Algoritmo de navegación integrada para vehículos autónomos con tecnología de bajo costo.

Abstract

En los últimos años ha crecido el interés por el desarrollo de vehículos autónomos por las posibilidades que brindan para el cumplimiento de misiones en lugares de difícil acceso, en tareas de reconocimiento, estudio de ecosistemas; y en otras ramas importantes como la agricultura. En Cuba, el Grupo de Automática, Robótica y Percepción de la Universidad Central de las Villas, de conjunto con otras instituciones, tiene como objetivo desarrollar autopilotos para vehículos autónomos. En este artículo se presenta una solución de navegación basada en el Filtro Extendido de Kalman. Se fusionan de forma indirecta las mediciones de sensores inerciales de bajo costo con mediciones de GPS para estimar la posición y velocidad de un vehículo autónomo. Se abordan como valor agregado las ecuaciones fundamentales para la implementación de un filtro complementario para estimar la orientación del vehículo, de importancia notable para la navegación. La simulación se realizó en Matlab, haciendo uso de datos reales de navegación de un vehículo subacuático. Los resultados muestran que la estimación de los parámetros de navegación es aceptable para este tipo de aplicación.

Keywords

• Filtro de Kalman Extendido
• integración INS/GPS
• parámetros de navegación
• estimación de orientación