Este trabalho apresenta metodologias para a construção e a sintonia de estimadores de estados não-lineares visando aplicações práticas. O funcionamento de um estimador de estados não-linear está calcado em quatro etapas básicas: (a) sintonia; (b) predição; (c) atualização da matriz de covariância de estados; (d) filtragem e suavização dos estados. As principais contribuições deste trabalho para cada uma destas etapas podem ser resumidas como segue: (a) Sintonia. A sintonia adequada da matriz de covariância do ruído de processos é fundamental na aplicação dos estimadores de estado com modelos sujeitos a incertezas paramétricas e estruturais. Sendo assim, foi proposto um novo algoritmo para a sintonia desta matriz que considera dois novos métodos para a determinação da matriz de covariância dos parâmetros. Este algoritmo melhorou significativamente a precisão da estimação dos estados na presença dessas incertezas, com potencialidade para ser usado na atualização de modelos em linha em práticas industriais. (b) Predição. Uma das etapas mais importantes para a aplicação do estimador de estados é a formulação dos modelos usados. Desta forma, foi mostrado como a formulação do modelo a ser usada em um estimador de estados pode impactar na observabilidade do sistema e na sintonia das matrizes de covariância. Também são apresentadas as principais recomendações para formular um bom modelo. (c) Atualização da matriz de covariância dos estados. A robustez numérica das matrizes de covariância dos estados usadas em estimadores de estados sem e com restrições é ilustrada através de dois exemplos da engenharia química que apresentam multiplicidade de soluções. Mostrou-se que a melhor forma de atualizar os estados consiste na resolução de um problema de otimização sujeito a restrições onde as estimativas fisicamente inviáveis dos estados são evitadas. Este também preserva a gaussianidade dos ruídos evitando que estes sejam mal distribuídos. (d) Filtragem e suavização dos estados. Entre as formulações estudadas, observou-se também que a melhor relação entre a acuracidade das estimativas e a viabilidade de aplicação prática é obtida com a formulação do filtro de Kalman estendido sujeita a restrições (denominada Constrained Extended Kalman Filter - CEKF), uma vez que esta demanda menor esforço computacional que a estimação de horizonte móvel, apresentando um desempenho comparável exceto no caso de estimativas ruins da condição inicial dos estados. Como uma solução alternativa eficiente para a estimação de horizonte móvel neste último caso, foi proposto um novo estimador baseado na inclusão de uma estratégia de suavização na formulação do CEKF, referenciado como CEKF & Smoother (CEKF&S). / This work presents approaches to building and tuning nonlinear state estimators aiming practical applications. The implementation of a nonlinear state estimator is supported by four basic steps: (a) tuning; (b) forecast; (c) state covariance matrix update; (d) states filtering and smoothing. The main contributions of this work for each one of these stages can be summarized as follows: (a) Tuning. An appropriate choice of the process-noise covariance matrix is crucial in applying state estimators with models subjected to parametric and structural uncertainties. Thus, a new process-noise covariance matrix tuning algorithm is presented in this work which incorporates two new methods for the parameter covariance matrix computation. The algorithm has improved significantly the state estimation accuracy when the presence of such uncertainties, with potential to be applied in on-line model update in industrial practice. (b) Forecast. One of the most important stages in applying state estimators is the used model formulation. In this way, it has been shown that the model formulation to be used in state estimator can impact on the system observability and noisecovariance matrices tuning. In this work it is also presented the main recommendations to formulate an appropriated model. (c) State covariance matrix update. The numerical robustness of the state covariance matrices used in unconstrained and constrained state estimators is illustrated by two chemical engineering examples tending to multiple solutions. It has been shown that the best technique to update the states consists in solving an optimization problem subjected to constraints, since it prevents from physically unfeasible states. It also preserves the noise gaussianity preventing from bad noise distribution. (d) States filtering and smoothing. Among the studied formulations, it was also noticed that the better relationship between performance and practical application is obtained with an extended Kalman filter formulation subjected to constraints (called Constrained Extended Kalman Filter - CEKF) because it requires small computational effort than MHE with comparable performance, except in case of poor guesses of the initial state. As an efficient solution for moving horizon estimation in the last case, it was proposed a new estimator based on the addition of a smoother strategy into the CEKF formulation, referred as CEKF & Smoother (CEKF&S).

Souza, D. A. Predição e monitoramento da vida útil remanescente de baterias aeronáuticas. 2016. 77f. Dissertação (Mestrado em Engenharia elétrica e da Computação) - Campus de Sobral, Universidade Federal do Ceará, 2016. / Submitted by Programa de Pós-Graduação Engenharia Elétrica e de Computação (secretaria_ppgeec@sobral.ufc.br) on 2017-02-01T16:29:31Z No. of bitstreams: 1 2017_dis_dadesouza.pdf: 2712687 bytes, checksum: ab9342a53c8f7e103c022b0fcec1fcb7 (MD5) / Rejected by Ana Márcia Sousa (marciasousa@ufc.br), reason: Prezada, Favor concluir a submissão. Faltou o preenchimento dos campos: Título em inglês, citação e descrição. Também observamos que o título está todo em maiúsculo e os campos autor e orientador estão preenchidos de forma errada. Favor fazer como no guia de preenchimento, lembrando que apenas os sobrenomes compostos ficam juntos no campo sobrenome. Quanto ao trabalho o aluno precisa corrigir apenas a folha de aprovação de acordo com as normas bibliográficas que se encontram no site da biblioteca on 2017-02-02T12:13:11Z (GMT) / Submitted by Programa de Pós-Graduação Engenharia Elétrica e de Computação (secretaria_ppgeec@sobral.ufc.br) on 2017-02-03T14:01:51Z No. of bitstreams: 1 2017_dis_dadesouza.pdf: 2712687 bytes, checksum: ab9342a53c8f7e103c022b0fcec1fcb7 (MD5) / Rejected by Ana Márcia Sousa (marciasousa@ufc.br), reason: Prezada, Favor verificar os campus: Autor, orientador, citação, descrição e título em inglês e fazer como está no guia de preenchimento que está na documentação enviada a você por ocasião do treinamento. Quanto a dissertação do aluno ainda falta corrigir o alinhamento da pág. de aprovação de acordo com o modelo da Normalização da UFC on 2017-02-03T14:58:11Z (GMT) / Submitted by Programa de Pós-Graduação Engenharia Elétrica e de Computação (secretaria_ppgeec@sobral.ufc.br) on 2017-02-07T15:54:14Z No. of bitstreams: 1 2017_dis_dadesouza.pdf: 2712687 bytes, checksum: ab9342a53c8f7e103c022b0fcec1fcb7 (MD5) / Rejected by Ana Márcia Sousa (marciasousa@ufc.br), reason: Milleani, Infelizmente esta submissão continua incompleta. Por favor, faça com o guia que lhe enviei em mãos, do jeito dos exemplos para não ter que refazer. Ainda falta verificar os campus: Autor (incompleto), orientador (incompleto), descrição (incompleto) Quanto a dissertação do aluno ainda falta corrigir o alinhamento da pág. de aprovação de acordo com o modelo da Normalização da UFC. Você precisa entrar em contato com o aluno e pedir pra ele fazer a substituição do arquivo errado pelo corrigido. Aguardo, Márcia on 2017-02-08T10:46:04Z (GMT) / Submitted by Programa de Pós-Graduação Engenharia Elétrica e de Computação (secretaria_ppgeec@sobral.ufc.br) on 2017-02-08T20:58:04Z No. of bitstreams: 1 2017_dis_dadesouza.pdf: 2711501 bytes, checksum: 89dae5f226ceb6e84f25e57c86aa358f (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Márcia Sousa (marciasousa@ufc.br) on 2017-02-09T12:24:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_dis_dadesouza.pdf: 2711501 bytes, checksum: 89dae5f226ceb6e84f25e57c86aa358f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-09T12:24:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_dis_dadesouza.pdf: 2711501 bytes, checksum: 89dae5f226ceb6e84f25e57c86aa358f (MD5) Previous issue date: 2017-01 / This dissertation presents a proposal for the prediction and monitoring of batteries in UAVs (Unmanned Aerial Vehicles). The applicability of batteries for aeronautical purposes has become quite common due to several advantages over the propellant combustion. However, it is important to use PHM (Prognosis and Health Monitoring) techniques as applied to UAV's equipment, where the Battery Remaining Useful Life (RUL) is supposed to be assessed in this case. This information can be used to aid decision-making on which missions must be assigned to the UAV before the next recharge. This paper presents the algorithms of the Extended Kalman Filter and Particle Filter for predicting Remaining Useful Life of Lithium Polymer (Li-Po) and Lithium Ion (Li-Ion) batteries, which are commonly used in UAVs. The proposed method uses data sets containing the profile of the voltage across the battery over time, where discharge is performed with constant current, current containing white noise, and random current. Several distinct current levels are considered, as an experimental workbench is developed for the test and generation of data sets used in this work. A database provided by NASA is also used for this purpose. The obtained results show that the introduced methodology present good considering the evaluated databases. / Este trabalho apresenta uma proposta para predição e monitoramento de baterias em VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados). A usabilidade de baterias para fins aeronáuticos tem se tornado bastante comum devido a diversas vantagens em relação a propulsores a combustão. Contudo, é importante o uso de técnicas de PMS (Prognóstico e Monitoramento de Saúde) de equipamentos do VANT, sendo que nesse caso deve ser avaliada a Vida Útil Remanescente (RUL- Remaining Useful Life) da bateria. Essa informação pode ser usada para auxiliar à tomada de decisão sobre quais missões são atribuídas ao VANT antes da próxima recarga. O presente trabalho apresenta o algoritmo do Filtro de Kalman Estendido e Filtro de Partículas para predição da Vida Útil Remanescente de baterias de Polímeros de Lítio (Li-Po) e Íons de Lítio (Li-Íon), em que estas são comumente usadas em VANTs. A metodologia proposta utiliza séries de dados contendo a evolução da tensão nos terminais da bateria ao longo do tempo, considerando que a descarga é feita com corrente constante, corrente com ruído branco e corrente aleatória. Diferentes níveis de corrente são considerados, de modo que uma bancada experimental foi desenvolvida para a realização de ensaios e geração das séries de dados usadas neste trabalho. Também foi empregada uma base de dados disponibilizada pela NASA. Os resultados demonstram que a metodologia proposta fornece bons resultados considerando as bases de dados testadas.

Esta dissertação teve como objetivo analisar teórica e empiricamente o repasse das oscilações cambiais para os níveis de preços no Brasil, através da estimação do pass-through. O período analisado foi de 1994 a 2014, com foco no período de taxa de câmbio flexível. O pass-throughfoi estimado em duas abordagens distintas, através de um OLS em janelas fixas (rollingwindows) onde os parâmetros são fixos no tempo e através de um modelo com parâmetros variáveis no tempo, pelo Filtro de Kalman. Os resultados apresentaram evidências de uma queda do repasse com a adoção do regime de câmbio flutuante, um repasse cambial menor após apreciações do que após depreciações eque reações do IGP-DI do IPA são mais rápidas e intensas a choques da taxa de câmbio que o IPCA. / This dissertation analyzed theoretically and empirically the pass-through from exchange ratetoinflationin Brazil. The analyzed period extends from 1994 to 2014, focusing on the floating exchange rate regime. Two methodologies were employed: i) an OLS through rolling windowsin which the parameters are fixed in time and ii) aKalman filter, with varying-parameters. The results suggested a lower pass-through since the adoption of a floating exchange rate regime andalso a lower pass-through after an appreciation then after depreciations. In addition, responses of the IGP-DI and IPAfrom exchange rate shocks are faster and more intense thanthose of IPCA.

[pt] Este trabalho utiliza três metodologias para modelagem de sinistros IBNR apresentados no formato do triângulo de runoff com cauda, e verifica, por meio de quatro exercícios empíricos com dados reais, se existe uma abordagem estatisticamente mais eficaz. A primeira metodologia se baseia no método do chain ladder clássico, com uma extensão de cálculo de reserva para ano de calendário. A segunda metodologia baseia-se em modelos de regressão linear com heterocedasticidade, sob o arranjo usual do triângulo via duplo-índice. A terceira insere-se no arcabouço dos modelos de espaço de estado lineares e do filtro de Kalman, considerando, desta vez, a ordenação por linhas do triângulo de Atherino et al. (2010). Para todas as abordagens, efetivam-se derivações teóricas e implementações computacionais tanto dos cálculos de reservas IBNR totais e parciais, resultantes dos modelos estimados, quanto dos correspondentes erros médios quadráticos teóricos. Como conclusões desta Dissertação, citam-se: (i) apesar de superiores ao chain ladder, nenhuma das outras duas abordagens se destaca sistematicamente em relação à outra; (ii) a adoção do efeito cauda se mostrou computacional e tecnicamente viável; e (iii) há fatos estilizados nos dados, modelados sob as três abordagens, que possibilitariam a confecção de softwares de estimação de reserva. / [en] This work makes use of three methodologies for modeling IBNR data arranged in the runoff triangle with a tail effect, and evaluates their performances in four empirical examples. The first methodology is the traditional chain ladder, duly extended to calculate a reserve corresponding to the calendar year. The second methodology remains on linear regression models with heteroscedastic errors, under the well-established double index notation of the triangle. The third methodology uses the linear state space modeling and the theory of the Kalman filter, adopting, this time, the row-wise ordering proposed by Atherino et al. (2010). For each approach, theoretical results and numerical implementations are obtained, where both the punctual IBNR reserve estimators and their corresponding theoretical mean square errors are considered. The main conclusions from this Dissertation are: (i) even thought proving to be superior to the chain ladder, none of the remaining two approaches seems to outperform the other; (ii) the adding of a tail effect does not entail major theoretical and/or computational problems; and (iii) the approaches have uncovered stylized facts that would enable the planning of softwares for IBNR reserve estimation.

[pt] Nesse trabalho, são estudados os fundos atuariais brasileiros do tipo IGP-M, com histórico de quotas disponível de janeiro de 2004 a agosto de 2008, mediante análises dinâmicas de estilo. O objetivo central é o de gerar informações para que empresas seguradoras possam melhor diversificar seus investimentos para hedge de seus passivos atuariais. A plataforma metodológica baseia-se: (1) na construção e justificativa de índices de classes de ativos apropriados para os fundos em análise; e (2) na abordagem de espaço de estado linear com restrições e sob a implementação do filtro de Kalman com inicialização exata. As principais conclusões advindas dos resultados empíricos são: (1) o uso de inicializações exatas do filtro de Kalman promove maior estabilidade numérica; (2) estruturas muito parcimoniosas são suficientes para descrever o estilo dinâmico dos fundos atuariais brasileiros; e (3) os gestores dos fundos analisados optaram, no período estudado, por alocar seus recursos principalmente em títulos indexados ao IGP-M e títulos pré e pós-fixados, sempre sob influência do desempenho do mercado financeiro e das expectativas futuras do cenário econômico, principalmente quanto à magnitude da taxa básica de juros brasileira. / [en] This work studies Brazilian inflation indexed actuarial funds in the period ranging from January 2004 to August 2008. The focus is towards a dynamic style analysis framework, which aims at generating relevant information that would be helpful to insurance companies in deciding how better to make hedge strategies for their actuarial liabilities. The methodology is based: (1) on the construction and justification of appropriate asset class indexes for the aforementioned type of fund; and (2) on the linear state space modeling under restrictions, under the Kalman filtering techniques with exact initializations. The main conclusions taken from the empirical results are: (1) the use of exact initializations of the the Kalman recursions proves to be numerically more stable; (2) quite parsimonious models are sufficient to describe the dynamic styles of Brazilian actuarial funds; and (3) the managers of the analyzed funds have chosen, in the considered period, to allocate their assets mainly in conventional, interest-rate and inflation-indexed bonds, but adjusting their exposures to macroeconomic and financial developments, in general, and to monetary policy decisions, in particular.

[pt] Um dos problemas em soluções que envolvam mobilidade é estimar a posição do robô com precisão. Em ambientes externos, o sensor GPS é o mais comumente utilizado, pois o mesmo fornece uma posição global, porém existe uma imprecisão que é superior a alguns metros, além de depender da visibilidade aos satélites. Outra solução é utilizar um sensor inercial, que no início da operação apresenta uma boa precisão, porém o erro de posicionamento cresce ilimitadamente por ser calculado através da integral dupla das acelerações e velocidades angulares medidas. O presente trabalho desenvolve um sistema de localização de robôs móveis em ambientes externos. As soluções do posicionamento via GPS e via sensor inercial são combinadas através de um filtro de Kalman, reduzindo a incerteza da obtenção da posição. O equacionamento e duas implementações distintas do filtro de Kalman serão apresentadas. Uma implementação clássica e uma versão estendida para sensores inerciais de baixa qualidade, a qual utiliza a orientação fornecida por bússolas na filtragem. Através de experimentos e simulações será demonstrada a eficácia da localização através do filtro de Kalman e a melhora na performance do mesmo quando utilizado a implementação estendida em comparação a clássica. / [en] One of the problems with solutions that involve mobility is to accurately estimate the robot s position. In an outdoor environment, the GPS sensor is the most commonly used method because it provides a global position, but with an error margin that is greater than just a few meters, and creates a dependency on the visibility of the satellites. Another solution is to use an inertial sensor, which at the beginning of the operation shows good accuracy, but the positioning error grows indefinitely because it is calculated by a double integral of acceleration and angular velocity measures. This work develops a system for localization of mobile robots in outdoor environments. The positions are estimated via GPS and inertial sensors, combined using a Kalman filter, reducing the uncertainty. The equations and two distinct implementations of the filter will be presented. A classical implementation and an extended version for low-grade inertial measurement units, which utilizes the orientation given by compasses in the filtering process. The effectiveness of the Kalman filter navigation is verified through experimental and simulation results. The performance gain of the extended filter in comparison to the classic is also verified.

Este trabalho apresenta metodologias para a construção e a sintonia de estimadores de estados não-lineares visando aplicações práticas. O funcionamento de um estimador de estados não-linear está calcado em quatro etapas básicas: (a) sintonia; (b) predição; (c) atualização da matriz de covariância de estados; (d) filtragem e suavização dos estados. As principais contribuições deste trabalho para cada uma destas etapas podem ser resumidas como segue: (a) Sintonia. A sintonia adequada da matriz de covariância do ruído de processos é fundamental na aplicação dos estimadores de estado com modelos sujeitos a incertezas paramétricas e estruturais. Sendo assim, foi proposto um novo algoritmo para a sintonia desta matriz que considera dois novos métodos para a determinação da matriz de covariância dos parâmetros. Este algoritmo melhorou significativamente a precisão da estimação dos estados na presença dessas incertezas, com potencialidade para ser usado na atualização de modelos em linha em práticas industriais. (b) Predição. Uma das etapas mais importantes para a aplicação do estimador de estados é a formulação dos modelos usados. Desta forma, foi mostrado como a formulação do modelo a ser usada em um estimador de estados pode impactar na observabilidade do sistema e na sintonia das matrizes de covariância. Também são apresentadas as principais recomendações para formular um bom modelo. (c) Atualização da matriz de covariância dos estados. A robustez numérica das matrizes de covariância dos estados usadas em estimadores de estados sem e com restrições é ilustrada através de dois exemplos da engenharia química que apresentam multiplicidade de soluções. Mostrou-se que a melhor forma de atualizar os estados consiste na resolução de um problema de otimização sujeito a restrições onde as estimativas fisicamente inviáveis dos estados são evitadas. Este também preserva a gaussianidade dos ruídos evitando que estes sejam mal distribuídos. (d) Filtragem e suavização dos estados. Entre as formulações estudadas, observou-se também que a melhor relação entre a acuracidade das estimativas e a viabilidade de aplicação prática é obtida com a formulação do filtro de Kalman estendido sujeita a restrições (denominada Constrained Extended Kalman Filter - CEKF), uma vez que esta demanda menor esforço computacional que a estimação de horizonte móvel, apresentando um desempenho comparável exceto no caso de estimativas ruins da condição inicial dos estados. Como uma solução alternativa eficiente para a estimação de horizonte móvel neste último caso, foi proposto um novo estimador baseado na inclusão de uma estratégia de suavização na formulação do CEKF, referenciado como CEKF & Smoother (CEKF&S). / This work presents approaches to building and tuning nonlinear state estimators aiming practical applications. The implementation of a nonlinear state estimator is supported by four basic steps: (a) tuning; (b) forecast; (c) state covariance matrix update; (d) states filtering and smoothing. The main contributions of this work for each one of these stages can be summarized as follows: (a) Tuning. An appropriate choice of the process-noise covariance matrix is crucial in applying state estimators with models subjected to parametric and structural uncertainties. Thus, a new process-noise covariance matrix tuning algorithm is presented in this work which incorporates two new methods for the parameter covariance matrix computation. The algorithm has improved significantly the state estimation accuracy when the presence of such uncertainties, with potential to be applied in on-line model update in industrial practice. (b) Forecast. One of the most important stages in applying state estimators is the used model formulation. In this way, it has been shown that the model formulation to be used in state estimator can impact on the system observability and noisecovariance matrices tuning. In this work it is also presented the main recommendations to formulate an appropriated model. (c) State covariance matrix update. The numerical robustness of the state covariance matrices used in unconstrained and constrained state estimators is illustrated by two chemical engineering examples tending to multiple solutions. It has been shown that the best technique to update the states consists in solving an optimization problem subjected to constraints, since it prevents from physically unfeasible states. It also preserves the noise gaussianity preventing from bad noise distribution. (d) States filtering and smoothing. Among the studied formulations, it was also noticed that the better relationship between performance and practical application is obtained with an extended Kalman filter formulation subjected to constraints (called Constrained Extended Kalman Filter - CEKF) because it requires small computational effort than MHE with comparable performance, except in case of poor guesses of the initial state. As an efficient solution for moving horizon estimation in the last case, it was proposed a new estimator based on the addition of a smoother strategy into the CEKF formulation, referred as CEKF & Smoother (CEKF&S).

Submitted by JOSE GREGORIO SOLORZANO MOVILLA null (jsolorza79@gmail.com) on 2017-01-09T13:40:35Z No. of bitstreams: 1 Sistemas Dinâmicos e o método do filtro de Kalman.pdf: 1549234 bytes, checksum: ec2d80170e323569d4260fc92ec59802 (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-01-11T19:01:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 movilla_jgs_me_rcla.pdf: 1549234 bytes, checksum: ec2d80170e323569d4260fc92ec59802 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-11T19:01:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 movilla_jgs_me_rcla.pdf: 1549234 bytes, checksum: ec2d80170e323569d4260fc92ec59802 (MD5) Previous issue date: 2016-12-19 / Estimar os estados de um sistema é um problema que a cada dia assume maior importância devido ao grande interesse por conhecer com exatidão os resultados dados pelos sistemas dinâmicos em qualquer tempo. Principalmente nos casos onde o sistema é estocástico, o problema da estimação apresenta uma maior complexidade. É nesse contexto que os estudos que Kalman realizou no século XX, sobre a estimação de sistemas dinâmicos estocásticos, ganharam maior relevância. O filtro de Kalman foi o principal resultado desses estudos, pela e eficácia demonstrada dentro desse campo de estudo. Este trabalho tem como eixo principal o filtro de Kalman e sua aplicação tendo importância como o melhor estimador para os estados de sistemas dinâmicos lineares estocásticos em tempo discreto. / Estimating the states of a system is a problem of great importance due to interest in knowing exactly the results given by dynamic systems at any time. Moreover, if the system is stochastic, what causes the estimation problem to have complexity. In this context, Kalman studies in the previous century on the estimation of stochastic dynamical systems, whose result is the lter, which, due to its e ciency, is the most used in this eld. In this work the main focus is the Kalman lter and its application having in view its importance as the best estimator for the states of linear dynamic stochastic systems of discrete time.

Submitted by Thiago Rodrigues Pentiado (thpentiado@gmail.com) on 2018-04-17T14:29:02Z No. of bitstreams: 1 Dissertaçao_Thiago Rodrigues Pentiado.pdf: 2123868 bytes, checksum: 6aa66b3594aba591b49597bc4b262ba6 (MD5) / Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2018-04-17T16:54:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 pentiado_tr_me_ilha.pdf: 2123868 bytes, checksum: 6aa66b3594aba591b49597bc4b262ba6 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-17T16:54:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 pentiado_tr_me_ilha.pdf: 2123868 bytes, checksum: 6aa66b3594aba591b49597bc4b262ba6 (MD5) Previous issue date: 2018-02-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Sistemas de rastreamento de movimento são amplamente utilizados em diversas áreas de conhecimento, como por exemplo, para aplicações de realidade aumentada, ciência do esporte e reabilitação de pacientes. Atualmente, diversas tecnologias existem no mercado para a captura e análise de movimento, entretanto, os altos custos envolvendo tais tecnologias são proibitivos. Isso impede que hospitais, clínicas e grupos de pesquisa tenham acesso a esse tipo de tecnologia. Nesse sentido, é apresentado neste trabalho um sistema de baixo custo de rastreamento do movimento de membros inferiores. O sistema proposto consiste de uma IMU (inertial measurement unit) com três giroscópios e três acelerômetros para as medições, e o algoritmo de filtro de Kalman para reduzir os erros de estimação. Os resultados obtidos mostram que o equipamento, além de dimensões reduzidas de peso e volume, apresenta alto desempenho, com valores de correlação maiores que 99% com o dispositivo de referência, sendo uma alternativa a sistemas comerciais utilizados. / Motion tracking systems are widely used in many areas of knowledge, such as augmented reality applications, sports science and patient rehabilitation. Currently, there are several technologies for motion capture and analysis available in the market, however, the high costs of such technologies prevents hospitals, clinics and research groups from having access to this type of system. In this sense, a low-cost tracking system for lower limb movement is presented in this work. The system consists of an IMU (inertial measurement unit) with three gyroscopes and three accelerometers for the measurements, and the Kalman filter algorithm to reduce estimation errors. The results show that the equipment, in addition to reduced dimensions of weight and volume, presents high performance, with correlation values higher than 99% with the reference device, being an alternative to the reference system used.

Orientador: Aparecido Augusto de Carvalho / Resumo: Sistemas de rastreamento de movimento são amplamente utilizados em diversas áreas de conhecimento, como por exemplo, para aplicações de realidade aumentada, ciência do esporte e reabilitação de pacientes. Atualmente, diversas tecnologias existem no mercado para a captura e análise de movimento, entretanto, os altos custos envolvendo tais tecnologias são proibitivos. Isso impede que hospitais, clínicas e grupos de pesquisa tenham acesso a esse tipo de tecnologia. Nesse sentido, é apresentado neste trabalho um sistema de baixo custo de rastreamento do movimento de membros inferiores. O sistema proposto consiste de uma IMU (inertial measurement unit) com três giroscópios e três acelerômetros para as medições, e o algoritmo de filtro de Kalman para reduzir os erros de estimação. Os resultados obtidos mostram que o equipamento, além de dimensões reduzidas de peso e volume, apresenta alto desempenho, com valores de correlação maiores que 99% com o dispositivo de referência, sendo uma alternativa a sistemas comerciais utilizados. / Abstract: Motion tracking systems are widely used in many areas of knowledge, such as augmented reality applications, sports science and patient rehabilitation. Currently, there are several technologies for motion capture and analysis available in the market, however, the high costs of such technologies prevents hospitals, clinics and research groups from having access to this type of system. In this sense, a low-cost tracking system for lower limb movement is presented in this work. The system consists of an IMU (inertial measurement unit) with three gyroscopes and three accelerometers for the measurements, and the Kalman filter algorithm to reduce estimation errors. The results show that the equipment, in addition to reduced dimensions of weight and volume, presents high performance, with correlation values higher than 99% with the reference device, being an alternative to the reference system used. / Mestre