Resumen de Identificación de parámetros y estimación del estado en helicópteros autónomos mediante el filtro UKF.
L.A. Sandino, M. Bejar, Aníbal Ollero Baturone
La identificación de parámetros es una parte muy importante en el ciclo de diseño de sistemas de control basados en modelos de Vehículos Aéreos no Tripulados (UAV). Dadas sus características, el Filtro de Kalman Extendido (EKF) es una técnica recursiva ampliamente utilizada en este campo para el problema de la estimación simultánea del estado y los parámetros del modelo. Recientemente, el Filtro de Kalman Unscented (UKF) ha sido propuesto como una alternativa que mejora las prestaciones del EKF en la estimación dual. Con una complejidad computacional similar, el UKF presenta ventajas adicionales como la obtención de estimaciones de orden superior y la posibilidad de tratar mejor las no-linealidades presentes en el modelo. En este artículo se considera la obtención mediante el método de Kane de un modelo mecánico avanzado de un helicóptero formado por dos sólidos rígidos. Asimismo, se presenta el algoritmo del UKF y su aplicación en simulación a la estimación del estado y los parámetros aerodinámicos del modelo del helicóptero, obteniendo buenos resultados.
