GyroAI-SAT 🛰️

Detecção de Gimbal Lock em Satélites com IA:

Uma abordagem baseada em TLE e Quaternions para previsão de anomalias de atitude

🔭 Overview

GyroAI-SAT é um projeto de inteligência artificial voltado para a detecção antecipada de Gimbal Lock em satélites. Utilizando dados orbitais reais (TLE), o sistema gera automaticamente representações de orientação (quaternions e ângulos de Euler) e classifica o estado de risco via rede neural LSTM.

Objetivo: Antecipar falhas críticas de orientação em tempo real, melhorando a estabilidade e controle de satélites.

💻 Technologies

• Python (.py)
• Jupyter (.ipynb)
• MATLAB (.m)

Dados: os arquivos Excel(.xlsx) contém os seguintes dados por amostra temporal:

Coluna	Significado
tempo	Instante da amostra
q0..q3	Componentes do quaternion
roll	Ângulo em torno do eixo X
pitch	Ângulo em torno do eixo Y (principal causa do Gimbal Lock)
yaw	Ângulo em torno do eixo Z
status	Rótulo (ok, alerta, gimbal_lock) gerado automaticamente

Pipeline:

• Carrega os dados de orientação (quaternions e ângulos de Euler);
• Pré-processa esses dados (normaliza, cria janelas temporais);
• Usa os dados para treinar uma IA (LSTM);
• Retorna previsões de risco de Gimbal Lock (ok, alerta, gimbal_lock).

Ou seja, você entrega dados TLE → ele gera o risco em tempo real.

Instalação

Para rodar o projeto localmente:

git clone https://github.com/seu-usuario/GyroAI-SAT.git
cd GyroAI-SAT
pip install -r requirements.txt

Como Usar (atualizar)

Pré-processar os dados:

python src/preprocessing.py

Treinar o modelo de IA:

python src/model.py

Rodar a simulação:

python src/simulation.py

📘 Estudo Completo

Para os interessados em entender a fundo o funcionamento do sistema, incluindo toda a base matemática por trás das decisões de modelagem, o notebook modelagem.ipynb apresenta um estudo completo:

• Derivações matemáticas e físicas
• Cálculo de funções de transferência
• Conversões entre TLE, quaternions e ângulos de Euler
• Justificativas técnicas para o uso de redes LSTM

📜 Licença

Este projeto está sob a licença MIT.

⚠️ Este projeto encontra-se em processo de proteção de propriedade intelectual. Nenhuma parte dele pode ser reproduzida, distribuída ou modificada sem autorização prévia da autora. Direitos reservados. © 2025.

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1- atualizar o uso e treino da IA (compactar/simplificar o codigo) 2- adicionar arquivos MATLAB