Técnicas de localização para um veículo aquático baseadas em mapas batimétricos e filtro de partículas

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: França, Rodrigo Paz
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Faculdade de Engenharia; Brasil; PUCRS; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
• Palavras-chave em Português: SUBMARINOS; DETECTORES; FILTROS; SENSORES ELÉTRICOS; ENGENHARIA ELÉTRICA; ENGENHARIAS
• Link de acesso: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/6676

Este trabalho apresenta métodos de localização para veículos aquáticos baseados na fusão de sensores. Para realizar a fusão dos sensores foram utilizadas duas técnicas: o Filtro de Kalman Estendido (FKE) e o Filtro de Partículas (FP). O método do FKE desenvolvido, além de uma Unidade de Medidas Inercias (IMU do inglês-Inertial Measurement Unit) também necessita de um sensor GIB (GPS Intelligent Buoys). Com a finalidade de desenvolver um método de localização de baixo custo, o qual não necessite de sensores externos, foi desenvolvido a técnica de Localização Baseada em Terreno (LBT). Tal método consiste na fusão entre uma IMU, um sonar e um mapa batimétrico da região de navegação do veículo, por meio do FP. Esta técnica utiliza partículas para estimar a função de probabilidade da posição do veículo; entretanto, tem como limitação a baixa precisão em regiões de pouca variação de profundidade no mapa. A fim de contornar esse problema são apresentadas duas soluções, uma em software que utiliza um algoritmo de geração de trajetória (GT) que força o veículo a navegar por locais onde a variação de terreno é maior. Também foi desenvolvido uma solução que utiliza um sensor GIB como periférico, com proposito de melhorar o passo de correção do FP. A fim de validar os métodos foram realizadas simulação no software MATLAB utilizando um modelo matemático de um AUV (Autonomous Underwater Vehicle). Uma análise do custo computacional da técnica LBT foi realizada através da implementação do algoritmo na linguagem de programação “C”, onde foi embarcada em uma placa micro-controlada para medir a frequência de execução do método. Foram realizadas mil simulações para técnica de LBT e para LBT em conjunto com o algoritmo de GT com diferentes quantidades de partículas, com o intuito de analisar a capacidade de convergência do método de LBT e também o efeito do algoritmo de GT.