[ca] En els darrers anys, la indústria de l'automòbil ha orientat els seus esforços de recerca i desenvolupament cap a la conducció autònoma i assistida. Es tracta de sistemes crítics, ja que han de garantir la seva robustesa i fiabilitat per a la vida humana i, per tant, tenen dissenys complexos i impliquen les tecnologies més innovadores. El sistema de localització i posicionament és un dels seus mecanismes més difícils que requereix una alta disponibilitat i precisió. Per a aquest problema hi ha molts enfocaments tecnològics, però els més comuns són solucions similars al GNSS i de reconeixement d'imatges. Tots dos tenen un rendiment precís i fiable en condicions favorables. Tot i això, a causa de la variabilitat de l'entorn, també presenten alguns punts de fracàs que poden provocar un accident. En certes condicions adverses, per obtenir una localització precisa i fiable, es necessita més informació. Aquí és on la tecnologia Ultra Wide Band (UWB) amb suport de mecanismes de detecció addicionals com el sistema de navegació inercial (INS), pot proporcionar fonts d'informació addicionals. Aquesta fusió de dades es fa mitjançant el filtratge de Kalman, més concretament l'algorisme del filtre Kalman estès, que s'aplica a sistemes no lineals com el que s'està estudiant. En aquest document, s'analitzarà i avaluarà el rendiment de tot el sistema de posicionament amb algunes simulacions i proves d'escenaris reals, comparant els enfocaments principals del filtre Kalman (lineal i no lineal) i obtenint una solució optimitzada per al mecanisme de posicionament. A més, es proporcionaran algunes conclusions i futurs consells de treball per tal de contribuir al coneixement en àrees similars.

[es] En los últimos años, la industria del automóvil ha orientado sus esfuerzos de investigación y desarrollo hacia la conducción autónoma y asistida. Estos son sistemas críticos ya que deben garantizar su robustez y fiabilidad para la vida humana, por lo que adquieren diseños complejos e involucran las tecnologías más innovadoras. El sistema de ubicación y posicionamiento es uno de sus mecanismos más desafiantes que requiere una alta disponibilidad y precisión. Para este problema existen muchos enfoques tecnológicos, pero los más comunes son las soluciones de reconocimiento de imágenes y sistemas GNSS. Ambos tienen un rendimiento preciso y confiable en condiciones favorables. Sin embargo, debido a la variabilidad del entorno también tienen algunos puntos de fallo que pueden resultar en un accidente. En determinadas condiciones adversas, para obtener una localización precisa y fiable, se necesita más información. Aquí es donde la tecnología de banda ultra ancha (UWB) con soporte de mecanismos de detección adicionales como el sistema de navegación inercial (INS), puede proporcionar fuentes adicionales de información. Esta fusión de datos se realiza mediante el filtrado de Kalman, más concretamente el algoritmo de filtro de Kalman extendido, que se aplica a sistemas no lineales como el que se está estudiando. En este documento se analizará y evaluará el desempeño de todo el sistema de posicionamiento con algunas simulaciones y pruebas de escenarios reales, comparando los principales enfoques del Filtro de Kalman (lineal y no lineal) y obteniendo una solución optimizada para el mecanismo de posicionamiento. Asimismo, se brindarán algunas conclusiones y consejos de trabajo futuro con el fin de aportar el conocimiento en áreas similares.