[en] LOCALIZATION IN EXTERNAL ENVIRONMENTS THROUGH GPS/INS KALMAN FILTER
[pt] Um dos problemas em soluções que envolvam mobilidade é estimar a posição do robô com precisão. Em ambientes externos, o sensor GPS é o mais comumente utilizado, pois o mesmo fornece uma posição global, porém existe uma imprecisão que é superior a alguns metros, além de depender da visibilidade...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2010 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:MAXWELL.puc-rio.br:15124 |
| Acceso en línea: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=15124&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=15124&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.15124 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | [pt] FILTRO DE KALMAN [pt] LOCALIZACAO [pt] GPS [en] KALMAN FILTER [en] LOCATION [en] GPS |
| Sumario: | [pt] Um dos problemas em soluções que envolvam mobilidade é estimar a posição do robô com precisão. Em ambientes externos, o sensor GPS é o mais comumente utilizado, pois o mesmo fornece uma posição global, porém existe uma imprecisão que é superior a alguns metros, além de depender da visibilidade aos satélites. Outra solução é utilizar um sensor inercial, que no início da operação apresenta uma boa precisão, porém o erro de posicionamento cresce ilimitadamente por ser calculado através da integral dupla das acelerações e velocidades angulares medidas. O presente trabalho desenvolve um sistema de localização de robôs móveis em ambientes externos. As soluções do posicionamento via GPS e via sensor inercial são combinadas através de um filtro de Kalman, reduzindo a incerteza da obtenção da posição. O equacionamento e duas implementações distintas do filtro de Kalman serão apresentadas. Uma implementação clássica e uma versão estendida para sensores inerciais de baixa qualidade, a qual utiliza a orientação fornecida por bússolas na filtragem. Através de experimentos e simulações será demonstrada a eficácia da localização através do filtro de Kalman e a melhora na performance do mesmo quando utilizado a implementação estendida em comparação a clássica. |
|---|