Tese
State estimation of aerial vehicles flying near the ground
Fecha
2019-09-04Autor
Antonio Carlos Bana Chiella
Institución
Resumen
Veículos autônomos representam um grande avanço tecnológico. No entanto, o caminho
para alcançar plataformas completamente autônomas ainda está sendo traçado, contendo
inúmeros desafios que envolvem as áreas de controle, guiagem e estimação de estados. Entre os sistemas do veículo, os sistemas de estimação de estados são componentes vitais em
um veículo auto-guiado, uma vez que esses provem a informação utilizada pelos sistemas
de guiagem e controle. Contudo, estimar os estados de veículos móveis não é uma tarefa
trivial, principalmente para aqueles que operam próximo ao solo, onde a degradação ou
até mesmo a ausência do sinal de sistemas de navegação global, como o GPS, interferem
diretamente na estimação. Além disso, para veículos que executam manobras agressivas e
têm a possibilidade de realizar movimentos com 6 graus de liberdade, o problema é ainda
mais desafiador. Neste contexto, esta tese aborda o problema de estimação de estados de
sistemas móveis operando próximos ao solo, que apresentam as dificuldades mencionadas
acima, mas também permitem o uso de diferentes tipos de sensores, tais como câmeras
e LiDAR. Grande atenção é dada a veículos aéreos equipados com tais sensores, sendo a
velocidade, posição e orientação os principais estados a serem estimados. Considerando a
natureza não linear do sistema, novos algoritmos de fusão sensorial baseados no filtro de
Kalman unscented são propostos para combinar dados de sensores heterogêneos de forma
robusta e ainda manter a restrição de norma unitária imposta na representação baseada
em quatérnios unitários da atitude do veículo. Sendo capazes de se adaptar a variações
das incertezas dos dados sensoriais, os algoritmos propostos conseguem mitigar os efeitos
de erros de medição desconhecidos de forma a apresentar uma boa estimativa dos estados. Vários resultados experimentais com veículos aéreos em situações de incerteza na
medição variantes no tempo, incluindo um avião de corrida equipado com câmera realizando manobras acrobáticas e um quadrirrotor equipado com sensor LiDAR voando em
uma floresta densa, são apresentados