Filtragem Adaptativa de Kalman
A BMT Scientific Marine Services desenvolveu e implementou
em campo um inovador sistema de fusão GPS / INS, que aplica
a filtragem adaptativa de Kalman ao problema da combinação
de dados de GPS e INS. O sistema combina a informação
produzida por vários receptores GPS, giroscópios e INS em
uma melhor estimativa de posição e atitude da plataforma.
Para garantir a sua operação segura, plataformas flutuantes oceânicas
normalmente contêm sistemas que monitoram a sua posição (latitude,
longitude e altitude) e atitude (balanço, arfagem e guinada). Tipicamente,
estes sistemas de monitoramento incluem um ou mais Sistemas de
Posicionamento Global (GPS), juntamente com sensores de taxa de rotação
e acelerômetros lineares.
Unidade de navegação inercial BMT em
laboratório de calibração
As medições destes sensores devem ser cuidadosamente combinadas
para estimar a atitude e a posição da plataforma, por duas razões. Primeiro,
nenhuma das variáveis desejadas (balanço, arfagem, guinada, latitude,
longitude e altitude) pode ser calculada a partir de uma única medição.
Por exemplo, os receptores GPS são afetados não só pela posição mas
também pela atitude da plataforma, uma vez que as antenas de recepção
são geralmente montadas na parte alta da plataforma e se movem de
forma significativa quando a plataforma balança, arfa ou guina. Da mesma
forma, as acelerações lineares medidas pode ser causada por alterações na
posição da plataforma ou por gravidade, se a plataforma não é perfeitamente
plana. Resolvendo as equações de movimento da plataforma – que ligam as
variáveis desejadas as medições disponíveis – uma de cada vez, resultará
em estimativas de estado sub-ótimas.
Em segundo lugar, as medições devem ser cuidadosamente combinadas
porque todos os sensores estão sujeitos a erros. Meramente ratear
as medições do sensor em face de tais erros não-Gaussianos seria
inadequado, pois os algoritmos de rejeição de falha frequentemente falham
em reconhecer os erros que crescem de forma constante, como no caso
mostrado.
Sistema Adaptativo de Kalman BMT evita
alarmes falsos devidos a erros de sensores
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O filtro de Kalman fornece uma solução para ambos os problemas. Em
primeiro lugar, uma vez que o filtro resolve as equações do movimento
da plataforma ao mesmo tempo, ele calcula a estimativa ideal de estado.
Segundo, pela ponderação inversa da medição de cada sensor por seu
nível de ruído, o filtro de Kalman nos permite lidar facilmente com erros
de sensores.
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