Fusión sensorial para guiado de vehículos autónomos

Abstract

En este proyecto, se pretende hacer la fusión sensorial de un GPS, un altímetro y una IMU para un robot aéreo para, así, mejorar considerablemente las medidas que se obtienen a partir de dichos sensores y tener una información para el control del dron más preciso y fiable. Como filtro, se ha implementado un EKF (Extended Kalman Filter) en el framework de ROS (Robot Operating System), el cual se emplea para el desarrollo de software de robots. Para ello, en este proyecto se ha desarrollado un estudio teórico sobre cómo funcionan los componentes que se van a emplear en el dron para realizar la fusión, se han estudiado los lenguajes de programación Python y C++ a nivel elemental para la interpretación y manipulación de código de ROS, se ha buscado un modelo de dron que se adecúe a los requisitos exigidos, se ha implementado la fusión sensorial y se han hecho varias simulaciones para sacar conclusiones acerca de su funcionamiento.

In this project, the mission is to do a sensor fusion based on the GPS, the altimeter and the IMU applied for a drone, so that it improves the measurements obtained from those sensors and, this way, get a better control for the drone. The filter used for the sensor fusion is the EKF (Extended Kalman Filter), supported by the framework ROS (Robot Operating System), which is used for robot software development. For this, in this project it was necessary to develop a theoretical study about how the sensors that the drone has work in order to make the sensor fusion, to study the programming languages Python and C++ on a basic level for the interpretation and manipulation of the ROS code, to find out a drone model made for this implementation, to make the sensor fusion and to do some simulations in order to get some conclusions about its operation.