Técnicas de estimação de estados aplicadas em veículos aéreos.

Abstract

A correta estimação de estados é fundamental para a navegação e o controle de veículos aéreos em condições adversas. Este trabalho investiga e compara três técnicas de estimação de estado: o Filtro de Kalman Estendido (EKF), o Filtro de Kalman Unscented (UKF) e o Filtro de Partículas Auxiliar (APF). Foram empregados dois modelos dinâmicos, o movimento retilíneo e o movimento circular, com medições não lineares obtidas de um radar posicionado em solo. No cenário retilíneo, os valores médios do RMSE obtidos foram: UKF (posição = 1,95 e velocidade = 0,050), EKF (posição = 5,10 e velocidade = 0,09) e APF (posição = 6,95 e velocidade = 0,135), sendo o UKF o de melhor desempenho. Já no cenário circular, mais sujeito a não linearidades, os resultados médios foram: UKF (posição = 13,57 e velocidade = 0,0065), EKF (posição = 13,92 e velocidade = 0,38) e APF (posição = 167,30 e velocidade = 142,965), novamente com superioridade do UKF. Esses resultados, obtidos a partir das simulações, evidenciam que o UKF fornece estimativas mais precisas e estáveis, sobretudo em cenários não lineares, enquanto o EKF se mantém como uma alternativa válida em dinâmicas menos complexas e o APF requer ajustes para lidar com cenários mais desafiadores. Assim, este estudo contribui para a escolha criteriosa de técnicas de filtragem em aplicações aeronáuticas.