Sobre Controle Preditivo de Variância Mínima, Otimização Convexa Pseudoespectral e suas aplicações em Guiamento, Navegação e Controle

Neste projeto propõe-se pesquisa aplicada em sistemas de Guiamento, Navegação e Controle (GNC) de veículos aeroespaciais e a investigação de dois métodos que vêm apresentando resultados significativos em seus respectivos campos de aplicação: o Controle Preditivo de Variância Mínima (PMVC) e a Otimização Convexa Pseudoespectral (PCO). O objetivo é unificar esses métodos buscando-se uma maneira de incluir controle com restrições ao método PMVC, porém, de maneira não similar às formas comumente empregadas em Controle Preditivo Baseado em Modelo (MPC). Na nova abordagem há expectativa de se utilizar o método da transcrição pseudoespectral, ao invés da discretização convencional, o que poderá garantir melhor aproximação entre o estado contínuo e o discreto do sistema modelado, além da inclusão das restrições com base no problema geral de controle ótimo de Bolza, no qual a PCO foi formulada e que difere do método MPC. Este projeto contribuirá com a formação de recursos humanos nos níveis de graduação, mestrado e doutorado, no âmbito da Universidade Federal do Pará. PMVC e PCO serão estudados e aplicados em problemas simulados usando classes de sistemas de interesse, como foguetes, aviões e drones. Experimentos reais utilizando drones também serão executados dentro e fora do ambiente laboratorial, buscando, de forma lúdica, mas com o forte rigor científico, aproximar as atividades experimentais com os drones aos problemas reais do setor aeroespacial através da emulação de veículos espaciais. Ademais, a partir deste projeto se tentará uma aproximação com os agentes participantes do Programa Espacial Brasileiro, com vistas a deixar disponível o conhecimento científico e os recursos humanos qualificados para desenvolvimento de sistemas GNC no Brasil.