Örgütsel Bağlılıkla İlgili Kavramlar

banda do sistema utilizando a densidade espectral de potência (PSD), ou a Transfor- mada Rápida de Fourier (FFT). Sendo assim, sua unidade de medida pode aparecer basicamente em duas formas:

• PSD→ unid/√Hz • FFT→ unid2/Hz

onde “unid” corresponde à unidade de media do sensor (podendo ser g para o ace- lerômetro, (◦_{/s) para o girômetro e Guass para o magnetômetros).}

Para os girômetros uma especificação mais interessante para a densidade espectral do ruído seria o Passeio Aleatório Angular (ARW - Angle Random-Walk) que mostra diretamente como o ruído afeta nos cálculos de ângulos. Nesse caso a unidade de medida do ruído é o (◦_/√_hr).

A Largura de banda e a densidade espectral do ruído definem a resolução padrão que se pode obter a partir de saídas do sensor. Sensores inerciais geralmente possuem um ruído branco Gaussiano e não correlacionado.

2.6

Estimação de Atitude

A Cabeça Sensora, comumente denominada pelo termo em inglês Attitude and Heading Reference System (AHRS), é o sistema responsável pela fusão sensorial e pela estimação de Atitude do sistema dos dados fornecidos pelos acelerômetros e girômetros da Unidade de Medições Inerciais (IMU) e, eventualmente, por magnetômetros, GPS dentre outros sensores.

O termo fusão sensorial refere-se à extração dos sinais de vários sensores diferentes para que, a partir desses, se possa obter um número maior de informações complemen- tares que permitem melhorar as estimativas dos estados do sistema.

No caso da navegação inercial, a estimação da atitude refere-se à obtenção dos ângulos de orientação da aeronave em relação a um sistema de referência. Uma pos- sível abordagem para a estimação da atitude é a que se utiliza dos sensores inerciais (girômetro e acelerômetro) e do magnetômetro.

O girômetro fornece informações de velocidades angulares de modo que, a partir da integração dessas informações ao longo do tempo, pode-se inferir a atitude da aeronave. No entanto, dependendo da quantidade de ruído e de desvios de polarização do girômetro, as integração das informações fornecidas pelo mesmo levariam rapidamente a estimativas erradas da atitude.

Uma outra estratégia seria utilizar as informações do magnetômetro, que através das projeções do vetor campo magnético pode servir como uma bússola eletrônica tridimensional e fornecer diretamente a atitude da embarcação, contudo, a estimação da atitude a partir dessas projeções depende do magnetômetro estar nivelado em

28 2 Revisão Bibliográfica relação ao plano da terra e, além disso, esse sensor sofre bastante com a interferências de campos e dispositivos magnéticos na sua vizinhança.

A questão de correção da inclinação do magnetômetro pode ser resolvida pela utilização de um acelerômetro caso este não esteja acometido por acelerações lineares. A partir das projeções do campo gravitacional em seus eixos de medição o acelerômetro pode fornecer os ângulos de rolamento e arfagem, ângulos esses que seriam aplicados às medidas do magnetômetro para compensar sua inclinação e extrair as informações de proa.

A leitura dos girômetros e, principalmente, dos acelerômetros sofrem influências das acelerações lineares aplicadas, sendo assim, outros sensores como, por exemplo, GPS, barômetros e sensores de pressão diferencial podem ser adicionados ao sistema para compensar as interferências dessas acelerações e tornar o sistema ainda mais robusto.

Sendo assim, a Cabeça Sensora tem a função de realizar a estimação da atitude da aeronave, implementando algoritmos de fusão sensorial e compensando ainda os er- ros de medições provenientes dos sensores integrantes do módulo de instrumentação. Existem vários algoritmos que implementam essas técnicas como, por exemplo, a filtra- gem complementar linear [Brown,1997], filtragem complementar não linear [Mahony and Hamel,2008] e o filtro de Kalman.

A Cabeça Sensora desenvolvida porLima[2013] implementa o algoritmo de filtro de Kalman para realizar a estimação de atitude, por isso, nesse trabalho focaremos nessa classe de algoritmos, uma vez que essa Cabeça Sensora será alvo de testes pelo emulador desenvolvido nesse trabalho na fase de experimentos.

Capítulo 3

Estrutura do Emulador IMU para testes

HIL

“Scientists study the world as it is, engineers create the world that never has been.”

Theodore von Karman

3.1

Introdução

A Figura3.1representa um sistema de simulação HIL para emulação de uma IMU. Uma simulação completa contempla a dinâmica de voo da aeronave e os modelos dos sensores e atuadores que a compõem. No caso específico desse trabalho foram implementados apenas os modelos para os sensores da IMU, a saber, acelerômetro, girômetro e também do magnetômetro.

Unidade Host: Simulação de Voo no MATLAB/SIMULINK®

SCI I2C

Unidade DSP: Emulação dos Sensores

Cabeça Sensora: Estimação de Atitude Modelos Matemáticos Simulador Hardware-In-the-Loop IMU: 9DoF- Stick –v13

Figura 3.1: HIL para emulação de IMU de 9DoF composta por acelerômetro, girômetro e magnetômetro

Conforme pode ser observado, o emulador desenvolvido neste trabalho é consti- tuído, basicamente, pela integração do MATLAB/Simulink com um DSP que realiza as interfaces de comunicação e executa os modelos dos sensores da IMU real.

30 3 Estrutura do Emulador IMU para testes HIL No Simulink é possível gerar sinais de teste ou dados de vôo à partir de modelos que simulem a dinâmica de um VANT e ainda realizar interfaces gráficas e de visualização como, por exemplo, a interface com o simulador de vôo FlightGear, dentre outros. Esses sinais gerados no Simulink correspondem às informações ideais de atitude e acelerações lineares do VANT.

O DSP, por sua vez, recebe os sinais através da interface de comunicação serial (SCI) e os converte em dados de sensor, a partir dos algoritmos que executam os modelos matemáticos do acelerômetro, girômetro e magnetômetro, emulando então as caracte- rísticas reais da IMU. Esses dados emulados pelo DSP devem ainda ser disponibilizados para leitura através do mesmo mecanismo que os sensores reais utilizam; que nesse caso é a interface de comunicação I2C.

As próximas seções detalham essas funcionalidades do sistema HIL.