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Data Acquisition for GoKarts through Sensor Fusion
dc.contributor.advisor | Sample, Alanson | es-ES |
dc.contributor.author | Alejo Álvarez, Enrique Manuel | es-ES |
dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) | es_ES |
dc.date.accessioned | 2019-01-30T18:31:35Z | |
dc.date.available | 2019-01-30T18:31:35Z | |
dc.date.issued | 2019 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/34996 | es_ES |
dc.description | Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales | es_ES |
dc.description.abstract | 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. | es-ES |
dc.description.abstract | 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. | en-GB |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | en-GB | es_ES |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | es_ES |
dc.subject.other | GITI-N (KTI-electronica) | es_ES |
dc.title | Data Acquisition for GoKarts through Sensor Fusion | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | es_ES |
dc.keywords | Kalman, Madgwick, fusión de datos, cuaternión, IMU, GPS | es-ES |
dc.keywords | Kalman, Madgwick, data fusion, quaternion, IMU, GPS | en-GB |