Filtro de Kalman Unscented Adaptativo para Estimação de Atitude Representada por Quatérnios
Antonio C. B. Chiella1; Bruno O. S. Teixeira1; Guilherme A. S. Pereira1
1 Universidade Federal de Minas Gerais
Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-0462
Resumo
A estimação da atitude baseada em sensores inerciais é um componente vital para aplicações que variam de robótica à realidade aumentada. Diante disso, algoritmos que produzam estimativas precisas e que sejam robustos a falhas de medição são de fundamental importância. Neste trabalho, apresenta-se um algoritmo adaptativo baseado no filtro de Kalman unscented para estimação da atitude representada por quatérnios. O algoritmo proposto é testado com dados experimentais, e o seu resultado é confrontado com os resultados obtidos por um algoritmo open-source baseado em filtragem complementar.
Palavras-chave: Filtro de Kalman unscented adaptativo; Estimação da atitude; Covariance matching; AHRS