Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/11531/34996
Título : Data Acquisition for GoKarts through Sensor Fusion
Autor : Sample, Alanson
Alejo Álvarez, Enrique Manuel
Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)
Fecha de publicación : 2019
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.
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.
Descripción : Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
URI : http://hdl.handle.net/11531/34996
Aparece en las colecciones: KTI-Trabajos Fin de Grado

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