This work is a study about aircraft flight control systems, that covers the design of LQG/LTR and fuzzy controllers, to develop an autopilot tested in simulations with a non-linear model of the unmanned aerial vehicle, Aerosonde UAV. Further-more, a navigation system is designed for the planning and tracking of a pre-established flight route in two simulations, one with meteorological
... [Show full abstract] disturbances and parameter variations of the model, and another, in ideal conditions. The LQG/LTR method is employed at a low level of the control loop and usufructs of properties from the Linear Quadratic Regulator (LQR) with full state feedback plus the Kalman Filter, as a state estimator and to filter high frequency undesirable dynamics. At an intermediary level of the control loop, fuzzy controllers of Mamdani kind are used to control altitude and direction of flight and, at a higher level of the control loop, the navigation and flight coordination system are monitoring and determining the right trajectory to be tracked by the aircraft. In this way, the complete system usufructs of the fusion between modern and intelligent control techniques, look-ing forward to attend a wide operational range without the need to use scheduled gains. Keywords⎯ Flight control, aircraft, LQG/LTR method, fuzzy control, autopilot, Aerosonde, UAV, navigation system. Resumo⎯ Este trabalho é um estudo sobre sistemas de controle de vôo de aviões que aborda o projeto de controladores LQG/LTR e fuzzy, para compor um piloto automático testado em simulações com um modelo não-linear do veículo aéreo não tri-pulado, Aerosonde UAV. Nele, um sistema de navegação é projetado para simular o planejamento e seguimento de uma rota de vôo pré-estabelecida em duas simulações, uma com perturbações meteorológicas e variação de parâmetros do modelo, e outra, em condições ideais. O método LQG/LTR é empregado na camada mais baixa da malha de controle e usufrui das propriedades do Regulador Linear Ótimo Quadrático (LQR) com realimentação total de estados mais o Filtro de Kalman, como estimador de esta-dos e para filtrar dinâmicas indesejáveis de alta freqüência. Na camada intermediária da malha de controle são utilizados contro-ladores fuzzy do tipo Mamdani para controlar a altitude e direção de vôo, e na camada mais alta, está o sistema de navegação e coordenação de vôo, que monitora e determina a trajetória a ser percorrida. Desta forma, o sistema completo usufrui da fusão de técnicas modernas e inteligentes de controle procurando atender a uma vasta região de operação sem a necessidade de utilizar ga-nhos programáveis. Palavras-chave⎯ Controle de vôo, aviões, método LQG/LTR, controle fuzzy, piloto automático, Aerosonde, UAV, sistema de navegação.