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Implementação em c: filtro de kalman, fusão de sensores para determinação de ângulos

2017; INSTITUTO FEDERAL DE MINAS GERAIS; Volume: 5; Issue: 3 Linguagem: Português

10.29069/forscience.2017v5n3.e287

2318-6356

Waldri Oliveira, Eduardo Nunes Gonçalves,

Target Tracking and Data Fusion in Sensor Networks

Este trabalho apresenta o emprego do filtro de Kalman, implementado na forma de um código de programação em C, para processamento de sinais provenientes de microcontrolador (Arduino) e sensor IMU (MPU-6050) para o posicionamento referencial inercial de corpo. Por intermédio do filtro de Kalman, aumenta-se a eficiência do algoritmo de aquisição de dados, devido à fusão de dados provenientes de diferentes sensores (acelerômetro e giroscópio) com diferentes tolerâncias e requisitos de desempenho. Este estudo é fundamental para medir com precisão o ângulo de inclinação, por exemplo, em drones do tipo multirrotor, que garantirá melhor precisão em posterior aplicação de técnica de controle de estabilidade.Palavras-chave: Filtro de Kalman. Fusão de sensores. Medição inercial. Sistemas embarcados.Implementation in c: kalman filter, fusion of sensors for determination of anglesAbstractThis work presents the use of the Kalman filter, implemented in the form of programming code in C, for the processing of signals of the microcontroller (Arduino) and the sensor IMU (MPU-6050), for the inertial body positioning. Through the Kalman filter, the efficiency of the data acquisition algorithm is, due to the fusion of data from several sensors (accelerometer and gyroscope) with different tolerances and performance requirements. This study is fundamental to accurately measure the angle of inclination, for example, in multirotor type drones, which will ensure better accuracy in later application of stability control technique.Keywords: Kalman filter. Sensor fusion. Inertial measurement. Embedded systems.