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1 / 46 The Autonomous Boat Project. 2 / 46 The Autonomous Boat Project.

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1 1 / 46 The Autonomous Boat Project

2 2 / 46 The Autonomous Boat Project

3 3 / 46 The Autonomous Boat Project

4 4 / 46 Boat Controller

5 5 / 46 Inertial Measurement Unit (IMU)

6 6 / 46 Inertial Navigation

7 7 / 46 Real IMU

8 8 / 46 GPS Receptor

9 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.

10 10 / 46 Sumário Navegação Inercial Fusão sensorial Aprendizado por reforço O barco inteligente Implementação da solução Resultados Conclusão Trabalhos Futuros

11 11 / 46 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

12 12 / 46 Sensor Fusion

13 13 / 46 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.

14 14 / 46 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).

15 15 / 46 Sensor Fusion: INS/GPS + Compass

16 16 / 46 Boat Electronics

17 17 / 46 Sensor Fusion: INS/GPS/Compass

18 18 / 46 Sensor Fusion: INS/GPS/Compass

19 19 / 46 Sensor Fusion: INS/GPS/Compass Definindo: E assumindo que: - para, - e = 0

20 20 / 46 Sensor Fusion: INS/GPS/Compass Então: e: onde: e:

21 21 / 46 Kalman Filter Implementation Step 1: Initialization

22 22 / 46 Kalman Filter Implementation Step 2: Propagation of the INS state and its covariance matrix Read IMU: Calculate:

23 23 / 46 Kalman Filter Implementation Step 3: INS update Calculate:

24 24 / 46 Kalman Filter Implementation Calculate:

25 25 / 46 Fusão INS/GPS e Bússola (3D)

26 26 / 46 Boat Mathematical Model

27 27 / 46 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

28 28 / 46 Acionamento dos Propulsores ManobraMotor esquerdoMotor direito Para frenteLF Frente direitaLFD Frente esquerdaDLF Para trásLT Trás direitaLTD Trás esquerdaDLT Gira esquerdaLTLF Gira direitaLFLT ParadoDD

29 29 / 46 Boat Controller

30 30 / 46 Actuators M1 = left DC motor; M2 = right DC motor Possible Actions: 1= turn forward, 0 = turn off; -1 = turn backward

31 31 / 46 Control Table

32 32 / 46 Learning Control Actions

33 33 / 46 Learning Automata (LA) Algorithm where: i = iteration number; k = step for iteration i ; = learning rate.

34 34 / 46 Learning Automata (LA) Algorithm

35 35 / 46 Learning Simulation New Control Table

36 36 / 46 Boat Simulation

37 37 / 46 Módulo Embarcado

38 38 / 46 Estação de Controle

39 39 / 46 Comparison: Simulated and Real Systems Real SystemSimulated System

40 40 / 46 Results

41 41 / 46 Control Station

42 42 / 46 Vídeo do Barco VídeoVídeo do resultado da navegação autônoma do barco no lago do ITA

43 43 / 46 Control Station VídeoVídeo que mostra a dinâmica da tela da estação de controle

44 44 / 46 Loss of GPS Signal (Real Case)

45 45 / 46 Loss of GPS Signal (Real Case)

46 46 / 46 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.

47 47 / 46 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.

48 48 / 46 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.

49 49 / 46 Módulo Embarcado

50 50 / 46 Estação de Controle

51 51 / 46 Deriva dos Acelerômetros e Girômetro


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