Método de auto-calibração para tríades de sensores utilizados em aplicações de estimação de atitude

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dc.contributor.advisorTosin, Marcelo Carvalho [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorTormena Junior, Osmarpt_BR
dc.contributor.bancaAbrão, Taufikpt_BR
dc.contributor.bancaLopes, Robertopt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T13:48:52Z
dc.date.available2024-05-01T13:48:52Z
dc.date.created2010.00pt_BR
dc.date.defesa21.12.2010pt_BR
dc.description.abstractResumo: Este trabalho apresenta o desenvolvimento e simulação computacional de uma metodologia para autocalibração de sensores triaxiais em aplicações de atitude, especificamente acelerômetros e magnetômetros MEMS A metodologia consiste de um processo em dois passos, onde primeiramente são estimadas linearmente variáveis intermediarias, sendo que a partir destas são resolvidos algebricamente os parâmetros de calibração O procedimento de autocalibração foi desenvolvido para corrigir desvios nos valores de sensibilidade, bias e erros de ortogonalidade da trade sensora E mostrado que os valores reais dos parâmetros do modelo do sensor podem ser bastante diferentes dos valores nominais, e que a utilização de parâmetros calibrados produz resultados mais precisos Ainda mais importante e a melhoria na precisão e acuracia na determinação da direção da grandeza física de referência observada, pois este erro se propaga para a informação de atitude independentemente do algoritmo de atitude utilizado Por e exposta uma interessante relação entre o erro na direção observada da grandeza física de referência, o nível de ruído intrínseco do sensor e o nível de independência linear entre as amostras utilizadas na autocalibração Esta relação pode ser utilizada para prever o desempenho de sistemas de atitude autocalibrados, consistindo então de uma poderosa ferramenta de desenvolvimentopt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: This work presents the development and computational simulations of a methodology to auto-calibrate tri-axis sensors used in attitude systems, specifically MEMS accelerometers and magnetometers The method is a two-step procedure, where first, intermediate variables are linearly estimated, and secondly, the calibration parameters are algebraically solved from the intermediate variables The auto-calibration procedure was developed to correct deviations in the sensibility and bias values, as well as correct orthogonality errors in the sensor triad It is shown that the real sensor model parameters can appreciably difer from typical values, and that the use of calibrated parameters yield more precise results More important yet is the improvement in the accuracy and precision in determining the direction of the observed reference physical quantity, as this error propagates itself into the attitude data, regardless of the attitude algorithm in use Finally, it is exposed an interesting relationship between the error in the direction of the observed physical quantity, the characteristic noise level in the sensor and the level of linear independence among the samples used in the auto-calibration procedure This relationship can be used to predict the performance of auto-calibrated attitude systems, which makes it an important development toolpt_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Tecnologia e Urbanismo, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/12131
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameEngenharia Elétricapt_BR
dc.relation.departamentCentro de Tecnologia e Urbanismopt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.subjectEngenharia elétricapt_BR
dc.subjectCalibraçãopt_BR
dc.subjectSistemas microeletromecânicospt_BR
dc.subjectEletric engineeringpt_BR
dc.subjectCalibrationpt_BR
dc.subjectMicroelectromechanical systemspt_BR
dc.titleMétodo de auto-calibração para tríades de sensores utilizados em aplicações de estimação de atitudept_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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