Filtro de Kalman unscented adaptativo para estimação de atitude representada por quatérnios
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Resumo
A estimação da atitude baseada em sensores inerciais é um componente vital para aplicações que variam de robótica à realidade aumentada. Diante disso, algoritmos que produzam estimativas precisas e que sejam robustos a falhas de medição são de fundamental importância. Neste trabalho, apresenta-se um algoritmo adaptativo baseado no filtro de Kalman unscented para estimação da atitude representada por quatérnios. O algoritmo proposto é testado com dados experimentais, e o seu resultado é confrontado com os resultados obtidos por um algoritmo open-source baseado em filtragem complementar.
Abstract
Assunto
Algoritmos, Eletrônica - Instrumentos, Medição
Palavras-chave
Filtro de Kalman unscented adaptativo, AHRS, Estimação de atitude, Covariance matching
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https://www.sba.org.br/open_journal_systems/index.php/cba/article/view/486