Resumen

La accesibilidad a los sistemas de navegación inercial (INS) se ha visto muy limitada por su coste en el pasado. La introducción de sistemas de navegación inercial de bajo coste basados en sistemas microelectromecánicos que se integran con el GPS para ofrecer una solución de posicionamiento fiable ha permitido generalizar su uso en dispositivos móviles. Los errores aleatorios de los sensores inerciales MEMS pueden deteriorar la precisión global del sistema en los dispositivos móviles. Estos errores se modelan estocásticamente y se incluyen en el modelo de error de las técnicas de estimación utilizadas, como el filtro de Kalman o el filtro de partículas. El modelo de Gauss-Markov de primer orden suele utilizarse para describir la naturaleza estocástica de estos errores. Sin embargo, si se examinan las secuencias de autocorrelación de estos componentes aleatorios, puede determinarse que el modelo de Gauss-Markov de primer orden no es adecuado para describir dicho comportamiento estocástico. Se introduce una técnica de modelado robusto basada en la búsqueda ortogonal rápida para eliminar los errores de los sensores inerciales basados en MEMS dentro de dispositivos móviles que se utilizan para varios servicios basados en la localización. El método propuesto se aplica a giroscopios y acelerómetros basados en MEMS. Los resultados muestran que el método propuesto modela los errores de los sensores MEMS de bajo coste sin necesidad de técnicas de eliminación de ruido y utilizando un orden de modelo más pequeño y menos computación, superando a los métodos tradicionales en dos órdenes de magnitud.

• Materias:Sensores táctiles Sensores inalámbricos Sensor inteligente Nanosensores Sensores de fibra óptica
• Subjects:Tactile sensors Wireless sensors Intelligent sensor Nanosensors Fiber optic sensors
• Palabras claves:dispositivos móviles, coste, modelo de markov, orden gauss, sensores inerciales mems, errores de los sensores mems, búsqueda ortogonal rápida, sistemas de navegación inercial, errores de los sensores inerciales, precisión global del sistema
• Keywords:mobile devices, cost, markov model, order gauss, mems inertial sensors, mems sensors errors, fast orthogonal search, inertial navigation systems, inertial sensor errors, overall system accuracy