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Controle linear quadrático gaussiano de um quadricóptero baseado em um filtro de Kalman estendido com variável instrumental
(Universidade Federal do Pará, 2024-02-08) SODRÉ, Lucas de Carvalho; SILVEIRA, Antonio da Silva; http://lattes.cnpq.br/1828468407562753; https://orcid.org/0000-0002-2698-2677
Diante das transformações e fomentos de tecnologias e modernização em diversos âmbitos da sociedade, como o uso de Veículos Aéreos não Tripulados desempenhando inúmeras atividades automatizadas, faz-se necessário criar algoritmos com eficácia e segurança a fim de evitar perdas e danos em suas funções. Sistemas aéreos são, em sua maioria, sistemas de múltiplas entradas e múltiplas saídas, variantes no tempo, suscetíveis a perturbações e a ruídos de medição, se tornando um cenário desafiador na área de identificação de sistemas. Visto isso, é de extrema importância que no processo de identificação tais dinâmicas sejam consideradas. Logo, o objetivo desse trabalho é desenvolver um algoritmo capaz de estimar conjuntamente os estados e os parâmetros de sistemas, atenuando a interferência de ruídos de medição e perturbações externas no processo de identificação em tempo real. A partir desses princípios, estabeleceu-se a criação do algoritmo de estimação conjunta Filtro de Kalman Estendido com Variáveis Instrumentais. O algoritmo proposto, se destaca pelo comprometimento teórico com a minimização da interferência de dinâmicas que podem afetar a confiabilidade dos parâmetros calculados por métodos de identificação já consolidados na literatura, como Filtro de Kalman Estendido (FKE) e Mínimos Quadrados Recursivo (MQR). O método proposto foi testado para calcular o modelo linear estocástico do sistema de piloto automático do quadricóptero aéreo não tripulado modelo AR Drone 2.0 da Parrot, levando em consideração cenários em que o sinal dos sensores apresenta a relação sinal-ruído de 100, 50, 10. O seu desempenho foi comparado com a estimação de parâmetros MQR e FKE. Para avaliar as estimações de estado, utilizou-se o índice norma do desvio raiz-média-quadrado e, para avaliar os parâmetros, utilizou-se a distância Euclidiana entre os parâmetros reais e os parâmetros estimados. Por fim, os dados levantados pelos métodos foram utilizados para a sintonia do controlador Controle Linear Quadrático Gaussiano, dessa forma, permitindo comparar o impacto do método de identificação no comportamento em malha fechada do sistema aéreo. Para possibilitar a discussão e a comparação dos algoritmos de controle, foram aplicados os índices Integral do Erro ao Quadrado e Integral de Controle ao Quadrado para avaliar o desempenho de controle, a margem de ganho e a margem de fase para mensurar robustez do sistema.