Implementación de algoritmo para el filtrado de señales en sensores inerciales de bajo costo

Abstract

El desarrollo de la navegación inercial es de gran utilidad e interés, en diferentes esferas de la sociedad. Sin embargo sus aplicaciones se han visto limitadas, debido a que los sistemas de navegación inercial basados en tecnologías de bajo costo calculan los parámetros de navegación, utilizando una señal contaminada por varias fuentes de ruido, lo cual trae como resultado que se obtengan valores erróneos en los cálculos. En el presente trabajo se implementó un algoritmo capaz de atenuar el ruido presente en las señales medidas por sensores inerciales de bajo costo. La implementación se realizó mediante un filtro lineal de Kalman, para el proceso se utiliza la técnica de modelado estocástico de errores conocida como la varianza de Allan, para caracterizar los sensores inerciales de bajo y los resultados obtenidos en la ejecución de este método se utilizaron como datos de entrada para una mejor sintonización del filtro lineal de Kalman, pudiendo contar con una fuente de información completa y fiable respecto a la naturaleza de las perturbaciones a filtrar. Tanto el algoritmo de filtrado como la Varianza de Allan fueron implementados en el lenguaje C bajo el estándar ANSI. Para evaluar el desempeño del algoritmo para el filtrado de señales inerciales en sensores de bajo costo se utilizó un juego de dato obtenido de un experimento real. Finalmente se verificaron los resultados con las pruebas estadísticas, estas permitieron validar que los resultados obtenidos fueron los esperados.