A análise das principais leis de controle, a aplicação de técnicas de controle ótimo, as comparações e as conclusões baseadas nos resultados obtidos por sentenças algébricas e por simulações numéricas do processo de interceptação de alvos aéreos são o objeto principal de estudo deste trabalho.As distâncias consideradas no problema de interceptação sobre o globo terrestre são pequenas de modo que o problema possa ser analisado sob um plano. Nas análises, o alvo não exerce movimentos dependentes dos movimentos do interceptador.As leis básicas de interceptação (rumo constante, navegação proporcional e perseguição) são analisadas. Constatou-se que, quando a constante da lei de navegação proporcional tende a um valor grande, tal lei tende à lei de rumo constante, ao passo que quando tal constante tende ao valor unitário a lei de navegação proporcional tende à lei de perseguição.Rumo constante é a lei ótima de controle para alvos de velocidade constante e se aplica ao caso de interceptadores manualmente controlados, pois fornece indicação constante de rumo para o piloto. Leis obtidas de fusão das leis básicas resultam em leis mais eficientes nos casos de manobrabilidade do alvo.As técnicas de controle ótimo de problema geral em tempo contínuo, do rastreador linear quadrático e do método do gradiente de minimização numérica são métodos que têm como objetivo obter leis de controle tais que otimizem o desempenho do sistema com respeito a uma função de custo previamente especificada. Apesar de exigirem processamento pesado, são eficientes. O método do gradiente, no entanto, pode apresentar problemas de convergência, não sendo recomendado, portanto, seu uso em ambientes embarcados, que requerem confiabilidade.

Neste trabalho são discutidos os problemas de navegação e guiagem de robôs móveis autônomos. Os métodos de navegação mais usados requerem, basicamente, dois tipos de sensores que são utilizados conjuntamente: sensores absolutos e relativos. A diferença básica entre eles reside no fato de que os sensores relativos têm erros acumulativos, o que não ocorre com sensores absolutos. O sistema de navegação, que é investigado primeiro, é composto por dois subsistemas independentes integrados via um filtro de Kalman: o primeiro é uma central solidária de baixo custo com três girômetros e um acelerômetro triaxial, e o segundo é um receptor de GPS corrigido diferencialmente. Modelos de erro dos sensores inerciais de estado sólido são descritos e incluídos em um outro filtro de Kalman para estimar a posição e a orientação do veículo. Na seqüência, um segundo sistema de navegação, mais simples, é proposto e implementado utilizando o dead-reckoning, baseado na leitura dos pulsos de encoders alocados nas rodas do veículo (odômetro), e uma bússola digital. Estes sensores estão montados no protótipo de robô móvel disponível para testes no Departamento de Controle e Conversão de Energia do ITA. Com base neste segundo sistema de navegação, um controlador de guiagem tipo fuzzy é proposto e implementado, para guiar o veículo segundo uma trajetória composta por pontos com posição e orientação desejadas para o veículo. Este controlador é de sintonização simples e prescinde do conhecimento do modelo dinâmico do veículo. O sistema completo é implementado em tempo real e o bom desempenho é exibido em situações de interesse.

Em missões aerotáticas é necessário que um veículo aéreo aborte a missão de outro veículo opressor, o qual é denominado de alvo. As leis de navegação aplicadas a este veículo determina, uma trajetória adequada para a colisão, enquanto que as leis de controle o estabilizam e tendem a minimizar o erro entre a sua trajetória e a calculada. Este erro pode ser desprezível a grandes distâncias do alvo, mas se torna altamente significativo nas suas proximidades, e que, em muitos casos impossibilita a navegação e o controle. Portanto, como é dificil a obtenção da colisão com o alvo, precisa-se de um sistema que passe a atuar quando as leis de navegação e de controle não são mais efetivas. Tal sistema é composto de um sensor de proximidade e de uma cabeça de guerra. Este trabalho consiste em desenvolver um modelo matemático de um sensor de proximidade, da cinemática dos fragmentos de uma cabeça de guerra e determinar uma lei de tempo ótimo de atraso de iniciação de uma cabeça de guerra. O problema é analisado para o caso tridimensional para vários tipos de encontros, considerando o alvo como um corpo tridimensional.

No presente trabalho uma nova técnica de programação não-linear, um método da projeção estocástica do gradiente, é aplicada para guiagem e controle não-linear em três dimensões de veículos lançadores de satélites, utilizando um modelo massa-ponto para o veículo. A validade do procedimento numérico é testada pela resolução de um problema de transferência orbital com baixo empuxo. Soluções sub-ótimas são obtidas para a trajetória ascendente do Veículo Lançador de Satélites pela prametrização da história de controle. Os vínculos são precisamente satisfeitos e a capacidade de satelização obtida pelo procedimento é comparável à solução ótima, obtida por procedimentos indiretos. Um procedimento de guiagem e controle em malha fechada é proposto, visando minimizar os efeitos das incertezas e perturbações típicas nas quais está sujeito o veículo durante o vôo. É testada a operação de mudança de objetivo durante o vôo e a utilização de tempo de queima livre para o último estágio. É mostrada a viabilidade da operação em tempo real pela implementação da técnica de processamento paralelo.

Este trabalho se propõe a apresentar um estudo sobre duas abordagens para a compensação das dispersões propulsivas de um lançador de satélites através do sistema de controle de atitude, mais especificamente para o Veículo Lançador de Satélites Brasileiro, VLS. Primeiramente, é proposto que se realize uma correção de atitude pela realimentação da diferença da velocidade aparente (não-gravitacional) na atitude de referência, gerando assim um ângulo de atitude em função da velocidade. A outra proposta de correção, diz respeito à criação de uma tabela da atitude pré-programada baseada na atitude de referência em função da velocidade aparente. Para a implementação destas técnicas, utilizou-se um software para simulações que cria vários cenários de voo para o VLS, o ADAGA. Este software está "habilitado" ao Estudo de Monte Carlo (EMC) para criar efeitos dispersivos observados durante um voo real, como dispersões no arrasto e na propulsão. Estas estratégias de controle objetivam tornar o foguete menos sensível às dispersões de empuxo e às influências da fase atmosférica, diminuindo as dispersões no decorrer da trajetória e nas dispersões da quantidade de acertos em órbita.

A operação de veículos aéreos tripulados e não tripulados, sobre áreas povoadas e dentro de espaços aéreos não segregados, impõe a necessidade de voo coordenado entre os veículos e com o controle de tráfego aéreo. No caso de uma eventual perda de comunicação com o controle de tráfego no solo, ou a falta de contato visual com outra aeronave, o operador deve prover autonomamente separação segura e evitar a colisão. Embora este procedimento seja normalmente usado por pilotos de aeronaves tripuladas, os veículos aéreos não tripulados atualmente não são capazes de ver ou detectar e evitar outro conflito com outras aeronaves. Assim, este trabalho apresenta um novo método para proporcionar o guiamento tridimensional, de modo a realizar, de forma autônoma, a prevenção de colisão e também para restaurar a separação segura e adequada, sem algoritmos recursivos de otimização em tempo real. O método proposto é analisado através de vários possíveis cenários de encontro, mostrando um desempenho adequado com pouca carga computacional.

The interest for multirotor unmanned aerial vehicles (UAVs) is currently growing due to their low cost, high maneuverability, simplified mechanics, capability to perform vertical take-off and landing as well as hovering flight. These characteristics make them a promising technology suitable for applications such as surveillance of indoor and urban environments and object transportation. The present work faces the problem of safely controlling the position trajectory of multirotor UAVs by taking into consideration a conic constraint on the total thrust vector and a linear convex constraint on the position vector. The problem is solved using a linear state-space model predictive control (MPC) strategy, whose optimization is made handy by replacing the original conic constraint set on the thrust vector by an inscribed pyramidal space, which renders a linear set of inequalities. The control vector computed by the MPC is converted into a thrust magnitude command and an attitude command. The proposed method is evaluated on the basis of Monte Carlo simulations taking into account a random disturbance force. The simulations show the effectiveness of the method in tracking the commanded trajectory while respecting the imposed control and position constraints. They also predict the effect of both the commanded speed and the maximum inclination constraint on the system performance.

Este trabalho propõe e implementa uma solução para o problema de mapeamento 2D de ambientes internos usando um robô móvel (projetado e construído especificamente para essa pesquisa) equipado com o sensor Kinect da Microsoft. Esse sensor é classificado como uma câmera RGB-D ou câmera de profundidade, pois gera uma nuvem densa de pontos com informação de posição 3D associada a cada ponto. Para tal, um conjunto de pontos de luz infravermelha é projetado no ambiente usando um padrão pseudoaleatório pré-determinado e uma câmera infravermelha interna no Kinect detecta e calcula a localização dos pontos de luz que estão no seu campo de visão. Inicialmente a nuvem de pontos gerada pelo Kinect é processada pelo algoritmo RANSAC (RANdom SAmple Consensus) para extração das características (localização) dos objetos do ambiente no sistema de coordenadas com origem no robô móvel (mapa local). As imagens de duas câmeras RGB do tipo webcam sem fio no teto do laboratório são usadas para determinar a pose do robô (localização e orientação) no mapa global. Com essa informação, as coordenadas dos objetos detectados são transformadas do mapa local para o mapa global. O robô deve então ser reposicionado no ambiente para que uma nova nuvem de pontos seja gerada e capturada pelo Kinect embarcado. Neste trabalho, uma lente do tipo zoom foi usada para reduzir o alcance mínimo do Kinect de 80 cm (valor padrão) para aproximadamente 30 cm. Visando reduzir os erros de localização, são propostos e implementados modelos de calibração para a câmera IR do Kinect e para o algoritmo de localização do robô a partir das imagens das câmeras do teto. Os resultados de testes experimentais no laboratório em um ambiente real com tamanho 1,60 m x 2,70 m comprovam que a solução proposta é satisfatória.

Este trabalho apresenta os modelos físicos e aerodinâmicos para uma bomba guiada. Adicionalmente, são apresentados os modelos atmosféricos, de vento e de atuadores. O estudo é realizado com as equações do movimento com três graus de liberdade. Sob considerações práticas e restrições de desempenho, pode-se determinar as regiões de lançamento aceitável Uma otimização não-linear das leis de guiamento é proposta para assegurar que estas regiões sejam tão grandes quanto possíveis. Diferentes leis de guiamento são analisadas e seus desempenhos comparados. Um autopiloto é então projetado para executar os sinais de referência fornecidos pelo sistema de guiamento. A planta não-linear é estudada e é desenvolvido um controlador com escalonamento de ganhos por alocação de pólos. O controlador é protegido por um esquema de "anti-windup", evitando a divergência dos integradores na presença de saturações. O desempenho global do sistema é avaliado por simulações de Monte Carlo aplicadas ao modelo não-linear completo com três graus de liberdade. Considera-se vento cortante, turbulência, rajadas e modelos de erros de medida com propriedades estatísticas apropriadas.

Este trabalho considera um sistema aéreo autônomo não propulsado, lançado de aeronave, controlado por canards, utilizando guiamento terminal com realimentação visual, cujo objetivo é chegar a um determinado alvo em solo com o menor desvio possível. É desenvolvido o modelo não-linear com seis graus de liberdade do artefato. O sistema de controle é projetado em uma determinada condição de voo e os ganhos obtidos são extrapolados para todo o envelope utilizando técnicas de otimização numérica, dados os requisitos de desempenho desejados. É desenvolvido um simulador de voo baseado em imagens de satélite capaz de gerar imagens de uma câmera embarcada no artefato. É implementado um método de análise das imagens geradas pelo simulador, baseado no método SIFT, capaz de registrar as imagens oblíquas da câmera com imagens ortogonais de satélite de referência. O resultado da análise das imagens permite a obtenção dos erros em azimute e elevação, realimentando o sistema de controle e permitindo o guiamento preciso do artefato até o alvo. O sistema completo é simulado na presença de vento e turbulência com a utilização de quatro configurações de sensores, consistindo de combinações de sistemas de navegação inercial, sistema de posicionamento global por satélites, e câmera de vídeo. O método de análise de imagens proposto e a acurácia das diferentes configurações de sensores são avaliados através de simulação Monte Carlo, quantificando as vantagens e desvantagens do guiamento visual.