Sistema Integrado de Navegación con IMU y GPS para Vehículos Autónomos Basado en el Filtro de Kalman

Abstract

El uso de vehículos aéreos no tripulados ha aumentado en las últimas décadas debido a los diversos servicios que ofrecen. Pero la mayoría de las personas utiliza estas aeronaves sin conocer las ciencias aplicadas necesarias para desarrollar un modelo propio. El objetivo es implementar un prototipo de bajo costo que permita a cualquier persona, sin importar que no tenga conocimientos ni experiencia previa con drones, adquirir las bases necesarias para desempeñarse en aplicaciones de vehículos aéreos no tripulados. El documento expone las teorías fundamentales sobre las transformaciones de cuerpos rígidos, su traslación y rotación, facilitando así la comprensión matemática y la interpretación en modelos lineales para estimar valores y contrastarlos con mediciones ruidosas. Asimismo, se presentan ejemplos de sensores y módulos básicos para su implementación, el procesamiento de datos y su reinterpretación para su integración en el diseño del vehículo autónomo. Antes de abordar el diseño, se guía al lector en la obtención de los valores de covarianza de cada sensor y módulo, con el fin de comprender cómo reducir los errores de medición y de proceso en el sistema lineal. Una vez identificadas todas las variables, se procede al diseño e implementación de los sistemas de observación de estado que permiten estimar la orientación y la posición del vehículo. Finalmente, se analizan los resultados obtenidos en distintos experimentos que pondrán a prueba si las estimaciones de orientación y posición se aproximan a la verdad fundamental propuesta.