@MASTERSTHESIS{ 2016:1590567756,
 	title = {Técnicas de localização para um veículo aquático baseadas em mapas batimétricos e filtro de partículas},
 	year = {2016},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/6676",
 	abstract = "Este trabalho apresenta métodos de localização para veículos aquáticos baseados na fusão
 de sensores. Para realizar a fusão dos sensores foram utilizadas duas técnicas: o Filtro
 de Kalman Estendido (FKE) e o Filtro de Partículas (FP). O método do FKE desenvolvido,
 além de uma Unidade de Medidas Inercias (IMU do inglês-Inertial Measurement
 Unit) também necessita de um sensor GIB (GPS Intelligent Buoys). Com a finalidade
 de desenvolver um método de localização de baixo custo, o qual não necessite de sensores
 externos, foi desenvolvido a técnica de Localização Baseada em Terreno (LBT). Tal
 método consiste na fusão entre uma IMU, um sonar e um mapa batimétrico da região
 de navegação do veículo, por meio do FP. Esta técnica utiliza partículas para estimar a
 função de probabilidade da posição do veículo; entretanto, tem como limitação a baixa
 precisão em regiões de pouca variação de profundidade no mapa. A fim de contornar esse
 problema são apresentadas duas soluções, uma em software que utiliza um algoritmo de
 geração de trajetória (GT) que força o veículo a navegar por locais onde a variação de
 terreno é maior. Também foi desenvolvido uma solução que utiliza um sensor GIB como
 periférico, com proposito de melhorar o passo de correção do FP. A fim de validar os métodos
 foram realizadas simulação no software MATLAB utilizando um modelo matemático
 de um AUV (Autonomous Underwater Vehicle). Uma análise do custo computacional da
 técnica LBT foi realizada através da implementação do algoritmo na linguagem de programação
 “C”, onde foi embarcada em uma placa micro-controlada para medir a frequência
 de execução do método. Foram realizadas mil simulações para técnica de LBT e para
 LBT em conjunto com o algoritmo de GT com diferentes quantidades de partículas, com
 o intuito de analisar a capacidade de convergência do método de LBT e também o efeito
 do algoritmo de GT.",
 	publisher = {Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica},
 	note = {Faculdade de Engenharia}
}