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http://hdl.handle.net/11422/29016
| Type: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Title: | Avaliação experimental da fusão probabilística de múltiplas IMUs MEMS para estimação inercial |
| Author(s)/Inventor(s): | Assayag, João Wendling Moreira, Tales Coutinho |
| Advisor: | Aquino, Gabriel Rodrigues Caldas de |
| Abstract: | Este trabalho apresenta uma avaliação experimental de técnicas de fusão sensorial aplicadas à estimação de estados cinemáticos a partir de múltiplas Unidades de Medição Inercial baseadas em tecnologia MEMS. Sensores inerciais de baixo custo estão sujeitos a ruído, viés e deriva, o que compromete a estabilidade das estimativas quando utilizados de forma isolada. Como alternativa, investiga-se o uso da redundância sensorial por meio da combinação de medições provenientes de múltiplas IMUs submetidas às mesmas condições de movimento. A abordagem adotada baseia-se na formulação de um modelo dinâmico probabilístico e na aplicação de métodos de inferência Bayesiana, com ênfase no uso do Filtro de Kalman Unscented. Os dados são obtidos a partir de um protótipo experimental dedicado, que permite a aquisição sincronizada de medições inerciais, e analisados por meio da comparação entre configurações com diferentes números de sensores. A avaliação experimental é conduzida de forma comparativa, mantendo-se constantes as condições de aquisição e variando-se apenas o grau de redundância sensorial. O desempenho do sistema é analisado por meio de métricas estatísticas associadas ao erro de aceleração e à estabilidade temporal das estimativas, utilizando uma solução suavizada offline como referência experimental. Os resultados permitem avaliar quantitativamente o impacto da fusão multissensorial na consistência das estimativas obtidas a partir de sensores MEMS de baixo custo. |
| Keywords: | Sensores inerciais Fusão sensorial Inferência bayesiana Estimação inercial Inertial sensors Sensor fusion Unscented Kalman filter State estimation |
| Subject CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Production unit: | Instituto de Computação |
| Publisher: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Issue Date: | 23-Feb-2026 |
| Publisher country: | Brasil |
| Language: | por |
| Right access: | Acesso Aberto |
| Appears in Collections: | Ciência da Computação |
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