Filtro de Kalman unscented adaptativo para estimação de atitude representada por quatérnios

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dc.creatorAntônio Carlos Bana Chiella
dc.creatorBruno Otávio S. Teixeira
dc.creatorGuilherme Augusto Silva Pereira
dc.date.accessioned2025-04-09T16:15:59Z
dc.date.accessioned2025-09-09T00:00:00Z
dc.date.available2025-04-09T16:15:59Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20906/CBA2022/486
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/81421
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.relation.ispartofXXII Congresso Brasileiro de Automática
dc.rightsAcesso Restrito
dc.subjectAlgoritmos
dc.subjectEletrônica - Instrumentos
dc.subjectMedição
dc.subject.otherFiltro de Kalman unscented adaptativo, AHRS, Estimação de atitude, Covariance matching
dc.titleFiltro de Kalman unscented adaptativo para estimação de atitude representada por quatérnios
dc.typeArtigo de evento
local.citation.spage1-6
local.description.resumoA 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.
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA
local.publisher.departmentENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELETRÔNICA
local.publisher.initialsUFMG
local.url.externahttps://www.sba.org.br/open_journal_systems/index.php/cba/article/view/486

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