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Título: LOCALIZAÇÃO EM AMBIENTES EXTERNOS ATRAVÉS DA FUSÃO DE SENSORES GPS E INERCIAL POR UM FILTRO DE KALMAN
Autor: PATRICK MERZ PARANHOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARCO ANTONIO MEGGIOLARO - ORIENTADOR
ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 15124
Catalogação:  05/02/2010 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=15124@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=15124@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.15124

Resumo:
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.

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
CAPÍTULO 5  PDF
CAPÍTULO 6  PDF
CAPÍTULO 7  PDF
CAPÍTULO 8  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS E ANEXOS  PDF
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