Orientador: João Frnacisco Galera Monico / Banca: Paulo de Oliveira Camargo / Banca: Leonardo Castro de Oliveira / Nesta dissertação investiga-se o Posicionamento por Ponto Preciso (PPP), nos modos estático e cinemático, utilizando o Filtro de Kalman Estendido. Foram corrigidos os erros devido aos efeitos da refração troposférica, relatividade, movimento de rotação da Terra, variações das marés terrestres, correção do centro de fase da antena do satélite e fase Wind- up. Os efeitos devido à ionosfera foram minimizados através da combinação linear Ion-Free. A perda de ciclo foi detectada através da combinação linear widelane, envolvendo as duas observáveis: fase da onda portadora e pseudodistância. Quando a perda de ciclo é detectada, uma nova ambigüidade é inicializada no lugar da antiga. As implementações foram realizadas no software FILTER_FCT, em desenvolvimento na FCT/UNESP, o qual processava apenas a pseudodistância. Visando mostrar a acurácia que pode ser obtida com o PPP, foram realizados três experimentos: PPP no modo estático, PPP estático simulando o modo cinemático e PPP cinemático. No primeiro e no segundo experimentos foram utilizados dados das estações GPS: PPTE, VICO, RIOD e FORT, pertencentes à Rede Brasileira de Monitoramento Contínuo (RBMC), e da estação FRDN, localizada em Fredericton, no Canadá. No terceiro experimento foram utilizados dados do receptor GPS a bordo do satélite CHAMP. No PPP estático, utilizou-se como estratégia de processamento a modificação da variância das coordenadas e do relógio do receptor na matriz de variância-covariância do Filtro de Kalman Estendido. Verificou-se uma discrepância em relação às coordenadas consideradas verdadeiras na ordem de decímetros, com exceção das estações VICO e RIOD, que foram da ordem de centímetros. / In this dissertation the Precise Point Positioning (PPP), in static and kinematic modes, using Extended Kalman Filter is investigated. The errors due to troposphere refraction, relativity, movement of Earth's rotation, tide loading, satellite antenna phase center offset and phase wind-up were corrected. The effects due to ionosphere were minimized through the Ionospheric-Free linear combination. The widelane combination, involving phase and pseduorange, was used to detect cycle slips. When a cycle slip is detected, a new ambiguity is initialized in the place of the old one. The implementations were accomplished in the FILTER_FCT software. To show the accuracy in the PPP, three experiments were accomplished: PPP in the static mode, PPP in the static mode simulating the kinematic mode and PPP in kinematic mode. In the first and second experiments, data from PPTE, VICO, RIOD and FORT stations belonging to Brazilian Network for Continuous Monitoring (RBMC), and FRDN station located in Fredericton, Canada, were used. In the third experiment data from a GPS receiver on board of the CHAMP satellite were used. In static PPP, the modification of the coordinates variance and the receiver clock was used as processing strategy. The discrepanc ies obtained in the static positioning were on the order of decimeters, except for VICO and RIOD stations where they were on the order of centimeters. When the clock receiver variance was increased from (3.300)ø mø to (10.000)ø mø , the values of the discrepancies also increased, on the order of centimeters. Then, there is influence of the receiver clock variance in the estimated coordinates. The residual part of the tropospheric effects was estimated with the introduction of a scale factor in the processing. / Mestre

This thesis investigates novel algorithms for enabling the use of first-principle electrochemical models for battery monitoring and control in advanced battery management systems (BMSs). Specifically, the fast solution and state estimation of a high-fidelity spatially resolved thermal-electrochemical lithium-ion battery model commonly referred to as the pseudo two-dimensional (P2D) model are investigated. The partial-differential algebraic equations (PDAEs) constituting the model are spatially discretised using Chebyshev orthogonal collocation enabling fast and accurate simulations up to high C-rates. This implementation of the P2D model is then used in combination with an extended Kalman filter (EKF) algorithm modified for differential-algebraic equations (DAEs) to estimate the states of the model, e.g. lithium concentrations, overpotential. The state estimation algorithm is able to rapidly recover the model states from current, voltage and temperature measurements. Results show that the error on the state estimate falls below 1% in less than 200s despite a 30% error on battery initial state-of-charge (SoC) and additive measurement noise with 10mV and 0.5°C standard deviations. The parameter accuracy of such first-principle models is of utmost importance for the trustworthy estimation of internal battery electrochemical states. Therefore, the identifiability of the simpler single particle (SP) electrochemical model is investigated both in principle and in practice. Grouping parameters and partially non-dimensionalising the SP model equations in order to understand the maximum expected degrees of freedom in the problem reveals that there are only six unique parameters in the SP model. The structural identifiability is then examined by asking whether the transfer function of the linearised SP model is unique. It is found that the model is unique provided that the electrode open circuit voltage curves have a non-zero gradient, the parameters are ordered, and that the behaviour of the kinetics of each electrode is lumped together into a single parameter which is the charge transfer resistance. The practical estimation of the SP model parameters from frequency-domain experimental data obtained by electrochemical impedance spectroscopy (EIS) is then investigated and shows that estimation at a single SoC is insufficient to obtain satisfactory results and EIS data at multiple SoCs must be combined.

abstract: Modern intelligent transportation systems (ITS) make driving more efficient, easier, and safer. Knowledge of real-time traffic conditions is a critical input for operating ITS. Real-time freeway traffic state estimation approaches have been used to quantify traffic conditions given limited amount of data collected by traffic sensors. Currently, almost all real-time estimation methods have been developed for estimating laterally aggregated traffic conditions in a roadway segment using link-based models which assume homogeneous conditions across multiple lanes. However, with new advances and applications of ITS, knowledge of lane-based traffic conditions is becoming important, where the traffic condition differences among lanes are recognized. In addition, most of the current real-time freeway traffic estimators consider only data from loop detectors. This dissertation develops a bi-level data fusion approach using heterogeneous multi-sensor measurements to estimate real-time lane-based freeway traffic conditions, which integrates a link-level model-based estimator and a lane-level data-driven estimator. Macroscopic traffic flow models describe the evolution of aggregated traffic characteristics over time and space, which are required by model-based traffic estimation approaches. Since current first-order Lagrangian macroscopic traffic flow model has some unrealistic implicit assumptions (e.g., infinite acceleration), a second-order Lagrangian macroscopic traffic flow model has been developed by incorporating drivers’ anticipation and reaction delay. A multi-sensor extended Kalman filter (MEKF) algorithm has been developed to combine heterogeneous measurements from multiple sources. A MEKF-based traffic estimator, explicitly using the developed second-order traffic flow model and measurements from loop detectors as well as GPS trajectories for given fractions of vehicles, has been proposed which gives real-time link-level traffic estimates in the bi-level estimation system. The lane-level estimation in the bi-level data fusion system uses the link-level estimates as priors and adopts a data-driven approach to obtain lane-based estimates, where now heterogeneous multi-sensor measurements are combined using parallel spatial-temporal filters. Experimental analysis shows that the second-order model can more realistically reproduce real world traffic flow patterns (e.g., stop-and-go waves). The MEKF-based link-level estimator exhibits more accurate results than the estimator that uses only a single data source. Evaluation of the lane-level estimator demonstrates that the proposed new bi-level multi-sensor data fusion system can provide very good estimates of real-time lane-based traffic conditions. / Dissertation/Thesis / Doctoral Dissertation Industrial Engineering 2015

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:25Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2006-10-31Bitstream added on 2014-06-13T19:48:45Z : No. of bitstreams: 1 faustino_rc_me_prud.pdf: 956028 bytes, checksum: 4518bd21cfc75ed14c3e4e793a14ec55 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Nesta dissertação investiga-se o Posicionamento por Ponto Preciso (PPP), nos modos estático e cinemático, utilizando o Filtro de Kalman Estendido. Foram corrigidos os erros devido aos efeitos da refração troposférica, relatividade, movimento de rotação da Terra, variações das marés terrestres, correção do centro de fase da antena do satélite e fase Wind- up. Os efeitos devido à ionosfera foram minimizados através da combinação linear Ion-Free. A perda de ciclo foi detectada através da combinação linear widelane, envolvendo as duas observáveis: fase da onda portadora e pseudodistância. Quando a perda de ciclo é detectada, uma nova ambigüidade é inicializada no lugar da antiga. As implementações foram realizadas no software FILTER_FCT, em desenvolvimento na FCT/UNESP, o qual processava apenas a pseudodistância. Visando mostrar a acurácia que pode ser obtida com o PPP, foram realizados três experimentos: PPP no modo estático, PPP estático simulando o modo cinemático e PPP cinemático. No primeiro e no segundo experimentos foram utilizados dados das estações GPS: PPTE, VICO, RIOD e FORT, pertencentes à Rede Brasileira de Monitoramento Contínuo (RBMC), e da estação FRDN, localizada em Fredericton, no Canadá. No terceiro experimento foram utilizados dados do receptor GPS a bordo do satélite CHAMP. No PPP estático, utilizou-se como estratégia de processamento a modificação da variância das coordenadas e do relógio do receptor na matriz de variância-covariância do Filtro de Kalman Estendido. Verificou-se uma discrepância em relação às coordenadas consideradas verdadeiras na ordem de decímetros, com exceção das estações VICO e RIOD, que foram da ordem de centímetros. / In this dissertation the Precise Point Positioning (PPP), in static and kinematic modes, using Extended Kalman Filter is investigated. The errors due to troposphere refraction, relativity, movement of Earth's rotation, tide loading, satellite antenna phase center offset and phase wind-up were corrected. The effects due to ionosphere were minimized through the Ionospheric-Free linear combination. The widelane combination, involving phase and pseduorange, was used to detect cycle slips. When a cycle slip is detected, a new ambiguity is initialized in the place of the old one. The implementations were accomplished in the FILTER_FCT software. To show the accuracy in the PPP, three experiments were accomplished: PPP in the static mode, PPP in the static mode simulating the kinematic mode and PPP in kinematic mode. In the first and second experiments, data from PPTE, VICO, RIOD and FORT stations belonging to Brazilian Network for Continuous Monitoring (RBMC), and FRDN station located in Fredericton, Canada, were used. In the third experiment data from a GPS receiver on board of the CHAMP satellite were used. In static PPP, the modification of the coordinates variance and the receiver clock was used as processing strategy. The discrepanc ies obtained in the static positioning were on the order of decimeters, except for VICO and RIOD stations where they were on the order of centimeters. When the clock receiver variance was increased from (3.300)ø mø to (10.000)ø mø , the values of the discrepancies also increased, on the order of centimeters. Then, there is influence of the receiver clock variance in the estimated coordinates. The residual part of the tropospheric effects was estimated with the introduction of a scale factor in the processing.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:54:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AndreMS_TESE_1-100.pdf: 5113772 bytes, checksum: 19386f80f787c926c4fb29b85bac4ecf (MD5) Previous issue date: 2011-02-11 / The goal of this work is to propose a SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) solution based on Extended Kalman Filter (EKF) in order to make possible a robot navigates along the environment using information from odometry and pre-existing lines on the floor. Initially, a segmentation step is necessary to classify parts of the image in floor or non floor . Then the image processing identifies floor lines and the parameters of these lines are mapped to world using a homography matrix. Finally, the identified lines are used in SLAM as landmarks in order to build a feature map. In parallel, using the corrected robot pose, the uncertainty about the pose and also the part non floor of the image, it is possible to build an occupancy grid map and generate a metric map with the obstacle s description. A greater autonomy for the robot is attained by using the two types of obtained map (the metric map and the features map). Thus, it is possible to run path planning tasks in parallel with localization and mapping. Practical results are presented to validate the proposal / O objetivo desta tese ? apresentar uma t?cnica de SLAM (Localiza??o e Mapeamento Simult?neos) adequada para ambientes planos com linhas presentes no ch?o, de modo a permitir que o rob? navegue no ambiente fundindo informa??es de odometria e de vis?o monocular. Inicialmente, ? feita uma etapa de segmenta??o para classificar as partes da imagem em ch?o e n?o-ch?o . Em seguida, o processadomento de imagem identifica linhas na parte ch?o e os par?metros dessas linhas s?o mapeados para o mundo, usando uma matriz de homografia. Finalmente, as linhas identificadas s?o usadas como marcos no SLAM, para construir um mapa de caracter?sticas. Em paralelo, a pose corrigida do rob?, a incerteza em rela??o ? pose e a parte n?och?o da imagem s?o usadas para construir uma grade de ocupa??o, gerando um mapa m?trico com descri??o dos obst?culos. A utiliza??o simult?nea dos dois tipos de mapa obtidos (m?trico em grade e de caracter?sticas) d? maior autonomia ao rob?, permitindo acrescentar tarefas de planejamento em simult?neo com a localiza??o e mapeamento. Resultados pr?ticos s?o apresentados para validar a proposta

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LuizHRS_DISSERT.pdf: 5685489 bytes, checksum: 6c8bd08a9e57fe6ca72df5d1593b834d (MD5) Previous issue date: 2014-01-24 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / This work intends to show a new and few explored SLAM approach inside the simultaneous localization and mapping problem (SLAM). The purpose is to put a mobile robot to work in an indoor environment. The robot should map the environment and localize itself in the map. The robot used in the tests has an upward camera and encoders on the wheels. The landmarks in this built map are light splotches on the images of the camera caused by luminaries on the ceil. This work develops a solution based on Extended Kalman Filter to the SLAM problem using a developed observation model. Several developed tests and softwares to accomplish the SLAM experiments are shown in details / Este trabalho visa mostrar uma abordagem pouco explorada do problema de mapeamento e localiza??o simult?neos (SLAM). Comfimde trabalhar emumambiente fechado, uma plataforma rob?tica m?vel deve construir um mapa do ambiente e se localizar dentro deste mapa. A plataforma rob?tica utilizada possui uma c?mera voltada para o teto (ascendente) e odometria para as rodas. As marcas que comp?em o mapa s?o manchas luminosas na imagem capturada pela c?mera causadas pelas lumin?rias no teto. Este trabalho desenvolve uma solu??o baseada no Filtro de Kalman Estendido para o SLAM com um modelo de observa??o desenvolvido. Diversos testes e programas desenvolvidos para realiza??o do SLAM s?o apresentados em detalhes

Neste trabalho, é abordado o problema da navegação de um veículo submarino autônomo. São propostos estimadores de estado que realizam fusão sensorial baseada em Filtro Estendido de Kalman. Esses estimadores de estado empregam as medidas dos seguintes sensores: uma unidade de medição inercial, um sensor de velocidade por efeito Doppler, um profundímetro e uma bússola. Primeiramente foi projetado um estimador de estados para o AUV Pirajuba, onde a estimação da orientação do veículo é realizada de forma desacoplada à estimação da velocidade e posição do veículo. Em seguida, foram desenvolvidos dois estimadores de estado que estimam orientação, velocidade e profundidade do veículo de forma acoplada. Para o projeto e testes dos estimadores mencionados anteriormente, foi empregada uma base de dados contendo um registro de medições reais dos sensores do veículo submarino autônomo Pirajuba, durante testes de campo no lago de uma represa. Os resultados dos testes validaram os estimadores de estado propostos nesse trabalho. Por último, foi realizada uma análise comparativa dos estimadores de estado mencionados. / This work concerns the navigation problem of an autonomous underwater vehicle. Some state estimators using sensorial fusion were proposed, the sensorial fusion is based in an Extended Kalman Filter. The state estimators are fed by measurements of the following sensors: an inertial measurements unit, a velocity sensor by Doppler effect, a depthmeter and a compass. In the first version of the EKF algorithm, the vehicles attitude estimation was decoupled from the vehicle velocity estimation. The second version considers the coupling between linear velocity and the attitude in the vehicle reference frame, taking the velocity reading for correction of the filter estimates. Finally, in the third version, the coupling between position and attitude is also considered, but the correction of the filters estimates is based on the depth readings. Experiments for supporting the design and validation of the navigation algorithms were based on a database constructed with motion measurements during the AUV maneuvers in the north coast of Sao Paulo, and the Guarapiranga lake in the São Paulo city. This work presents a comparative analysis of those algorithms.

Coordenação de robôs móveis é um tópico importante de pesquisa dado que existem tarefas que podem ser desenvolvidas de forma mais eficiente e com menor custo por um grupo de robôs do que por um só robô. Nesta dissertação é apresentado um estudo sobre coordenação de robôs móveis para o problema de navegação em ambientes externos. Para isso, foi desenvolvido um sistema de localização utilizando os dados de odometria e do receptor GPS, e um sistema de desvio de obstáculos para planejar a trajetória livre de obstáculos. Os movimentos coordenados foram realizados em função de um líder e qualquer robô da formação pode assumir a liderança. A liderança é assumida pelo robô que ultrapassar a distância mínima a um obstáculo. Movimentos estáveis são gerados através de uma lei de controle descentralizada baseada nas coordenadas dos robôs. Para garantir a estabilidade da formação quando há alternância de líder ou remoção de robôs, foi feito controle tolerante a falhas para um grupo de robôs móveis. O controle tolerante a falhas é baseado em controle H \'INFINITO\' por realimentação da saída de sistemas lineares sujeitos a saltos Markovianos para garantir a estabilidade da formação quando um dos robôs é perdido durante o movimento coordenado. Os resultados do sistema de localização mostram que o uso de filtro robusto para a fusão de dados produz uma melhor estimativa da posição do robô móvel. Os resultados também mostram que o sistema de desvio de obstáculos é capaz de gerar uma trajetória livre de obstáculos em ambientes desconhecidos. E por fim, os resultados do sistema de coordenação mostram que o grupo de robôs mantém a formação desejada percorrendo a trajetória de referência na presença de distúrbios ou quando um robô sai da formação. / Coordination of mobile robots is an important topic of research because there are tasks that may be too difficult for a single robot to perform alone, these tasks can be performed more efficiently and cheaply by a group of mobile robots. This dissertation presents a study on the coordination of mobile robots to the problem of navigation in outdoor environments. To solve this problem, a localization system using data from odometry and GPS receiver, and an obstacle avoidance system to plan the collision-free trajectory, were developed. The coordinated motions are performed by the robots that follow a leader, and any robot of the formation can assume the leadership. The leadership is assumed by a robot when it exceeds the threshold distance to an obstacle. Stable motions are generated by a decentralized control law based on the robots coordinates. To ensure the stability formation when there is alternation of leader or one of the robots is removed, we made a fault tolerant control for a group of mobile robots. The fault tolerant approach is based on output feedback H \'INFINITE\' control of Markovian jump linear systems to ensure stability of the formation when one of the robots is lost during the coordinated motion. The results of the localization system show that the use of robust filter for data fusion produces a better estimation of the mobile robots position. The results also show that the obstacle avoidance system is capable of generating a path free from obstacles in unknown environments. Finally, the results of the coordination system show that the group of robots maintain the desired formation along the reference trajectory in the presence of disturbance or removal of one of them.

Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2017-12-20T12:53:31Z No. of bitstreams: 1 mathausferreiradasilva.pdf: 22275886 bytes, checksum: 2238ed4aba60d835720fda3dd8bc6e46 (MD5) / Rejected by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br), reason: Corrigir nome membro da banca e colocar acento no Júnior - do co-orientador Membro da banca: Moraes, Carlos Henrique Valério de on 2017-12-21T11:18:47Z (GMT) / Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2017-12-21T12:02:50Z No. of bitstreams: 1 mathausferreiradasilva.pdf: 22275886 bytes, checksum: 2238ed4aba60d835720fda3dd8bc6e46 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-12-22T12:01:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 mathausferreiradasilva.pdf: 22275886 bytes, checksum: 2238ed4aba60d835720fda3dd8bc6e46 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-22T12:01:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 mathausferreiradasilva.pdf: 22275886 bytes, checksum: 2238ed4aba60d835720fda3dd8bc6e46 (MD5) Previous issue date: 2017-08-28 / Este trabalho tem por objetivo aplicar a técnica do Filtro de Kalman Estendido com ruído colorido a uma aeronave do tipo quadrotor para atenuar a interferência eletro-magnética proveniente de linhas de transmissão de energia de modo a aumentar a confiabilidade e segurança de voos em suas proximidades. Com o intuito de executar missões de monitoramento autônomo, a técnica desenvolvida visa estimar o valor da interferência eletromagnética produzida por linhas de transmissão de energia em alta tensão para que seja possível aplicar a correção necessária. Essa estimação e´ feita a partir do modelo matemático do campo eletromagnético da linha, que leva em consideração a posição, corrente da linha, sistema físico de transmissão, entre outros. Para a avaliação dos resultados, utilizou-se os índices de performance não intrusivos que levam em consideração a integral absoluta do erro (IAE) e a integral do erro quadrático (ISE). Os resultados foram considerados eficientes e aplicáveis com base nos índices de desempenho, permitindo que o quadrotor executasse todas as missões como planejadas, sendo possível ainda a diminuição da distância entre o veículo e a linha de transmissão que, por consequência, permite uma análise mais detalhada e aumenta a qualidade do monitoramento e identificação de avarias ao longo do percurso. / This work aims to apply the Extended Kalman Filter technique with colored noise to a quadrotor-type aircraft to attenuate electromagnetic interference from power trans-mission lines in order to increase the reliability and safety of nearby flights. To perform autonomous monitoring missions, the developed technique aims to estimate the value of the electromagnetic interference produced by high voltage power transmission lines, which makes possible to apply the necessary correction. This estimation is made from the mathematical model of the power line electromagnetic field, which takes into ac-count the position, line current, physical transmission system, among others. In order to evaluate the results, it was used non-intrusive performance indexes that take into account the integrated absolute error (IAE) and the integrated square error (ISE). The results were considered efficient and applicable based on performance indices, allowing the operator to perform all the missions as planned, and the distance between the vehicle and the transmission line can be reduced which, consequently, result in a more detailed analysis and increases the monitoring quality and the faults identification along the route.

Diplomová práce se zabývá návrhem algoritmu rozšířeného Kalmanova filtru, který integruje data z inerciálního navigačního systému (INS) a globálního polohovacího systému (GPS). Součástí algoritmu je i samotná mechanizace INS, určující na základě dat z akcelerometrů a gyroskopů údaje o rychlosti, zeměpisné pozici a polohových úhlech letadla. Vzhledem k rychlému nárůstu chybovosti INS je výstup korigován hodnotami rychlosti a pozice získané z GPS. Výsledný algoritmus je implementován v prostředí Simulink. Součástí práce je odvození jednotlivých stavových matic rozšířeného Kalmanova filtru.