Estimação de atitude e velocidade angular em nanossatélites utilizando um observador de Luenberger para sistemas não lineares

• Autor(a) principal: Soares, Francisval Guedes
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/27849
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS; Nanossatélites; Determinação de atitude; Observador de estados não linear; Filtro de Kalman

Os avanços tecnológicos das últimas décadas, juntamente com a padronização dos CubeSats, tornaram viável a utilização de nanossatélites para fins comerciais e institucionais. Aproveitando-se dessa tendência, o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) vem desenvolvendo o projeto CONASAT, que consiste em uma constelação de nanossatélites para coleta de dados ambientais. A interação em constelação exige razoável precisão do sistema de determinação e controle de atitude dos satélites, em meio a limitações da plataforma CubeSat e do custo do projeto. Nesse contexto, dada a necessidade de estimação da atitude e da velocidade angular, o presente trabalho apresenta uma alternativa de menor complexidade ao Filtro de Kalman Estendido (EKF). A solução consiste em uma implementação do observador de estado de Luenberger para sistemas não lineares, considerando ainda o uso do algoritmo QUEST para obtenção da atitude. Adota-se um modelo cinemático do sistema com parametrização da matriz de rotação por quatérnio, e um modelo dinâmico considerando o objeto como um corpo rígido na presença de torque devido a perturbações magnéticas. O sistema de sensores de atitude é composto por um magnetômetro e um sensor solar, simulados a partir do modelo ideal com adição de ruído branco. Por fim, o estimador implementado é avaliado por meio de simulações, juntamente com uma abordagem do EKF com restrição de norma. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade técnica do método proposto na estimação de atitude e velocidade angular em nanossatélites.