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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorSample, Alansones-ES
dc.contributor.authorAlejo Álvarez, Enrique Manueles-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2019-01-30T18:31:35Z-
dc.date.available2019-01-30T18:31:35Z-
dc.date.issued2019es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/34996es_ES
dc.descriptionGrado en Ingeniería en Tecnologías Industrialeses_ES
dc.description.abstractEl 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.es-ES
dc.description.abstractThe 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.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoen-GBes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject.otherGITI-N (KTI-electronica)es_ES
dc.titleData Acquisition for GoKarts through Sensor Fusiones_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.keywordsKalman, Madgwick, fusión de datos, cuaternión, IMU, GPSes-ES
dc.keywordsKalman, Madgwick, data fusion, quaternion, IMU, GPSen-GB
Aparece en las colecciones: KTI-Trabajos Fin de Grado

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