Uso del Filtro Kalman extendido para la estimación de las variables de vuelo de un vehículo aéreo no tripulado

Abstract

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.