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Estimador de estados de um veículo aéreo não tripulado utilizando redes neurais

Estimador de estados de um veículo aéreo não tripulado utilizando redes neurais. Bruno de Campos Souza Vinícius de O. Floriano . Introdução - VANT. Veículos aéreos não tripulados ( VANTs ) Proposta de trabalho: estimador de estados Sistema de localização Redes neurais.

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Estimador de estados de um veículo aéreo não tripulado utilizando redes neurais

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Presentation Transcript

  1. Estimador de estados de um veículo aéreo não tripulado utilizando redes neurais Bruno de Campos Souza Vinícius de O. Floriano

  2. Introdução - VANT • Veículos aéreos não tripulados (VANTs) • Proposta de trabalho: estimador de estados • Sistema de localização • Redes neurais

  3. Exemplos de utilização • Uso militar • Topografia • Manutenção de linhas elétricas

  4. Importância da predição • Conhecer a atitude da aeronave • Determinar posição • Possibilitar controle • Eliminar ruídos e incertezas das medidas dos sensores

  5. Introdução - VANT • Modelo dinâmico analítico • Não linear • Altamente acoplado • 12 variáveis de estado para o corpo

  6. Introdução - VANT

  7. Introdução - VANT

  8. Introdução - VANT • Modos de voo desacoplados

  9. Implementação – Redes Neurais • Rede Perceptron Multicamadas • Uma rede para cada saída, modos de vôo comum possuem mesmas entradas • 10 Neurônios • 5 Entradas • 5 atrasos de estados e 5 atrasos de entrada – Representar a dinâmica do sistema • Totalizando 25 entradas

  10. Exemplificação Throttle Rede Neural Vôo Longitudinal Profundor V_X V_X Predições V_Z Medições V_Z W_Y W_Y Leme Rede Neural Vôo Lateral Aileron V_Y V_Y Predições W_X Medições W_X W_Z W_Z

  11. Vantagens e DesvantagensRedes Neurais x Estimadores tradicionais • Vantagens • As RNA não necessitam sintonização • Demanda menos conhecimento sobre o sistema • Desvantagens • Muitos dados de treinamento • Longa faixa de excursão • Dificuldade de adaptação a ruído

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