Estudo de algoritmo de determinação de atitude para aplicações utilizando sensores de baixo custo
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2015 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA |
Texto Completo: | http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=3271 |
Resumo: | O objetivo deste trabalho é proporcionar uma melhoria no algorítmo de determinação de atitude no projeto Pegasus AutoPilot, atualmente em desenvolvimento no Instituto Tecnólogico de Aeronáutica, utilizando agora o Filtro de Kalman em suas formulações direta e indireta. São utilizadas Unidades de Medida Inercial de baixo custo que consiste em sensores integrados em um único bloco, os quais estão presentes sensores que fornecem aceleração, velocidade angular e um sensor não inercial que mede campo magnético. Os algorítmos propostos, utilizando o Filtro de Kalman, são implementados primeiramente no ambiente Matlab para validação do modelo e em seguida é implementado o sistema embarcado de tempo real no microcontrolador Cortex M3, mantendo o hardware já utilizado no projeto Pegasus Autopilot. O sistema de tempo real implementado neste trabalho tem o objetivo de verificar o desempenho do Filtro de Kalman no hardware já utilizado projeto atualmente. Os resultados obtidos no ambiente MATLAB mostram que os métodos utilizando Filtro de Kalman possuem melhor desempenho, porém quando utilizados em um sistema embarcado ocorre degradação do sistema. |
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Estudo de algoritmo de determinação de atitude para aplicações utilizando sensores de baixo custoSensores inerciaisFiltros de KalmanControle de altitudeAlgoritmosSistemas embarcadosEngenharia aeronáuticaEngenharia eletrônicaO objetivo deste trabalho é proporcionar uma melhoria no algorítmo de determinação de atitude no projeto Pegasus AutoPilot, atualmente em desenvolvimento no Instituto Tecnólogico de Aeronáutica, utilizando agora o Filtro de Kalman em suas formulações direta e indireta. São utilizadas Unidades de Medida Inercial de baixo custo que consiste em sensores integrados em um único bloco, os quais estão presentes sensores que fornecem aceleração, velocidade angular e um sensor não inercial que mede campo magnético. Os algorítmos propostos, utilizando o Filtro de Kalman, são implementados primeiramente no ambiente Matlab para validação do modelo e em seguida é implementado o sistema embarcado de tempo real no microcontrolador Cortex M3, mantendo o hardware já utilizado no projeto Pegasus Autopilot. O sistema de tempo real implementado neste trabalho tem o objetivo de verificar o desempenho do Filtro de Kalman no hardware já utilizado projeto atualmente. Os resultados obtidos no ambiente MATLAB mostram que os métodos utilizando Filtro de Kalman possuem melhor desempenho, porém quando utilizados em um sistema embarcado ocorre degradação do sistema.Instituto Tecnológico de AeronáuticaNeusa Maria Franco de OliveiraLorena Alves dos Santos2015-07-02info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=3271reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITAinstname:Instituto Tecnológico de Aeronáuticainstacron:ITAporinfo:eu-repo/semantics/openAccessapplication/pdf2019-02-02T14:05:08Zoai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:3271http://oai.bdtd.ibict.br/requestopendoar:null2020-05-28 19:41:34.344Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA - Instituto Tecnológico de Aeronáuticatrue |
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O objetivo deste trabalho é proporcionar uma melhoria no algorítmo de determinação de atitude no projeto Pegasus AutoPilot, atualmente em desenvolvimento no Instituto Tecnólogico de Aeronáutica, utilizando agora o Filtro de Kalman em suas formulações direta e indireta. São utilizadas Unidades de Medida Inercial de baixo custo que consiste em sensores integrados em um único bloco, os quais estão presentes sensores que fornecem aceleração, velocidade angular e um sensor não inercial que mede campo magnético. Os algorítmos propostos, utilizando o Filtro de Kalman, são implementados primeiramente no ambiente Matlab para validação do modelo e em seguida é implementado o sistema embarcado de tempo real no microcontrolador Cortex M3, mantendo o hardware já utilizado no projeto Pegasus Autopilot. O sistema de tempo real implementado neste trabalho tem o objetivo de verificar o desempenho do Filtro de Kalman no hardware já utilizado projeto atualmente. Os resultados obtidos no ambiente MATLAB mostram que os métodos utilizando Filtro de Kalman possuem melhor desempenho, porém quando utilizados em um sistema embarcado ocorre degradação do sistema. |
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