Auto-alinhamento para sistemas de navegação inercial usando algoritmo REQUEST com estimador de bias e redes neurais artificiais

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dc.contributor.advisorMelo, Leonimer Flávio de [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorCampos, Rhelmuthe Elísio Diaspt_BR
dc.contributor.bancaFrança, José Alexandre dept_BR
dc.contributor.bancaGoedtel, Alessandropt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T15:08:49Z
dc.date.available2024-05-01T15:08:49Z
dc.date.created2018.00pt_BR
dc.date.defesa24.04.2018pt_BR
dc.description.abstractResumo: O problema do alinhamento de Sistemas de navegação inercial (SNI) é encontrar uma matriz de atitude inicial Métodos tradicionalmente aplicados para realizar o auto-alinhamento utilizam a gravidade, a taxa de rotação da Terra e as medidas inerciais para isso No entanto, o ruído presente em sensores inerciais diminui a precisão e a rapidez deste processo Normalmente, as soluções convencionais implementam um processo de duas etapas, primeiro realizam um cálculo analítico da atitude, seguido da estimação da atitude usando filtros Para investigar uma alternativa a tais métodos, este trabalho propõem a solução grosseira através do uso do algoritmo REQUEST A fim de otimizar e buscar uma solução ainda mais rápida, também é aplicado o uso de uma Rede Neural Artificial (RNA e um estimador de bias para melhorar o algoritmo REQUEST Para avaliar os métodos propostos, o trabalho utiliza dados simulados e dados de um SNI comercial, e os resultados obtidos são comparados com uma solução tradicionalmente empregada na literatura, através do algoritmo TRIAD Os resultados obtidos mostram que o algoritmo REQUEST apresentou melhor estimativa do que a solução usando TRIAD Ademais, a inclusão da rede neural e do estimador de biais no sistema foi promissora, já que melhorou significativamente seu desempenhopt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: Inertial Navigation Systems (INS) alignment problem is the need to find an initial attitude matrix Methods traditionally applied in such alignment use gravity, Earth's rotation rate, and inertial measurements However, the noise present in inertial sensors decreases the accuracy and speed of this process Normally, conventional solutions implement a two-step process, first it is performed an analytical attitude calculation, followed by attitude estimation using filters To investigate an alternative to such methods, this work proposes a solution through the use of the REQUEST algorithm In order to optimize and seeking an even faster solution, the use of a multi-layer artificial neural network (ANN) and a bias estimator to improve the REQUEST algorithm is also applied To evaluate the proposed methods, the work uses simulated data and data from a commercial INS, and the results obtained are compared with a traditional solution employed in the literature, using the TRIAD algorithm The results obtained showed that the increased REQUEST method employed has better output data than TRIAD method In addition, the inclusion of the neural network and bias estimator in the system was promising, significantly improving its performancept_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Tecnologia e Urbanismo, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/16465
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameEngenharia Elétricapt_BR
dc.relation.departamentCentro de Tecnologia e Urbanismopt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectSistemas de navegação inercialpt_BR
dc.subjectSistemas eletrônicospt_BR
dc.subjectEngenharia elétricapt_BR
dc.subjectNeural networks (Computer science)pt_BR
dc.subjectInertial navegation systemspt_BR
dc.subjectElectronic systemspt_BR
dc.subjectElectric engineeringpt_BR
dc.titleAuto-alinhamento para sistemas de navegação inercial usando algoritmo REQUEST com estimador de bias e redes neurais artificiaispt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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