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Titre: Análisis de Estrategias de Estimación de Posición Mediante Fusión de Sensores Basados en Filtros de Kalman
Auteur(s): Campos Juarez, Isael%918977
metadata.dc.subject.other: UAV, Filtro de Kalman Unscented, Fusi ́on de Datos, GPS, Sensor de Flujo Optico, ́ Sistema de Navegaci ́on, Estimaci ́on de Posici ́on.
Date de publication: 2020-07-02
Editeur: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Description: El sistema de navegaci ́on INS/GPS/OF que se conforma por el sistema de navegaci ́on inercial (INS), el sistema de navegaci ́on global (GPS) y el sensor de flujo ́optico (OF), as ́ı como de un algoritmo basado en filtro de Kalman Unscented se proponen como la estrategia de estimaci ́on de posici ́on de los veh ́ıculos a ́ereos no tripulados (UAV) ante situaciones de p ́erdida de se ̃nal GPS. El algoritmo predictor-corrector del sistema de navegaci ́on INS/GPS/OF realiza la fusi ́on de se ̃nales de sensores que dependen de coeficientes difusos de las regiones v ́alidas del GPS y del sensor de flujo ́optico. Este algoritmo predictor-corrector realiza la fusi ́on local y global de las estimaciones de posici ́on del UAV considerando frecuencias de muestreo diferentes de los sensores de navegaci ́on. El an ́alisis de las respuestas experimentales del algoritmo propuesto implementado en el sistema de navegaci ́on INS/GPS/OF muestra ventajas de los errores cuadr ́aticos medios y los valores l ́ımites de las covarianzas de las coordenadas este y norte en la estimaci ́on de posici ́on del UAV tipo octorotor X8-M 3DR con respecto a algoritmos basados en filtros de Kalman lineales y extendidos. Algunas de las +585 pruebas experimentales realizadas en l ́ınea se comparan con los resultados obtenidos en simulaci ́on.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Collection(s) :Tesis de Maestría en Ingeniería Electrónica

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