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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| 第一著者: | |
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| その他の著者: | |
| フォーマット: | 学位論文 図書 |
| 言語: | 英語 |
| 出版事項: |
Guadalajara, México :
edición de autor,
2021
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| 主題: | |
| オンライン･アクセス: | Ver documento en línea |
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MARC
| LEADER | 00000nam^a2200000^a^4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 000438496 | ||
| 005 | 20251023000000.0 | ||
| 009 | 20260310123247.205 | ||
| 037 | |a Acervo ITESO - Biblioteca | ||
| 041 | |a ING | ||
| 090 | |a ESE. 80 | ||
| 100 | |a Castillo Torres, Ricardo de Jesús |e (autor) | ||
| 245 | 1 | 0 | |a Embedded Implementation of a Kalman Filter for the Fusion of Automotive Inertial Sensors using CARLA Simulator / |c R.J. Castillo Torres, L.E. González Jiménez. |
| 264 | 1 | |a Guadalajara, México : |b edición de autor, |c 2021 | |
| 300 | |a 1 tesis electrónica en línea [5 p.] | ||
| 300 | |a 1 recurso en línea | ||
| 336 | |a datos para computadora |b cod |2 rdacontenido | ||
| 337 | |a computadora |b c |2 rdamedio | ||
| 338 | |a recurso en línea |b cr |2 rdasoporte | ||
| 502 | |a ITESO Tesina de Especialidad en Sistemas Embebidos | ||
| 520 | |a 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. | ||
| 649 | |a XX | ||
| 650 | |a Filtros de Kalman - |x Tema Principal | ||
| 650 | |a Algoritmos Computacionales | ||
| 650 | |a Vehículos Autónomos - |x Aspectos Tecnológicos | ||
| 650 | |a Aceleración (Mecánica) | ||
| 650 | |a Magnetómetros | ||
| 650 | |a Giroscopios | ||
| 650 | |a Sensores | ||
| 650 | |a Procesos de Gauss | ||
| 650 | |a GPS | ||
| 650 | |a Sistemas Embebidos - |x Tema Principal | ||
| 650 | |a Sistemas Electrónicos de Seguridad | ||
| 650 | |a Métodos de Simulación | ||
| 650 | |a Ingeniería Electrónica | ||
| 650 | |a Ingeniería Automotriz | ||
| 650 | |a Ingeniería Computacional | ||
| 700 | |a González Jiménez, Luis Enrique |e (autor) | ||
| 856 | 4 | 0 | |u https://rei.iteso.mx/handle/11117/7491 |y Ver documento en línea |
| 910 | |a Fondo General | ||
| 920 | |a Electrónicos - Tesis del ITESO en Línea | ||
| 930 | |a Repositorio Institucional | ||
| 905 | |a 201 | ||
| 901 | |a 438496-1 |b IT2 |c ETI |u 20250521 | ||
| 902 | |a https://opac.biblio.iteso.mx/vufind/Record/000438496 | ||