Comparação de Métodos de Determinação de Atitude para ADCS de Cube Sats: Filtros de Kalman Estendido e Unscented

Abstract

O objetivo desse trabalho é determinar, para diferentes aplicações de ADCS (Attitude Determination and Control System), e diferentes sistemas, qual o método mais adequado para a estimação do vetor de estados dentre o Filtro de Kalman Estendido e o Filtro de Kalman Unscented (EKF e UKF respectivamente da sigla em inglês) pela análise relativa da performance dos filtros em simulações, a fim de determinar se a estimação mais acurada do UKF em relação ao EKF justifica a implementação nesse contexto, apesar do maior peso computacional. Para esse fim foi modelado um sistema de ADCS de um cubesat, como intuito de comparar os resultados de simulações com as implementações dos diferentes filtros em um mesmo sistema. Os parâmetros utilizados para isso serão: o erro de estimação de cada filtro; o tempo de processamento associado a simulação de cada filtro; e os efeitos da estimação nos parâmetros de controle. Sendo esperado um desempenho superior do UKF em geral, porém com resultados satisfatórios do EKF quando a variância dos sensores for baixa, havendo maior vantagem no uso do UKF com sensores com maior variância, ou com missões que incluem a possibilidade de degradação dos sensores ao longo do tempo de forma que a variância aumente.