Filtro de Kalman extendido aplicado en la navegación de un AUV - Cárdenas Vivanco, Persing Junior (2017)
Este trabajo trata el problema de navegación de un vehículo submarino autónomo. Dos estimadores de estado son propuestos como solución, aplicando fusión sensorial basada en el filtro de Kalman extendido. Los estimadores de estado emplean medidas de una unidad de medición inercial, un sensor de velocidad por efecto Doppler, un profundímetro y una brújula. El primer estimador de estado estima las variables de orientación independientemente de las variables de velocidad y profundidad del vehículo. En el segundo estimador, se considera el acoplamiento en las ecuaciones de orientación, velocidad y profundidad del vehículo. Para el diseño y pruebas de los estimadores de estado propuestos, fue empleada la base de datos del vehículo submarino autónomo Pirajuba que contiene el registro de los sensores del vehículo durante pruebas en el mar. Los resultados de una simulación numérica con esta base de datos validan los estimadores de estado propuestos en el presente trabajo. Finalmente, fue realizado un análisis comparativo de estos estimadores. // This work deals with the navigation problem of an autonomous underwater vehicle. Two state estimators are proposed like solution, using sensor fusion based in Extended Kalman Filter. The state estimators use measures of the following sensors: an inertial measurement unit, a Doppler effect velocity sensor, a depth sensor and a compass. The first state estimator, estimate the attitude independently of the velocity and depth estimation. In the second estimator, a coupling in velocity and attitude equations is considerate in the Extended Kalman Filter. To design and test the proposed state estimators, was employed the database of the Pirajuba autonomous underwater vehicle, This database contains the record of the vehicle sensors during sea tests. The results of a numeric simulation with this database validate the proposed state estimators in this work. Finally was made a comparative analysis of these state estimators.