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dc.contributor.advisorRosa, Paulo Fernando Ferreira-
dc.contributor.authorOliveira, Hugo Andrade-
dc.date.accessioned2021-05-18T18:30:55Z-
dc.date.available2021-05-18T18:30:55Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.urihttp://bdex.eb.mil.br/jspui/handle/123456789/9105-
dc.descriptionDissertação (Mestrado em Engenharia de defesapt_BR
dc.description.abstractCom o crescimento iminente e o progressivo interesse pela temática, os veículos aéreos não tripulados (VANTs) já são uma realidade em nosso cotidiano. As diversas aplicações, a versatilidade e o potencial atrelado a este campo de interesse, tem instigado recorrentes pesquisas na área. A busca por veículos aéreos, ambicionada por um futuro no qual os VANTs possam atuar de forma autônoma e segura, impulsiona continuamente este setor. O presente trabalho tem como propósito aplicar técnicas de inteligência artificial a sistemas de controle clássico, com a finalidade de controlar a atitude de uma aeronave de asa fixa de forma adaptativa. Inicialmente, apresenta-se o desenvolvimento do arcabouço que viabilizou a pesquisa, desde o ambiente simulado no qual é possível efetuar testes da arquitetura proposta, até o estudo de um hardware robusto o suficiente que se adeque aos requisitos do projeto, o que viabilizou a montagem de uma aeronave multipropósito e funcional. Foi utilizado como base para este projeto o software livre ArduPlane, um piloto automático implementado em C/C++, o qual dispõe de uma implementação otimizada de um controlador PID para a atitude. Percebeu-se a necessidade do frequente ajuste dos parâmetros atrelados ao sistema de controle de atitude, desde a sintonia dos ganhos do controlador PID, até parâmetros cuja calibração necessite conhecimentos técnicos especí- cos do sistema. Com a finalidade de automatizar este processo e garantir a otimização destes parâmetros durante toda a missão, foi proposta uma arquitetura neuro-fuzzy genética para tornar este procedimento implícito e transparente ao operador de voo. Com a utilização de um sistema de identificação (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System - ANFIS) capaz de predizer a atitude da aeronave, junto a um sistema de otimização (algoritmo genético), é possível a construção de uma arquitetura de controle e ciente. Esta arquitetura assegura um controle aprimorado e que sempre busca por parâmetros otimizados durante toda a missão de forma autônoma. Para validação da arquitetura, foram realizados testes em ambiente simulado e ensaios em voos reais, os quais confirmaram a eficácia e viabilidade do sistema; para efeitos de comparação, também foram realizados ensaios em voos utilizando o controlador de atitude com os ajustes padrões do piloto automático. Por fim, a arquitetura do sistema de controle proposto se mostrou eficiente, plausível e de grande auxílio a operadores de voo, pois a mesma elimina a rotina na qual o operador deve realizar um pré-voo destinado à sintonia de parâmetros e garante o ajuste otimizado dos mesmos durante todo o cumprimento da missão.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectControle de atitudept_BR
dc.subjectAdaptativo neuro-fuzzypt_BR
dc.subjectVeículo aéreopt_BR
dc.titleControle de atitude adaptativo neuro-fuzzy genético para um veículo aéreo não tripulado autônomopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
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