info:eu-repo/semantics/article
Moving Horizon Estimation for GNSS-IMU sensor fusion
Estimación de Horizonte Móvil para fusión de GNSS-IMU;
Estimativa da Mobile Horizon para fusão GNSS-IMU
Registro en:
10.33414/rtyc.37.112-122.2020
Autor
Sánchez, Guido
Murillo, Marina
Genzelis, Lucas
Deniz, Nahuel
Giovanini, Leonardo
Institución
Resumen
The aim of this work is to develop a Global Navigation Satellite System (GNSS) and Inertial Measurement Unit (IMU) sensor fusion system. To achieve this objective, we introduce a Moving Horizon Estimation (MHE) algorithm to estimate the position, velocity orientation and also the accelerometer and gyroscope bias of a simulated unmanned ground vehicle. The obtained results are compared with the true values of the system and with an Extended Kalman filter (EKF). The use of CasADi and Ipopt provide efficient numerical solvers that can obtain fast solutions. The quality of MHE estimated values enable us to consider MHE as a viable replacement for the popular Kalman Filter, even on real time systems. El propósito de este trabajo es el desarrollo de un sistema de fusión de datos provenientes de un Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS, del inglés Global NavigationSatelliteSystem) y una Unidad de Medición Inercial (IMU, del inglés InertialMeasurementUnit). Para alcanzar este objetivo, presentamos un algoritmo de Estimación de Horizonte Móvil (MHE, del inglés MovingHorizonEstimation) para estimar mediante simulación la posición, velocidad, orientación y los sesgos (o bias) del acelerómetro y giróscopo de un vehículo terrestre no tripulado. Los resultados obtenidos serán comparados con los valores reales del sistema y con los obtenidos mediante el uso de un Filtro de Kalman Extendido (EKF, del inglés Extended Kalman Filter). La utilización de CasADi e Ipopt proveen solvers numéricos que permiten obtener soluciones sumamente rápido. La calidad de los estimados obtenidos por MHE nos permiten considerar a éste algoritmo como un reemplazo válido para el popular Filtro de Kalman, aún en sistemas que requieren operación en tiempo real. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um sistema de fusão de dados proveniente de um Sistema Global de Navegação por Satélite (GNSS) e uma Unidade de Medição Inercial (IMU, da English InertialMeasurementUnit). Para atingir este objetivo, apresentamos um algoritmo MovingHorizonEstimation (MHE) para estimar por simulação a posição, velocidade, orientação e vieses (ou vieses) do acelerômetro e giroscópio de um veículo terrestre não tripulado. Os resultados obtidos serão comparados com os valores reais do sistema e com os obtidos por meio da utilização de um Filtro de Kalman Estendido (EKF). O uso de CasADi e Ipopt fornecem solucionadores numéricos que permitem obter soluções extremamente rápidas. A qualidade das estimativas obtidas pelo MHE nos permite considerar este algoritmo como um substituto válido para o popular Filtro de Kalman, mesmo em sistemas que requerem operação em tempo real.