Determinação das variáveis de navegação de um ARP asa fixa com fusão de dados de unidade inercial, gps e método triad
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Data de Publicação: | 2018 |
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Título da fonte: | Manancial - Repositório Digital da UFSM |
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Texto Completo: | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/16686 |
Resumo: | Trabalho de Graduação de Curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia Elétrica, RS, 2018. |
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Determinação das variáveis de navegação de um ARP asa fixa com fusão de dados de unidade inercial, gps e método triadDetermination of navigation variables of a fixed wing rpa with fusion of inertial unit data, gps and triad methodNavegação inercialARPFusão sensorialFiltro de Kalman estendidoInertial navigationSensory fusionExtended Kalman filterCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICATrabalho de Graduação de Curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia Elétrica, RS, 2018.The present work provides as main contribution the determination of the position, velocity and attitude of a fixed wing type remotely piloted aircraft (RPA). The integration of MEMS type inercial (Micro-Electro-Mechanical Systems) with GPS data are presented and analyzed. The extended kalman filter (EKF) technique was used for sensory fusion. The EKF is a recursive data processing algorithm that combines all available measurements, regardless of their accuracy, in order to estimate the current value of the variables of interest. The algorithm was implemented in MATLAB language, and simulation and testing using the graphical programming language, SIMULINK. Attitude was determined implicitly with the Kalman filter and explicitly with the TRIAD method. Results with and without noise were also determined.Este trabalho trata do desenvolvimento de um algoritmo de fusão de dados para a determinação de posição, velocidade e atitude de uma aeronave remotamente pilotada (ARP) do tipo asa fixa. É feita a integração de sensores inerciais do tipo MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems) com dados de GPS. Foi usada a técnica de filtro de Kalman (EKF) estendido para a fusão sensorial. O EKF é um algoritmo recursivo de processamento de dados que combina todas as medições disponíveis, independente de sua precisão, a fim de estimar o valor atual das variáveis de interesse. O algoritmo foi programado em MATLAB e testado por simulação através do Simulink . A Atitude foi determinada de maneira implícita com o filtro de Kalman e de maneira explicita com o método TRIAD. Resultados com e sem ruídos foram determinados.Universidade Federal de Santa MariaBrasilUFSMCentro de TecnologiaSilva, André Luís daTedesco, Halisson2019-05-28T16:56:48Z2019-05-28T16:56:48Z2018-12-142018Trabalho de Conclusão de Curso de Graduaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/16686ark:/26339/0013000000dhfporhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2022-08-12T15:11:15Zoai:repositorio.ufsm.br:1/16686Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2022-08-12T15:11:15Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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