Metodologia de desenvolvimento de um determinador de atitude portátil de baixo custo para interfaces homem-máquina

• Main Author: Nelson Seiji Takahashi
• Other Authors: Marcelo Carvalho Tosin .
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Estadual de Londrina.Centro de Tecnologia e Urbanismo. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica 2011
• Online Access: http://www.bibliotecadigital.uel.br/document/?code=vtls000169754

Neste trabalho foi desenvolvido um determinador de atitude portátil de baixo custo voltado a aplicações em interfaces homem-máquina. O sistema utilizou tríades de acelerômetros, magnetômetros e girômetros de baixo desempenho voltados ao mercado de Eletrônicos de Consumo. O sistema foi projetado com uma interface de comunicação sem fio e alimentação por bateria permitindo liberdade total de movimento. Diferentes métodos para determinação de atitude foram analisados e testados, sendo implementados os algoritmos QUEST e TRIAD. O Filtro de Kalman Estendido foi implementado para combinação dos dados dos girômetros e dos demais sensores utilizando um modelo cinemático. Simulações realizadas mostraram a eficácia do método e a sua ineficácia quando considerados erros de calibração dos sensores. Um algoritmo de calibração e alinhamento desenvolvido pela equipe foi integrado ao método e os resultados simulados apresentaram resultados satisfatórios, tendo como fator crítico o ruído de medida. === In this work a portable low cost attitude determination system suited to applications in human-machine interfaces was developed. The systems uses triads of low grade accelerometers, magnetometers and gyroscopes focused on the Consumer Electronics market. The system was designed with a wireless communication interface and battery operation, allowing full movement freedom. Distinct methods of attitude determination were analyzed and tested, being QUEST and TRIAD implemented. An Extended Kalman Filter was implemented to combine data from gyros and from the other sensors using a kinematic model. Simulations showed the effectiveness of the method and also its inefficiency when sensors calibration errors are considered. A self-calibration and alignment algorithm developed by the team was integrated to the method and the simulated results showed satisfactory results, being a critical factor the measurement noise.