Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10923/8346
Tipo: masterThesis
Título: Técnicas de localização para um veículo aquático baseadas em mapas batimétricos e filtro de partículas
Autor(es): França, Rodrigo Paz
Orientador: Salton, Aurélio Tergolina
Editor: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Programa: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Fecha de Publicación: 2016
Palabras clave: SUBMARINOS
DETECTORES
FILTROS
SENSORES ELÉTRICOS
ENGENHARIA ELÉTRICA
Resumen: This work presents localization methods for underwater vehicles based on sensor fusion. To achieve the sensor fusion two techniques were used: Extended Kalman Filter (EKF) and Particle Filter (PF). The EKF method developed uses an Inertial Measurement Unit (IMU) and a GPS Intelligent Buoys (GIB) sensor. With the purpose of developing a low-cost location method which does not require external sensors, the Terrain Based Localization (TBL) technique was also developed. This method consists in the fusion between an IMU, a sonar and a bathymetric map of the navigation region through the PF. This technique utilizes particles to estimate the probability function of the vehicle position, however, this approach shows poor precision in regions of low depth variation. In order to solve this problem two solutions are presented, one in software, which uses a trajectory generation algorithm (TG) that limits the vehicle navigation to regions of the map with large depth variation; and another solution which uses a peripheral GIB sensor, with the purpose of improving the PF correction step. In order to validate the developed methods simulations in the MATLAB software were made utilizing an AUV (Autonomous Underwater Vehicle) mathematical model. An analysis of the computational cost of the LBT technique was performed, through the implementation of the algorithm in the “C” programming language, where it was embedded on a micro-controlled board to measure the method execution time. In order to analyze the convergence capacity of the TBL and the TG algorithm effect thousand simulations with different quantities of particles were performed for TBL technique and TBL together with the GT algorithm.
Este trabalho apresenta métodos de localização para veículos aquáticos baseados na fusão de sensores. Para realizar a fusão dos sensores foram utilizadas duas técnicas: o Filtro de Kalman Estendido (FKE) e o Filtro de Partículas (FP). O método do FKE desenvolvido, além de uma Unidade de Medidas Inercias (IMU do inglês-Inertial Measurement Unit) também necessita de um sensor GIB (GPS Intelligent Buoys). Com a finalidade de desenvolver um método de localização de baixo custo, o qual não necessite de sensores externos, foi desenvolvido a técnica de Localização Baseada em Terreno (LBT). Tal método consiste na fusão entre uma IMU, um sonar e um mapa batimétrico da região de navegação do veículo, por meio do FP. Esta técnica utiliza partículas para estimar a função de probabilidade da posição do veículo; entretanto, tem como limitação a baixa precisão em regiões de pouca variação de profundidade no mapa. A fim de contornar esse problema são apresentadas duas soluções, uma em software que utiliza um algoritmo de geração de trajetória (GT) que força o veículo a navegar por locais onde a variação de terreno é maior. Também foi desenvolvido uma solução que utiliza um sensor GIB como periférico, com proposito de melhorar o passo de correção do FP. A fim de validar os métodos foram realizadas simulação no software MATLAB utilizando um modelo matemático de um AUV (Autonomous Underwater Vehicle). Uma análise do custo computacional da técnica LBT foi realizada através da implementação do algoritmo na linguagem de programação “C”, onde foi embarcada em uma placa micro-controlada para medir a frequência de execução do método. Foram realizadas mil simulações para técnica de LBT e para LBT em conjunto com o algoritmo de GT com diferentes quantidades de partículas, com o intuito de analisar a capacidade de convergência do método de LBT e também o efeito do algoritmo de GT.
URI: http://hdl.handle.net/10923/8346
Aparece en las colecciones:Dissertação e Tese

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