Sistema de navegação inercial baseado na integração de uma IMU de classe tática com receptor GPS
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE |
Texto Completo: | http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/03.28.05.42 |
Resumo: | Esta dissertação tem como objetivo apresentar um procedimento de integração de informações de aceleração e de taxa angular de uma unidade de medida inercial (UMI) de classe tática, às medidas de uma massa de dados oriunda de um experimento real, emuladas como de um receptor GPS. Para tanto, foram aplicados métodos de autoalinhamento grosseiro, algoritmo de navegação puramente inercial e filtro de kalman cubature. Esta construção foi demonstrada através do detalhamento de equações de navegação inercial utilizadas para integrar movimento e atitude de um sistema com sensores inerciais solidários (strapdown); métodos de autoalinhamento grosseiro clássico (TRIAD) e novo (ON-TRIAD); métodos de filtragem de kalman clássica e o chamado kalman cubature. Foi feita a comparação do resultado da implementação da navegação puramente inercial utilizando o autoalinhamento TRIAD contra a o resultado da implementação da navegação puramente inercial utilizando o autoalinhamento ON-TRIAD. Também foi feita a implementaçãodo algoritmo navegação inercial auxiliado por GPS utilizando filtro de kalman cubature. |
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info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisSistema de navegação inercial baseado na integração de uma IMU de classe tática com receptor GPSInertial navigation system based from tactical class IMU and GPS receptor integration2019-03-28Hélio Koiti KugaValdemir CarraraDavi Antonio dos SantosLeonardo Kameyama de Castro LeiteInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)Programa de Pós-Graduação do INPE em Mecânica Espacial e ControleINPEBRNavegação auxiliadanavegação inercialautoalinhamento grosseirofiltro de kalman cubatureaided inertial navigationinertial navigationcoarse self-alignmentcubature Kalman filterEsta dissertação tem como objetivo apresentar um procedimento de integração de informações de aceleração e de taxa angular de uma unidade de medida inercial (UMI) de classe tática, às medidas de uma massa de dados oriunda de um experimento real, emuladas como de um receptor GPS. Para tanto, foram aplicados métodos de autoalinhamento grosseiro, algoritmo de navegação puramente inercial e filtro de kalman cubature. Esta construção foi demonstrada através do detalhamento de equações de navegação inercial utilizadas para integrar movimento e atitude de um sistema com sensores inerciais solidários (strapdown); métodos de autoalinhamento grosseiro clássico (TRIAD) e novo (ON-TRIAD); métodos de filtragem de kalman clássica e o chamado kalman cubature. Foi feita a comparação do resultado da implementação da navegação puramente inercial utilizando o autoalinhamento TRIAD contra a o resultado da implementação da navegação puramente inercial utilizando o autoalinhamento ON-TRIAD. Também foi feita a implementaçãodo algoritmo navegação inercial auxiliado por GPS utilizando filtro de kalman cubature.The objective of this work is to present a procedure for integration of information from acceleration and angular rates, stemming from a tactical grade inertial measurement unit (IMU), with the measurement from a real experiment data mass emulated as GPS receiver. For this purpose, there were applied methods of coarse self-alignment, inertial navigation and cubature kalman filter. This framework was demonstrated with the description of detailed inertial navigation equations used to integrate attitude and movement from a strapdown inertial system; classic TRIAD and new ON-TRIAD coarse self-alignment methods; and the stochastic method of kalman filter and cubature kalman filter. After development and implementation of the algorithms, it has been made the comparsion between a pure inertial navigation algorithm with coarse selfalignment performed by TRIAD and ON-TRIAD. Also, the algorithm of inertial navigation aided with GPS using cubature kalman filter has been made.http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/03.28.05.42info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPEinstname:Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)instacron:INPE2021-07-31T06:55:59Zoai:urlib.net:sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/03.28.05.42.48-0Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bibdigital.sid.inpe.br/PUBhttp://bibdigital.sid.inpe.br/col/iconet.com.br/banon/2003/11.21.21.08/doc/oai.cgiopendoar:32772021-07-31 06:56:00.515Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)false |
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The objective of this work is to present a procedure for integration of information from acceleration and angular rates, stemming from a tactical grade inertial measurement unit (IMU), with the measurement from a real experiment data mass emulated as GPS receiver. For this purpose, there were applied methods of coarse self-alignment, inertial navigation and cubature kalman filter. This framework was demonstrated with the description of detailed inertial navigation equations used to integrate attitude and movement from a strapdown inertial system; classic TRIAD and new ON-TRIAD coarse self-alignment methods; and the stochastic method of kalman filter and cubature kalman filter. After development and implementation of the algorithms, it has been made the comparsion between a pure inertial navigation algorithm with coarse selfalignment performed by TRIAD and ON-TRIAD. Also, the algorithm of inertial navigation aided with GPS using cubature kalman filter has been made. |
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Esta dissertação tem como objetivo apresentar um procedimento de integração de informações de aceleração e de taxa angular de uma unidade de medida inercial (UMI) de classe tática, às medidas de uma massa de dados oriunda de um experimento real, emuladas como de um receptor GPS. Para tanto, foram aplicados métodos de autoalinhamento grosseiro, algoritmo de navegação puramente inercial e filtro de kalman cubature. Esta construção foi demonstrada através do detalhamento de equações de navegação inercial utilizadas para integrar movimento e atitude de um sistema com sensores inerciais solidários (strapdown); métodos de autoalinhamento grosseiro clássico (TRIAD) e novo (ON-TRIAD); métodos de filtragem de kalman clássica e o chamado kalman cubature. Foi feita a comparação do resultado da implementação da navegação puramente inercial utilizando o autoalinhamento TRIAD contra a o resultado da implementação da navegação puramente inercial utilizando o autoalinhamento ON-TRIAD. Também foi feita a implementaçãodo algoritmo navegação inercial auxiliado por GPS utilizando filtro de kalman cubature. |
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