Browsing by Author "Martins, Marco Daniel Laranjeira"
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- Filtragem de Kalman Adaptativa e Robusta para a Reconstrução de TrajetóriasPublication . Martins, Marco Daniel Laranjeira; Bousson, KouamanaAtualmente, o filtro de Kalman apresenta-se como uma importante opção para a estimação e reconstrução de trajetórias, devido sobretudo ao facto de ser um algoritmo relativamente simples de utilizar, assim como os bons resultados que se conseguem alcançar com a sua utilização. Existe, no entanto, a necessidade de se conhecer os parâmetros de uma trajetória que se pretenda filtrar para ser possível aplicar o filtro de Kalman com maior precisão. Assim, a performance filtro de Kalman clássico está excessivamente dependente do conhecimento quase total do sistema que se pretende filtrar, o que em aplicações de caráter aeronáutico, quase nunca é possível, originando ainda outro problema: Um projetista pode simplificar e linearizar os parâmetros desconhecidos de um sistema, muitas vezes de forma incorreta, sem construir um filtro de Kalman dinâmico o suficiente para lidar com o incremento do erro resultante da aproximação, originando assim uma maior divergência entre o valor estimado pelo filtro e o valor real medido. O trabalho desenvolvido na presente dissertação irá lidar com incertezas inerentes a um sistema linear com medições altamente ruidosas, assim como o fenómeno da divergência entre valores medidos e estimados, modificando assim o filtro de Kalman de duas formas distintas: a primeira tornando-o robusto contra incertezas presentes nas equações de sistema, e a segundo melhorando a capacidade de reação do filtro face a novos valores estimados, criando um filtro de Kalman adaptativo e robusto, contribuindo assim para a melhoria da performance do filtro.