La presente investigación, desarrollará la interacción dinámica suelo estructura IDSE con y sin amortiguamiento aplicado a 3 modelos denominados modelo A, modelo B y modelo C con 4, 8 y 12 pisos respectivamente. Estos modelos serán evaluados en tres tipos de perfiles de suelo S1, S2 y S3 con características (peso específico, coeficiente de poisson y carga admisible) obtenidas de los libros del Sr. Braja M. Das y Willian Rodriguez Serquen. La evaluación de la IDSE se realizará mediante las ecuaciones simplificadas propuestas por la Norma Americana (EEUU) NIST GCR 12-917-21 Soil-Structure Interaction for Building Structures donde se desarrolla la interacción inercial que se hace referencia a los desplazamientos y rotaciones en la base de la estructura (fundación) debido a la respuesta de la estructura cuando da lugar un sismo. Asimismo, la flexibilidad de la fundación y suelo son representados mediante 6 rigideces (3 de traslacionales y 3 de rotación) con y sin amortiguamiento. Para cada modelo se realizará una comparación de cortante basal, momento, desplazamientos, derivas, periodos, frecuencias, modos de vibración, fuerzas internas máximas, y fuerzas internas en un pórtico con la finalidad de observar el comportamiento de las estructuras en los distintos tipos de suelo y tamaños de las modelos propuestas. / This research will develop dynamic floor structure IDSE interaction with and without damping applied to 3 models called model A, model B and model C with 4, 8 and 12 floors respectively. These models will be evaluated in three types of soil profiles S1, S2 and S3 with characteristics (specific weight, poisson coefficient and permissible load) obtained from the books of Mr. Braja M. Das and Willian Rodriguez Serquen. The evaluation of the IDSE will be carried out using the simplified equations proposed by the American Standard (USA) NIST GCR 12-917-21 Soil-Structure Interaction for Building Structures where inertial interaction is developed that refers to displacements and rotations at the base of the structure (foundation) due to the response of the structure when an earthquake occurs. In addition, the flexibility of the foundation and soil are represented by 6 rigidities (3 translational and 3 rotation) with and without damping. For each model, a comparison of basal shear, timing, displacements, drifts, periods, frequencies, vibration modes, maximum internal forces, and internal forces will be made on a gantry in order to observe the behavior of structures in the different soil types and sizes of the proposed models. / Tesis

Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de uma plataforma inercial autônoma com três graus de liberdade para aplicação em estabilização de sensores - por exemplo, gravimétricos estacionários e embarcados - podendo ser utilizada também para estabilização de câmeras. O sistema é formado pela Unidade de Medida Inercial, IMU, desenvolvida utilizando um sensor micro eletromecânico, MEMS - que possui acelerômetro, giroscópio e magnetômetros nos três eixos de orientação - e um microcontrolador para aquisição, processamento e envio dos dados ao sistema de controle e aquisição de dados. Para controle dos ângulos de inclinação e orientação da plataforma, foi implementado um controlador PID digital utilizando microcontrolador. Este recebe os dados da IMU e fornece os sinais de controle utilizando as saídas PWM que acionam os motores, os quais controlam a posição da plataforma. Para monitoramento da plataforma foi desenvolvido um programa para aquisição de dados em tempo real em ambiente Matlab, por meio do qual se pode visualizar e gravar os sinais da IMU, os ângulos de inclinação e a velocidade angular. Testou-se um sistema de transmissão de dados por rádio frequência entre a IMU e o sistema de aquisição de dados e controle para avaliar a possibilidade da não utilização de slip rings ou fios entre o eixo de rotação e os quadros da plataforma. Entretanto, verificou-se a inviabilidade da transmissão em razão da baixa velocidade de transmissão e dos ruídos captados pelo receptor de rádio frequência durante osmovimentos da plataforma. Sendo assim, dois pares de fios trançados foram utilizados fios para conectar o sensor inercial ao sistema de aquisição e processamento. / This work presents the development of a three-degree of freedom autonomous inertial platform for the use in sensors stabilization - for example, stationary and embedded gravimeters. It can also be used to stabilize cameras. The system is composed by the Inertial Measurement Unit, IMU, developed using a micro electromechanical sensor, MEMS - which has an accelerometer, a gyroscope and a magnetometer in the three axes of orientation - and a microcontroller for data acquisition, data processing and data sending to the control and data acquisition system. To control the platform angles and its orientation, a digital PID controller was implemented using a microcontroller. It receives data from the IMU and provides the control signals using the PWM outputs that drive the motors to control the platform position. In order to supervise the platform operation, a real time data acquisition software was developed in Matlab, where IMU signals, inclination angles and angular velocities can be displayed and recorded. Data transmission via radio frequency between the IMU and the data acquisition and control system was tested in order to evaluate the possibility of not using slip rings or wires between the rotation axis and platform frames. This approach was unsuccessful due to the low speed of data transmission and to the noise that affected the radio frequency receiver during the platform\'s movements. In view of that wire was used to directly connect the inertial sensor to the acquisition and processing system.

Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de uma plataforma inercial autônoma com três graus de liberdade para aplicação em estabilização de sensores - por exemplo, gravimétricos estacionários e embarcados - podendo ser utilizada também para estabilização de câmeras. O sistema é formado pela Unidade de Medida Inercial, IMU, desenvolvida utilizando um sensor micro eletromecânico, MEMS - que possui acelerômetro, giroscópio e magnetômetros nos três eixos de orientação - e um microcontrolador para aquisição, processamento e envio dos dados ao sistema de controle e aquisição de dados. Para controle dos ângulos de inclinação e orientação da plataforma, foi implementado um controlador PID digital utilizando microcontrolador. Este recebe os dados da IMU e fornece os sinais de controle utilizando as saídas PWM que acionam os motores, os quais controlam a posição da plataforma. Para monitoramento da plataforma foi desenvolvido um programa para aquisição de dados em tempo real em ambiente Matlab, por meio do qual se pode visualizar e gravar os sinais da IMU, os ângulos de inclinação e a velocidade angular. Testou-se um sistema de transmissão de dados por rádio frequência entre a IMU e o sistema de aquisição de dados e controle para avaliar a possibilidade da não utilização de slip rings ou fios entre o eixo de rotação e os quadros da plataforma. Entretanto, verificou-se a inviabilidade da transmissão em razão da baixa velocidade de transmissão e dos ruídos captados pelo receptor de rádio frequência durante osmovimentos da plataforma. Sendo assim, dois pares de fios trançados foram utilizados fios para conectar o sensor inercial ao sistema de aquisição e processamento. / This work presents the development of a three-degree of freedom autonomous inertial platform for the use in sensors stabilization - for example, stationary and embedded gravimeters. It can also be used to stabilize cameras. The system is composed by the Inertial Measurement Unit, IMU, developed using a micro electromechanical sensor, MEMS - which has an accelerometer, a gyroscope and a magnetometer in the three axes of orientation - and a microcontroller for data acquisition, data processing and data sending to the control and data acquisition system. To control the platform angles and its orientation, a digital PID controller was implemented using a microcontroller. It receives data from the IMU and provides the control signals using the PWM outputs that drive the motors to control the platform position. In order to supervise the platform operation, a real time data acquisition software was developed in Matlab, where IMU signals, inclination angles and angular velocities can be displayed and recorded. Data transmission via radio frequency between the IMU and the data acquisition and control system was tested in order to evaluate the possibility of not using slip rings or wires between the rotation axis and platform frames. This approach was unsuccessful due to the low speed of data transmission and to the noise that affected the radio frequency receiver during the platform\'s movements. In view of that wire was used to directly connect the inertial sensor to the acquisition and processing system.

Este trabalho apresenta um sistema completo para simulação e avaliação do uso de filtros estocásticos para combinar medidas de posição feitas por um sistema inercial, composto de girômetros e acelerômetros, com medidas de posição de um sistema GPS, de modo que possamos extrair uma estimativa do erro de posição acumulado por integração das medidas dos sensores inerciais e corrigir a leitura do mesmo. Para tal, foram desenvolvidos em detalhes e validados um modelo de navegação e um modelo de espaço de estados onde o vetor de variáveis ocultas é a combinação dos erros de posição, velocidade, atitude e fator de escala dos sensores inerciais e deriva de ambos os sensores, inerciais e do GPS. Ainda foram implementados e analisados em sua performance três tipos de Filtros aplicados quando o modelo de observações é não-linear: o Filtro Estendido de Kalman (EKF), o Filtro de Kalman Unscented (UKF) e o Filtro de partículas com Função de importância ótima e Reamostragem. Resultados da Integração Inercial-GPS em diversas trajetórias e configurações de parâmetros são apresentados, bem como os problemas e as soluções na implementação são discutidos.

Sistemas de posicionamento por satélite, GNSS (Global Navigation Satellite System), são amplamente utilizados por navios, automóveis, aeronaves, tropas militares, medições geológicas, fornecendo basicamente posição, velocidade e referência de tempo. O uso, entretanto, é condicionado à disponibilidade do sinal eletromagnético proveniente dos satélites, que pode ser obstruído por montanhas, edifícios, florestas e túneis, por exemplo, sendo também suscetível às condições climáticas. Outra característica dos sistemas de posicionamento por satélite é que os dados são atualizados tipicamente com uma taxa entre 1Hz e 10Hz. Assim, estes sistemas representam uma fonte de informações que, apesar de possuir erros limitados e eventualmente pequenos, apresentam baixa taxa de atualização em relação à dinâmica de navegação e pode não estar disponível em todos os instantes. As unidades de medidas inerciais, IMU (Inertial Measurement Unit), são formadas por sensores que fornecem informações de força específica e velocidade angular. A partir daí, a computação dos cálculos das equações de navegação é feita para fornecer posição, velocidade e atitude do veículo. Uma vez que depende apenas dos dados da IMU e do conhecimento da condição inicial, estes sistemas são autônomos e independentes de qualquer fonte externa de sinais. Além disso, possuem taxas de atualização bem mais elevadas, variando entre cerca de 100Hz e 400Hz, e são menos suscetíveis a condições do ambiente do que o GNSS. Entretanto, os erros dos sensores inerciais, mesmo que pequenos, causam desvios crescentes na solução de navegação, tornando o sistema inercial pouco confiável para navegação de longa duração. Uma forma de aliar o melhor de cada sistema -- Inercial e GNSS -- é através da integração dos dados se seus sensores, de forma a se obter resultados que estejam disponíveis a uma taxa mais elevada e promover a redução e a limitação de erro através das atualizações do GNSS. Para tanto, um algoritmo bastante utilizado que consegue cumprir esta tarefa é o Filtro de Kalman (KF). Este trabalho apresenta um estudo de um sistema de integração de dados de navegação inercial, de uma IMU, com informações de sistemas de posicionamento por satélite. Aqui, o sistema GNSS escolhido é o GPS (Global Positioning System). A implementação do Filtro de Kalman é feita em ambiente MATLAB/Simulink, em que o movimento simulado de uma aeronave é utilizado como referência e o algoritmo é analisado, comparando-se dados de navegação estimados da aeronave, com a trajetória originalmente simulada. Os resultados aqui apresentados mostram o comportamento do erro do sistema integrado pelo Filtro de Kalman em relação aos dados de referência obtidos a partir do movimento simulado da aeronave, inclusive com a interrupção do sinal GNSS por um determinado período.

Uma rede de sensores distribuídos estimando processos dinâmicos pode atingir um nível de robustez maior na operação. Nesse cenário, se um determinado nó apresentar falhas, as informações oriundas da rede poderão impedir a degradação significativa ou a interrupção do processo de estimação. A literatura científica possui um desenvolvimento vasto em algoritmos para fundir informações em uma rede de sensores na qual cada nó está observando o mesmo processo dinâmico. Também existem alguns desenvolvimentos para fundir essas informações quando a comunicação ocorre com atrasos. Entretanto, no melhor conhecimento do autor, ainda não foram desenvolvidos algoritmos para realizar estimação distribuída quando os nós observam processos diferentes, mas relacionados entre si, em redes cuja comunicação envolve atrasos. Aplicações interessantes fazem parte desse tipo de cenário, como, por exemplo, a estimação dos respectivos erros de navegação e dos sensores em cada um dos sistemas de navegação embarcados em veículos aéreos não-tripulados (VANTs) voando em formação e munidos de algum dispositivo de comunicação. Dessa forma, esse trabalho buscou desenvolver técnicas para fundir medidas atrasadas em redes de sensores nas quais os nós não compartilham o mesmo modelo dinâmico. Dois novos algoritmos sub-ótimos foram propostos: a extrapolação de medidas e o transporte de medidas. Estes foram comparados com uma abordagem clássica de fusão de medidas atrasadas em um filtro de Kalman, que é ótima por construção, e que foi adaptada para o problema distribuído em questão. Num primeiro momento, os algoritmos foram analisados de maneira teórica, calculando-se a performance esperada, a necessidade de memória e a carga computacional baseada no número de operações de ponto flutuante. Logo após, os algoritmos foram testados em um exemplo numérico simplificado para uma primeira validação. Então, uma rede de VANTs simulados foi construída e foi considerado que os veículos trocam, com atraso, as medidas dos sensores GNSS aliadas com uma informação da posição relativa entre as aeronaves. Os dois algoritmos desenvolvidos foram comparados com a abordagem ótima e seus respectivos desempenhos e cargas computacionais foram numericamente aferidos. Concluiu-se que, para fins práticos, os métodos sub-ótimos fundem apropriadamente as medidas atrasadas, limitando os erros de navegação, e apresentam carga computacional significativamente menor do que o método ótimo. A performance da extrapolação de medidas se mostrou bastante degradada quando o atraso na troca de informações é alto. Já o transporte de medidas obteve performance muito similar à abordagem clássica em todos os cenários simulados. Dessa forma, a investigação indica que os métodos desenvolvidos apresentam uma melhor razão custo/benefício com respeito à abordagem ótima para a aplicação mencionada, tanto em cenários com atrasos pequenos como em situações com atrasos grandes.

Câmeras embarcadas em sistemas robóticos móveis com sensoriamento visual geralmente são afetadas pelo movimento de seu suporte quando é necessária a aquisição de imagens com alta confiabilidade. Algumas câmeras disponíveis no mercado já estão equipadas com sistemas de estabilização de imagens, implementados nas lentes da câmera ou no sensor de imagem. Esses sistemas são relativamente caros para serem instalados em sistemas robóticos móveis aéreos ou terrestres de pequeno porte. Outro conceito que tem sido utilizado para alcançar a estabilização consiste em adotar sensores inerciais, algoritmos de visão computacional e aplicação de filtros digitais para estimativa e suavização de movimento. Esta dissertação tem por finalidade apresentar um sistema de estabilização digital de vídeo em conjunto com um acelerômetro para detectar movimentos da câmera. Considera-se que a câmera está instalada sobre plataforma instável ou em veículo em movimento, assim, utiliza-se filtragem robusta para minimizar o efeito da vibração sobre a câmera. Vários experimentos são realizados adicionando vibração em vídeo por meio de simulações em computador. Considera-se também experimentos em ambiente real com a câmera montada em um suporte dentro de um veículo em movimento. A principal contribuição deste trabalho é a realização de um estudo comparativo para analisar a vantagem de se usar uma abordagem robusta entre os métodos de filtragem comumente utilizados em sistemas de estabilização de vídeo. / Embedded cameras in robotic systems usually are susceptible to movements of your basis. The measurements can be affected mainly when they should obtain high performance in actual applications. Although some cameras available on the market are already equipped with an optical image stabilization system, implemented either in the camera lenses or in the image sensor. They are usually expensive to be installed into small aerial or land robotic systems. This dissertation presents a video stabilization system coupled with an accelerometer for motion detection at an unstable platform. It is embedded in a vehicle. Robust filtering is used to minimize vibration effects on the camera. Several experiments were performed, adding either vibrations via computer simulations and taking images from the camera with the vehicle moving. The main contribution of this work is the accomplishment of a comparative study to analyse the advantages of applying a robust approach among others filtering methods that frequently are used to video stabilizing systems.

O uso de tecnologias assistivas objetivando proporcionar melhor qualidade de vida a idosos está em franca ascensão. Uma das linhas de pesquisa nessa área é o uso de dispositivos para detecção de quedas de idosos, um problema cuja ocorrência é cada vez maior devido a diversos fatores, incluindo maior longevidade, maior número de pessoas vivendo sozinhas na velhice, entre outros. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um dispositivo vestível, um nó sensor de redes de sensores sem fio de ultra-baixo consumo. Também descreve a expansão de um sistema KNX, ao qual o dispositivo é integrado. O dispositivo é capaz de identificar quedas, auxiliando no monitoramento de idosos e, por sua vez, aumentando a segurança dos mesmos. O monitoramento é realizado através de acelerômetro e giroscópio de 3 eixos, acoplados ao peito do usuário, capaz de detectar quedas através de um algoritmo de análise de limites determinados a partir da fusão dos dados dos sensores. O sensor vestível utiliza tecnologia EnOcean, que propicia conexão sem fio com um sistema de automação de casas inteligentes, de acordo com a norma KNX, através da plataforma Home Assistant. Telegramas de alarmes são automaticamente enviados no caso de detecção de quedas, e acionam um atuador pertencente ao sistema KNX. Além de validar a tecnologia EnOcean para uso em dispositivos vestíveis, o protótipo desenvolvido não indicou nenhum falso positivo através de testes realizados com dois usuários de características corporais diferentes, onde foram reproduzidos 100 vezes cada um dos oito tipos de movimentos (quatro movimentos de quedas e quatro de não quedas). Os testes realizados com o dispositivo revelaram sensibilidade e de especificidade de até 96% e 100%, respectivamente. / The use of assistive technologies to provide quality of life for elderly is increasing. One of the research lines of this area is the use of devices for fall detection, which is an increasing problem due to many factors, including greater longevity, more elders living alone, among others. This work presents the development of a wearable device, a sensor node for ultra-low power networks. Also, describes the expansion of a KNX system, which the device is integrated. The device is able to detect falls which can aid the monitoring of the elderly people and improve security. The monitoring is done through a 3-axis accelerometer and gyroscope attached on the user’s chest. The fall detection is done by a threshold algorithm based on data fusion of the sensors. The wearable sensor is an EnOcean node, which includes a wireless connection with a smart home system, according to the KNX standard, through the Home Assistant platform. Alarm telegrams are automatically sent in case of fall detection, and fires an actuator that is part of the KNX system to alarm. In addition to validating the EnOcean’s Technology for use on wearable devices, the developed prototype didn’t indicated any false positives through tests performed with two users of different body characteristics, where each of the eight types of movements (four movements of falls and four of non-falls) were reproduced 100 times. The tests done with the device revealed sensitivity and specificity of up to 96% and 100%, respectively.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AndersonBNS_DISSERT.pdf: 1465627 bytes, checksum: c03d80fd5309916ed15fcc6c0a45c8a8 (MD5) Previous issue date: 2013-10-07 / No espa?o tridimensional, um corpo r?gido qualquer pode efetuar transla??es e ou rota??es em rela??o a cada um de seus eixos. Identificar com precis?o o deslocamento realizado por um corpo ? fundamental para alguns tipos de sistemas em engenharia. Em sistemas de navega??o inercial tradicionais, utilizam-se aceler?metros para reconhecer a acelera??o linear e girosc?pios para reconhecer a velocidade angular registrada durante o deslocamento. O girosc?pio, entretanto, ? um dispositivo de custo mais elevado e com alto consumo de energia quando comparado a um aceler?metro. Essa desvantagem deu origem a pesquisas a respeito de sistemas e unidades de medidas inerciais que n?o utilizam girosc?pios. A ideia de utilizar apenas aceler?metros para calcular o movimento linear e angular surgiu no in?cio da d?cada de 60 e vem se desenvolvendo atrav?s de modelos que variam no n?mero de sensores, na maneira como estes s?o organizados e no modelo matem?tico que ? utilizado para derivar o movimento do corpo. Esse trabalho prop?e um esquema de configura??o para constru??o de uma unidade de medida inercial que utiliza tr?s aceler?metros triaxiais. Para identificar o deslocamento de um corpo r?gido a partir deste esquema, foi utilizado um modelo matem?tico que utiliza apenas os nove sinais de acelera??o extra?dos dos tr?s sensores. A proposta sugere que os sensores sejam montados e distribu?dos em formato de L . Essa disposi??o permite a utiliza??o de um ?nico plano do sistema de coordenadas, facilitando assim a instala??o e configura??o destes dispositivos e possibilitando a implanta??o dos sensores em uma ?nica placa de circuito integrado. Os resultados encontrados a partir das simula??es iniciais demonstram a viabilidade da utiliza??o do esquema de configura??o proposto

O uso de tecnologias assistivas objetivando proporcionar melhor qualidade de vida a idosos está em franca ascensão. Uma das linhas de pesquisa nessa área é o uso de dispositivos para detecção de quedas de idosos, um problema cuja ocorrência é cada vez maior devido a diversos fatores, incluindo maior longevidade, maior número de pessoas vivendo sozinhas na velhice, entre outros. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um dispositivo vestível, um nó sensor de redes de sensores sem fio de ultra-baixo consumo. Também descreve a expansão de um sistema KNX, ao qual o dispositivo é integrado. O dispositivo é capaz de identificar quedas, auxiliando no monitoramento de idosos e, por sua vez, aumentando a segurança dos mesmos. O monitoramento é realizado através de acelerômetro e giroscópio de 3 eixos, acoplados ao peito do usuário, capaz de detectar quedas através de um algoritmo de análise de limites determinados a partir da fusão dos dados dos sensores. O sensor vestível utiliza tecnologia EnOcean, que propicia conexão sem fio com um sistema de automação de casas inteligentes, de acordo com a norma KNX, através da plataforma Home Assistant. Telegramas de alarmes são automaticamente enviados no caso de detecção de quedas, e acionam um atuador pertencente ao sistema KNX. Além de validar a tecnologia EnOcean para uso em dispositivos vestíveis, o protótipo desenvolvido não indicou nenhum falso positivo através de testes realizados com dois usuários de características corporais diferentes, onde foram reproduzidos 100 vezes cada um dos oito tipos de movimentos (quatro movimentos de quedas e quatro de não quedas). Os testes realizados com o dispositivo revelaram sensibilidade e de especificidade de até 96% e 100%, respectivamente. / The use of assistive technologies to provide quality of life for elderly is increasing. One of the research lines of this area is the use of devices for fall detection, which is an increasing problem due to many factors, including greater longevity, more elders living alone, among others. This work presents the development of a wearable device, a sensor node for ultra-low power networks. Also, describes the expansion of a KNX system, which the device is integrated. The device is able to detect falls which can aid the monitoring of the elderly people and improve security. The monitoring is done through a 3-axis accelerometer and gyroscope attached on the user’s chest. The fall detection is done by a threshold algorithm based on data fusion of the sensors. The wearable sensor is an EnOcean node, which includes a wireless connection with a smart home system, according to the KNX standard, through the Home Assistant platform. Alarm telegrams are automatically sent in case of fall detection, and fires an actuator that is part of the KNX system to alarm. In addition to validating the EnOcean’s Technology for use on wearable devices, the developed prototype didn’t indicated any false positives through tests performed with two users of different body characteristics, where each of the eight types of movements (four movements of falls and four of non-falls) were reproduced 100 times. The tests done with the device revealed sensitivity and specificity of up to 96% and 100%, respectively.