Multivariable Fuzzy Identification of Unmanned Aerial Vehicles
Jorge Sampaio Silveira Júnior1; Edson Bruno Marques Costa1; Luís Miguel Magalhães Torres1
1 Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Maranhão
Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-1346
Resumo
No presente artigo é apresentada uma metodologia de identificação fuzzy multivariável para Veículos Aéreos Não Tripuláveis (VANTs) baseada nas teorias de Identificação do Observador/Filtro de Kalman e Algoritmo de Realização de Autossistema. O VANT é representado por um modelo nebuloso Takagi-Sugeno (TS), cujo antecedente é constituído por variáveis linguísticas (conjuntos fuzzy) e o consequente é constituído por submodelos lineares com representação discreta no espaço de estados. Os parâmetros do antecedente são obtidos utilizando-se algoritmos de agrupamento fuzzy e os parâmetros do consequente (matriz de estados, matriz de entrada, matriz de saída e matriz de transição direta) são obtidos utilizando o algoritmo baseado nas técnicas OKID/ERA. De forma a demonstrar a eficiência da metodologia apresentada neste artigo, é feita uma análise comparativa com outras metodologias aceitas na literatura em um problema de identificação de um sistema benchmark não linear multivariável tradicional. Ainda, são apresentados resultados experimentais para identificação de um VANT do tipo quadrirrotor, a fim de ilustrar a aplicabilidade da metodologia em um sistema real.
Palavras-chave: Veículos Aéreos Não Tripuláveis; Identificação Fuzzy Multivariável; Observador/Filtro de Kalman; Algoritmo de Realização de Autossistema; AR.Drone 2.0