FILTRO DE KALMAN UNSCENTED ADAPTATIVO PARA ESTIMAÇÃO DE ATITUDE REPRESENTADA POR QUATERNOS

Abstract

A estimação da atitude baseada em sensores inerciais  é um componente vital para aplicações que variam de robótica á realidade aumentada. Diante disso, algoritmos que produzam estimativas precisas e que sejam robustos a falhas de medição são de fundamental importância. Neste trabalho, apresenta-se um algoritmo adaptativo baseado no filtro de Kalman unscented para estimação da atitude representada por quatérnios. O algoritmo proposto é testado com dados experimentais, e o seu resultado é confrontado com os resultados obtidos por um algoritmo open-source baseado em filtragem complementar.