Algoritmos de navegação inercial com múltiplas taxas de amostragem para fusão ins/gps/câmera com federação de filtros - Renan de Freitas Elias Campos (2011)
Sistemas de navegação inercial (INS) solidários fazem uso de medidas discretas no tempo de incrementos angulares e de velocidade, oriundas, respectivamente, da integração de girômetros e acelerômetros para estimar atitude, posição e velocidade com relação à Terra. A taxa de amostragem dos algoritmos que processam as medidas dos sensores é relacionado com a acurácia requerida e a carga computacional demandada. De modo a obter-se uma solução de navegação com boa acurácia e carga computacional reduzida, os algoritmos precisam ser executados em múltiplas taxas de amostragem e sistemas de coordenadas distintos - a saber, o do corpo B e da horizontal local NED. Independentemente das taxas de amostragem empregadas pelos algoritmos, os erros de navegação tendem a crescer indefinidamente com o tempo quando o INS opera em modo autônomo (stand-alone). Neste trabalho, foram analisados diversos algoritmos de navegação inercial distintos, comparando-se a carga computacional demandada e acurácia em modo autônomo que se obtêm com cada um. Com relação à solução de navegação fornecida pelos algoritmos, para que os erros tornem-se limitados, viabilizando operações de longa duração, sensores adicionais não inerciais devem ser utilizados. Assumida a disponibilidade de medidas de GPS e câmera, a acurácia da navegação pode ser melhorada por meio da fusão de dados provindos de nós de processamento locais, os quais fornecem, respectivamente, os resultados da integração INS/GPS e da INS/câmera. Neste trabalho, foram investigadas as fusões por federação de filtros - cuja otimalidade requer conhecimento da correlação entre os nós de processamento local - e por interseção de covariâncias (IC), que é subótima, mas não diverge quando há correlação desconhecida entre os sinais a serem fundidos. Para ambos métodos de fusão analisados, o INS e os nós locais são corrigidos periodicamente de acordo com o resultado da fusão, visando melhorar a acurácia da solução de navegação. A acurácia das fusões é avaliada comparando-se com o desempenho obtido por um filtro de Kalman global, o qual processa todas as medidas de todos os sensores simultaneamente.