Fig 2 - uploaded by Gonzalo Ferrer
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In this paper, firstly, some questionable formulas and conceptual oversights of previous reduced sigma set unscented transformation (UT) methods are revised through theoretical analysis. Then the revised UT methods based Kalman filters are used in a GPS/INS tightly-coupled system. The Kalman filter flows are the kind of square-root, since the squar...
The tightly coupled navigation system is commonly used in UAV products and land vehicles. It adopts the Kalman filter to combine raw satellite observations, including the pseudorange, pseudorange rate and Doppler frequency, with the inertial measurements to achieve high navigational accuracy in GNSS-challenged environments. The accurate estimation...
Abstract⎯A Novel Adaptive Unscented Kalman Filter namely (NAUKF) has been developed and applied to
fuse the outputs of strap-down IMU, the measurements of GPS satellites (pseudo-range and Doppler), strapdown magnetometer and a barometric altimeter, using tight coupling architecture. The proposed filter
NAUKF considers the residual unmodeled noises...
Citations
... El giroscopio funciona transformando la fuerza de un movimiento angular que se efectúa sobré este en una señal eléctrica proporcional. Básicamente el giroscopio mide la velocidad de giro y su orientación (Ferrer Mínguez, 2009). Esta velocidad angular se mide en radianes por segundo (rad/s). ...
El reconocimiento de actividades humanas es un tema de mucha relevancia debido a su amplia gama de aplicaciones. Diferentes enfoques han sido propuestos para reconocer actividades humanas, desde la comparación de señales con umbrales hasta la aplicación de técnicas de aprendizaje automático y profundo. En este trabajo se realiza la clasificación de seis actividades humanas usando redes LSTM bidireccionales y, como representación de las señales inerciales a ser explotadas por estas redes, se propone la representación de estas señales en funciones de modo intrínseco (IMF) usando la descomposición empírica en modos por conjuntos completa con ruido adaptativo mejorada (ICEEMDAN). Las actividades clasificadas fueron: caminar, subir escaleras, bajar escaleras, estar sentado, estar parado y estar acostado. Los registros con las señales inerciales (acelerómetro y giroscopio) de 2.56 segundos (128 muestras) fueron recolectados por un teléfono inteligente a 30 voluntarios y se encuentran disponibles en el UCI Machine Learning Repository. En primer lugar, las señales inerciales fueron estandarizadas para llevarlas a una misma escala y fueron descompuestas en IMF usando la ICEEMDAN. Posteriormente, las IMF fueron segmentadas (divididas) en nueve segmentos de 64 muestras con solapamiento de 12.5% e introducidos a una primera red con cuatro salidas para identificar las actividades dinámicas y las estáticas como una única clase denominada “statics”, arrojando una exactitud del 98.86%. Luego, las IMF sin segmentar de los registros asignados a la clase statics fueron introducidos a una segunda red para clasificar sus tres actividades, dando una exactitud de 88.46%. En total se obtuvo 92.91% de exactitud para clasificar las seis actividades humanas. Este desempeño se debe a que la ICEEMAN nos permitió extraer información que se encontraba implícita en la señal, además la segmentación de las señales permitió que la red pudiera discriminar entre actividades estáticas y dinámicas.
... Figura 9: Diagrama en bloques de la solución descentralizada feedback (Ferrer Mínguez, 2009) 2.5 Sistemas de coordenadas (García García, 2010, Lemus-Ramos et al., 2018 Ya conocidas e integradas las mediciones del INS y el GPS, se hace necesario instruirse acerca de los sistemas de coordenadas geográficas a través de las cuales se va a mover el vehículo para poder estimar su ubicación. ...
Autonomous Underwater Vehicles (AUV) are studied by several universities due to the wide range of applications in which they can be seen immersed, both in the military field and in investigative processes. Due to their operating environment, AUVs cannot have satellite-assisted navigation techniques at all times, which makes it necessary to use other technologies such as inertial navigation. It presents high performance challenges, especially when it is developed from low-cost sensors, as is the case for the HRC vehicle, a prototype developed by the Naval Research Center and the Automation, Robotics and Perception Group. The HRC is an AUV for exploration in shallow waters off the Cuban coast. In the present investigation, a GPS-assisted inertial navigation system is proposed, based on a Kalman filter, which allows the submerged navigation periods of the HRC to be lengthened. The effectiveness of this proposal is validated through simulations of real data obtained in experimental tests.
... Se obtuvieron los siguientes resultados en la prueba simulada como se ve en las Fig. 8-13 (Tomando la estructura del algoritmo propuesto en [11,12]). ...
Hoy en día la navegación por GPS es una herramienta cotidiana muy útil para la humanidad, gracias a esta tecnología las personas pueden desplazarse por lugares en los cuales no han estado antes con cierto grado de precisión. La ubicación de un punto sobre la superficie terrestre se hace por medio de un satélite transmisor y un receptor que se ubica por medio del principio de Triangulación. Los Sistemas-Micro-Electro-Mecánicos o MEMS, son una tecnología que, en su forma más general puede ser definida como elementos electro-mecánicos miniaturizados que se realizan con técnicas de micro-fabricación. Las unidades de medición inercial o IMU, son dispositivos que miden aceleración y orientación, que implementados con algún procesador o sistema de cómputos permiten crear un sistema de navegación inercial o INS. El enfoque de esta investigación es crear un sistema de bajo costo que permita fusionar los datos provenientes de los sistemas IMU/GPS mediante un filtro Kalman, esto con la finalidad de aprovechar las características propias de cada sistema y mejorar la precisión del posicionamiento por GPS. Con el uso de este sistema mediante sensores comerciales de bajo costo se hace posible mejorar la precisión del posicionamiento GPS con hasta un 3.03%. Palabra(s) Clave(s): GPS, IMU, INS, KALMAN, MEMS.
... Dentro de los sensores inerciales se encuentran los giróscopos y los acelerómetros; los cuales proporcionan mediciones de las razones de giro y las aceleraciones que experimenta un cuerpo respectivamente, ambas de forma vectorial (Ferrer, 2009). ...
For several years, inertial navigation systems (INS) have been experiencing promising development. Among them are those of high precision and those of low precision. The use of the former is limited, which is why the low-cost ones have spread widely in the most diverse areas of application. However, the use of a low-cost INS brings with it large positioning errors in a relatively short time. There are various techniques that aim to overcome these limitations. In the present work some of them are provided for the installation and assembly, the calibration and the filtering procedures of the measurements of the Inertial Measurement Units (in English IMU, Inertial Measurement Unit) of low cost; with the aim of reducing errors in terms of position and speed of the system. The mechanization process for the solution of the INS block with the MTI-G sensor was validated. The appropriate estimation methods for the fusion of information between the INS and other navigation sources are also shown, exposing the expressions for the implementation of Kalman filtering for the INS block only. As a consequence of the application of the methods described, it is possible to navigate using inertial sensors only, in time intervals in which other sources of absolute measurements of the navigation parameters are not available.
... Este sistema se usa con frecuencia en plataformas Strapdown, es decir, cuando los ejes de los sensores y del cuerpo en donde se encuentran montados se mueven en forma conjunta [2]. ...
... El parámetro bias viene especificado en la hoja de características del fabricante, se lo puede apreciar cuando el sensor se encuentra en estado estático [2]. ...
El presente proyecto se fundamenta en el uso de sensores inerciales conocidos también como acelerómetros y giroscopios, que junto con el Filtro de Kalman proporcionarán una medida de la actitud tanto en el ángulo de cabeceo (pitch) como en el ángulo de alabeo (roll). Además para el procesamiento del algoritmo del Filtro de Kalman se ha utilizado un microcontrolador dspic30F4011 que también se encarga de generar señales cuadradas para el manejo de 3 servomotores cuya función es el de emular los movimientos realizados por el mando de control, en donde se encuentran montados los sensores inerciales. Con el fin de que el usuario observe la actitud calculada se ha dispuesto un LCD en el mando de control, el cual además visualizará una serie de opciones que permitirán tener una mejor comprensión de los sensores utilizados, así como también de la operación del algoritmo del Filtro de Kalman. Los anexos puedes solicitarlos al personal autorizado en la biblioteca.
