Sistema de localização relativa de um sistema robótico subaquático

• Autor(a) principal: Oliveira, José Pedro Almeida Marques de
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.22/20074
• topic: Sistema/Estação de Docagem; Sistema de Localização Subaquático; Fusão Sensorial; Modelo Dinâmico; Filtro EKF; Sistema USBL; DVL; Sistema INS; Docking Station; Underwater Localization; Data Fusion; Dynamic model; EKF; USBL; INS

Esta dissertação nasce na necessidade de um sistema de localização para um sistema de docagem. Este sistema de docagem têm a necessidade de se localizar a si num referencial de navegação mas também localização um lander robótico, no qual irá docar. O sistema de localização no referencial de navegação tem como base a fusão de vários sensores, presentes na doca. Na fusão sensorial optou-se por um filtro Extended Kalman Filter (EKF) com dados sensoriais de um sistema Inertial Navigation System (INS), do Doppler Velocity Log (DVL), de um sistema Ultra Short baseline (USBL) e de um sensor de pressão. Para além disso, foi estimado um modelo dinâmico idêntico à estação de docagem. Para a o sistema de docagem conseguir localizar o lander robótico foi utilizado uma solução idêntica à anterior. Um filtro onde é utilizado ou as medidas de um sistema USBL ou as medidas de um algoritmo de visão. Neste é utilizado um modelo de velocidade constante. Para a validação do algoritmo desenvolvido foi utilizado um simulador desenvolvido previamente. Este é capaz de simular a manobra de docagem, permitindo obter logs de dados obtidos pelos sensores simulados. Os resultados obtidos com o sistema de localização são bastante satisfatórios; apresentado erros inferiores a 10 cm na posição e 1 ◦ na orientação durante a sua missão de docar ao lander. Para além dos dados da sua missão, foram realizados testes, como simular falhas de sensores, que provam a robustez do filtro. Relativamente aos resultados do filtro de localização relativa, tal como referido foram utilizados medidas de duas fontes diferentes. Aqui foi pensado utilizar as medidas obtidas pelo sistema USBL enquanto a câmara não consegue ver o lander, a partir do momento que consegue passa a utilizar a câmara, através de um algoritmo de visão, para obter a posição relativa. Quantos aos resultados foram obtidos erros inferiores a 1 cm em posição x e y e inferior a 10 cm em profundidade.