@MastersThesis{Campesato:2017:TéEsAt,
               author = "Campesato, Wilian Lu{\'{\i}}s",
                title = "T{\'e}cnicas de estima{\c{c}}{\~a}o de atitude por filtro de 
                         Kalman baseado em sensores inerciais de baixo custo, com 
                         aplica{\c{c}}{\~a}o a uma plataforma de mancal aerost{\'a}tico 
                         controlada por jatos de g{\'a}s",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2017",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2017-08-16",
             keywords = "determina{\c{c}}{\~a}o de atitude, filtro de Kalman, 
                         estima{\c{c}}{\~a}o de estados, unidade inercial, plataforma 
                         aerost{\'a}tica, attitude determination, Kalman filter, state 
                         estimation, inertial unit, aerostatic platform.",
             abstract = "Este trabalho apresenta a modelagem, implementa{\c{c}}{\~a}o, 
                         testes e simula{\c{c}}{\~a}o de um estimador de atitude em tempo 
                         real baseado em filtro de Kalman estendido (FKE), aplicado a uma 
                         plataforma de mancal aerost{\'a}tica de tr{\^e}s eixos 
                         controlada por atuadores de jatos de g{\'a}s. O objetivo deste 
                         trabalho {\'e} obter um algoritmo de determina{\c{c}}{\~a}o de 
                         atitude que possa substituir a estimativa proveniente da unidade 
                         inercial embarcada, atualmente em uso pela eletr{\^o}nica da 
                         plataforma. Foram implantados dois modelos de estimadores em 
                         ambiente MATLAB: o primeiro foi montado com o vetor de estados 
                         composto apenas pelos quat{\'e}rnios da atitude, e o segundo com 
                         vetor de estados composto pelos quat{\'e}rnios e pelo vetor de 
                         vieses dos tr{\^e}s gir{\^o}metros. 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 
                         solu{\c{c}}{\~a}o de atitude interna {\`a} unidade inercial. 
                         Por fim, foram realizados testes dos algoritmos do FKE no modelo 
                         de simula{\c{c}}{\~a}o da mesa de mancal a ar. Ambos os 
                         estimadores baseados em filtro de Kalman estendido obtiveram 
                         {\^e}xito no processo de determina{\c{c}}{\~a}o de atitude, 
                         tanto nos testes utilizando dados reais quanto na 
                         simula{\c{c}}{\~a}o de controle da mesa de mancal a ar. A 
                         estima{\c{c}}{\~a}o de vieses proposta funcionou de maneira 
                         degradada para os casos testados. Foram, ent{\~a}o, levantadas 
                         hip{\'o}teses dos motivos deste desempenho, e a conveni{\^e}ncia 
                         de estim{\'a}-los na aplica{\c{c}}{\~a}o proposta. ABSTRACT: 
                         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.",
            committee = "Ricci, Mario Cesar (presidente) and Carrara, Valdemir (orientador) 
                         and Kuga, Helio Koiti (orientador) and Pardal, Paula Cristine 
                         Pinto Mesquita",
         englishtitle = "Attitude estimation techniques by Kalman filter based on low cost 
                         inertial sensors, applied to a gas jet controlled air bearing 
                         platform",
             language = "pt",
                pages = "128",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34P/3PDTP4H",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3PDTP4H",
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        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
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