Estimação de trajetórias terrestres utilizando unidade de medição inercial de baixo custo e fusão sensorial.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santana, Douglas Daniel Sampaio
Data de Publicação: 2005
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3132/tde-16082023-075658/
Resumo: Este trabalho apresenta um estudo e implementação de um sistema de navegação inercial, utilizado para estimar coordenadas cartográficas e reconstruir a trajetória percorrida por um veículo terrestre (no caso, um automóvel). O sistema emprega uma técnica denominada \"fusão sensorial\". A fusão sensorial é obtida a partir de um filtro de Kalman discreto que combina os dados provenientes de uma unidade de medição inercial (UMI) do tipo strapdown, de baixo custo, com informações externas fornecidas por um velocímetro e um conjunto de marcas topográficas (\"landmarks\"). Estas medidas são então processadas pelo filtro, produzindo estimativas de aceleração, velocidade e posição. São apresentadas as modelagens terrestre e cinemática do veículo, e também as principais fontes de erros que degradam o processo de estimação, incluindo algumas técnicas que minimizam o crescimento destes erros. Finalmente o sistema é modelado de forma estocástica no espaço de estados discreto, e resultados gráficos são apresentados. Estes resultados indicam que não é possível reconstruir as trajetórias de forma satisfatória utilizando-se apenas a UMI, devido a sua baixa precisão. No entanto, a fusão sensorial desenvolvida neste trabalho permite reconstruir as trajetórias com expressiva melhora.
id USP_560ccec8992f7a95d9df4c0aa1d9a3c0
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-16082023-075658
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Estimação de trajetórias terrestres utilizando unidade de medição inercial de baixo custo e fusão sensorial.Untitled in englishFiltros de KalmanKalman filterEste trabalho apresenta um estudo e implementação de um sistema de navegação inercial, utilizado para estimar coordenadas cartográficas e reconstruir a trajetória percorrida por um veículo terrestre (no caso, um automóvel). O sistema emprega uma técnica denominada \"fusão sensorial\". A fusão sensorial é obtida a partir de um filtro de Kalman discreto que combina os dados provenientes de uma unidade de medição inercial (UMI) do tipo strapdown, de baixo custo, com informações externas fornecidas por um velocímetro e um conjunto de marcas topográficas (\"landmarks\"). Estas medidas são então processadas pelo filtro, produzindo estimativas de aceleração, velocidade e posição. São apresentadas as modelagens terrestre e cinemática do veículo, e também as principais fontes de erros que degradam o processo de estimação, incluindo algumas técnicas que minimizam o crescimento destes erros. Finalmente o sistema é modelado de forma estocástica no espaço de estados discreto, e resultados gráficos são apresentados. Estes resultados indicam que não é possível reconstruir as trajetórias de forma satisfatória utilizando-se apenas a UMI, devido a sua baixa precisão. No entanto, a fusão sensorial desenvolvida neste trabalho permite reconstruir as trajetórias com expressiva melhora.This work presents a study and implementation of an inertial navigation system, designed to estimate chart coordinates and to reconstruct a terrain trajectory of a vehicle (in this case, an automobile). The system uses a technique named \"sensor fusion\". The sensor fusion is implemented by a discrete Kalman Filter, that processes the data coming from an low cost strapdown inertial measurement unit (IMU), and them combines external information provide by the vehicle speedometer and a set of landmarks. These measurements are processed by the Kalman Filter, producing acceleration, speed and position estimates. It is presented the terrestrial and kinematical vehicle modeling, and the principal errors sources that degrades the estimation process, including some techniques to minimize the growth of errors. Finally, the system is modeled as a discrete state space stochastic system, and graphic results are presented. These results indicate that it is impossible to reconstruct the trajectories successfully using only the IMU, due to its low accuracy. However, the sensor fusion algorithm developed in this work succeed to reconstruct the trajectories with a notable improvement.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPFurukawa, Celso MassatoshiSantana, Douglas Daniel Sampaio2005-10-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3132/tde-16082023-075658/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2023-08-16T10:59:48Zoai:teses.usp.br:tde-16082023-075658Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212023-08-16T10:59:48Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Estimação de trajetórias terrestres utilizando unidade de medição inercial de baixo custo e fusão sensorial.
Untitled in english
title Estimação de trajetórias terrestres utilizando unidade de medição inercial de baixo custo e fusão sensorial.
spellingShingle Estimação de trajetórias terrestres utilizando unidade de medição inercial de baixo custo e fusão sensorial.
Santana, Douglas Daniel Sampaio
Filtros de Kalman
Kalman filter
title_short Estimação de trajetórias terrestres utilizando unidade de medição inercial de baixo custo e fusão sensorial.
title_full Estimação de trajetórias terrestres utilizando unidade de medição inercial de baixo custo e fusão sensorial.
title_fullStr Estimação de trajetórias terrestres utilizando unidade de medição inercial de baixo custo e fusão sensorial.
title_full_unstemmed Estimação de trajetórias terrestres utilizando unidade de medição inercial de baixo custo e fusão sensorial.
title_sort Estimação de trajetórias terrestres utilizando unidade de medição inercial de baixo custo e fusão sensorial.
author Santana, Douglas Daniel Sampaio
author_facet Santana, Douglas Daniel Sampaio
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Furukawa, Celso Massatoshi
dc.contributor.author.fl_str_mv Santana, Douglas Daniel Sampaio
dc.subject.por.fl_str_mv Filtros de Kalman
Kalman filter
topic Filtros de Kalman
Kalman filter
description Este trabalho apresenta um estudo e implementação de um sistema de navegação inercial, utilizado para estimar coordenadas cartográficas e reconstruir a trajetória percorrida por um veículo terrestre (no caso, um automóvel). O sistema emprega uma técnica denominada \"fusão sensorial\". A fusão sensorial é obtida a partir de um filtro de Kalman discreto que combina os dados provenientes de uma unidade de medição inercial (UMI) do tipo strapdown, de baixo custo, com informações externas fornecidas por um velocímetro e um conjunto de marcas topográficas (\"landmarks\"). Estas medidas são então processadas pelo filtro, produzindo estimativas de aceleração, velocidade e posição. São apresentadas as modelagens terrestre e cinemática do veículo, e também as principais fontes de erros que degradam o processo de estimação, incluindo algumas técnicas que minimizam o crescimento destes erros. Finalmente o sistema é modelado de forma estocástica no espaço de estados discreto, e resultados gráficos são apresentados. Estes resultados indicam que não é possível reconstruir as trajetórias de forma satisfatória utilizando-se apenas a UMI, devido a sua baixa precisão. No entanto, a fusão sensorial desenvolvida neste trabalho permite reconstruir as trajetórias com expressiva melhora.
publishDate 2005
dc.date.none.fl_str_mv 2005-10-27
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3132/tde-16082023-075658/
url https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3132/tde-16082023-075658/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1809090776344297472

Registros relacionados