PublicadoEl 30/11/22 por Comillas
Trabajo fin de grado

Data Acquisition for GoKarts through Sensor Fusion

tipo de documento semantico ckh_publication

Ficheros

Resumen Trabajo Fin de Grado
TFG-Alejo Alvarez, Enrique.pdf
Tamaño 4436574
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Resumen Autorización
anexoI.pdf
Tamaño 195395
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Fecha de publicación 00/00/2019
Director/Coordinador
Sample, Alanson

Resumen

Idioma es-ES
Resumen

El objetivo de este Proyecto es dar más información sobre sus vueltas a los usuarios de karts. Este proyecto intentará estimar la posición, velocidad y aceleración del kart en un tiempo especificado. Este proceso se podrá dividir en tres partes. En primer lugar, un sistema embebido recogerá datos de un IMU y un GPS y los guardará en una tarjeta SD en intervalos de tiempo constantes. La tarjeta SD se traspasará a un ordenador y los datos se leerán mediante un script Python. El giroscopio y el magnetómetro serán calibrados para representar los valores correctamente. También se hallará una matriz de rotación que relaciona los ejes del sistema embebido con el norte, oeste y arriba. El siguiente y último paso es fusionar/filtrar los datos ya calibrados. Un filtro de Madgwick combinará un magnetómetro, acelerómetro y giroscopio para estimar la orientación del dispositivo. Un filtro de Kalaman usará las medidas del GPS y acelerómetro para estimar la posición, velocidad y aceleración del dispositivo. Cumpliendo así nuestro objetivo.

Idioma en-GB
Resumen

The objective of this project is to give GoKart users more feedback on their laps. This project will try to estimate the position, velocity and acceleration of a GoKart at a given point in time. The process of doing so can be divided in three steps. First an embedded device will collect data from an IMU and from a GPS and log it into an SD card at constant time intervals through the use of interrupts. The SD card will then be read with a Python script. The gyroscope and magnetometer data will be calibrated to correctly represent the readings. A rotation matrix that relates the axes of the embedded device to north, west and up axes will also be found. The next step is actually fusing/filtering the data. A Madgwick filter will combine magnetometer, accelerometer and gyroscope readings to estimate the attitude. A Kalman filter will take GPS and accelerometer data to estimate the position, velocity and acceleration of the device. This way, the main goal of the project will be achieved.

Centro
Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)

Palabras clave

Tipo de archivo application/pdf
Idioma en-GB
Tipo de acceso info:eu-repo/semantics/closedAccess
Licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/
Fecha de modificacion 09/09/2022
Fecha de disponibilidad 30/01/2019
fecha de alta 30/01/2019

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