Comparação de modelos dinâmicos utilizando filtro IMM aplicado ao problema de rastreamento de VANTs

• Autor(a) principal: Nunes, Pedro Humberto Augusto Paz Teixeira
• Data de Publicação: 2019
• Outros Autores: Gruetzmacher, Sarah Beatriz
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/8207
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA; Drone; Kalman, Filtragem de; Espaços de curvatura constante; Simulação (Computadores); Drone aircraft; Kalman filtering; Spaces of constant curvature; Computer simulation

Em problemas de rastreamento de alvos, duas das principais preocupações são a escolha de modelos matemáticos adequados que representem as dinâmicas de movimentações de um certo objeto e a escolha de filtros estocásticos adequados utilizados para estimar sua trajetória e verificar a qualidade dos modelos através do desempenho de tais modelos. A literatura possui diversos modelos propostos para representar tais dinâmicas, porém a maioria desses modelos são bidimensionais. Esse trabalho visa implementar, propor e comparar não só modelos existentes na literatura, mas também novos modelos dinâmicos tridimensionais utilizando o filtro IMM, com o intuito de analisar o desempenho dos filtros com base na verificação da qualidade das estimativas. Para isso foram modificados/propostos três modelos matemáticos na forma tridimensional – Modelo de Curvatura Constante com Velocidade Polar, Curvatura Constante com Entrada Externa e Curvatura Constante Centrado na Manobra – fora o estudo e a análise de outros quatro modelos. Para verificar se todos os modelos são adequados, estes foram implementados computacionalmente em três filtros estocásticos: filtro de Kalman, filtro de Kalman Estendido e filtro de Kalman Unscented. Primeiramente, os modelos dinâmicos foram implementados individualmente cada um dos filtros, atentando para suas limitações e, em seguida, eles foram agregados em um filtro IMM. Como comparativo de desempenho, usou-se erros quadráticos médios. Para as medidas das trajetórias, utilizou-se um simulador de trajetórias, modificado e atualizado, capaz de oferecer medições mais próximas da realidade, ou seja, medidas com ruídos. Como resultado, foi observado que, na aplicação dos filtros de forma individual, destacou-se a combinação do Modelo de Curvatura Constante com Velocidade Polar com o Filtro de Kalman Estendido. Em relação aos resultados obtidos pelas estimativas do filtro IMM, destaca-se uma das combinações, que obteve o menor valor de MSE, inclusive quando comparado aos filtros individuais.