Dissertação
Vision-Aided Complementary Filters for Attitude and Position Estimation of UAVs EVALUATED
Esta dissertação aborda o projeto de duas arquiteturas de navegação inercial (INS) e visual baseadas em Filtros de Kalman complementares para estimação de posição e orientação, com aplicação a quadricópteros, em ambientes sem acesso a GPS. Recorrendo a medidas inerciais, vetores de observações e posicionamento por marcas, os filtros complementares propostos fornecem estimativas de orientação em representação de Euler e de posição relativa a um referencial inercial. Ambas as arquiteturas compartilham o mesmo filtro de orientação, o qual estima ângulos de Euler e polarizações na velocidade angular, explorando um modelo de ruído do giroscópio. Na primeira arquitetura estimam-se posição e polarização das velocidades. A segunda arquitetura apresenta estimativas de posição, velocidades e polarização da aceleração do veículo. Derivam-se propriedades de estabilidade e desempenho para condições operacionais recorrendo a teoria de Lyapunov e detalha-se o procedimento de ajuste de parâmetros dos filtros no domínio da frequência. Requisitos no desempenho computacional foram prioridade em ambos os sistemas de navegação e, principalmente no algoritmo de visão, tornando-o adequado para hardware de baixo custo disponível no mercado. Resultados experimentais obtidos em tempo real são apresentados e discutidos, com ambas as soluções propostas a bordo de um AR.Drone 2.0, usando duas diferentes plataformas de comunicação via Simulink. Os cálculos computacionais são providenciados por um computador externo conectado ao drone em tempo real na primeira plataforma de comunicação. Na segunda, as arquiteturas propostas são executadas em tempo real integralmente a bordo do processador do veículo.
junho 27, 2019, 16:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Paulo Jorge Coelho Ramalho Oliveira
Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)
Professor Associado
