Desenvolvimento e avaliação de um sistema de referência de atitude utilizando sensores inerciais do tipo MEMS e Filtro DE Kalman
| dc.contributor.advisor | Pires, Ricardo | |
| dc.contributor.author | Oliveira, Anderson Alves | |
| dc.date.accessioned | 2017-10-03T21:29:31Z | |
| dc.date.available | 2017-10-03T21:29:31Z | |
| dc.date.issued | 08/10/2014 | |
| dc.description.abstract | A estimação de parâmetros de um sistema é um processo pelo qual valores de certos parâmetros de interesse e que não são diretamente mensuráveis são deduzidos indiretamente, por meio de cálculos e com certa margem de erro, a partir de medições de parâmetros diretamente mensuráveis. Esta dissertação apresenta a aplicação de um método de estimação com o Filtro de Kalman (FK), no qual, a partir de medições realizadas por sensores inerciais do tipo Micro Eletro Mechanical System (MEMS) estima-se o ângulo de orientação de um único eixo do plano de orientação de um objeto. O conjunto que faz esta inferência é denominado como sistema de referência de atitude (SRA). Para a avaliação deste sistema, foi construído um mecanismo de referência, que consiste num pêndulo, ao qual são acoplados sensores inerciais na ponta da haste oscilante. Estes sensores são um acelerômetro e um giroscópio triaxiais integrados num mesmo encapsulamento. Ao eixo de rotação do pêndulo, é acoplado um encoder absoluto, cuja função é medir diretamente o ângulo do pêndulo em função do tempo, para uso deste resultado como referência na avaliação do método de estimação. Como experimento prático, foi realizada uma aquisição dos sinais dos sensores inerciais e do encoder durante 366 segundos, incluindo movimentação e repouso do pêndulo. Com esses dados, foi realizada, primeiramente, a determinação do ângulo do pêndulo em função do tempo somente com acelerômetro e somente com o giroscópio. Após isto, foi aplicado um método de fusão desses sinais, ainda sem o FK, que inclui interpolação polinomial, derivação numérica, cálculos trigonométricos e sendo restrito a movimentos cuja trajetória seja circular e com um raio fixo, como a do pêndulo. Por fim, foi desenvolvido e aplicado um método com FK, o qual independe da trajetória verificada durante a estimação desse ângulo, obtendo a raiz do erro quadrático médio de 0,9125 graus, valor menor em relação aos outros métodos. | pt_BR |
| dc.description.abstract2 | State estimation of a system is a process that obtains parameters of interest, which are not directly measurable, and are deduced indirectly through calculations and with some margin of error, from data that is directly measurable. This research presents the application of a estimation method using Kalman Filter (KF), in which measurements obtained by Micro Electro Mechanical System (MEMS), use inertial sensors to estimate the orientation angle of a single axis of an object’s plane of orientation. This inference is made by a system called the Attitude Reference System (ARS). For the evaluation of this system, a reference mechanism consisting of a pendulum is created, in which inertial sensors are coupled to the end of the swinging rod. These sensors consist of an integrated triaxial accelerometer and gyroscope combined in the same package. The pendulum’s axis of rotation is coupled with an absolute encoder, which function is to measure the exact angle of the pendulum at each instantaneous moment. The results are used as a reference in the evaluation of the estimation method. As an initial experiment, signals from inertial sensors are tracked for 366 seconds, including motion time and rest time of the pendulum. With these data, it was firstly determined the angle of the pendulum only with the accelerometer and only with gyroscope. After this, it was applied a method of fusing signals, initially without the FK, including polynomial interpolation, numerical derivation, trigonometric calculations and being restricted to a circular movement whose trajectory has a constant radius, like that of a pendulum. Finally, it was developed and applied a method with FK, which is independent of the trajectory covered during the angle estimation. It got a root mean square error value of 0.9125 degrees, less than in the previous cases. | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.bibliographicCitation | OLIVEIRA, Anderson Alves. Desenvolvimento e avaliação de um sistema de referência de atitude utilizando sensores inerciais do tipo MEMS e Filtro DE Kalman. Orientador: Prof. Dr. Ricardo Pires. 2014. 127 f.: il.. Dissertação (Mestrado Profissional em Automação e Controle de Processos) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, IFSP, 2014. | |
| dc.identifier.uri | http://repo.ifsp.edu.br/123456789/61 | |
| dc.identifier2.lattes | 8390762794908585 | |
| dc.publisher | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) | |
| dc.publisher.campi | SÃO PAULO | |
| dc.publisher.program | Mestrado Profissional em Automação e Controle de Processos | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.subject.keywords | Sensores inerciais | |
| dc.subject.keywords | MEMS | |
| dc.subject.keywords | Filtro de Kalman | |
| dc.subject.keywords | Medição de atitude | |
| dc.subject.keywords | Estimação de parâmetros | |
| dc.title | Desenvolvimento e avaliação de um sistema de referência de atitude utilizando sensores inerciais do tipo MEMS e Filtro DE Kalman | pt_BR |
| dc.title.alternative | Development and evaluation of an attitude reference system using MEMS-type inertial sensors and Kalman Filter | |
| dc.type | Teses e Dissertações |