Dissertação

{pt_PT=Simulação, implementação e avaliação de um sistema de navegação de baixo custo para um veículo autónomo} {} CONFIRMED

{pt=Atualmente, o desenvolvimento de veículos autónomos, para funcionamento outdoor, é uma área de grande relevância e de intensa investigação, pelo que o desenvolvimento de um sistema de navegação que permita efetuar guiamento tem uma importância fundamental no desenvolvimento destes veículos. A maioria dos sistemas de navegação utiliza sistemas de navegação por satélite - Global Navigation Satellite System (GNSS), como única fonte de informação sobre posição, velocidade e orientação, no entanto um GNSS não consegue fornecer sempre informação fiável e contínua essencial para um veículo autónomo. Este trabalho pretende ser um contributo para preencher esta lacuna, uma vez que tira partido da complementaridade existente entre o Inertial Navigation System (INS) e o GNSS, apresentando um algoritmo de integração (fusão), numa estrutura loosely coupled, recorrendo a sensores de baixo custo e a Extended Kalman Filter (EKF), que determina a orientação, posição e velocidades do veículo. Para esse efeito, desenvolveu-se um simulador, em Simulink, que permitiu testar e validar a solução apresentada. A interface com os sensores é realizada através de Arduino, tendo sido desenvolvido um algoritmo que realiza a leitura, a sincronização dos sensores inerciais e o recetor GNSS. Os métodos de caracterização dos vários sensores foram, também, apresentados. Por fim, é implementado, em Python, com recurso a um Raspberry Pi, o algoritmo de navegação. Verificou-se, através do simulador e testes no terreno, que o sistema respondeu de forma prevista no que concerne à solução para a orientação. Relativamente, à posição, o algoritmo apresentou alguns desvios, no entanto demonstrou consistência., en=Nowadays, the development of autonomous vehicles, for outdoor operation, is an area of extreme importance and intensive research, whereby the development of a navigation system that allows guidance is of paramount importance in this field of study. The majority of navigation systems use Global Navigation Satellite System (GNSS) as the only source of information regarding position, velocity and attitude. However the GNSS can’t always provide reliable and continuous essential information for an autonomous vehicle. This work is intended as a contribution to filling in this gap, as it takes advantage of the reciprocity that exists between the Inertial Navigation System (INS) and GNSS presenting an integration (fusion) algorithm, in a loosely coupled approach, using sensors and low-cost equipment and Extended Kalman Filter (EKF), which determines the attitude, position, and speed of the vehicle. For that purpose, a simulator in Simulink was developed, which allowed testing of the solution proposed. The interface with the sensors is accomplished by Arduino and an algorithm was developed to carry out the reading and syncing of inertial sensors and the GNSS receiver. Some methods of characterization and calibration of various sensors are also presented. Finally the navigation algorithm is implemented, in Python, using a Raspberry Pi. It was found through the simulator and field testing, that the system responded as predicted on the attitude solution. As far as position is concerned, the algorithm presented a consistent solution, despite some deviations.}
{pt=Integração GNSS/INS, loosely coupled, data fusion, filtros de Kalman, en=GNSS/INS Integration, loosely coupled, data fusion, Kalman filters}

Novembro 30, 2017, 11:0

Orientação

ORIENTADOR

Agostinho Rui Alves da Fonseca

Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

José Raul Carreira Azinheira

Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)

Professor Auxiliar