FILTRO DE KALMAN PARA UM SISTEMA DE ALINHAMENTO DE SINAL DE SATÉLITE
TITULAR
UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO SEMI-ÁRIDO
PROCESSO
BR 51 2025 001438 4
DESCRIÇÃO
O programa implementa o Filtro de Kalman (Bucy e Recursivo) em MATLAB para estimar a posição de um corredor utilizando dados simulados de um smartwatch e um satélite de posicionamento global. O corredor se desloca em uma praça de 500 metros de perímetro a uma velocidade média de 8 km/h, variando entre 7 km/h e 9 km/h. O satélite está a 20.200 km de altitude e fornece medições de posição com uma precisão de 15 metros.
O código modela a dinâmica do movimento do corredor e a incerteza dos sensores, aplicando o Filtro de Kalman Recursivo para suavizar as estimativas de posição e velocidade. Também é implementado o Filtro de Kalman de Bucy para comparação de desempenho. O programa calcula o tempo total do trajeto (10 km, ou 20 voltas na praça) e analisa a energia e tempo de processamento do algoritmo.
Por fim, o sistema gera gráficos comparativos das estimativas e mede a eficácia dos filtros ao reduzir o erro das medições. A análise final compara a precisão de diferentes configurações de filtros e a performance de smartwatches baratos versus profissionais.
APLICAÇÕES E BENEFÍCIOS
O programa resolve o problema da estimativa precisa da posição de um corredor utilizando um smartwatch e um satélite de posicionamento global, mesmo com medições ruidosas e imprecisas. A principal dificuldade em sistemas desse tipo é a presença de erros causados por fatores como variações de velocidade, atraso na atualização dos sensores e limitações na precisão do GPS.
Através da aplicação do Filtro de Kalman Recursivo e do Filtro de Kalman de Bucy, o programa melhora a estimativa da posição ao filtrar o ruído das medições, tornando os dados mais confiáveis. Isso permite uma navegação mais precisa e uma melhor análise da trajetória do corredor.
Além disso, o programa apresenta vantagens como eficiência computacional, permitindo estimativas em tempo real, e flexibilidade na adaptação para outros cenários, como rastreamento de veículos autônomos ou monitoramento de atletas profissionais. Outra vantagem é a comparação entre diferentes modelos de smartwatches, possibilitando a análise do impacto da qualidade do sensor no desempenho do rastreamento.
Isso torna o programa útil tanto para pesquisa acadêmica quanto para aplicações práticas no desenvolvimento de sistemas de localização e navegação.
DOWNLOAD DO CERTIFICADO
AUTORES
- ADAILSON PEREIRA DE MELO FILHO
- JOÃO VICTOR FÉLIX CABRAL DA SILVA
- JÉSSICA LOUISE BERTO DA SILVA
- LUIZ FELIPE DA CUNHA SILVA