Estudo Comparativo entre Filtro Complementar e Filtro de Kalman Estendido em uma Aplicação de Estimação de Atitude

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Carneiro, Anderson
Data de Publicação: 2024
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/254228
Resumo: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Blumenau, Engenharia de Controle e Automação.
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spelling Estudo Comparativo entre Filtro Complementar e Filtro de Kalman Estendido em uma Aplicação de Estimação de AtitudeEstimação de atitudeMPU6050SensoresCalibraçãoIMUTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Blumenau, Engenharia de Controle e Automação.Este trabalho aborda a estimação de atitude/inclinação de um corpo, por meio do cálculo dos ângulos roll e pitch utilizando as técnicas conhecidas como Filtro Complementar e Filtro de Kalman Estendido. A estimação de atitude pode ser definida como o processo de determinar a orientação espacial de um corpo em relação a um sistema de coordenadas de referência. O objetivo principal é realizar a fusão dos dados de uma IMU contendo um giroscópio e um acelerômetro MEMS de baixo custo, a fim de melhorar a qualidade das estimativas dos ângulos de inclinação. Sensores de baixo custo podem ser afetados por diversos fatores que acarretam em erros de medição, sendo assim técnicas de calibração de sensores foram utilizadas e avaliadas como cruciais para obtenção de bons resultados de estimação. Os resultados apresentados evidenciaram uma maior qualidade das estimativas obtidas pelo Filtro de Kalman Estendido nos diferentes cenários avaliados quando comparado ao Filtro Complementar.This work addresses the attitude/inclination estimation of a body through the calculation of roll and pitch angles using techniques known as Complementary Filter and Extended Kalman Filter. Attitude estimation can be defined as the process of determining the spatial orientation of a body in relation to a reference coordinate system. The main objective is to fuse data from an Inertial Measurement Unit (IMU) containing a low-cost gyroscope and MEMS accelerometer in order to improve the quality of the inclination angle estimates. Low-cost sensors may be affected by various factors leading to measurement errors; thus, sensor calibration techniques were employed and evaluated as crucial for obtaining accurate estimation results. The presented results demonstrated higher quality estimates obtained by the Extended Kalman Filter in various evaluated scenarios when compared to the Complementary Filter.Blumenau, SC.Matsuo, Marcos ViniciusUniversidade Federal de Santa Catarina.Carneiro, Anderson2024-02-08T22:47:53Z2024-02-08T22:47:53Z2024-01-31info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis70application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/254228Open Access.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2024-02-08T22:47:54Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/254228Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732024-02-08T22:47:54Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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