Filtro de Kalman aplicado à estimação de posição de embarcações marítimas superficiais
Ano de defesa: | 1991 |
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Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
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Programa de Pós-Graduação: |
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Resumo: | Este trabalho investiga a aplicação do Filtrode Kalman a sistemas de posicionamento no mar, necessários aos trabalhos de prospecção e produção de petróleo em águas profundas.Inicialmente é apresentado um resumo dos sistemas de rádio posicionamento, citando-se os principais sensores aplicáveis, com especial ênfase ao sistema ARGO. Com a finalidade de informação, é apresentado a seguir um resumo dos atuais procedimentos de posicionamento no mar utilizados pela Petrobrás. Posteriormente são apresentados os algoritmos de estimação considerados, a saber, Filtro de Kalman e Método dos M1nimos Quadrados. Técnicas de particionamento das equações do Filtro de Kalman, para redução do tempo de processamento e adequação com o arranjo de sensores, são também apresentadas. No penúl tim';o cap1 tulo apresentamos um resumo teórico do algoritmo do Filtro de Kalman para o movimento uniforme de um m6vel em um referencial plano. gráficos, Finalmente referentes às são mostrados implementações dos os resultados algoritmos de estimação anteriormente citados, das estimativas e simulações dos estados referentes a posição e erros oriundos de medidas de'; distância, com conclusões.de velocidade,comentár ios e conclusões. |
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Filtro de Kalman aplicado à estimação de posição de embarcações marítimas superficiaisTeoria de filtragemEstimaçãoMétodo dos mínimos quadradosEmbarcaçõesControleEste trabalho investiga a aplicação do Filtrode Kalman a sistemas de posicionamento no mar, necessários aos trabalhos de prospecção e produção de petróleo em águas profundas.Inicialmente é apresentado um resumo dos sistemas de rádio posicionamento, citando-se os principais sensores aplicáveis, com especial ênfase ao sistema ARGO. Com a finalidade de informação, é apresentado a seguir um resumo dos atuais procedimentos de posicionamento no mar utilizados pela Petrobrás. Posteriormente são apresentados os algoritmos de estimação considerados, a saber, Filtro de Kalman e Método dos M1nimos Quadrados. Técnicas de particionamento das equações do Filtro de Kalman, para redução do tempo de processamento e adequação com o arranjo de sensores, são também apresentadas. No penúl tim';o cap1 tulo apresentamos um resumo teórico do algoritmo do Filtro de Kalman para o movimento uniforme de um m6vel em um referencial plano. gráficos, Finalmente referentes às são mostrados implementações dos os resultados algoritmos de estimação anteriormente citados, das estimativas e simulações dos estados referentes a posição e erros oriundos de medidas de'; distância, com conclusões.de velocidade,comentár ios e conclusões.Instituto Tecnológico de AeronáuticaElder Moreira HemerlyPaulo Nicácio Ribeiro1991-12-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1850reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITAinstname:Instituto Tecnológico de Aeronáuticainstacron:ITAporinfo:eu-repo/semantics/openAccessapplication/pdf2019-02-02T14:02:51Zoai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:1850http://oai.bdtd.ibict.br/requestopendoar:null2020-05-28 19:37:28.832Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA - Instituto Tecnológico de Aeronáuticatrue |
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Este trabalho investiga a aplicação do Filtrode Kalman a sistemas de posicionamento no mar, necessários aos trabalhos de prospecção e produção de petróleo em águas profundas.Inicialmente é apresentado um resumo dos sistemas de rádio posicionamento, citando-se os principais sensores aplicáveis, com especial ênfase ao sistema ARGO. Com a finalidade de informação, é apresentado a seguir um resumo dos atuais procedimentos de posicionamento no mar utilizados pela Petrobrás. Posteriormente são apresentados os algoritmos de estimação considerados, a saber, Filtro de Kalman e Método dos M1nimos Quadrados. Técnicas de particionamento das equações do Filtro de Kalman, para redução do tempo de processamento e adequação com o arranjo de sensores, são também apresentadas. No penúl tim';o cap1 tulo apresentamos um resumo teórico do algoritmo do Filtro de Kalman para o movimento uniforme de um m6vel em um referencial plano. gráficos, Finalmente referentes às são mostrados implementações dos os resultados algoritmos de estimação anteriormente citados, das estimativas e simulações dos estados referentes a posição e erros oriundos de medidas de'; distância, com conclusões.de velocidade,comentár ios e conclusões. |
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