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The Autonomous Boat Project
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The Autonomous Boat Project
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The Autonomous Boat Project
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Boat Controller
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Inertial Measurement Unit (IMU)
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Inertial Navigation Contudo: Deriva: posição e atitude
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Real IMU
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GPS Receptor
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ITA – INSTITUTO TECNOLÓGICO DE AERONÁUTICA PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELETRÔNICA E COMPUTAÇÃO ÁREA DE DISPOSITIVOS E SISTEMAS ELETRÔNICOS PROJETO E CONSTRUÇÃO DE UM BARCO INTELIGENTE COM INTEGRAÇÃO INS/GPS E BÚSSOLA Douglas Soares dos Santos Orientadores: Prof. Wagner Chiepa Cunha Prof. Cairo L. Nascimento Jr. Boa tarde, agradeço a presença de todos.
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Sumário Navegação Inercial Fusão sensorial Aprendizado por reforço
O barco inteligente Implementação da solução Resultados Conclusão Trabalhos Futuros Tópicos:
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Introdução Motivação: Navegação Autônoma Máquinas Inteligentes
Retirar o ser humano da camada de operação e colocá-lo na camada de supervisão Objetivo: Projetar e construir um barco inteligente com integração INS/GPS e Bússola para navegação autônoma Capacidade de aprendizado
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Sensor Fusion
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O Barco Inteligente Para implementar o Barco Inteligente foram necessários os seguintes passos: Construção da estrutura do barco; Levantamento do modelo matemático do barco; Simulação do Sistema de Navegação Inercial (fusão usando FK); Simulação do aprendizado na tabela de acionamento dos propulsores; Implementação do módulo embarcado; Implementação da estação de controle do barco.
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Fusão INS/GPS e Bússola
No caso do barco foram feitas duas considerações importantes: Navegação do barco em baixas velocidades; Navegação em águas calmas e sem ventos. Essas considerações permitem: Amostragem dos sinais em baixa frequência (1 Hz); Implementação em 3 graus de liberdade. Sensores embarcados no barco: IMU: Acelerômetros em X e Y; Girômetro em Z; Magnetômetros em X e Y. Receptor GPS (Lat/Long).
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Sensor Fusion: INS/GPS + Compass
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Boat Electronics
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Sensor Fusion: INS/GPS/Compass
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Sensor Fusion: INS/GPS/Compass
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Sensor Fusion: INS/GPS/Compass
Definindo: E assumindo que: - para , - e = 0
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Sensor Fusion: INS/GPS/Compass
Então: e: onde: e:
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Kalman Filter Implementation
Step 1: Initialization
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Kalman Filter Implementation
Step 2: Propagation of the INS state and its covariance matrix Read IMU: Calculate:
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Kalman Filter Implementation
Step 3: INS update Calculate:
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Kalman Filter Implementation
Calculate:
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Fusão INS/GPS e Bússola (3D)
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Boat Mathematical Model
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Parâmetros m = massa do barco = 14,81kg
J = momento de inércia = 3,33 kg m² Constantes de arrasto: Kx = 7,025 Ns²/m², Ky = Kz = 5 Kx = 35,12 Ns²/m² d = distância medida entre o CG e os propulsores = 0,56 m Valores máximos de Fd e Fe = 1,4 N
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Acionamento dos Propulsores
Manobra Motor esquerdo Motor direito Para frente LF Frente direita D Frente esquerda Para trás LT Trás direita Trás esquerda Gira esquerda Gira direita Parado
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Boat Controller
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Actuators Possible Actions:
M1 = left DC motor; M2 = right DC motor Possible Actions: 1= turn forward, 0 = turn off; -1 = turn backward
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Control Table
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Learning Control Actions
Serve bem no caso do barco; construir a estrutura do conhecimento
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Learning Automata (LA) Algorithm
where: i = iteration number; k = step for iteration i; h = learning rate.
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Learning Automata (LA) Algorithm
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Learning Simulation New Control Table
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Boat Simulation
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Módulo Embarcado
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Estação de Controle
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Comparison: Simulated and Real Systems
Simulated System Real System
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Results
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Control Station
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Vídeo do Barco Vídeo do resultado da navegação autônoma do barco no lago do ITA
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Control Station Vídeo que mostra a dinâmica da tela da estação de controle
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Loss of GPS Signal (Real Case)
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Loss of GPS Signal (Real Case)
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Conclusão Um barco inteligente com integração INS/GPS e Bússola foi projetado e construído. O correto funcionamento do barco foi demonstrado pelos experimentos. O objetivo proposto nesse trabalho foi alcançado. Principais contribuições científicas do trabalho: Estrutura mecânica da plataforma do barco. Aplicação do algoritmo de aprendizado por reforço LA para geração da tabela de acionamento do barco, Formulação de um algoritmo de integração INS/GPS e Bússola usando Filtro de Kalman para a navegação 3D.
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Trabalhos Futuros Aplicação em ITS (Intelligent Transportation Systems) visando o desenvolvimento de veículos terrestres inteligentes. Investigar a fusão sensorial com outros tipos de sensores, p. ex., câmeras, GPS indoor, odômetros e rádio-orientação. Desenvolvimento de solução totalmente embarcada (solução para perda do link de comunicação). Investigar a necessidade da extensão para o caso 6D para veículos terrestres. Implementação de algoritmo de sintonia ótima da matriz Qd do Filtro de Kalman (combate à divergência do FK). Investigar o algoritmo de aprendizado onde o número e o tamanho das partições é auto-ajustável. Investigar aplicações industriais e em sistemas de vigilância.
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Agradecimentos Ao Projeto de Capacitação Tecnológica e Formação de Recursos Humanos para o Setor Aeronáutico (CAPTAER), pelos equipamentos e instrumentos adquiridos e utilizados neste trabalho. Estimação adaptativa dos erros de estado; IMU n giroscópica: mestrado Edmundo… Prof. Hélio Kuga
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Módulo Embarcado
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Estação de Controle
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Deriva dos Acelerômetros e Girômetro
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