Fusão de sensores para localização de um vant de asa fixa em ambiente com restrições do gps usando cointegração

Abstract

O trabalho discorre sobre o problema de navegação e localização de um veículo aéreo não tripulado (VANT) que traduz-se na determinação da estimativa das variáveis de estado do veículo, isto é, o problema consiste em determinar a posição, a velocidade e a atitude do VANT em relação a um sistema de coordenadas. A navegação segura de um veículo é importante para aplicações relacionadas à coleta de dados, rastreamento e diversas outras tarefas civis e militares que utilizam diferentes recursos para melhorar a estimativa das variáveis de estado. A solução do problema é abordada em três etapas: (i) elaboração e montagem do VANT, (ii) pré filtro dos sensores inerciais e (iii) fusão dos sensores. Primeiro escolheu-se um aeromodelo de asa fixa que possui todas as superfícies de controles tradicionais, de baixo custo e com modelos disponíveis para simuladores de voo. Na segunda etapa, aplicou-se o método de cointegração em um conjunto de sensores inerciais composto por dois acelerômetros e dois girômetros. O teste de cointegração serve como pré filtro, pois é uma técnica analítica para verificar tendências comuns em série multivariada e modelagem dinâmica de longo e curto prazo que, neste caso, permite descobrir a relação entre as medições dos sensores e utilizá-la para que a medição de um sensor seja substituída pela de outro. Então, dos dois sensores inerciais, preserva-se o que apresenta melhores características ou a combinação das melhores características de ambos. Desse modo, a contribuição inerente deste trabalho está na utilização da cointegração como forma de estimar o comportamento dos sensores inerciais do VANT. Assim, na última etapa, utiliza-se uma ferramenta amplamente empregada para a predição de variáveis de estado, o Filtro de Kalman Estendido (FKE), para realizar a fusão dos sensores da etapa anterior com o GPS, para eliminar imprecisões. Como metodologia de validação, propõe-se uma arquitetura de software in the loop que compreende um ambiente simulado composto pelo simulador de voo FlightGear, estação de controle em solo APM Planner 2 e da plataforma aérea Dronekit que fornece, através do DroneKit-Python, uma gama de rotinas e padrões para comunicação entre os módulos da simulação com o protocolo MAVLink encapsulado em Python. A principal vantagem desta metodologia é a possibilidade de aplicá-la com confiabilidade também nos experimentos reais, cenário em que o simulador de voo não é necessário. Para os experimentos reais, realiza-se somente a troca da string de conexão no Dronekit-Python de modo a estabelecer comunicação em tempo real com o VANT, que executa o software de piloto automático para veículos aéreos não tripulados de asa fixa, ArduPlane. Diante disso, elaborou-se três missões de voo para o aeromodelo, sendo um experimento simulado e dois experimentos reais com objetivos diferentes. A validação se deu mediante aplicação da arquitetura em voo simulado para o primeiro experimento, voo radiocontrolado com leitura de dados do voo pela estação de controle em solo, para o segundo experimento, e aplicação da arquitetura em voo real, no terceiro experimento. Os resultados mostram que as estimativas das variáveis de estado foram satisfatórias, mantendo-se sempre próximas daquelas consideradas verdadeiras e calculadas pelo software embarcado.