Development of MEMS - based IMU for position estimation: comparison of sensor fusion solutions

With the surge of inexpensive, widely accessible, and precise Micro-Electro Mechanical Systems (MEMS) in recent years, inertial systems tracking move ment have become ubiquitous nowadays. Contrary to Global Positioning Sys tem (GPS)-based positioning, Inertial Navigation System (INS) are intrinsically unaffected by signal jamming, blockage susceptibilities, and spoofing. Measure ments from inertial sensors are also acquired at elevated sampling rates and may be numerically integrated to estimate position and orientation knowledge. These measurements are precise on a small-time scale but gradually accumulate errors over extended periods. Combining multiple inertial sensors in a method known as sensor fusion makes it possible to produce a more consistent and dependable un derstanding of the system, decreasing accumulative errors. Several sensor fusion algorithms occur in literature aimed at estimating the Attitude and Heading Reference System (AHRS) of a rigid body with respect to a reference frame. This work describes the development and implementation of a low-cost, multi purpose INS for position and orientation estimation. Additionally, it presents an experimental comparison of a series of sensor fusion solutions and benchmarking their performance on estimating the position of a moving object. Results show a correlation between what sensors are trusted by the algorithm and how well it performed at estimating position. Mahony, SAAM and Tilt algorithms had best general position estimate performance.Com o recente surgimento de sistemas micro-eletromecânico amplamente acessíveis e precisos nos últimos anos, o rastreio de movimento através de sistemas de in erciais tornou-se omnipresente nos dias de hoje. Contrariamente à localização baseada no Sistema de Posicionamento Global (GPS), os Sistemas de Naveg ação Inercial (SNI) não são afetados intrinsecamente pela interferência de sinal, suscetibilidades de bloqueio e falsificação. As medições dos sensores inerciais também são adquiridas a elevadas taxas de amostragem e podem ser integradas numericamente para estimar os conhecimentos de posição e orientação. Estas medições são precisas numa escala de pequena dimensão, mas acumulam grad ualmente erros durante longos períodos. Combinar múltiplos sensores inerci ais num método conhecido como fusão de sensores permite produzir uma mais consistente e confiável compreensão do sistema, diminuindo erros acumulativos. Vários algoritmos de fusão de sensores ocorrem na literatura com o objetivo de estimar os Sistemas de Referência de Atitude e Rumo (SRAR) de um corpo rígido no que diz respeito a uma estrutura de referência. Este trabalho descreve o desenvolvimento e implementação de um sistema multiusos de baixo custo para estimativa de posição e orientação. Além disso, apresenta uma comparação experimental de uma série de soluções de fusão de sensores e compara o seu de sempenho na estimativa da posição de um objeto em movimento. Os resultados mostram uma correlação entre os sensores que são confiados pelo algoritmo e o quão bem ele desempenhou na posição estimada. Os algoritmos Mahony, SAAM e Tilt tiveram o melhor desempenho da estimativa da posição geral

Aplicação de técnicas de fusão sensorial para mapeamento e localização simultâneos para robôs terrestres

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.Um dos problemas que envolvem as soluções para a mobilidade de robôs móveis terrestres é estimar a posição do robô com precisão juntamente com a exploração do ambiente, mapeando-o corretamente (SLAM - Simultaneous Localization and Mapping - Localização e Mapeamento Simultâneo). Embora vários algoritmos tenham sido desenvolvidos nos últimos anos, exigindo uma carga de cálculo computacional cada vez maior dos robôs,, estes estão susceptíveis a um mau desempenho quando os sensores apresentam ruídos, quando há problemas nos atuadores, variáveis não modeladas ou em virtude de algum imprevisto momentâneo no ambiente. A proposta deste trabalho é programar um SLAM para robôs móveis interligando-o a uma combinação de sensores inerciais com sensores de odometria através de uma técnica de fusão de sensores conhecida como filtro de Kalman Estendido, para reduzir a incerteza na estimação da posição e melhorar o desempenho do SLAM. Por consequência, o custo computacional é reduzido. O trabalho foi estruturado iniciando por uma revisão a respeito dos conceitos básicos de sensoriamento, a fim de contextualizar o problema e apresentar as nomenclaturas e termos utilizados. A seguir foram abordadas as técnicas de fusão de dados, as representações do robô e do ambiente, as técnicas de mapeamento e exploração e as diversas técnicas de navegação que podem ser utilizadas, para ambientes conhecidos epara ambientes desconhecidos. Essas informações são importantes para um melhor entendimento do problema, de como representá-lo e de como se pode avaliar os resultados obtidos. Na sequência é apresentado o SLAM, destacando as principais técnicas e em detalhes o Grid Based FastSLAM. É demonstrado através de simulações que quanto maior as incertezas sobre a posição do robô, um número maior de partículas é necessário para manter a qualidade do mapa gerado, e como cada partícula possui um mapa associado a si, o custo computacional é consideravelmente aumentado. Outro aspecto analisado foi o impacto na escolha da covariância associada à transição de estados, propondo a utilização da covariância inerente ao cálculo da fusão de sensores como parâmetro de refinamento no SLAM.Abstract : One of the problems in solutions involving land mobile robots is the estimation of the robot position with precision and at the same time, explore the environment and mapping it correctly (SLAM - Simultaneous Localization and Mapping ). Several algorithms were developed in the last years, demanding large computational resources in robots and even so, these may have a bad performance in cases of sensors having noises, problems in actuators, not modeled variables or when there is something in the environment that wasn't expected. This dissertation proposal is to program a SLAM algorithm for mobile robots and connect it with a sensor data fusion, between odometry and inertial sensors, using the Extended Kalman Filter, achieving a reduction of the position uncertainty and improving the SLAM performance, also reducing the need of computational resources. This work begins with a revision of concepts of robot sensors, needed to understand later algorithms and nomenclatures. In the following items it is described the sensor fusion techniques, the robot localization problem, the map and robot representation alternatives, and the navigation problems for explored and non-explored environments. These information are important for a better understanding of the problem, on how represent it and how to evaluate the obtained results. After this introduction, it's described some SLAM algorithms, featuring in details the Grid Based FastSLAM. It's demonstrated by simulations that as high uncertainty about robot position, as large are the number of particles needed to maintain the generated map quality. This implies in a large computational cost, thus improving the uncertainty with sensor data fusion makes the robot work with less particles. It is also showed that choosing the right covariance in robot transition model is very important and finding a way to connect the covariance of sensor data fusion with SLAM can improve performance even more

Uma metodologia de integração de dispositivos de interação homem-máquina ao Google Sketchup

Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2013.Este projeto trata-se de uma metodologia para integração de um dispositivo de interação Homem-Máquina com o Google Sketchup, onde uma placa proprietária conhecida como Razor foi escolhida para aquisição dos dados de movimentação da cabeça do usuário. Esta placa utiliza uma Unidade de Medição Inercial (IMU) com três sensores: girômetro, acelerômetro e magnetômetro. Os filtros de fusão de sensores: Filtro de Kalman e DCM, foram analisados para fundir os dados capturados pela IMU. Para diminuição dos ruídos nos sinais, filtros passa-baixas: FIR e IIR, foram projetados, implementados e testados com os dados reais do projeto. O plugin, criado para o Google Sketchup, rotaciona a câmera do software de acordo com os dados lidos pelo módulo de aquisição. Assim, foi possível obter com esse projeto, um protótipo que viabilizasse a imersão de usuários em um ambiente de realidade virtual, simulado pelo Google Sketchup. ____________________________________________________________________________ ABSTRACTIn this project is proposed a methodology for a human-machine interaction integration device through Google Sketchup interface. Such metodology uses a proprietary board known as Razor, choosen for the aquisition of the head’s user position data. The board uses an Inercial Measurement Unit (IMU) with three sensors: gyrometer, accelerometer and magnetometer. The sensors filters of fusion - Kalman filter and DCM - were analised to merge the data captured by the IMU. To attenuate noise, lowpass filters - FIR and IIR - were projected, implemented and tested with real data of the project. The plugin, created for Google Sketchup, rotates the camera of software according to data read from acquisition module. Insomuch, was possible to obtain with this project a prototype that enables the immersion of users within a virtual reality environment, simulated by Google Sketchup

Medidas de potência e energia em atividades físicas por meio de sensores inerciais

Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Curso de Engenharia Eletrônica, 2013.Atualmente em academias, alguns exercícios físicos são realizado de tal forma que não é possível obter dados precisos de leituras de gasto calórico e potencia, limitando-se assim o controle e avaliação das atividades físicas executados. Levando em consideração esse problema este trabalho de conclusão de curso apresenta uma alternativa de obtenção de biofeedbacks em tempo real, utilizando uma solução baseada no uso de sensores inerciais, em conjunto com um software de interface com o usuário destinado a computadores pessoais. Devido a limitações presente em tais sensores, torna-se necessário a busca de algoritmos de fusão sensorial adequados a aplicação em tempo real, assim como a limitação dos exercícios a serem executados para um conjunto em quais existe a realização de movimentos repetitivos. Portanto, também é necessário uma análise biomecânica e modelagem matemática de tais atividades.Nowaday at gyms, some physical exercises are performed in such a way that is not possible to obtain precise datas of power and energy expenditures, in this way limiting the evaluation and control of the physical activity. Taking this problem into consideration, this work aims to introduce a cheap solution based in the use of inertial sensors and personal computers to obtain real time feedbacks in some physical activities. Due the inertia sensors limitations, it is needed the search for a sensor fusion algorithms that is proper to be used in real time application and to limit the exercises for those that can be modelated as cyclic semicircular mouvements. So its also necessary the biomechanical modeling from those activities and the use of goniometric parameters to obtain the desired estimations

Substituição do sistema de armas F16MLU e entrada na 5.ª Geração

Atualmente, assiste-se à aceleração tecnológica, à emergência de novos desafios e ameaças, e à obsolescência do F16 Mid-Life-Update (F16MLU) português, que influenciarão o paradigma de emprego do Poder Aeroespacial (PA) nacional no Ambiente Operacional Futuro (AOF). Sendo o PA, e consequentemente o F16MLU, instrumento fulcral na consecução e salvaguarda dos interesses nacionais, é necessário preparar a sua substituição. Este estudo investiga a substituição do F16MLU e entrada na 5.ª Geração, tendo por base: análise documental sobre paradigmas futuros de emprego do PA; análise de questionários e entrevistas a representantes de países operadores, e não-operadores, de sistemas de armas de 5.ª Geração (SA5G); análise documental da integração de SA5G em Forças Aéreas estrangeiras. Recorrendo a uma metodologia de raciocínio indutivo, assente numa investigação qualitativa e no desenho de pesquisa de estudo de caso, concluiu-se que o substituto do F16MLU necessitará de ser Low Observable, ter fusão de sensores e integrar o conceito futuro de Guerra de 5.ª Geração para vencer a ameaça futura aos interesses nacionais, os sistemas Anti-Access/Area-Denial. A sua integração na FA deverá ser em conjunto com os outros ramos das FFAA, a indústria e a sociedade civil, alicerçando-se em mudanças organizacionais, culturais e de mentalidade nos seus militares. Abstract: We are witnessing technological acceleration, the emergence of new challenges and threats and the obsolescence of the Portuguese Air Force (PrtAF) F16 Mid-Life-Update (F16MLU), all of which will influence the employment of the national Air and Space Power (ASP) in the Future Operating Environment. Being the ASP, and therefore the F16MLU, a crucial instrument in achieving the national interests, it´s paramount to prepare its replacement. This study investigates the replacement of the F16MLU and embracement of the 5th Generation (5G), based on the research of future employment concepts of ASP, the analysis of questionnaires and interviews to representatives of 5G operating, and non-operating, countries and the study of integration of 5G platforms in other airforces. Based on an inductive reasoning methodology, with a qualitative research strategy and a case study research design, it was concluded that the F16MLU replacement will need to be Low Observable, operate sensor fusion, and integrate the 5th Generation Air Warfare in order to protect the national interests from its future threat, the Anti-Access/Area-Denial weapons. Its integration in the PrtAF needs to be joint with the other armed forces service branches, the national industry, and the civilian society, founded in organizational, cultural and mentality adjustments.N/

GLHOVE: uma abordagem para o monitoramento uniforme em RSSF IEEE 802.15.4 cluster tree

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2013.Em diversas aplicações de monitoramento, tais como aquelas que podemser encontradas no chão da fábrica industrial ou com o propósitode observação ambiental, pode ser desejável obter uma cobertura desensoriamento uniforme, de forma a proporcionar o mesmo grau decobertura para toda rede. O padrão IEEE 802.15.4 tem se tornadoum importante padrão para as Redes de Sensores Sem Fio. Entretanto,o uso da topologia cluster tree nessas redes diculta a obtençãode uma cobertura uniforme e imparcial da área observada. Clustersmais distantes da estação base são eventualmente prejudicados, tendoas mensagens de seus sensores atrasadas e descartadas. Neste trabalho,é proposto o framework intitulado GLHOVE (GLobal and HOmogeneousView of the Environment), cujo objetivo é fornecer uma coberturamínima e uniforme da área de interesse, reduzindo ao máximo o consumoenergético da rede. Simultaneamente, o GLHOVE pode priorizaralgumas regiões de maior importância para a aplicação, as chamadashotspots, proporcionando diferentes níveis de QoS para os clusters queas monitoram. Os resultados das simulações mostram que o GLHOVEmelhorou a imparcialidade da rede com relação à quantidade de mensagensrecebidas pela estação base. Além disso, o GLHOVE atingiu aQoS desejada e proporcionou um considerável aumento do tempo devida da rede. Abstract : In several monitoring applications, such as those that can be found inindustrial factory oor or with environmental observing purpose, it maybe necessary to obtain an uniform sensing coverage, providing as muchas possible the same coverage degree for the entire network area. TheIEEE 802.15.4 has become an important standard in wireless sensornetworks. However, the use of cluster-tree topology in these networkshampers a fair and uniform coverage in the sensing area. Clusters moredistant from the base station are eventually adversely aected, withmessages from its sensors delayed and discarded. In this paper, wepropose a framework, entitled GLHOVE (GLobal and HOmogeneousView of the Environment), whose goal is to make a trade-o betweena minimum and uniform coverage area and the energy consumptionof the network. At the same time, GLHOVE can prioritize hotspotsregions due to it more importance for the application, providing differentQoS levels for their clusters. The simulation results show thatGLHOVE improved the fairness (w.r.t. messages received by base station).Besides that, GLHOVE reached the required QoS and provideda considerable increase in the network lifetime

Estudo da Aplicação dos Filtros de Partículas e Filtro de Kalman Estendido em Dados de Sensores RADAR e LIDAR / Study of the Application of Particle Filters and Extended Kalman Filter in RADAR and LIDAR Sensor Data

Este artigo aborda o estudo das técnicas de filtragem e fusão de dados conhecidas como Filtro de Kalman Estendido (Extended Kalman Filter – EKF) e Filtro de Partículas (Particle Filter – PF), quando aplicadas aos dados de leitura de dois sensores, o RADAR e o LIDAR, presentes na maioria dos veículos e equipamentos móveis autônomos. O estudo é feito aplicando os filtros a uma amostra de dados obtida através do processo de leitura dos sensores. Com isso, se possibilitou o entendimento e também demonstrar situações onde foi possível observar o comportamento dos filtros e através destes resultados evidenciar seus pontos fortes e fraquezas diante do cenário apresentado, bem como os resultados da fusão dos dados destes dois sensores

Sistema de predição de alarmes em processos industriais por classificação não-supervisionada

In this work an alarm prediction system is proposed. Its main aims are to contribute to the establishment of predictive industrial maintenance guidelines and to produce a management decision support tool. The proposed system obtains readings from many sensors that are installed in the industrial plant, extract its characteristics and evaluates the equipment’s health. The diagnosis and prognosis implies in a classification of the industrial plant’s operational condition. Classification and regression trees are applied in this paper. A measurement sample from 73 sensors installed in a hydroelectric power plant is utilized to test and validate the proposed methodology. The measurements were obtained in a 15 months period.Um sistema de predição de alarmes com a finalidade de auxiliar a implantação de uma política de manutenção preditiva industrial e de constituir-se em uma ferramenta gerencial de apoio à tomada de decisão é proposto neste trabalho. O sistema adquire leituras de diversos sensores instalados na planta, extrai suas características e avalia a saúde do equipamento. O diagnóstico e prognóstico implica a classificação das condições de operação da planta. Técnicas de árvores de regressão e classificação não-supervisionada são utilizadas neste artigo. Uma amostra das medições de 73 variáveis feitas por sensores instalados em uma usina hidrelétrica foi utilizada para testar e validar a proposta. As medições foram amostradas em um período de 15 meses