Kalman filtering for orientation estimation using IMUs (2020)

espanolNavegacion, control automatico de vehiculos, robotica, o realidad virtual. Todas son aplicaciones en las que el conocimiento sobre la orientacion juega un papel importante. Hoy en dia existen sensores livianos y de bajo coste que proporcionan informacion sobre la orientacion de un sistema. Esta tesis se centra en obtener dicha orientacion utilizando un tipo de esos sensores: las Unidades de Medicion Inercial (IMUs en ingles). Este objetivo plantea los dos problemas principales abordados en este trabajo. El primero es el estudio de un metodo para estimar la orientacion utilizando medidas vectoriales. El segundo objetivo es la calibracion de IMUs en particular, y de sensores triaxiales en general, que emana del hecho de que las medidas de las IMUs generalmente son imprecisas e inexactas. El problema de la estimacion de la orientacion de un solido rigido utilizando medidas de sensores ha sido ampliamente abordado. En 1982, se publico un articulo pionero sobre estimacion de orientacion a traves del filtrado de Kalman en el que la orientacion se describia utilizando cuaterniones, en lugar de los descriptores de orientacion clasicos, como los angulos de Euler. Los cuaterniones tienen propiedades que los hacen ventajosos sobre el resto de descriptores de la orientacion. Sin embargo, el filtro de Kalman no es directamente aplicable en este escenario, ya que solo los cuaterniones unitarios representan orientaciones. Clasicamente, este problema se resuelve definiendo una actualizacion multiplicativa, y redefiniendo la matriz de usando un vector tridimensional. Recientemente, tambien se ha observado que es necesario realizar un paso de correccion de la matriz de covarianza. Este estudio tambien se incluye en el marco del filtrado de Kalman con cuaterniones como descriptores de la orientacion, pero introduce un nuevo punto de vista desde el cual las nociones de actualizacion multiplicativa y paso de correccion de la matriz de covarianza se conciben de forma natural. Aunque existen otros metodos utilizados para calibrar sensores triaxiales, un punto de partida frecuente es la definicion de un problema de optimizacion. Este trabajo tambien utiliza esa estrategia, pero difiere de muchos otros al incorporar la temperatura en el modelo del sensor. Al final, se obtiene un algoritmo iterativo que solo necesita conocer el modulo del vector real asociado con cada medicion del sensor para producir una calibracion. El algoritmo es probado con medidas de sensores reales obtenidas utilizando un dispositivo electromecanico construido para este proposito. Los resultados obtenidos de las multiples calibraciones nos permiten comprender mejor el comportamiento de las IMUs. EnglishNavigation, automatic vehicle control, robotics, or virtual reality. All are applications in which the knowledge about the orientation plays an important role. Nowadays there are lightweight and cheap sensors that provide information about the orientation of a system. This thesis focuses on obtaining such orientation using one type of those sensors: Inertial Measurement Units (IMUs). This objective raises the two main problems addressed in this work. The first is the study of a method to estimate the orientation using vector measurements. The second is the calibration of IMUs in particular, and triaxial sensors in general, which emanates from the fact that IMU measurements are usually imprecise and inaccurate. The problem of estimating the orientation of a rigid body using sensor measurements has been broadly addressed. In 1982, a pioneering article was published on orientation estimation through Kalman filtering in which the orientation was described using quaternions, instead of the classic orientation descriptors, such as the Euler angles. Quaternions have properties that make them advantageous over the rest of orientation descriptors. However, the Kalman filter is not directly applicable in this scenario, since only unit quaternions represent orientations. Classicaly, this problem is solved by defining a multiplicative update, and redefining the matrix using a three-dimensional vector. Recently, it has also been observed that a covariance correction step is necessary. This study is also included in the framework of Kalman filtering with quaternions as the orientation descriptors, but introduces a new viewpoint from which the notions of multiplicative update and covariance correction step are conceived in a natural way. Although there are other methods used to calibrate triaxial sensors, a frequent starting point is the definition of an optimization problem. This work also uses that strategy, but it differs from many others by incorporating the temperature into the sensor model. In the end, an iterative algorithm is obtained that only needs to know the module of the real vector associated with each sensor measurement to produce a calibration. The algorithm is tested with real sensor measurements obtained using an electro-mechanical device constructed for this purpose. The results obtained from the multiple calibrations allow us to better understand the behavior of IMUs.