Low-cost inertial estimation unit based on extended Kalman filtering
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F10%3A00172588" target="_blank" >RIV/68407700:21230/10:00172588 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Low-cost inertial estimation unit based on extended Kalman filtering
Popis výsledku v původním jazyce
The paper describes some design and implementation aspects of a low-cost inertial estimation unit based on comercially available inertial sensors (3-axis rate gyro combined in a single package with a 3-axis accelerometer and a 3-axis magnetometer). The data measured by the three sensors are fused using the Extended Kalman filtering paradigm. No model of the dynamics of the carrier (aircraft, mobile robot) is relied upon, the only modeled dynamics is that of sensors, such as the bias and noise. The choice of extended Kalman filtering methodology was dictated by strong requirements on computational simplicity. Some experience with implementation of the proposed scheme on a digital hardware (ARM7 based microcontroller) is shared in the paper. Finally, functionality of the presented device is demonstrated in experiments. Besides simple indoor tests, fly experiments were conducted using a small UAV helicopter.
Název v anglickém jazyce
Low-cost inertial estimation unit based on extended Kalman filtering
Popis výsledku anglicky
The paper describes some design and implementation aspects of a low-cost inertial estimation unit based on comercially available inertial sensors (3-axis rate gyro combined in a single package with a 3-axis accelerometer and a 3-axis magnetometer). The data measured by the three sensors are fused using the Extended Kalman filtering paradigm. No model of the dynamics of the carrier (aircraft, mobile robot) is relied upon, the only modeled dynamics is that of sensors, such as the bias and noise. The choice of extended Kalman filtering methodology was dictated by strong requirements on computational simplicity. Some experience with implementation of the proposed scheme on a digital hardware (ARM7 based microcontroller) is shared in the paper. Finally, functionality of the presented device is demonstrated in experiments. Besides simple indoor tests, fly experiments were conducted using a small UAV helicopter.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JB - Senzory, čidla, měření a regulace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Automatic Target Recognition XX; Acquisition, Tracking, Pointing, and Laser Systems Technologies XXIV; and Optical Pattern Recognition XXI,
ISBN
978-0-8194-8160-3
ISSN
0277-786X
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
—
Název nakladatele
SPIE
Místo vydání
Bellingham (stát Washington)
Místo konání akce
Orlando
Datum konání akce
5. 4. 2010
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—