Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2017-11-21T20:22:04Z
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Previous issue date: 2017-11-23 / Neste trabalho é demonstrado o uso de câmeras de baixo custo para determinar a orientação e posição de satélites e sondas espaciais. O Sensor de Estrelas (Star Tracker) é um dispositivo que determina a orientação - ou atitude - de uma espaçonave utilizando a posição de estrelas em uma imagem do céu. É possível triangular a posição do observador se houver planetas nas imagens. Sensores de Estrelas têm sido utilizados para a determinação de atitude desde ao menos 1964. A posição e a velocidade, no entanto, têm sido calculadas principalmente utilizando interferometria do sinal de comunicação, o seu desvio Doppler e o seu tempo de trânsito. Uma metodologia para implementação do algoritmo do sensor de estrelas e triangulação em hardware de baixo custo é apresentada e resultados obtidos a partir da superfície da terra são apresentados para a câmera Raspberry Pi NoIR e uma Nikon D5000. Os resultados apresentam erro angular próximo ao limite de difração de Rayleigh dos sistemas ópticos e um erro de posição para uma única sessão de medição cerca de 200 vezes maior que os resultados obtidos com filtro de Kalman a bordo da sonda Deep Space 1. / In this work we demonstrate the use of low cost cameras to determine orientation and position of spacecraft. Star Trackers are devices which determine orientation - or attitude - of a spacecraft using the position of stars in a picture of the sky. It is possible to triangulate the position of the observer if there are planets in the field of view. Star Trackers have been used for attitude determination of spacecraft since at least 1964. Position and velocity, however, have been calculated mostly using interferometry of the communication signal, it’s Doppler shift and round-trip time. Deep Space 1 launched in 1998 with the first experimental autonomous navigation using cameras. A methodology is presented to implement the star tracker algorithm and the position triangulation algorithm using low cost hardware and Earth based results are presented with the Raspberry Pi NoIR camera and a Nikon D5000. The results after a few minutes of measurement have an angular error near the Rayleigh diffraction limit of the optical systems and positional error for a single measurement session about 200 times larger than the Kalman filtered measurements taken from space by Deep Space 1.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/25266 |
| Date | 10 August 2017 |
| Creators | Miranda, Daniel Araújo |
| Contributors | Muñoz Arboleda, Daniel Mauricio, Soares, Fabiano Araújo |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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