Orientadores: Paulo Roberto Gardel Kurka, Helder Anibal Hermini / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-12T23:15:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Diogenes_LucianaClaudiaMartinsFerreira_D.pdf: 1973089 bytes, checksum: f2ce9df7707c0da30e35bae49d195299 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: O presente trabalho tem como finalidade estabelecer um conjunto de procedimentos básicos de navegação e controle de robôs autônomos, baseado em imagens. Mapas de intensidade provenientes das imagens de duas câmeras são convertidos em mapas de profundidade, que fornecem ao robô informações sobre o seu posicionamento em um ambiente composto de objetos distintos. O modelo de robô de duas rodas com acionamento diferencial é usado, permitindo que o processo de navegação se dê através da fusão sensorial das informações obtidas pelas câmeras e dos dados de odometria do seu movimento. O filtro linear de Kalman é usado nesse processo de fusão, para obter estimativas ótimas de posição do robô, baseados nas imagens observadas pelas câmeras e pela informação de odometria medida pelos encoders de rotação das rodas. Realizamse simulações computacionais da tarefa de obtenção e processamento da imagem de um ambiente bidimensional simplificado, bem como do procedimento de navegação com fusão sensorial. As simulações têm por finalidade testar a viabilidade e robustez do procedimento de navegação, na presença de incertezas nas medidas de posição através de câmeras bem como nas medidas de odometria / Abstract: The work establishes a collection of procedures for image based navigation control of an autonomous robot. Intensity maps obtained from cameras are transformed in depth maps, which provide information about the robot's localization in an environment, comprised of distinct objects. A two wheeled, differential powered robot model is used, allowing the navigation process to combine double source information from the camera and odometry sensors. The Kalman filter technique is used in this information combination in order to yield optimal estimates of position of the robot, based on the camera and odometry information. Computational simulations are used to validate the image capture and processing, as well as the sensorial fusion technique, in a simplified bi-dimensional environment. The simulations are also useful in accessing the viability and robustness of the navigation process, in the presence of measurement uncertainties associated to the camera and odometry measurements / Doutorado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Doutor em Engenharia Mecânica

Orientador: Jose C. Geromel / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-09T14:56:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Martins_RafaeldeCastroDuarte_M.pdf: 331846 bytes, checksum: 23104cfddf85c27b47361e2f3ba52327 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Neste trabalho, é proposto um novo método para o projeto de filtros robustos em norma H2, que consiste na utilização de uma combinação linear dos filtros de Kalman obtidos para os vértices do politopo de incertezas. Para esta classe de filtros, são obtidos problemas, expressos na forma de LMIs, para a determinação dos coeficientes que produzem o melhor filtro robusto. Inicialmente, uma sub-classe de sistemas politópicos é considerada e, em seguida, os resultados são generalizados para sistemas a tempo contínuo e discreto com incertezas paramétricas politópicas. São definidos limitantes inferior e superior para a norma do erro de estimação que permitem avaliar a qualidade do filtro proposto. Sua ordem é geralmente maior que a do sistema em estudo, o que contribui para melhorar o seu desempenho / Abstract: In this work, a new method to H2robust filtrer design is proposed. A convex combination of Kalman filters, calculated in each vertex of the uncertainty polytope, is used to synthesize the robust filter. For this model, the best one is calculated through a convex programming problem, expressed in terms of LMIs. Inicially a sub-class of polytopic systems is considerated and later it is widened to cope with both continuous and discrete time systems subject to polytopic parameter uncertainty. Lower and upper bounds of the estimation error norm are defined in order to evaluate the quality of the proposed filter. Its order generally is greater than the order of the plant, which contributes to reduce conservatism / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientadores: Janito Vaqueiro Ferreira, Arthur de Miranda Neto / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-26T02:40:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RodriguezRuiz_MariaFernanda_M.pdf: 8751418 bytes, checksum: adc682edc93b0bb96046bdc3bde2c72e (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Os veiculos autônomos são uma realidade, mas seu desenvolvimento requer a altos custos. No entanto, a fim de fortalecer os avanços na robótica móvel, há um grande esforço no desenvolvimento de aplicações de baixo custo orientadas aos veículos autônomos, sendo o estudo de métodos de localização uma das áreas de maior interesse, a fim de uma navegação segura. Esta dissertação de mestrado propõe um método de localização híbrida, composto por sensores proprioceptivos e exteroceptivos, e informações adicionais como mapas digitais e reconhecimento de objetos chave, para melhorar a estimação da posição de um veículo terrestre. O sistema está baseado nas informações de posicionamento obtidas por um GPS de baixo custo e também em informações obtidas pelo método de localização referenciada, baseada em um conjunto de dados geográficos disponíveis em uma base de dados que compõe o mapa digital. A técnica de fusão de dados selecionada é baseada no filtro de Kalman estendido (EKF), que combina as informações de diferentes sistemas a fim de aumentar a robustez do sistema de localização. O desempenho do método de localização proposto é verificado através de uma plataforma de localização composta por ferramentas como um servidor de mapas baseado em OpenStreetMap e uma outra de simulação composta por ferramentas como ROS e Gazebo, que inclui um veículo terrestre com sensores embarcados, um mapa digital e objetos chave. A arquitetura selecionada é de fácil adequação para a realização de testes, já que permite simular objetos e sensores bem próximos à realidade / Abstract: The autonomous vehicles are a reality, but its development is equivalent to high costs. However, in order to strengthen the advances in mobile robotics, there is a large effort in developing low cost oriented applications to autonomous vehicles, with the study of methods of finding the area of most interest in relation to the fact achieve a navigation secure. This dissertation proposes a method of hybrid location consists of proprioceptive and exteroceptive sensors, and additional information such as digital maps and recognition of key objects, to improve the estimation of a land vehicle position. The system is based on the positioning information via GPS low cost, and information obtained by the method referenced location, based on a set of available spatial data in a database comprising the digital map. The fusion technique selected data is based on the extended Kalman filter (EKF) that combines the information of different systems in order to increase the robustness of the location system. The performance of the proposed method of location is verified through a location platform consists of a server tools like maps based on OpenStreetMap and another comprising simulation tools such as ROS and Gazebo, which includes a ground vehicle with embedded sensors, a map digital and key objects. The selected architecture is easily suitability for testing, since it allows you to simulate objects and sensors very close to reality / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestra em Engenharia Mecânica

Orientadores: Luiz Koodi Hotta, Fernando Antônio da Silva Moura / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-20T15:43:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LunaHernandez_Angela_M.pdf: 2230052 bytes, checksum: 7cee5005f5f1bd9bbdd565de481db0ad (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: A dissertação apresenta o processo de estimação em pesquisas repetidas sob o enfoque de séries temporais, empregando Modelos de Espaço de Estados e o filtro dos mínimos quadrados generalizados ou filtro GLS. Este filtro permite o tratamento de modelos com erros de observação autocorrelacionados de forma mais simples do que utilizando o filtro de Kalman e, além disso, possibilita a modelagem conjunta de várias subpopulações ou domínios sob restrições de benchmark obtidas a partir da mesma pesquisa. Isto não só permite manter a coerência entre as estimativas obtidas pelo método, e estimativas agregadas baseadas no planejamento da amostra, como ajuda na proteção contra possíveis erros de especificação dos modelos. Considerando o caso de amostras com rotação, também é abordado o processo de estimação da estrutura de autocorrelação dos erros amostrais empregando o método dos pseudo-erros. Via simulação, é replicado todo o procedimento de estimação, comparando resultados obtidos empregando os filtros GLS e de Kalman. Adicionalmente, é ilustrada a aplicação do filtro sob restrições de benchmark empregando a série de taxa de desemprego da Pesquisa Mensal de Emprego do IBGE, no período de março de 2002 a fevereiro de 2012 / Abstract: This work presents the estimation process in repeated surveys using State Space Models and the generalized linear squares filter, GLS filter, under the time series approach. This filter deals with autocorrelated errors in the observation equation, in a simpler way than the well-known Kalman filter. Additionally, it allows for modeling jointly several domains under benchmark constraints obtained from the same survey. The benchmarking not only achieves coherence between the model-based estimates and the corresponding design-based aggregated estimates, but also provides protection against possible model failures. For the scenario of samples with a rotation scheme, the estimation of the autocorrelation structure of observational errors, using the pseudo-errors method, is also addressed. Simulation are used to compare the GLS and Kalman filter estimators. Moreover, the application of GLS filter under benchmark restrictions is illustrated, using the unemployment rate time serie from the Brazilian monthly labor force survey, from March 2002 to February 2012 / Mestrado / Estatistica / Mestre em Estatística

Orientador: Raymundo Luiz de Alencar / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-04T11:13:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Goncalves_DimasJose_M.pdf: 1368395 bytes, checksum: 8fae1804e08750be7d9fe13ae39638d5 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Neste trabalho, agrupamos um mínimo de conteúdo matemático para desenvolver uma prova do Teorema do Filtro de Kalman (discreto). A teoria de integração de Lebesgue e alguns elementos ( Teorema da Projeção) da teoria dos espaços de Hilbert são as principais ferramentas matemáticas incluídas, além de um estudo das principais propriedades da esperança condicional / Abstract: In this work we set a minimum of mathematical background to develop a proof of the (discrete) Kalman Filter Theorem.The lebesgue integration theory and some elements (the projection theorem) of the Hilbert space theory are the main mathematical tools included, besides a study of the main properties of the conditional expectation / Mestrado / Analise Funcional / Mestre em Matemática

Orientador: Selene Maria Coelho Loibel / Banca: Maiko Fernandes Buzzi / Banca: Carmen Maria Andreazza / Resumo: 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 ltro de Kalman foi o principal resultado desses estudos, pela e cácia demonstrada dentro desse campo de estudo. Este trabalho tem como eixo principal o ltro de Kalman e sua aplicação tendo importância como o melhor estimador para os estados de sistemas dinâmicos lineares estocásticos em tempo discreto / Abstract: 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 / Mestre

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2011 / Made available in DSpace on 2012-10-26T01:16:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 294510.pdf: 5414994 bytes, checksum: 31259ab0746e67355092c0dc589b9de7 (MD5) / Nesta tese é apresentada uma nova metodologia para análise automática de perturbações em unidades de geração de energia. A proposta é baseada no uso de registros digitais de perturbação e de sequências de eventos, informações disponíveis nos centros de operação da das empresas do setor elétrico. Busca-se com esta proposta desenvolver uma metodologia capaz de arquivar automaticamente os registros das ocorrências que não necessitam de uma análise detalhada e fornecer uma estimativa da causa do registro nos demais casos. No âmbito dos sistemas de geração, as oscilografias são uma ferramenta fundamental para assegurar a correta operação dos geradores, principalmente de médio e grande porte. Elas constituem um registro das grandezas elétricas durante uma suposta perturbação, possibilitando que uma análise posterior possa ser feita. Com o intuito de determinar uma possível causa da perturbação e verificar a integridade dos equipamentos após a falta, o profissional analista deve fazer a conferência dos dados provenientes de todos os registradores de perturbação envolvidos, verificando além das oscilografias, a sequência de eventos dos sistemas de supervisão, visando avaliar a atuação dos dispositivos de proteção. Nesse processo, horas são despendidas na coleta e filtragem dos registros relevantes. Este problema é particularmente agravado nos casos em que a análise dos dados de várias usinas ou subestações é feita de forma centralizada. Como o tempo é crucial para a diminuição dos custos decorrentes da parada de um gerador, é evidente a necessidade de uma metodologia para dar prioridade aos casos mais importantes de forma automática. Nesta tese é proposto um sistema deste tipo dividido em duas etapas. A primeira faz uso de registros de oscilografia de longa duração, ou fasoriais, em conjunto com as sequências de eventos dos sistemas supervisórios para obter uma pré-análise da ocorrência, atuando como um filtro, arquivando as oscilografias irrelevantes e possibilitando que o analista concentre sua atenção aos casos considerados mais graves, como curtos-circuitos. São para estes casos que a segunda etapa da metodologia foi definida, utilizando os registros de forma de onda para obter uma classificação e origem da falta. Os resultados obtidos com registros reais de perturbação demonstram que tal metodologia atende aos objetivos propostos e tornam a pesquisa desenvolvida digna de contínuo aperfeiçoamento.

Submitted by Bruno Bernz (brunobernz@hotmail.com) on 2014-09-11T14:01:11Z No. of bitstreams: 1 BrunoMullerBernz.pdf: 1422340 bytes, checksum: 6168bf331115f083b6b0499c140f15ee (MD5) / Approved for entry into archive by JOANA MARTORINI (joana.martorini@fgv.br) on 2014-09-11T14:02:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 BrunoMullerBernz.pdf: 1422340 bytes, checksum: 6168bf331115f083b6b0499c140f15ee (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-11T14:10:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BrunoMullerBernz.pdf: 1422340 bytes, checksum: 6168bf331115f083b6b0499c140f15ee (MD5) Previous issue date: 2014-08-11 / The traditional representation of the term structure of interest rates in three latent factors (level, slope and curvature) had its original formulation developed by Charles R. Nelson and Andrew F. Siegel in 1987. Since then, several applications have been developed by academics and practitioners based on this class of models, mainly with the intention of anticipating movements in yield curves. At the same time, recently published papers as Diebold, Piazzesi and Rudebusch (2010), Diebold, Rudebusch and Aruoba (2006), Pooter, Ravazallo and van Dijk (2010) and Li, Niu and Zeng (2012) suggest that incorporating macroeconomic information to interest rates models can provide higher predictive power. In this study, the dynamic version of the Nelson-Siegel model, as proposed by Diebold and Li (2006), was compared to a similar model in which exogenous macroeconomic variables are included, for Brazilian data. In parallel, two different methods of parameter estimation were tested: the traditional two-step approach, and another, with the use of an Extended Kalman Filter, which allows parameters to be estimated recursively, every time a new information is added to the system. Regarding the models tested, the results were shown to be inconclusive, indicating only a marginal improvement in the estimates both in-sample and out-of-sample when exogenous variables are included. Nonetheless, the use of the Extended Kalman Filter showed more consistent results compared to the two-step method for almost all horizons studied. Keywords: Nelson-Siegel model, Term-Strucutre of Interest Rates, Macro-Finance, StateSpace Models, Brazil. / A tradicional representação da estrutura a termo das taxas de juros em três fatores latentes (nível, inclinação e curvatura) teve sua formulação original desenvolvida por Charles R. Nelson e Andrew F. Siegel em 1987. Desde então, diversas aplicações vêm sendo desenvolvidas por acadêmicos e profissionais de mercado tendo como base esta classe de modelos, sobretudo com a intenção de antecipar movimentos nas curvas de juros. Ao mesmo tempo, estudos recentes como os de Diebold, Piazzesi e Rudebusch (2010), Diebold, Rudebusch e Aruoba (2006), Pooter, Ravazallo e van Dijk (2010) e Li, Niu e Zeng (2012) sugerem que a incorporação de informação macroeconômica aos modelos da ETTJ pode proporcionar um maior poder preditivo. Neste trabalho, a versão dinâmica do modelo Nelson-Siegel, conforme proposta por Diebold e Li (2006), foi comparada a um modelo análogo, em que são incluídas variáveis exógenas macroeconômicas. Em paralelo, foram testados dois métodos diferentes para a estimação dos parâmetros: a tradicional abordagem em dois passos (Two-Step DNS), e a estimação com o Filtro de Kalman Estendido, que permite que os parâmetros sejam estimados recursivamente, a cada vez que uma nova informação é adicionada ao sistema. Em relação aos modelos testados, os resultados encontrados mostram-se pouco conclusivos, apontando uma melhora apenas marginal nas estimativas dentro e fora da amostra quando as variáveis exógenas são incluídas. Já a utilização do Filtro de Kalman Estendido mostrou resultados mais consistentes quando comparados ao método em dois passos para praticamente todos os horizontes de tempo estudados.

Submitted by JOAO GABRIEL COSTA FRANCISCANGELO (joao_g_2@hotmail.com) on 2015-09-19T15:22:20Z No. of bitstreams: 1 Dissertação João final.pdf: 1258276 bytes, checksum: 93011c99fa1370a6516c15a08e40a736 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2015-09-21T22:54:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação João final.pdf: 1258276 bytes, checksum: 93011c99fa1370a6516c15a08e40a736 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-09-22T13:51:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação João final.pdf: 1258276 bytes, checksum: 93011c99fa1370a6516c15a08e40a736 (MD5) Previous issue date: 2015-08-24 / Modeling the term structure of interest rates has high relevance to the financial market, due to the fact of its utilization for pricing bonds and derivatives, being a fundamental component in the economic policies and assisting in the development of trading strategies. The class of models created by Nelson-Siegel(1987), was extended by many authors and currently is largely used by several centel banks around the world. In this work the extension proposed by Diebold and Li (2006) was applied to the brazilian market, the parameters were calibrated using the Kalman Filter and the Kalman Filter Extended, the last method allowing the estimation with dinamism of all the four parameters used in the model. As mentioned by Durbin and Koopman (2012), the equations contained in the Kalman filter and its extended version do not enforce conditions of constant dimensions in the observations vector. Based on this concept, the filters implementation were made allowing its application independent on the number of observations on each time instant, avoiding the need of previous interporlation of data. It helps the model to reflect more faithfully the markets reality and relax the assumed hypotheses to obtain fixed vértices through interpolation. A new propose of adaptation will be tested in the Nelson-Siegel model, where the level parameter will be conditioned to the bond’s maturities happened before or after the next Copom’s meeting. The objective is to compare the prediction quality across the methods, pointing the benefits and drawbacks observed on each one of them. / A modelagem da estrutura a termo da taxa juros tem grande relevância para o mercado financeiro, isso se deve ao fato de ser utilizada na precificação de títulos de crédito e derivativos, ser componente fundamental nas políticas econômicas e auxiliar a criação de estratégias trading. A classe de modelos criada por Nelson-Siegel (1987), foi estendida por diversos autores e atualmente é largamente utilizada por diversos bancos centrais ao redor do mundo. Nesse trabalho utilizaremos a extensão proposta por Diebold e Li (2006) aplicada para o mercado brasileiro, os parâmetros serão calibrados através do Filtro de Kalman e do Filtro de Kalman Estendido, sendo que o último método permitirá estimar com dinamismo os quatros parâmetros do modelo. Como mencionado por Durbin e Koopman (2012), as fórmulas envolvidas no filtro de Kalman e em sua versão estendida não impõe condições de dimensão constante do vetor de observações. Partindo desse conceito, a implementação dos filtros foi feita de forma a possibilitar sua aplicação independentemente do número de observações da curva de juros em cada instante de tempo, dispensando a necessidade de interpolar os dados antes da calibração. Isso ajuda a refletir mais fielmente a realidade do mercado e relaxar as hipóteses assumidas ao interpolar previamente para obter vértices fixos. Também será testada uma nova proposta de adaptação do modelo de Nelson-Siegel, nela o parâmetro de nível será condicionado aos títulos terem vencimento antes ou depois da próxima reunião do Copom. O objetivo é comparar qualidade da predição entre os métodos, pontuando quais são as vantagens e desvantagens encontradas em cada um deles.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1622.pdf: 14562973 bytes, checksum: 4eed3e493875c03ce1ce69357b3a29f1 (MD5) Previous issue date: 2007-08-29 / This work presents the space variant noise filtering of tomographic projections based on the Kalman filter. For development and filter selection it was evaluated different modalities of the Kalman filter, as well as included the use of Ascombe transform and neural network. Results were analyzed by means of Improvement in Signal to Noise Ratio (ISNR) measurements, which were obtained in a region of interest (ROI) on the resultant images, reconstructed with the use of a backprojection algorithm. In this context the results qualified the unscented Kalman filter with a neural network as the best configuration for filtering of soil tomographic projections. / Neste trabalho é apresentada a filtragem de projeções tomográficas com ruído variantes no espaço com base na filtragem de Kalman. Para o desenvolvimento e seleção dos filtros foram avaliadas diferentes modalidades da configuração de Kalman, incluindo o uso da transformada de Anscombe e redes neurais. Resultados foram analisados com base em medidas da melhoria na relação sinal/ruído (ISNR), as quais foram obtidas em uma região de interesse (ROI) nas imagens resultantes, reconstruídas com o uso do algoritmo de retroprojeção. Neste contexto os resultados qualificaram o filtro de Kalman descentralizado com uma rede neural possuindo três camadas do tipo perceptron como a melhor opção para a filtragem de projeções tomográficas da ciência do solo.