Simulação e análise de algoritmos para estimação de atitude utilizando sensores de inerciais
Resumo
O presente trabalho analisa algoritmos para determinação de atitude a partir de medidas
simuladas de acelerômetro, magnetômetro e giroscópio. Estes sensores foram modelados
no software Simulink, considerando ruídos aditivos white noise e random walk, e interferên-
cias hard-iron e soft-iron para o magnetômetro. Visando futura implementação dos algorit-
mos apresentados, os modelos dos sensores foram desenvolvidos de modo a reproduzir
o comportamento da Unidade de Medição Inercial (IMU) MPU-9250. São apresentados
algoritmos para determinação de atitude no contexto da solução do Problema de Wahba,
e é detalhada a análise da covariância do erro de estimativa para duas medidas usando o
Quest Measurement Model (QMM). Visando a integração das medidas de todos sensores
da IMU e o desenvolvimento de um algoritmo robusto, são apresentados alguns métodos
de estimação de atitude baseados no Filtro Extendido de Kalman (FEK). São discutidas as
seguintes topologias para a equação de medida do FEK: medida não-normalizada dos sen-
sores de atitude; medida normalizada dos sensores de atitude usando QMM; quaternion
pré-processado por algum algoritmo estático. É discutido como a normalização do quater-
nion leva a matriz de covariância à singularidade, e é apresentado o FEK com erro multi-
plicativo para solucionar este problema. Os resultados deste trabalho abrangem desde a
modelagem e calibração dos sensores inerciais, até resultados de simulações com o FEK.
Os resultados da modelagem dos sensores da IMU MPU-9250 incluem a aplicação do mé-
todo da Variância de Allan para caracterização dos ruídos aditivos, e resultados práticos e
simulados acerca do processo de calibração e alinhamento do magnetômetro. No que diz
respeito aos algoritmos estimadores, são apresentados resultados de simulação avaliando
a precisão da estimação do bias e do quaternion de atitude, bem como a convergência da
atitude durante a etapa de inicialização.
Coleções
- TCC Engenharia Elétrica [174]
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