The dynamics of an underwater vehicle is intrinsically nonlinear. Hence, when it is desirable to reproduce various types of maneuvers of an underwater vehicle, such as straight line, zigzag and turning in circles; a nonlinear mathematical model is required. Usually, for vehicles such as an autonomous underwater vehicle (AUV), the dynamics is modeled as a decoupled-nonlinear system which considers that the vehicle is maneuvering in the horizontal plane or in the vertical plane. This work proposes a new method for identification of the AUV Dynamics combining an analytical and semi-empirical (ASE) approach and a system identification approach to estimate the hydrodynamic coefficients related to the horizontal maneuvering of the vehicle. The ASE method is used to initialize the parameter estimation process, assuming a simplified geometry of the AUV. The system identification phase adopted nonlinear estimators, such as the Extended Kalman Filter (EKF) and the Unscented Kalman Filter (UKF), to estimate the hydrodynamic coefficients according to the type of maneuver in which they are relevant. The experimental data were obtained with the sensors of the Pirajuba AUV during sea-trials. The identified model is used to simulate the vehicle maneuver and the movement variables are compared to the experimental data, thus validating the identified model. The method is applied to the estimation of the complete set of hydrodynamic coefficients included in the equations of motion.

A dinâmica de um veículo submarino é intrinsecamente não linear. Sendo assim, quando for desejável a reprodução de vários tipos de manobras, tais como "linha reta", "zig-zag" e "giros", um modelo matemático não linear é o mais adequado. Usualmente, para veículos tais como um AUV, veículo autônomo submarino, a dinâmica é modelada como um sistema não linear desacoplado, o qual admite que o veículo manobre no plano horizontal ou no plano vertical. Este trabalho propõe um novo método para a identificação da dinâmica de AUVs, combinando uma abordagem analítica e semi-empírica, ASE, com uma abordagem de identificação de sistemas para estimar os coeficientes hidrodinâmicos do modelo do veículo manobrando no plano horizontal. O método ASE é usado na inicialização do processo de estimativa de parâmetros, admitindo uma geometria simplificada do AUV. A fase de identificação de sistemas adota estimadores não lineares, tais como o Filtro Estendido de Kalman (EKF) e o Filtro de Kalman "Unscented", estimando os coeficientes hidrodinâmicos de acordo com o tipo de manobra em que estes são relevantes. Os dados experimentais foram obtidos com os sensores do AUV Pirajuba durante testes no mar. O modelo identificado é utilizado para simular as manobras do veículo e as respectivas variáveis de movimento são comparadas com os dados experimentais, validando assim, o modelo identificado. O método é aplicado para a estimativa de todos os coeficientes hidrodinâmicos presentes nas equações de movimento.