Sistema de navegação inercial GPS/INS de baixo custo com compensação de erros por redes neurais artificiais

• Autor(a) principal: Edmundo Alberto Marques Filho
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
• Texto Completo: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2011/11.07.22.08

Este trabalho aborda a aplicação de redes neurais artificiais (RNA) em um sistema de navegação inercial de baixo custo auxiliado por GPS. Busca-se suprir a necessidade que ocorre já que o GPS não trabalha em todos os ambientes, ou pode trabalhar de forma inadequada, durante certo intervalo de tempo. Desenvolve-se solução para prover a falta de informações na porção do tempo onde o GPS não opera, explorando a integração de sensores inerciais com o GPS. Sensores inerciais de baixo custo têm, porém, a desvantagem de apresentar um grande e contínuo acúmulo de erros, acarretando baixo desempenho no sistema. Utiliza-se rede neural, neste contexto, para melhorar a solução de navegação dada pelo sistema inercial nos períodos de ausência das informações provenientes do GPS. É apresentada uma revisão dos principais conceitos e técnicas envolvidas com o tema em questão; uma abordagem para configurar a RNA, quanto aos sinais de entrada e saída, baseada num conjunto simplificado de equações de navegação inercial e seus dois modos de operação, treinamento e predição. É abordada uma metodologia para o processamento de dados de treinamento e respectivo algoritmo de treinamento utilizando um filtro de Kalman adaptativo. Também é proposto um método para o treinamento da RNA com a característica de alternar a apresentação dos padrões de treinamento entre o modo lote, com conjuntos de tamanho fixo, e o modo sequencial, filtrando os padrões de treinamento individualmente, característica que confere ao método certa capacidade de treinamento em tempo aproximadamente-real. Finalmente, são apresentados os resultados obtidos, por simulação numérica, de uma aplicação de posicionamento veicular terrestre com dados adquiridos de uma IMU Crossbow CD400-200 e de um receptor GPS Ashtech Z12. Os métodos propostos foram testados em situações distintas de movimento do veículo e avaliados os erros de posição, ou predição, obtidos durante ausência simulada do GPS. Os erros de predição, obtidos pela RNA, apresentaram menor magnitude quando comparados com um sistema INS/GPS convencional, integrado por um filtro de Kalman, também simulado sem a atualização do GPS. Os resultados indicaram que a RNA foi mais eficiente em representar a cinemática do veículo, num dado intervalo de tempo, que o sistema de navegação convencional.