Recentemente, um crescente número de institutos de pesquisa pelo mundo tem focado seus estudos em veículos aéreos não tripulados (VANT ou, em inglês, UAV - Unmanned Aerial Vehicle), que se revelam muito úteis tanto em aplicações militares quanto civis, pois suas principais vantagens são: a alta confiabilidade, baixo risco à vida, reduzido custo de implantação e manutenção. A pesquisa apresentada neste trabalho integra-se ao projeto BR-UAV em desenvolvimento na empresa Xmobots Sistemas Robóticos LTDA e no Laboratório de Veículos Não Tripulados (LVNT) da Escola Politécnica da USP. O projeto BR-UAV visa a contribuir para a inserção desta tecnologia no país e, para tanto, desenvolve atualmente a plataforma, aviônica e sistema de controle autônomo voltados ao objetivo de monitoramento no espectro visível e infravermelho. O principal requisito do projeto BR-UAV é o desenvolvimento de um sistema aéreo não tripulado capaz de voar dentro do espaço aéreo controlado. Esta pesquisa foca no desenvolvimento do software embarcado, assim este software deve ser desenvolvido de acordo com uma metodologia direcionada a homologação. Por isso, este trabalho propõe uma metodologia que foi baseada em cinco elementos: processo de desenvolvimento, normas, ferramentas de sistema operacional, ferramentas de aplicação e ferramentas matemáticas. Após o estabelecimento dos objetivos, de uma análise do estado da arte em sistemas aviônicos, e da metodologia de certificação, o processo de desenvolvimento foi inicializado. Na fase de engenharia de sistemas, os requisitos de sistema foram capturados. Então a arquitetura de sistema (hardware e software) foi modelada e analisada. A partir desta modelagem de sistema, os requisitos funcionais e temporais de software puderam ser capturados na etapa de análise da fase de engenharia de software. Na etapa de Implementação, o interior dos agentes foi codificado.Além disso, foi implementado o filtro de Kalman estendido para integrar informações de GPS, unidade de medição inercial e bússola. Na etapa de Testes, foram realizados testes de integração funcional e de desempenho computacional. Os resultados demonstraram que o sistema atendeu a todos os requisitos consumindo 38.3% de processamento. Finalmente, os próximos passos desta pesquisa são discutidos. / Recently, an increasing number of research institutes around the world has been focusing their efforts in the study of unmanned aerial vehicles (UAV), which have proved to be very useful both in military and civil applications because of their major advantages: high reliability, reduced risk to life, reduced maintenance and implantation costs. The research presented in this work is part of the BR-UAV project, which is in development at XMobots Sistemas Robóticos LTDA and at the Laboratório de Veículos Não Tripulados of USP (Brazil). This project aims to contribute for the insertion of this technology in Brazil. Particularly, at the present stage, the project includes the development of the platform, avionics and autonomous control system for environment monitoring via visible and infrared spectrums. The main requirement of BR-UAV Project is the development of an unmanned aerial system that could flight in controlled airspace. This research is focused on the development of embedded software, and therefore this software should be developed according to a certification methodology. For this purpose, this work proposes a methodology that was based into five guidelines: development process, norms, operating system tools, application tools and mathematical tools. The development process was started after the statement of objectives and the analysis of the state of art on UAV avionics. In the systems engineering phase, system requirements were captured and then the system architecture (hardware and software) was modeled and analyzed. From the system modeling, the functional and temporal software requirements could be captured in the analysis stage of the software engineering phase. In the Implementation stage, the agents were coded as well as the Extended Kalman Filter for integrating information from GPS, inertial measurement unit and Compass sensors. In the Tests stage, integration tests were performed.The results showed that the system could fulfill requirements using 38.3% of processing consumption. Finally, the next steps of this research are discussed.

Este trabalho apresenta o estudo e a implementação de um sistema de navegação em tempo-real utilizado para estimar a posição, a velocidade e a atitude de um veículo submarino autônomo. O algoritmo investigado é o do Filtro de Kalman Estendido. Este filtro é freqüentemente usado para realizar a fusão de dados obtidos de diferentes sensores, em uma estimativa estatisticamente ótima, quando se respeita algumas condições. Neste trabalho, fez se a fusão entre os seguintes sensores: unidade de navegação inercial do tipo strapdown, sensor acústico de posicionamento, profundímetro, sensor de velocidade de efeito Doppler e uma bússola. Para a aplicação embarcada do Filtro de Kalman, faz-se necessário o seu desenvolvimento em tempo real. Conseqüentemente, este trabalho apresenta o estudo das principais características de um sistema de tempo real. Para desenvolver o código em C utilizou-se de algumas funções do Matlab com a finalidade de se tentar minimizar os erros de implementação do filtro. Além disto, para facilitar a implementação e respeitar os critérios de sistemas de tempo real utilizou-se de um sistema operacional, C/OS-II que possibilita aplicar sistemas com multiprocessos e utilizar semáforos para o gerenciamento do EKF, além disto, foram utilizadas normas de programação, MISRAC, para padronizar o código e aumentar a sua confiabilidade. São apresentadas também a modelagem cinemática, a metodologia e as ferramentas computacionais utilizadas para o filtro. Com base nas simulações e nos ensaios de campo executados on-line, observou-se que os filtros projetados para se estimar a atitude e a posição do veículo obtiveram bons desempenhos, além disto, foi possível verificar a convergência dos EKFs. Para estas simulações e ensaios, foram também estudados casos de situações adversas como, por exemplo, uma falha no sensor de referência de posição, sendo que para esta situação, o EKF de posição e velocidade obteve resultados satisfatórios. / This paper presents the study and implementation of a real-time navigation system used to estimate the position, velocity and attitude of an autonomous underwater vehicle. The Extended Kalman Filter, EKF, was adopted. This filter is often used to perform the data fusion from different sensors, in generating a statistically optimal estimate when some required conditions are fulfilled. The algorithm implements the fusion of the following sensors: an inertial navigation unit sensor (strapdown type), an acoustic positioning, a depth gauge, a Doppler velocity log sensor and a magnetic compass. This work presents the kinematic modelling, the methodology and computational tools used for developing the EKF algorithm. In order to integrate the EKF into an embedded system, it is necessary to develop it in real time. It was adopted the C / OS-II operational system, which allows to implement multithreaded systems and use traffic lights to manage the EKF. Furthermore, programming standards, such as MISRA C, was chosen to standardize the code and increase its reliability. The C code implementation took advantage of some Matlab functions to minimize implementation errors. Based on simulations and field tests carried out online, it was concluded that the filters designed to estimate the attitude and position of the vehicle provided good performances, in addition, it was possible to verify the EKFs convergence. The filters were tested in same adverse situations, e.g., a fault in the position reference sensor, providing satisfactory results as well.

Este trabalho apresenta o estudo e a implementação de um sistema de navegação em tempo-real utilizado para estimar a posição, a velocidade e a atitude de um veículo submarino autônomo. O algoritmo investigado é o do Filtro de Kalman Estendido. Este filtro é freqüentemente usado para realizar a fusão de dados obtidos de diferentes sensores, em uma estimativa estatisticamente ótima, quando se respeita algumas condições. Neste trabalho, fez se a fusão entre os seguintes sensores: unidade de navegação inercial do tipo strapdown, sensor acústico de posicionamento, profundímetro, sensor de velocidade de efeito Doppler e uma bússola. Para a aplicação embarcada do Filtro de Kalman, faz-se necessário o seu desenvolvimento em tempo real. Conseqüentemente, este trabalho apresenta o estudo das principais características de um sistema de tempo real. Para desenvolver o código em C utilizou-se de algumas funções do Matlab com a finalidade de se tentar minimizar os erros de implementação do filtro. Além disto, para facilitar a implementação e respeitar os critérios de sistemas de tempo real utilizou-se de um sistema operacional, C/OS-II que possibilita aplicar sistemas com multiprocessos e utilizar semáforos para o gerenciamento do EKF, além disto, foram utilizadas normas de programação, MISRAC, para padronizar o código e aumentar a sua confiabilidade. São apresentadas também a modelagem cinemática, a metodologia e as ferramentas computacionais utilizadas para o filtro. Com base nas simulações e nos ensaios de campo executados on-line, observou-se que os filtros projetados para se estimar a atitude e a posição do veículo obtiveram bons desempenhos, além disto, foi possível verificar a convergência dos EKFs. Para estas simulações e ensaios, foram também estudados casos de situações adversas como, por exemplo, uma falha no sensor de referência de posição, sendo que para esta situação, o EKF de posição e velocidade obteve resultados satisfatórios. / This paper presents the study and implementation of a real-time navigation system used to estimate the position, velocity and attitude of an autonomous underwater vehicle. The Extended Kalman Filter, EKF, was adopted. This filter is often used to perform the data fusion from different sensors, in generating a statistically optimal estimate when some required conditions are fulfilled. The algorithm implements the fusion of the following sensors: an inertial navigation unit sensor (strapdown type), an acoustic positioning, a depth gauge, a Doppler velocity log sensor and a magnetic compass. This work presents the kinematic modelling, the methodology and computational tools used for developing the EKF algorithm. In order to integrate the EKF into an embedded system, it is necessary to develop it in real time. It was adopted the C / OS-II operational system, which allows to implement multithreaded systems and use traffic lights to manage the EKF. Furthermore, programming standards, such as MISRA C, was chosen to standardize the code and increase its reliability. The C code implementation took advantage of some Matlab functions to minimize implementation errors. Based on simulations and field tests carried out online, it was concluded that the filters designed to estimate the attitude and position of the vehicle provided good performances, in addition, it was possible to verify the EKFs convergence. The filters were tested in same adverse situations, e.g., a fault in the position reference sensor, providing satisfactory results as well.

Advanced computational tools are applied to simulate a nuclear power plant (NPP) control rod assembly ejection (CRE) accident. The impact of these reactivity-initiated accidents (RIAs) on core reactivity behavior, 3D power distribution and stochastic reactivity estimation are evaluated. The three tools used are: the thermal-hydraulic (TH) RELAP5 (R5) code, the neutronic (NK) PARCS (P3D) code, and the coupled version P3D/R5, with specially developed linkage using the environment code MATLAB. This study considers three different-size cores: NPP1 (2772 MWt); NPP2 (530 MWt); and NPP3 (1061 MWt). The three cores have the same general design and control rod assembly (CRA) positions, and the ejected CRA has similar worth and at the same rod ejection pace. The CRE is assessed under both hot zero power (HZP) and hot full power (HFP) conditions. The analyses indicate that RIA modeling and simulation should be carried out through a systematic coding and configuration approaches, otherwise the results will not capture the true transient behavior of the core under analysis. The simulation of one code depends on the appropriate configuration of parameters generated by the other code and on the correct determination of the TH/NK mapping weight factors for the various mesh regions in each of the models. From the design point of view, the standalone codes predict milder magnitude of power and reactivity increase compared to the coupled P3D/R5 simulation. The magnitudes of reduced peak power and reactivity become larger as the core size shrinks. The HFP simulation shows that the three NPPs have the same transient peak value, but the post-transient steady power is lower for a smaller core. The HZP analysis indicates that the transient peak is lower for the smaller core, but the post-transient power occurs at the same level. The three-dimensional (3D) power distributions are different among the HFP and HZP cases, but do not depend on the size of the core. The results indicate: i) HFP: core power increases in the area surrounding the ejected rod/bank assembly, and this increase becomes lower as the NPPs shrinks however, the power is well-distributed after the transient; and ii) HZP: the area surrounding the CRA stays hotter, but the 3D peak assembly factor becomes lower, during and after the transients, as the NPPs shrinks. These features confirm that the smaller cores yield a safer response to a given inserted reactivity compared to larger cores. A stochastic extended Kalman filter (EKF) algorithm is implemented to estimate the reactivity based on the reactor power profile, after the addition of random noise. The inverse point kinetics (IPK) deterministic method is also implemented and the results of the application of EKF and IPK are compared to the P3D/R5 simulation. The following sophisticated strategies made the EKF algorithm robust and accurate: the system is modeled by a set of continuous time nonlinear stochastic differential equations; the code uses a time step directly based on the power measured and applies that to the model for online discretization and linearization; filter tuning goes automatically up from the first time step; and the state noise covariance matrix is updated online at each time step. It was found that the IPK reactivity has higher noise content compared to the EKF reactivity for all cases. Thus, the EKF presents superior and more accurate results. Furthermore, under a small reactivity insertion, the IPK reactivity varies widely from positive to negative values: this variation is not observed within the EKF. A sensitivity analysis for three distinct standard deviation (SD) noise measurements suggests that EKF is superior to IPK method, independent of the noise load magnitude. As the noise content increases, the error between the IPK and P3D/R5 reactivity also increases. A sensitivity analysis for five distinct carry-over effects of different random noise loads indicates that the random addition of different noise loads to the reactor power does not change the overall performance of both algorithms. / Este trabalho aplica métodos computacionais avançados para simular a ejeção de barras de controle (CRE) em uma planta térmica nuclear (NPP). São avaliados o impacto da ocorrência de acidentes iniciados por reatividade (RIAs) na reatividade total, na distribuição da potência em três dimensões (3D) e na determinação da reatividade. As ferramentas utilizadas são: o código termo-hidráulico (TH) RELAP5 (R5), o código neutrônico (NK) PARCS (P3D), a versão acoplada P3D/R5, e o ambiente computacional MATLAB. Este estudo considera três reatores nucleares de diferentes tamanhos: NPP1 (2772 MWT); NPP2 (530 MWt); e NPP3 (1061 MWt). Os três núcleos possuem projeto similar e idêntica posição dos grupos das barras de controle (CRA), além do mesmo valor de reatividade diferencial das CRA ejetadas e idêntica velocidade de ejeção. A ocorrência da CRE é avaliada sob condições de hot zero power (HZP) e de hot full power (HFP). As análises indicam que a modelagem e a simulação de RIAs devem ser realizadas sistematicamente, caso contrário os resultados não irão refletir o comportamento em regime transitório do núcleo. A simulação de um modelo em um código depende da apropriada configuração de parâmetros gerados pelo outro código e da determinação adequada do mapeamento TH/NK para as várias malhas dos modelos. Do ponto de vista de projeto, a utilização de códigos independentes resulta em cálculos de potência e reatividade conservadores em comparação com os resultados utilizando-se P3D/R5. Os picos de potência e de reatividade são menores à medida que o núcleo encolhe. A simulação em condições de HFP resulta em valores de pico de potência similares durante transitório para as três NPPs, mas a potência de pós-transitórios é menor para o menor núcleo. A análise em condições de HZP também indica que o valor máximo durante o transitório é menor para o menor núcleo, mas o pós-transitórios ocorre aos mesmos níveis de potência das demais NPPS. A distribuição de potência em 3D também apresenta resultados distintos para condições de HFP e HZP, mas tais resultados são independentes do tamanho do núcleo: i) HFP: há um aumento da potência do núcleo em torno da CRE, mas tal comportamento diminui para núcleos menores - no entanto, a potência é bem distribuída após o transitório; e ii) HZP: há aumento de potência na área do CRE, mas o pico de potência em 3D é menor durante e depois dos transitórios para núcleos menores. Tais características indicam que os núcleos menores respondem de forma mais segura quando da inserção de reatividade em comparação a reatores de maiores dimensões. O método estocástico de filtragem de Kalman estendido (EKF) foi codificado para estimar a reatividade com base no perfil de potência da NPP, após a adição de ruído aleatório. O método determinístico da cinética pontual inversa (IPK) também foi implementado e os resultados da aplicação dos algoritmos do EKF e IPK foram comparados com os resultados da simulação do P3D/R5. As seguintes estratégias, implementadas neste trabalho, possibilitaram a aplicação robusta e precisa do EKF: o sistema foi modelado por um conjunto de equações diferenciais não-lineares estocásticas de tempo contínuo; o algoritmo obtém o passo de tempo diretamente da potência medida e aplica-o ao modelo para a discretização e linearização online; o ajuste do filtro ocorre automaticamente a partir do primeiro passo de tempo; e a matriz de covariância do ruído no estado é atualizada online. Verificou-se que a reatividade calculada pelo método IPK possui maior nível de ruído quando comparada ao EKF para todos os casos estudados. Portanto, o EKF apresenta resultados superiores e mais precisos. Além disso, sob uma pequena inserção de reatividade, a reatividade calculada pelo método IPK varia consideravelmente de valores positivos para negativos: esta variação não é observada com o EKF. Uma análise de sensibilidade para três desvios padrão (SD) sugere que o algoritmo EKF é superior ao método IPK, independente da magnitude do ruído. Com o aumento da magnitude do ruído, o erro entre as reatividades calculadas pelo IPK e pelo P3D/R5 aumenta. A análise de sensibilidade para cinco ruídos aleatórios indica que a adição de ruído na potência do reator não altera o desempenho global de ambos os algoritmos.

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Advanced computational tools are applied to simulate a nuclear power plant (NPP) control rod assembly ejection (CRE) accident. The impact of these reactivity-initiated accidents (RIAs) on core reactivity behavior, 3D power distribution and stochastic reactivity estimation are evaluated. The three tools used are: the thermal-hydraulic (TH) RELAP5 (R5) code, the neutronic (NK) PARCS (P3D) code, and the coupled version P3D/R5, with specially developed linkage using the environment code MATLAB. This study considers three different-size cores: NPP1 (2772 MWt); NPP2 (530 MWt); and NPP3 (1061 MWt). The three cores have the same general design and control rod assembly (CRA) positions, and the ejected CRA has similar worth and at the same rod ejection pace. The CRE is assessed under both hot zero power (HZP) and hot full power (HFP) conditions. The analyses indicate that RIA modeling and simulation should be carried out through a systematic coding and configuration approaches, otherwise the results will not capture the true transient behavior of the core under analysis. The simulation of one code depends on the appropriate configuration of parameters generated by the other code and on the correct determination of the TH/NK mapping weight factors for the various mesh regions in each of the models. From the design point of view, the standalone codes predict milder magnitude of power and reactivity increase compared to the coupled P3D/R5 simulation. The magnitudes of reduced peak power and reactivity become larger as the core size shrinks. The HFP simulation shows that the three NPPs have the same transient peak value, but the post-transient steady power is lower for a smaller core. The HZP analysis indicates that the transient peak is lower for the smaller core, but the post-transient power occurs at the same level. The three-dimensional (3D) power distributions are different among the HFP and HZP cases, but do not depend on the size of the core. The results indicate: i) HFP: core power increases in the area surrounding the ejected rod/bank assembly, and this increase becomes lower as the NPPs shrinks however, the power is well-distributed after the transient; and ii) HZP: the area surrounding the CRA stays hotter, but the 3D peak assembly factor becomes lower, during and after the transients, as the NPPs shrinks. These features confirm that the smaller cores yield a safer response to a given inserted reactivity compared to larger cores. A stochastic extended Kalman filter (EKF) algorithm is implemented to estimate the reactivity based on the reactor power profile, after the addition of random noise. The inverse point kinetics (IPK) deterministic method is also implemented and the results of the application of EKF and IPK are compared to the P3D/R5 simulation. The following sophisticated strategies made the EKF algorithm robust and accurate: the system is modeled by a set of continuous time nonlinear stochastic differential equations; the code uses a time step directly based on the power measured and applies that to the model for online discretization and linearization; filter tuning goes automatically up from the first time step; and the state noise covariance matrix is updated online at each time step. It was found that the IPK reactivity has higher noise content compared to the EKF reactivity for all cases. Thus, the EKF presents superior and more accurate results. Furthermore, under a small reactivity insertion, the IPK reactivity varies widely from positive to negative values: this variation is not observed within the EKF. A sensitivity analysis for three distinct standard deviation (SD) noise measurements suggests that EKF is superior to IPK method, independent of the noise load magnitude. As the noise content increases, the error between the IPK and P3D/R5 reactivity also increases. A sensitivity analysis for five distinct carry-over effects of different random noise loads indicates that the random addition of different noise loads to the reactor power does not change the overall performance of both algorithms. / Este trabalho aplica métodos computacionais avançados para simular a ejeção de barras de controle (CRE) em uma planta térmica nuclear (NPP). São avaliados o impacto da ocorrência de acidentes iniciados por reatividade (RIAs) na reatividade total, na distribuição da potência em três dimensões (3D) e na determinação da reatividade. As ferramentas utilizadas são: o código termo-hidráulico (TH) RELAP5 (R5), o código neutrônico (NK) PARCS (P3D), a versão acoplada P3D/R5, e o ambiente computacional MATLAB. Este estudo considera três reatores nucleares de diferentes tamanhos: NPP1 (2772 MWT); NPP2 (530 MWt); e NPP3 (1061 MWt). Os três núcleos possuem projeto similar e idêntica posição dos grupos das barras de controle (CRA), além do mesmo valor de reatividade diferencial das CRA ejetadas e idêntica velocidade de ejeção. A ocorrência da CRE é avaliada sob condições de hot zero power (HZP) e de hot full power (HFP). As análises indicam que a modelagem e a simulação de RIAs devem ser realizadas sistematicamente, caso contrário os resultados não irão refletir o comportamento em regime transitório do núcleo. A simulação de um modelo em um código depende da apropriada configuração de parâmetros gerados pelo outro código e da determinação adequada do mapeamento TH/NK para as várias malhas dos modelos. Do ponto de vista de projeto, a utilização de códigos independentes resulta em cálculos de potência e reatividade conservadores em comparação com os resultados utilizando-se P3D/R5. Os picos de potência e de reatividade são menores à medida que o núcleo encolhe. A simulação em condições de HFP resulta em valores de pico de potência similares durante transitório para as três NPPs, mas a potência de pós-transitórios é menor para o menor núcleo. A análise em condições de HZP também indica que o valor máximo durante o transitório é menor para o menor núcleo, mas o pós-transitórios ocorre aos mesmos níveis de potência das demais NPPS. A distribuição de potência em 3D também apresenta resultados distintos para condições de HFP e HZP, mas tais resultados são independentes do tamanho do núcleo: i) HFP: há um aumento da potência do núcleo em torno da CRE, mas tal comportamento diminui para núcleos menores - no entanto, a potência é bem distribuída após o transitório; e ii) HZP: há aumento de potência na área do CRE, mas o pico de potência em 3D é menor durante e depois dos transitórios para núcleos menores. Tais características indicam que os núcleos menores respondem de forma mais segura quando da inserção de reatividade em comparação a reatores de maiores dimensões. O método estocástico de filtragem de Kalman estendido (EKF) foi codificado para estimar a reatividade com base no perfil de potência da NPP, após a adição de ruído aleatório. O método determinístico da cinética pontual inversa (IPK) também foi implementado e os resultados da aplicação dos algoritmos do EKF e IPK foram comparados com os resultados da simulação do P3D/R5. As seguintes estratégias, implementadas neste trabalho, possibilitaram a aplicação robusta e precisa do EKF: o sistema foi modelado por um conjunto de equações diferenciais não-lineares estocásticas de tempo contínuo; o algoritmo obtém o passo de tempo diretamente da potência medida e aplica-o ao modelo para a discretização e linearização online; o ajuste do filtro ocorre automaticamente a partir do primeiro passo de tempo; e a matriz de covariância do ruído no estado é atualizada online. Verificou-se que a reatividade calculada pelo método IPK possui maior nível de ruído quando comparada ao EKF para todos os casos estudados. Portanto, o EKF apresenta resultados superiores e mais precisos. Além disso, sob uma pequena inserção de reatividade, a reatividade calculada pelo método IPK varia consideravelmente de valores positivos para negativos: esta variação não é observada com o EKF. Uma análise de sensibilidade para três desvios padrão (SD) sugere que o algoritmo EKF é superior ao método IPK, independente da magnitude do ruído. Com o aumento da magnitude do ruído, o erro entre as reatividades calculadas pelo IPK e pelo P3D/R5 aumenta. A análise de sensibilidade para cinco ruídos aleatórios indica que a adição de ruído na potência do reator não altera o desempenho global de ambos os algoritmos.