Resumen

En este trabajo se diseña un nuevo esquema de filtrado de Kalman para obtener una estimación óptima de la actitud con datos giroscópicos y una única observación vectorial. Se adopta la ecuación cinemática del cuaternión como modelo de estado, mientras que el cuaternión de la determinación de la actitud a partir de un sensor de amarre se trata como medida. Se presentan las derivaciones de la solución de actitud a partir de una observación de vector único junto con su análisis de varianza. El filtro propuesto se denomina filtro de Kalman lineal de observación de vector único (SVO-LKF). El diseño flexible del filtro facilita una rápida velocidad de ejecución respecto a otros filtros con linealización. Se realizan simulaciones y experimentos en presencia de una gran aceleración externa y distorsión magnética. Los resultados muestran que, en comparación con métodos de filtrado y observadores de actitud representativos, el SVO-LKF posee la mejor precisión de estimación y consume mucho menos tiempo en el proceso de fusión.

• Materias:Biotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Diagnóstico de fallas Tecnología de sensores Diagnóstico de fallos
• Subjects:Biotechnology Sensor networks Sensor system Fault diagnosis Sensor technology
• Palabras claves:observación monovectorial, observación monovectorial filtro kalman lineal, mejor precisión de estimación, rápida velocidad de ejecución, gran aceleración externa, estimación óptima de la actitud, métodos de filtrado representativos, lkf, svo, filtro
• Keywords:single vector observation, single vector observation linear kalman filter, best estimation accuracy, fast execution speed, large external acceleration, optimal attitude estimation, representative filtering methods, lkf, svo, filter