Uso del Filtro Kalman extendido para la estimación de las variables de vuelo de un vehículo aéreo no tripulado
Fecha
2020-03-26Autor
GOMEZ-ROJAS, Jorge
LINERO-RAMOS, Rafael
BELTRAN-GOMEZ, Yesica
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
Este artículo presenta el diseño de un sistema que
estima la posición en coordenadas polares y la
velocidad de desplazamiento cartesiana de un vehículo
aéreo no tripulado. Se implementa este estimador con
la simulación de señales en Matlab utilizando un Filtro
Kalman Extendido (EKF). Se obtiene un error
cuadrático máximo del orden de 10^(-4) para la
posición y 10^(-5) para la velocidad, concluyendo que
el filtro EKF permitió la estimación con un alto grado
de precisión en la posición aún cuando el dispositivo
GPS entrega medidas contaminadas con ruido blanco. This article presents the design of a system that
estimates the position in polar coordinates and the
cartesian travel speed of an unmanned aerial vehicle.
This estimator is implemented with the simulation of
signals in Matlab using an Extended Kalman Filter. A
maximum square error of the order of 10^(-4) for the
position and 10^(-5) for the speed is obtained,
concluding that the EKF filter allowed the estimation of
the position even when the GPS device delivers
measurements contaminated with white noise.