Tese: Localização em Ambientes Externos através da Fusão de Sensores Inerciais e GPS por um Filtro de Kalman
Aluno(a) : Patrick Merz ParanhosOrientador(a): Marco A. Meggiolaro
Área de Concentração: Mecânica Aplicada
Data: 18/09/2009
Link para tese/dissertação: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=15124@1
Resumo: Robôs se encontram em sua grande maioria na indústria, cumprindo tarefas repetitivas em plataformas fixas, o que limita seu uso e soluções em que podem ser empregados. A robótica móvel nío é limitada a um espaço restrito, podendo assim ser aplicada a uma maior gama de atividades e oferecer flexibilidade operacional. Um dos problemas em soluções que envolvam mobilidade é estimar a posição do robô com precisío. Em ambientes externos, o sensor GPS é o mais comumente utilizado, pois o mesmo fornece uma posição global, porém existe uma imprecisío que é superior a alguns metros, alem de depender da visibilidade aos satélites. Outra solução é utilizar um sensor inercial, que no início da operação apresenta uma boa precisío, porém o erro de posicionamento cresce ilimitadamente por ser calculado através da integral dupla das acelerações e velocidades angulares medidas. Técnicas de filtragem sío aplicadas aos valores medidos visando reduzir a incerteza. O filtro de Kalman é o mais comumente utilizado na robótica móvel, pois este fornece bons resultados ao considerar a dinâmica do sistema no processo de filtragem. O presente trabalho desenvolve um sistema de localização de robôs moveis em ambientes externos. As soluções do posicionamento via GPS e via sensor inercial sío combinadas através de um filtro de Kalman, reduzindo a incerteza da obtenção da posição. A metodologia é validada por simulações e experimentos.