| Summary: | Este trabalho apresenta a modelagem, implementação, testes e simulação de um estimador de atitude em tempo real baseado em filtro de Kalman estendido (FKE), aplicado a uma plataforma de mancal aerostática de três eixos controlada por atuadores de jatos de gás. O objetivo deste trabalho é obter um algoritmo de determinação de atitude que possa substituir a estimativa proveniente da unidade inercial embarcada, atualmente em uso pela eletrônica da plataforma. Foram implantados dois modelos de estimadores em ambiente MATLAB: o primeiro foi montado com o vetor de estados composto apenas pelos quatérnios da atitude, e o segundo com vetor de estados composto pelos quatérnios e pelo vetor de vieses dos três girômetros. Estes estimadores foram testados usando dados provenientes dos sensores da unidade inercial da plataforma, sendo que os resultados obtidos foram comparados com a estimativa de atitude enviada pela solução de atitude interna à unidade inercial. Por fim, foram realizados testes dos algoritmos do FKE no modelo de simulação da mesa de mancal a ar. Ambos os estimadores baseados em filtro de Kalman estendido obtiveram êxito no processo de determinação de atitude, tanto nos testes utilizando dados reais quanto na simulação de controle da mesa de mancal a ar. A estimação de vieses proposta funcionou de maneira degradada para os casos testados. Foram, então, levantadas hipóteses dos motivos deste desempenho, e a conveniência de estimá-los na aplicação proposta. === This work presents modeling, implementation, testing and simulation of a real-time attitude estimator using extended Kalman filter (FKE), applied to a three-axis air-bearing platform controlled by gas jet actuators. The goal of this work is to obtain an attitude determination algorithm that can replace the attitude estimate from the embedded inertial unit, currently in use by the platform electronics. Two models of estimators were implemented in MATLAB environment: in the first one, the state vector is composed only by the quaternions of the attitude, and in the second, the state vector is composed by quaternions and biases of the three gyroscopes. These estimators were tested using data from the sensors of the platforms inertial unit, and the results were compared with the attitude estimation sent by the internal attitude solution of the inertial unit. Finally, tests of the two FKE algorithms were performed in the simulation model of the air-bearing platform. Both Kalman filter-based estimators were successful in the attitude determination process, both in the tests using real data and in the simulation of control of the air-bearing platform. The proposed bias estimation functioned in a degraded way for the cases tested. We then hypothesized the reasons for this performance, and the convenience of estimating them in the proposed application.
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