Esta tese apresenta um procedimento de identificação experimental de coeficientes hidrodinâmicos de veículos submarinos não tripulados. Apresenta-se o desenvolvimento de uma plataforma experimental para pesquisas em dinâmica, controle e navegação de veículos submarinos. A plataforma experimental inclui: 1) um veículo submarino não tripulado semi-autônomo do tipo estrutura-aberta chamado de LAURS, 2) um sistema multissensorial e multipropulsores para o controle de movimento, e 3) software e arquitetura de controle para a aquisição de dados dos sensores e o controle de movimento. A fim de deduzir as equações do movimento dinâmico do LAURS, apresenta-se a formulação geral das equações hidrodinâmicas não lineares de um veículo submarino com seis graus de liberdade. A partir destas equações gerais acopladas, são deduzidos modelos mais simples para um grau de liberdade (movimento unidirecional) e três graus de liberdade (movimento planar) do veículo. O método de estimação de parâmetros utilizado neste trabalho não requer medidas de aceleração e é baseado na aplicação da técnica dos mínimos quadrados à forma integral das equações dinâmicas do sistema. O procedimento de identificação proposto é baseado na informação dos sensores embarcados. Primeiramente, os coeficientes de arrasto são obtidos a partir de testes de velocidade constante e depois, fixando os coeficientes de arrasto do modelo matemático com estes valores obtidos, são identificados a inércia virtual e os coeficientes de acoplamento a partir de testes de velocidade variável. Nos testes de velocidade variável são aplicadas entradas de força do tipo senoidal. Apresentam-se os valores dos coeficientes hidrodinâmicos para os movimentos de avanço, deriva, arfagem, guinada e caturro do veículo, os quais foram obtidos usando o procedimento de identificação proposto. O desempenho dos modelos dinâmicos identificados é quantitativamente comparado ao movimento do veículo observado experimentalmente. Para o caso dos testes de velocidade constante em avanço e arfagem, foi feita uma comparação dos valores dos coeficientes obtidos usando a abordagem de identificação de sistemas com os dados obtidos a partir dos ensaios de reboque em tanque de provas. Os resultados obtidos validam o procedimento de identificação proposto. Além disso, são apresentados os resultados experimentais obtidos a partir de manobras do tipo zig-zag e é feita uma discussão da identificabilidade de coeficientes de modelos acoplados. Conclui-se que o procedimento de identificação proposto é eficaz na obtenção de valores reais (consistentes com a concepção física do veículo) para os coeficientes hidrodinâmicos de veículos submarinos. A fim de modelar a força hidrodinâmica que atua no veículo em avanço com movimento oscilatório e amplitudes menores do que um comprimento característico, são apresentados os resultados dos ensaios de oscilação forçada usando um mecanismo de movimento planar (MMP). Apresentam-se os valores dos coeficientes de arrasto e de inércia obtidos a partir dos ensaios em avanço no MMP para diferentes números de Keulegan-Carpenter. Os resultados mostram que os coeficientes de arrasto e de inércia para a faixa de velocidades de 0,1 até 0,8m/s dependem fortemente do número de Keulegan-Carpenter e não do número de Reynolds. A partir destes resultados, conclui-se que a amplitude da oscilação do veículo é o principal fator que causa a variação dos coeficientes hidrodinâmicos e não a velocidade do veículo. / In this work, a procedure for experimental identification of hydrodynamic coefficients of unmanned underwater vehicles is presented. At first, the development of a testbed for research on dynamics, control, and navigation of underwater vehicles is presented. This experimental platform includes: 1) a open-frame semi-autonomous unmanned underwater vehicle named LAURS, 2) a multi-sensorial and multi-thruster system for motion control, and 3) software and control architecture for sensor data logging and motion control. In order to derive the LAURS dynamic motion equations, the general formulation of the nonlinear hydrodynamic equations of motion of an underwater vehicle with six degree of freedom is initially presented. From these general coupled equations, simpler formulations with one (unidirectional movement) and three degrees of freedom (planar movement) are derived. The parameter estimation method does not require acceleration measurements and is based on the application of the least squares technique to the integral form of the system dynamic equations. The identification procedure is based on on-board sensor data. First the drag coefficients are obtained from constant velocity tests and afterwards, fixing the drag coefficients in the mathematical model with the obtained values, virtual inertia and coupling coefficients of the vehicle are identified from variable velocity tests. In the tests of variable velocity, sinusoidal force inputs are applied. Values of hydrodynamic coefficients for surge, sway, heave, yaw, and pitch motions are estimated using the proposed identification procedure. Performance of the identified dynamic models is quantitatively compared to the experimentally observed vehicle motion. In the case of constant velocity tests, for the surge and heave motions, comparisons of the hydrodynamic drag coefficient values obtained using the system identification method with data obtained from towing tank tests are presented. Obtained results corroborate for the feasibility of the proposed identification method. Moreover, experimental results obtained from zig-zag maneuvers are presented and the identifiability of coupled dynamic models is discussed. It is possible to conclude that using the proposed method actual hydrodynamic parameters might be estimated. In order to model the hydrodynamic force that acts on the vehicle, in surge motion, with oscillatory movements and with amplitudes that are smaller than or equal to the characteristic length of the LAURS, results of forced oscillation tests in a planar motion mechanism (PMM) are presented. The drag and inertia coefficient values obtained from surge motion tests in the PMM for different Keulegan-Carpenter numbers are presented and discussed. Results illustrates that drag and inertia coefficients, when the vehicle velocity is in the range of 0,1 and 0,8m/s, do not strongly depend on the Reynolds number, however, they are strongly dependent on the Keulegan-Carpenter number. In this context, we can conclude that the oscillation amplitude is the main factor that causes the variation of hydrodynamic coefficients and not the vehicle velocity.

Esta tese apresenta um procedimento de identificação experimental de coeficientes hidrodinâmicos de veículos submarinos não tripulados. Apresenta-se o desenvolvimento de uma plataforma experimental para pesquisas em dinâmica, controle e navegação de veículos submarinos. A plataforma experimental inclui: 1) um veículo submarino não tripulado semi-autônomo do tipo estrutura-aberta chamado de LAURS, 2) um sistema multissensorial e multipropulsores para o controle de movimento, e 3) software e arquitetura de controle para a aquisição de dados dos sensores e o controle de movimento. A fim de deduzir as equações do movimento dinâmico do LAURS, apresenta-se a formulação geral das equações hidrodinâmicas não lineares de um veículo submarino com seis graus de liberdade. A partir destas equações gerais acopladas, são deduzidos modelos mais simples para um grau de liberdade (movimento unidirecional) e três graus de liberdade (movimento planar) do veículo. O método de estimação de parâmetros utilizado neste trabalho não requer medidas de aceleração e é baseado na aplicação da técnica dos mínimos quadrados à forma integral das equações dinâmicas do sistema. O procedimento de identificação proposto é baseado na informação dos sensores embarcados. Primeiramente, os coeficientes de arrasto são obtidos a partir de testes de velocidade constante e depois, fixando os coeficientes de arrasto do modelo matemático com estes valores obtidos, são identificados a inércia virtual e os coeficientes de acoplamento a partir de testes de velocidade variável. Nos testes de velocidade variável são aplicadas entradas de força do tipo senoidal. Apresentam-se os valores dos coeficientes hidrodinâmicos para os movimentos de avanço, deriva, arfagem, guinada e caturro do veículo, os quais foram obtidos usando o procedimento de identificação proposto. O desempenho dos modelos dinâmicos identificados é quantitativamente comparado ao movimento do veículo observado experimentalmente. Para o caso dos testes de velocidade constante em avanço e arfagem, foi feita uma comparação dos valores dos coeficientes obtidos usando a abordagem de identificação de sistemas com os dados obtidos a partir dos ensaios de reboque em tanque de provas. Os resultados obtidos validam o procedimento de identificação proposto. Além disso, são apresentados os resultados experimentais obtidos a partir de manobras do tipo zig-zag e é feita uma discussão da identificabilidade de coeficientes de modelos acoplados. Conclui-se que o procedimento de identificação proposto é eficaz na obtenção de valores reais (consistentes com a concepção física do veículo) para os coeficientes hidrodinâmicos de veículos submarinos. A fim de modelar a força hidrodinâmica que atua no veículo em avanço com movimento oscilatório e amplitudes menores do que um comprimento característico, são apresentados os resultados dos ensaios de oscilação forçada usando um mecanismo de movimento planar (MMP). Apresentam-se os valores dos coeficientes de arrasto e de inércia obtidos a partir dos ensaios em avanço no MMP para diferentes números de Keulegan-Carpenter. Os resultados mostram que os coeficientes de arrasto e de inércia para a faixa de velocidades de 0,1 até 0,8m/s dependem fortemente do número de Keulegan-Carpenter e não do número de Reynolds. A partir destes resultados, conclui-se que a amplitude da oscilação do veículo é o principal fator que causa a variação dos coeficientes hidrodinâmicos e não a velocidade do veículo. / In this work, a procedure for experimental identification of hydrodynamic coefficients of unmanned underwater vehicles is presented. At first, the development of a testbed for research on dynamics, control, and navigation of underwater vehicles is presented. This experimental platform includes: 1) a open-frame semi-autonomous unmanned underwater vehicle named LAURS, 2) a multi-sensorial and multi-thruster system for motion control, and 3) software and control architecture for sensor data logging and motion control. In order to derive the LAURS dynamic motion equations, the general formulation of the nonlinear hydrodynamic equations of motion of an underwater vehicle with six degree of freedom is initially presented. From these general coupled equations, simpler formulations with one (unidirectional movement) and three degrees of freedom (planar movement) are derived. The parameter estimation method does not require acceleration measurements and is based on the application of the least squares technique to the integral form of the system dynamic equations. The identification procedure is based on on-board sensor data. First the drag coefficients are obtained from constant velocity tests and afterwards, fixing the drag coefficients in the mathematical model with the obtained values, virtual inertia and coupling coefficients of the vehicle are identified from variable velocity tests. In the tests of variable velocity, sinusoidal force inputs are applied. Values of hydrodynamic coefficients for surge, sway, heave, yaw, and pitch motions are estimated using the proposed identification procedure. Performance of the identified dynamic models is quantitatively compared to the experimentally observed vehicle motion. In the case of constant velocity tests, for the surge and heave motions, comparisons of the hydrodynamic drag coefficient values obtained using the system identification method with data obtained from towing tank tests are presented. Obtained results corroborate for the feasibility of the proposed identification method. Moreover, experimental results obtained from zig-zag maneuvers are presented and the identifiability of coupled dynamic models is discussed. It is possible to conclude that using the proposed method actual hydrodynamic parameters might be estimated. In order to model the hydrodynamic force that acts on the vehicle, in surge motion, with oscillatory movements and with amplitudes that are smaller than or equal to the characteristic length of the LAURS, results of forced oscillation tests in a planar motion mechanism (PMM) are presented. The drag and inertia coefficient values obtained from surge motion tests in the PMM for different Keulegan-Carpenter numbers are presented and discussed. Results illustrates that drag and inertia coefficients, when the vehicle velocity is in the range of 0,1 and 0,8m/s, do not strongly depend on the Reynolds number, however, they are strongly dependent on the Keulegan-Carpenter number. In this context, we can conclude that the oscillation amplitude is the main factor that causes the variation of hydrodynamic coefficients and not the vehicle velocity.

Neste trabalho, é abordado o problema da navegação de um veículo submarino autônomo. São propostos estimadores de estado que realizam fusão sensorial baseada em Filtro Estendido de Kalman. Esses estimadores de estado empregam as medidas dos seguintes sensores: uma unidade de medição inercial, um sensor de velocidade por efeito Doppler, um profundímetro e uma bússola. Primeiramente foi projetado um estimador de estados para o AUV Pirajuba, onde a estimação da orientação do veículo é realizada de forma desacoplada à estimação da velocidade e posição do veículo. Em seguida, foram desenvolvidos dois estimadores de estado que estimam orientação, velocidade e profundidade do veículo de forma acoplada. Para o projeto e testes dos estimadores mencionados anteriormente, foi empregada uma base de dados contendo um registro de medições reais dos sensores do veículo submarino autônomo Pirajuba, durante testes de campo no lago de uma represa. Os resultados dos testes validaram os estimadores de estado propostos nesse trabalho. Por último, foi realizada uma análise comparativa dos estimadores de estado mencionados. / This work concerns the navigation problem of an autonomous underwater vehicle. Some state estimators using sensorial fusion were proposed, the sensorial fusion is based in an Extended Kalman Filter. The state estimators are fed by measurements of the following sensors: an inertial measurements unit, a velocity sensor by Doppler effect, a depthmeter and a compass. In the first version of the EKF algorithm, the vehicles attitude estimation was decoupled from the vehicle velocity estimation. The second version considers the coupling between linear velocity and the attitude in the vehicle reference frame, taking the velocity reading for correction of the filter estimates. Finally, in the third version, the coupling between position and attitude is also considered, but the correction of the filters estimates is based on the depth readings. Experiments for supporting the design and validation of the navigation algorithms were based on a database constructed with motion measurements during the AUV maneuvers in the north coast of Sao Paulo, and the Guarapiranga lake in the São Paulo city. This work presents a comparative analysis of those algorithms.

Neste trabalho, é abordado o problema da navegação de um veículo submarino autônomo. São propostos estimadores de estado que realizam fusão sensorial baseada em Filtro Estendido de Kalman. Esses estimadores de estado empregam as medidas dos seguintes sensores: uma unidade de medição inercial, um sensor de velocidade por efeito Doppler, um profundímetro e uma bússola. Primeiramente foi projetado um estimador de estados para o AUV Pirajuba, onde a estimação da orientação do veículo é realizada de forma desacoplada à estimação da velocidade e posição do veículo. Em seguida, foram desenvolvidos dois estimadores de estado que estimam orientação, velocidade e profundidade do veículo de forma acoplada. Para o projeto e testes dos estimadores mencionados anteriormente, foi empregada uma base de dados contendo um registro de medições reais dos sensores do veículo submarino autônomo Pirajuba, durante testes de campo no lago de uma represa. Os resultados dos testes validaram os estimadores de estado propostos nesse trabalho. Por último, foi realizada uma análise comparativa dos estimadores de estado mencionados. / This work concerns the navigation problem of an autonomous underwater vehicle. Some state estimators using sensorial fusion were proposed, the sensorial fusion is based in an Extended Kalman Filter. The state estimators are fed by measurements of the following sensors: an inertial measurements unit, a velocity sensor by Doppler effect, a depthmeter and a compass. In the first version of the EKF algorithm, the vehicles attitude estimation was decoupled from the vehicle velocity estimation. The second version considers the coupling between linear velocity and the attitude in the vehicle reference frame, taking the velocity reading for correction of the filter estimates. Finally, in the third version, the coupling between position and attitude is also considered, but the correction of the filters estimates is based on the depth readings. Experiments for supporting the design and validation of the navigation algorithms were based on a database constructed with motion measurements during the AUV maneuvers in the north coast of Sao Paulo, and the Guarapiranga lake in the São Paulo city. This work presents a comparative analysis of those algorithms.

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.