Embedded Implementation of a Kalman Filter for the Fusion of Automotive Inertial Sensors using CARLA Simulator /
Artículo académico que propone la construcción de un filtro de Kalman que, en tiempo real, reúna y fusione los datos de los sensores de vehículos autónomos para proveer información más precisa de su posición y orientación, especialmente en ambientes en los que es débil la señal de GPS para detectar...
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| Format: | Thesis Llibre |
| Idioma: | anglès |
| Publicat: |
Guadalajara, México :
edición de autor,
2021
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| Sumari: | Artículo académico que propone la construcción de un filtro de Kalman que, en tiempo real, reúna y fusione los datos de los sensores de vehículos autónomos para proveer información más precisa de su posición y orientación, especialmente en ambientes en los que es débil la señal de GPS para detectar la posición estimada del carro. Para la implementación de este filtro se utilizó el simulador Carla, para la fusión de la información se tomaron, por una parte, la aceleración y el GPS para estimar su posición, y, por otra, los datos aportados por el magnetómetro y giroscopio, para estimar su orientación. Así mismo, para la fase de procesamiento se utilizó el microprocesador ARM Cortex-M4. Se comprobó que el filtro Kalman es un método liviano y eficiente para mejorar la adquisición de información en tiempo real, aun bajo situaciones difíciles, tales como el paso de un túnel o un camino sinuoso, y que mejora notablemente la seguridad para los usuarios de vehículos autónomos y para los peatones. |
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| Descripció física: | 1 tesis electrónica en línea [5 p.] 1 recurso en línea |