Os três principais aspectos da robótica móvel são: mapear ambientes, conhecer a postura do robô nesse ambiente e controlá-lo de forma a atingir um objetivo. Possuindo um mapa e conhecendo-se a postura inicial do robô neste mapa é possível saber a nova postura através das informações do sistema de odometria do robô a cada instante de tempo. Em função de diferenças no solo, derrapagens das rodas, dentre outros fatores, a odometria gera um erro que se acumula com o tempo (drift). Este trabalho aborda a investigação de um procedimento baseado em filtragem de Kalman para estimação de postura do robô em ambientes in-door utilizando sensores simples computacionalmente (odômetro e scanner a laser) objetivando-se eliminar o problema de drift. Resultados experimentais baseados em ambiente real mostram o bom desempenho do procedimento, mesmo com ambiente bastante ruidoso.

A importância do sincronismo de tempo para aplicações distribuídas vem crescendo nos últimos tempos. Muitos protocolos de ajuste da hora e de sincronismo estão disponíveis atualmente, embora suas precisões sejam perturbadas por atrasos imprevisíveis adicionados sobre o caminho na rede. O protocolo de sincronismo mais utilizado é o NTP. O uso do NTP com GPS satisfaz a maioria das aplicações de sincronismo necessárias atualmente, embora, GPS tenha limitações. GPS não pode funcionar dentro de prédios, ou em lugares onde haja obstruções físicas e um alto nível de ruído eletromagnético. Em adição, GPS é uma solução que apresenta custo. Este trabalho apresenta uma nova abordagem para sincronizar tempo entre máquinas interconectadas por redes de computadores, a qual minimiza os distúrbios introduzidos pela rede sem nenhum custo adicional de hardware. A metodologia emprega relógios de alta resolução e métodos estocásticos para minimizar o erro introduzido nas medidas de tempo realizadas sobre a rede. O modelo apresentado também faz uso de uma abordagem adaptativa para sintonizar continuamente o mecanismo de sincronismo às características de tráfego na rede. Um aumento na precisão do sincronismo de tempo de duas ordens de grandeza foi alcançado em comparação ao método tradicional usado pelo NTP.

Desenvolvimentos no campo de detecção de falhas em sistemas dinâmicos têm se tornado cada vez mais importantes para atender especificações de confiabilidade, segurança e disponibilidade, além de reduzir custos operacionais através da migração de esquemas de manutenção programada para estratégias de manutenção baseada em condição. Neste trabalho, foi considerado um esquema de redundância analítica para detecção de falhas baseado no monitoramento das inovações de um Filtro de Kalman. Na abordagem proposta, o modelo no espaço de estados a ser utilizado no observador foi obtido através de um procedimento de identificação a partir de dados de entrada e saída do sistema a ser monitorado. Para isso, foi empregado um método de subespaços, que fornece os ganhos do Filtro de Kalman como sub-produto da identificação. Adicionalmente, foram investigadas as vantagens de se efetuar o monitoramento das inovações no plano tempo-freqüência através do uso da Transformada Wavelet Discreta. Para fins de validação experimental do esquema desenvolvido, foi utilizada uma planta-piloto na forma de um helicóptero de três graus de liberdade. As situações de falhas implementadas tiveram como foco principal a alteração na potência dos motores do aparato de duas formas: intermitente e contínua. Os resultados obtidos foram analisados em termos de atrasos de detecção, sensibilidade à ocorrência de falhas e taxa de falsos alarmes. Para tanto, foi desenvolvido um algoritmo para análise do resíduo proveniente dos filtros digitais e também aplicado um teste de hipótese já apresentado em literatura (Chi-Quadrado).

Um Sistema de Controle de Atitude (SCA) requer estimativas da atitude e velocidade angular em tempo real para que, em malha fechada, ele possa corrigir o apontamento do satélite conforme desejado. Essas estimativas são produzidas por um Sistema de Determinação de Atitude (SDA), o qual se constitui basicamente de sensores e de métodos de estimação. O desenvolvimento de satélites de baixo custo motiva pesquisas sobre métodos que possibilitam a estimação de atitude e velocidade angular tendo em vista o uso de medidas apenas de sensores de atitude, evitando-se o emprego de girômetros. Sensor solar e magnetômetro são sensores de atitude comumente utilizados por apresentarem baixo consumo de energia, ocuparem pouco espaço, serem leves e baratos. O presente trabalho tem por objeto revisar métodos de estimação baseados no filtro de Kalman estendido (EKF) e propor, com o intento de investigação, métodos semelhantes baseados no filtro de Kalman unscented (UKF). Adicionalmente, propõe-se ao final um SDA autônomo para satélites de baixo custo, estabilizados por rotação ou controlados em 3 eixos, que se movem em órbitas terrestres baixas e embarcam magnetômetro e sensores solares. Os estimadores desse sistema são avaliados com dados simulados. Os resultados indicam que o conjunto de sensores que se pretende utilizar no satélite universitário ITASAT produz estimativas que divergem durante movimentos angulares lentos em períodos de eclipse solar. Dessa forma, o controle de atitude em 3 eixos baseado nas estimativas de atitude e de velocidade angular produzidas pelo SDA proposto deve ser avaliado cautelosamente para que, mesmo em períodos de eclipse, seja capaz de prover segurança térmica cumprindo com a restrição de ortogonalidade entre o eixo de simetria do satélite e a direção do Sol. Os resultados obtidos serão utilizados no SDA do satélite ITASAT em desenvolvimento no ITA sob a égide da Agência Espacial Brasileira.

This work focuses on tracking launch vehicles with multiple radar sites and proposes a data fusion strategy based on the Covariance Intersection (CI) method. At each site, multiple models are embedded in a Kalman filter or locally estimate position, velocity, and acceleration using a de-biased measurement transformation from spherical to cartesian coordinates. The estimation of position, velocity, and acceleration of moving object based on radar measurements is critical in applications such as air traffic control, surveillance systems, and orbital vehicles launching among many others. However, this work will focus on the conditions observed at Alcântara Launch Center, where two radars located at distinct sites provide the trajectory coverage. All simulations presented herein make use of actual data obtained from a VS30 sounding rocket launch at Alcântara Launch Center in February, 2000. Impact point prediction is also assessed, and considers uncertainties inferred form the computed covariance matrix, culminating in an ellipsoidal impact area with a given impact probability.

O presente trabalho propõe um Sistema de Controle de Atitude (SCA) autônomo em malha fechada com um Sistema de Determinação de Atitude (SDA) para satélites de baixo custo estabilizados por roda de momentum e magnetotorqueadores (MTQ) e utilizando como sensores um magnetômetro triaxial e sensores da direção do Sol. O satélite estudado é estabilizado em três eixos com uma única face voltada para o Sol. Possui uma roda de momentum para prover rigidez giroscópica e gerar torques para apontamento das antenas em torno do eixo da roda, o qual é alinhado na direção perpendicular à face voltada para o Sol. O apontamento dessa face em direção ao Sol e o amortecimento de nutação são realizados pelos magnetotorqueadores. O SCA, em malha fechada, é realimentado por estimativas da atitude em 3 eixos e da velocidade angular do satélite fornecidas pelo SDA. O SDA consiste em um filtro de Kalman estendido (FKE) que processa as medidas vetoriais da direção do Sol e do campo geomagnético para gerar as estimativas. É feita a avaliação estatística do desempenho do FKE com base em simulações de Monte Carlo. O sistema aqui desenvolvido originalmente objetivou ser embarcado no satélite universitário ITASAT de forma a prover mais potência elétrica e sem a oscilação que ocorre em uma configuração estabilizada por rotação spin. O satélite é modelado como um corpo rígido, com massa de 85 [k

A pronta detecção da ocorrência de falhas em sistemas de engenharia é de grande significância. Nas últimas quatro décadas a área de detecção de falhas tem feito grandes avanços, principalmente pela melhoria dos sistemas computacionais. Devido ao grande escopo da área de detecção de falhas e às dificuldades de soluções em tempo real, várias técnicas foram desenvolvidas ao longo dos anos. Este trabalho apresenta duas técnicas distintas de detecção de falhas, as inovações de um Filtro de Kalman e o cálculo da distância de Mahalanobis; estas são aplicadas a uma planta didática que representa o comportamento de um helicóptero com três graus de liberdade. Foram simuladas falhas abruptas e incipientes nos dois motores do helicóptero, além de perturbações abruptas e incipientes. As técnicas são implementadas de forma separada e num esquema híbrido; apresenta-se o desempenho destas tanto sozinhas quanto usadas em conjunto no esquema híbrido proposto. A técnica das inovações do Filtro de Kalman mostrou-se melhor em relação à rejeição aos distúrbios e o esquema híbrido proposto apresenta um desempenho superior na detecção das falhas, mas não tão bom na rejeição aos distúrbios. Como continuidade do trabalho é proposta a implementação de uma terceira técnica no esquema híbrido.

Atualmente o campo de trabalho de servodispositivos de velocidade variável foi aberto a máquinas AC devido fundamentalmente aos avanços da tecnologia de dispositivos de conversão de freqüência estáticos. Dada à robustez, confiabilidade e custo do motor de indução é indubitável a perspectiva de trabalho e aplicação deste dispositivo na indústria, entretanto sua complexa dinâmica ainda é motivo de relevantes estudos teóricos. Inicialmente o presente trabalho apresenta uma detalhada descrição da dinâmica do motor de indução, mediante sua completa modelagem matemática, e assim são obtidos os modelos atualmente utilizados na literatura especializada, mais precisamente são determinados os modelos em coordenadas de estator e fluxo do rotor. Na seqüência, a teoria do controle de campo orientado é estudada. A importância da escolha correta da estratégia de controle e as principais vantagens de servodispositivos deste tipo também são analisadas. Na prática, a estimação do vetor de fluxo do rotor a partir de suas variáveis terminais (velocidade e variáveis elétricas do estator) constitui um passo importante em uma implementação viável do controle de campo orientado. Nesse sentido a avaliação do desempenho dos principais estimadores de fluxo é efetuada neste trabalho, assumindo-se condições realistas de operação, exibindo variações paramétricas, ruído de medida e operação em baixas velocidades. A medida de desempenho é baseada nas seguintes características: comportamento transitório, acurabilidadde estática, robustez a ruído, habilidade para tratar variações paramétricas e simplicidade de projeto. As estimativas de fuxo são empregadas em uma malha de controle vetorial tipo direto, que constitui sua principal aplicação. No método de controle de campo orientado, sensores de posição ou velocidade devem ser empregados. Entretanto, estes transdutores rotacionais às vezes não podem ser montados devido ao tipo de aplicação, por exemplo, ambientes de trabalho inadequados e altas velocidades de operação. No presente trabalho são também propostos dois sistemas de estimação de fluxo baseados na identificação simultânea da velocidade do motor e da resistência do rotor. Considerações sobre persistência de sinal e diferentes condições de operação são realizadas na avaliação do desempenho destes sistemas.

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.

Estimar atitude de forma acurada, usualmente emprega medidas de vertical local e norte magnético obtidas de, respectivamente, acelerômetros e magnetômetro, um modelo cinemático da rotação com parâmetros obtidos de girômetros, e um filtro capaz de fundir estas informações. Acelerômetros, entretanto, medem não só a força específica referente à reação à gravidade, mas também componentes de força específica referentes a manobras. Isso afeta negativamente a estimação de atitude durante manobras intensas. Adicionalmente, o emprego de redundância de sensores e processadores permite obter estimativas mais acuradas, tolerância a falhas, escalabilidade e modularidade mediante o uso de algoritmos adequados. Este trabalho revisa abordagens distintas de estimadores de atitude baseados no filtro de Kalman estendido parametrizado por quatérnion. Então, estudam-se duas abordagens distintas para o problema das medidas de acelerômetro sob manobras. A primeira detecta e descarta as medidas corrompidas por manobras e a segunda computa e compensa componentes de força específica das medidas do acelerômetro. Propõe-se computar analiticamente a covariância do ruído da medida resultante da segunda abordagem, o que permite uma sintonia correta do filtro de Kalman. Também se propõe uma combinação das abordagens, gerando resultados iguais ou melhores. Testam-se, então, neste problema de estimação de atitude, diversos algoritmos de fusão de dados segundo as arquiteturas centralizada, hierárquica e distribuída. Os algoritmos de fusão se mostram promissores quando os estimadores locais estimam apenas atitude. Entretanto, quando os estimadores estimam atitude e deriva de girômetro, a estimativa de deriva resulta degradada.