Modelagem, navegação e localização de robô subaquático utilizando filtros não paramétricos

Abstract

Com a expansão da barreira de exploração nas atividades petrolíferas no mar, as empresas estão utilizando cada vez mais veículos subaquáticos em operações offshore. A substituição de mergulhadores de profundidades por UUVs (Unmanned Underwater Vehicles) é devido não somente à capacidade de atuar em profundidades maiores que 300 metros, mas também em operações de grande duração e menor risco nas atividades de instalação e manutenção de infraestrutura subaquática. No entanto, os UUVs necessitam superar as outras duas dificuldades técnicas apresentadas na exploração offshore: as condições prevalecentes no clima e a invisibilidade das operações no mar. Essas condições interferem na eficácia de navegação dos veículos aquáticos, principalmente em UUVs que são dependentes das leituras dos seus sensores para funcionarem como projetados. Quanto mais programação e processamentos dos múltiplos sensores, melhor fica para que o sistema (ou operador no caso de ROVs) consiga navegar bem no ambiente subaquático. Porém, cada sensor capta ruído, processando de forma limitada a informação. Isso em conjunto com a elevada dinâmica não-linear e invisibilidade no mar faz com que não seja possível garantir a navegação ou operação confiável dos veículos subaquáticos baseando-se somente na leitura dos sensores. A metodologia apresentada neste trabalho tem o objetivo de possibilitar a implementação de navegação autônoma, manipulando as informações captadas pelos sensores e a incerteza de atuação do modelo não-linear do veículo em um sistema de tratamento por uso de um filtro probabilístico. Juntamente com algoritmos de planejamento de trajetória em grades de ocupação, esta metodologia é ensaiada em um veículo subaquático autônomo com resultados que demonstram seu pleno funcionamento em um caso de localização global em ambiente subaquático não controlado.