Development of Optimal Parameter Estimation Methodologies Applied to a 3DOF Autonomous Surface Vessel

Abstract

Autonomous Surface Vessels (ASVs) are reliable and robust vehicles. They perform autonomous missions in lakes, rivers and even open waters. Those are dangerous environments that requires precise and secure navigation. Under these conditions, the knowledge of a robust and accurate mathematical model is a fundamental aspect for adjusting the control system for reaching safety and performance. Moreover, traditional mathematical models disregard assimetries and coupling between the degrees of freedom. While those models work fine for bigger vessels, to ignore these characteristics in small ASVs compromises the model's quality. In this context, this work presents a new methodology for modeling and identifying the dynamics of ASVs along with the uncertainties arising from disturbances and non-modeled dynamics. As for the uncertainties and disturbances, this work considers the coupling parameters into the mathematical modeling, which synthesizes the divergences between the model and the real application, allowing to incorporate asymmetries and model deficiencies. Regarding the parameter identification, the proposal is based on (i) the design of optimal input excitation signals from a double layer optimization methodology and (ii) a parametric estimation concept in two steps, dividing the original set of parameters into two partially coupled sub-problems. Finally, this work also presents a full discussion and analysis about the importance to manage the trade-off between precision and complexity of mathematical models, its respective solution spaces and the impact over the optimization algorithms. To validate the approach, a real 3 Degree of Freedom ASV with aerial holonomic propulsion system is used. The results show that it is possible to successfully capture the complex set of parameters and identify physical characteristics not considered by the model.

Metodologia de estimação paramétrica robusta aplicada a um veículo autônomo de superfície

“…No tocante às incertezas, nota-se que este atributo não é uma preocupação da maioria das abordagens. Apesar de basearem-se no projeto de sinais ótimos, este pressuposto não garante robustez às incertezas (Neto et al, 2021). Sabendo que os sinais são tradicionalmente projetados a partir de uma estimativa inicial do sistema, que possui um nível de incerteza relativa, logo é essencial desenvolver artifícios que minimizem estes efeitos e seja possível projetar sinais adequados às características do sistema.…”

“…Nova abordagem de identificação de sistemas considerando incertezas O trabalho propõe um novo conceito de identificação que proporciona a minimização das incertezas paramétricas. Diferente dos métodos encontrados na literatura (Neto et al, 2021), o conceito SOESGOPE Robusto contêm artifícios para mitigar os efeitos das incertezas paramétricas e, consequentemente, favorecer a estimação de modelos mais robustos e confiáveis.…”

“…Uma terceira opção é a abordagem desenvolvida durante a elaboração desta tese, cujos resulados são apresentados em (Neto et al, 2021). Similiar à modelagem de Fedyaevsky e Sobolev (1964), a nova abordagem utiliza os termos de primeira e segunda ordem da série de Taylor, porém considerando todos os acoplamentos possíveis entre os DoFs.…”

“…Representações estas que são fundamentais para descrever o fenômeno de amortecimento, principalmente, nos casos de embarcações com movimentos altamente acoplados. Um exemplo de aplicação desta abordagem é descrita em (Neto et al, 2021), cujo objeto de estudo é um catamarã com 3 DoFs acoplados.…”

Dinamica dos fluidos computacional para posicionamento de sensor e estimação paramétrica em embarcação

“…N ∈ R 3×3 é a matriz de Amortecimento Hidrodinâmico, τ ∈ R 3 é o vetor de forças de atuação dos propulsores, e J (η) ∈ R 3×3 é a matriz Jacobiana. No caso do modelo em 3 DOFs, a modelagem pode ser descrita de acordo com (NETO et al, 2021;SILVA et al, 2021): A matriz de amortecimento N (ν r ) representa a superposição do fenômeno de Coriolis da massa adicionada advindo do escoamento com as forças de arrasto lineares e não-lineares em cada um dos graus de liberdade do veículo: Alguns desses parâmetros são construtivos e representam variáveis já conhecidas, como a massa do corpo analisado e a posição de seu centro de gravidade. Os parâmetros relativos à matriz de amortecimento N (ν r ) e os parâmetros de massa adicionada presentes em M são usualmente desconhecidos e dependem de simulações computacionais ou testes práticos de identificação de parâmetros para serem definidos.…”