Acoplamiento en la Estimación de la Orientación y la Altura Mediante Filtro Extendido de Kalman

Abstract

Los multicópteros han ganado gran popularidad en los últimos años por su capacidad de suspenderse en el aire manteniendo la posición, y de esta manera realizar tareas que antes requerían costosa infraestructura o simplemente no eran posibles, como la captura de imágenes desde grandes alturas, inspecciones de lugares peligrosos como los interiores de torres de centrales térmicas, represas, puentes, líneas de transmisión de energía eléctrica, etc. La posición del multicóptero en general es determinada por GPS o con algoritmos visuales. Sin embargo, el GPS tiene grandes errores en la estimación de la altura, y la estimación de posición relativa mediante odometría visual necesita asistencia de un sensor de altura para resolver el problema de escala. Para determinar la altura de un vehículo mediante un sonar o cualquier sensor de rango, es importante tener en cuenta la orientación del vehículo ya que al estar rígidamente vinculados, los cambios en la orientación hacen que el eje de sensibilidad del sensor detecte una distancia mayor de la que se encuentra al suelo realmente. Este error en la estimación de la altura no solo provocaría un error en la escala sino además produciría una posible pérdida de sustentación. Esto es muy común en multicópteros ya que para cambiar de posición, deben perder balance en el sentido que se espera el movimiento. En general, la orientación es tenida en cuenta en la estimación de altura con sonar, pero de una manera desacoplada, por un lado se determina la orientación y por otro la altura teniendo en cuenta la orientación ya calculada. En este trabajo se presenta un filtro de Kalman que acopla la orientación del vehículo con la medición de la distancia al suelo medida por un sensor de rango para determinar la altura. Se demuestra que utilizando el filtro acoplado se atenúa el ruido del sensor al mismo tiempo que se disminuye el error en la estimación de la altura. Se muestran resultados obtenidos en simulaciones y con data-sets públicos.