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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Silva, Felipe Oliveira e | - |
| Autor(es): dc.contributor | Silva, Felipe Oliveira e | - |
| Autor(es): dc.contributor | Lima, Danilo Alves de | - |
| Autor(es): dc.contributor | Vitor, Giovani Bernardes | - |
| Autor(es): dc.creator | Dominghetti, Alisson Magno | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T12:37:29Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T12:37:29Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-10-29 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-10-29 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-10-29 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-09-28 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/58493 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1165041 | - |
| Descrição: dc.description | Inertial Navigation Systems (INSs) are navigation systems composed of inertial sensors (accelerometers and gyroscopes), which are of utmost importance for terrestrial, aerial, space, maritime, underwater, and other vehicle-related applications. Inertial Navigation Systems provide a complete navigation solution (position, velocity and orientation) for the vehicle at a high sampling rate, high bandwidth, being also independent of external signals. Nevertheless, INSs have a disadvantage of accumulating errors in the long term, due to the numerical integrations carried out internally. One solution to mitigate this error acumulation is to integrate the INS with auxiliary sensors, usually via Kalman filters. An alternative approach is to use vehicles’s motion constraints (MCs) and/or stationary conditions (ZUPTs), as virtual sensors in order to aid the INS. Informations, such as zero linear and/or angular velocity, zero velocity along the axis of the rear axis, and in the direction that is perpendicular to it and to the terrain can be inserted into the Kalman filter as if they were provide by true sensors, collaborating, in this way for the reduction in INS error accumulation. This work, therefore, revisits the aforementioned problem, and investigates the detection of stationarity techniques that allow sensory fusion, to improve the navigation solution. Through the conduct of computational simulations and practical experiments, in which full-scale vehicles were equipped with Inertial Navigation System (INS) modules, it was possible to conduct a comparison among different scenarios and assess the performance of various integration techniques concerning the north, east, horizontal, and vertical axes. | - |
| Descrição: dc.description | Sistemas de Navegação Inercial (INSs) são sistemas de navegação constituídos por sensores inerciais (acelerômetros e girômetros), os quais são de extrema importância para aplicações veiculares terrestres, aéreas, espaciais, marítimas, subaquáticas, etc. Os INSs fornecem uma solução completa de navegação (posição, velocidade e orientação) do veículo a uma alta taxa de amostragem, com alta banda passante, e são independentes de sinais externos. Contudo, INSs apresentam a desvantagem de acumular erros no longo prazo, devido às integrações numéricas internamente realizadas. Uma maneira de se mitigar esse acúmulo de erros é integrando o INS com sensores auxiliares, geralmente por meio de filtros de Kalman. Uma abordagem alternativa, consiste na utilização de restrições físicas (MCs) dos veículos e/ou condições estacionárias (ZUPTs) do mesmo, na condição de sensores virtuais para auxílio do INS. Informações tais como velocidade linear e/ou angular nulas, velocidade nula ao longo do eixo das rodas traseiras e na direção perpendicular à ela e ao terreno podem ser inseridas no filtro de Kalman como se fossem medições fornecidas por sensores físicos, colaborando, dessa forma, para a redução do acúmulo de erro nos INSs. Este trabalho revisita o problema supracitado e investiga técnicas que permitam a fusão sensorial, para a melhoria da solução de navegação. Por meio da realização de simulações computacionais e experimentos práticos, nos quais veículos em escala real foram equipados com módulos de Sistema de Navegação Inercial (INS), foi possível realizar uma comparação entre diferentes cenários e examinar o desempenho das diversas técnicas de integração em relação aos eixos norte, leste, horizontal e vertical. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Federal de Lavras | - |
| Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-graduação em Engenharia de Sistemas e Automação | - |
| Publicador: dc.publisher | UFLA | - |
| Publicador: dc.publisher | brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Departamento de Engenharia | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | acesso aberto | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sistemas de navegação inercial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Filtragem de Kalman | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Restrições de movimento | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Atualizações estacionárias | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Inertial navigation systems | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Kalman Filtering | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Motion constraints | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Zero Updates | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Máquinas Marítimas | - |
| Título: dc.title | Integração de sistema de navegação inercial com restrições de movimento e atualizações estacionárias | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | dissertação | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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