Resumen

La estimación de la actitud es a menudo inexacta durante el movimiento altamente dinámico debido a la aceleración externa. Este trabajo propone una estimación de actitud basada en el filtro de Kalman ampliado utilizando un nuevo algoritmo para superar la aceleración externa. Este algoritmo se basa en un modelo de compensación de la aceleración externa que se utiliza como parámetro modificador en el ajuste de la matriz de covarianza del ruido de medida del filtro de Kalman extendido. El experimento se llevó a cabo para verificar la precisión de la estimación, es decir, el movimiento del sensor de un eje y de múltiples ejes. Se utilizaron cinco enfoques para probar la estimación de la actitud: (1) el modelo basado en el KF sin compensar la aceleración externa, (2) el modelo basado en el KF propuesto que emplea el modelo de compensación de la aceleración externa, (3) el KF de dos pasos que utiliza el enfoque de conmutación ponderada, (4) el modelo basado en el KF que utiliza el enfoque basado en el umbral, y (5) el modelo basado en el KF que utiliza el enfoque basado en el umbral combinado con un enfoque de parte suavizada. El algoritmo propuesto mostró una gran eficacia durante la prueba de un eje. Cuando las condiciones de prueba emplearon múltiples ejes, la precisión de la estimación aumentó utilizando el enfoque propuesto y mostró un rechazo de la aceleración externa en el momento adecuado. El algoritmo propuesto tiene menos parámetros que deben ajustarse a expensas de la nitidez de la transición del borde de la señal.

• Materias:Biotecnología Nanotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Nanotechnology Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:modelo de compensación de la aceleración externa, aceleración externa, modelo, algoritmo, enfoque, precisión de la estimación, matriz de covarianza del ruido de medición, movimiento del sensor de ejes múltiples, filtro de kalman ampliado, rechazo de la aceleración externa
• Keywords:external acceleration compensation model, external acceleration, model, algorithm, approach, estimation accuracy, measurement noise covariance matrix, multiple axes sensor movement, extended kalman filter, external acceleration rejection