modelo completo com todos os parâm
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Page 235: Tubo de Pitot Forma de Calibração
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