Análise da sintonia e implementação do filtro de Kalman aplicado à navegação de um AUV. - Souza, Luiz Felipe Marinho de (2023)
Os sistemas de navegação para AUVs (Autonomous Underwater Vehicles) são comumente constituídos pela combinação de dados de múltiplos sensores. A fusão sensorial otimiza as estimativas de trajetória durante uma manobra através do uso das medições dos sensores embarcados no veículo, de modo a garantir a precisão, desempenho e estabilidade do sistema. Dentre as técnicas utilizadas para a combinação de dados, o filtro de Kalman destaca-se na navegação de AUVs apesar da complexidade em estabelecer uma sintonia adequada de alguns de seus parâmetros, como as matrizes de covariância de ruídos de processo e de medição. Neste trabalho, é apresentada uma revisão bibliográfica sobre as técnicas de navegação para AUVs, bem como a proposta de um sistema de navegação composto pela fusão sensorial entre os dados dos sensores inerciais, sensor de velocidade por efeito Doppler e um sensor de profundidade através da abordagem indireta do filtro de Kalman, conhecida como Error-State Kalman Filter. A implementação do filtro é realizada considerando a eletrônica embarcada em um AUV desenvolvido pelo LVNT da USP, portanto teve que considerar as limitações de hardware, como processamento e memória, seguindo uma abordagem conhecida como Sequential Measurement Update. Além disso, são apresentadas duas abordagens para a sintonia das matrizes Q e R do filtro de Kalman, realizando as análises e validações combinando diferentes cenários. Dentre as abordagens tratadas, considera-se ainda os aspectos estatísticos dos sensores como critérios para sintonia com a caracterização de ruídos pela técnica de Variância de Allan. Por fim, os testes são realizados com dados obtidos em campo através de uma plataforma de testes para a investigação de AUVs.