Fusão de sensores inerciais baseada em filtro de Kalman
É perceptível, hoje em dia, a crescente tendência e necessidade de se integrar o mundo digital ao mundo real, seja num contexto de entretenimento, medicina, segurança, robótica, entre muitos mais. Um dos dispositivos responsáveis pela tradução de dados de um ambiente para outro são os sensores, que captam informações do mundo físico e as convertem em grandezas compreensíveis para um computador que, então, pode interpretá-las e processá-las tendo em vista um objetivo. Os sensores, no entanto, são suscetíveis a erros que podem afetar, em vários níveis de gravidade, o resultado das aplicações em que estão envolvidos. Para contornar esse tipo de problema, algumas técnicas foram desenvolvidas, dentre as quais está o filtro de Kalman, cuja implementação é feita em software. O filtro consiste num conjunto de equações matemáticas que aumenta a eficiência do algoritmo de aquisição de dados realizando uma combinação ponderada das informações advindas dos sensores. O objetivo final desse projeto foi a validação da utilização do filtro de Kalman para obtenção de dados mais precisos para o contexto da fusão de um acelerômetro e um giroscópio.
Fusão de sensores inerciais baseada em filtro de Kalman
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DOI: 10.22533/at.ed.1382113051
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Palavras-chave: robótica, sinais, sensores
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Keywords: robotics, signals, sensors
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Abstract:
It is evident, nowadays, the growing trend and necessity to merge the digital world to the real world, it can be seen when it comes to entertainment, medicine, safety, robotics, among many more. One of the devices responsible for translating data from one environment to another are the sensors, which capture information from the physical world and convert it into palpable quantities for a computer, which then can interpret and process it in order to achieve a certain goal. Sensors, however, are prone to errors that can affect, at various levels of severity, the result of the applications in which they are involved. To avoid this type of problem, some techniques have been developed, one of which is the Kalman filter, which is implemented via software. The filter consists of a set of mathematical equations that increases the efficiency of the data acquisition algorithm by performing a weighted combination of information from the sensors. The goal of this project was to validate the use of the Kalman filter to obtain more accurate data when combining an accelerometer and a gyroscope.
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Número de páginas: 15
- Carolina Dias
