LA TECNOLOGÍA MEMS COMO AUXILIAR EN EL POSICIONAMIENTO GPS A BAJO COSTO

Luis Francisco Dávila Araiza, Efrén González Ramírez, José Ismael De la Rosa Vargas, José de Jesús Villa Hernández

Resumen


Hoy en día la navegación por GPS es una herramienta cotidiana muy útil para la humanidad, gracias a esta tecnología las personas pueden desplazarse por lugares en los cuales no han estado antes con cierto grado de precisión. La ubicación de un punto sobre la superficie terrestre se hace por medio de un satélite transmisor y un receptor que se ubica por medio del principio de Triangulación. Los Sistemas-Micro-Electro-Mecánicos o MEMS, son una tecnología que, en su forma más general puede ser definida como elementos electro-mecánicos miniaturizados que se realizan con técnicas de micro -fabricación.

Las unidades de medición inercial o IMU, son dispositivos que miden aceleración y orientación, que implementados con algún procesador o sistema de cómputos permiten crear un sistema de navegación inercial o INS. El enfoque de esta investigación es crear un sistema de bajo costo que permita fusionar los datos provenientes de los sistemas IMU/GPS mediante un filtro Kalman, esto con la finalidad de aprovechar las características propias de cada sistema y mejorar la precisión del posicionamiento por GPS. Con el uso de este sistema mediante sensores comerciales de bajo costo se hace posible mejorar la precisión del posicionamiento GPS con hasta un 3.03%.


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Referencias


Sistemas GNSS: Funcionamiento, Posición y Cartografía. Laboratorio de Astronomía, Geodesia y Cartografía. España. 2009.

Y. Zhao, GPS/IMU Integrated System for Land Vehicle Navigation based on MEMS. 2011. Royal Institute of Technology. Stockholm Sweden.

V. Bistrovs, A. Kluga, “Distance Estimation Using Fusion of Navigation Data”. Electronics and Electrical Engineering. Vol. 5. Num.101. 2010. pp. 1215-1392.

R. Munguia, “A GPS-aided Inertial Navigation System in Direct Configuration”. Journal of Applied Research and Technology. Vol.12. No. 4. 2014. pp. 803-814.

S. Yashar Balazadegan, Md. Nurul Amin, “Comparison of Integrated GPS/IMU aided by Map Matching and Stand-alone GPS aided by Map Matching for Urban and Suburban Areas”. Council of european geodetic surveyors (CLGE). 2013.

J.Dah-Jing, S. Jyun-Han, H. Chia-Sheng, Y. Kai-Lun, “Development of a strapdown inertial navigation system simulation platform”. Journal of Marine Science and Technology. Vol. 22. No. 3. 2014. pp.381-391.

R. Amezcua Paredes, A. G. Pineda Salgado, Sistema de Referencial: Análisis de Funcionamiento, Fundamentos y Evolución. 2012 Instituto Politécnico Nacional, México D.F.

An Introduction to the Kalman Filter. University of North Carolina at Chapel Hill. EE.UU. 2001.

An Introduction to Inertial Navigation. University of Cambridge. England. 2007.

V. Kumar, Integration of Inertial Navigation System and Global Positioning System Using Kalman Filter. 2004. Indian Institute of Technology. Bombay.

G. Ferrer Mínguez, Integración Kalman de Sensores Inerciales INS con GPS en un UAV. Universidad Politécnica de Cataluña. 2009. España.

F. Outamazirt, L. Fu, L. Yan, A. Nemra, “Autonomus navigation system using a fuzzy adaptive nonlinear H∞ filter”. Sensors. 14. 2014. pp.17600-17620.

B. L. Martinez Jiménez, L. M. Pineda Bombino, M. E. Martínez Carmenate, D. De Ávila Rodríguez, L. Hernández Santana, “Identificación de un vehículo aéreo no tripulado”. SciElo. Vol. 33. No. 1. 2012

NY PLATAFORM. http://www.nyplatform.com. Mayo de 2016.

5 HERTZ ELECTRONICA. http://5hertz.com. Mayo de 2016.

A. Nawrat, K. Jedrasiak, K. Daniec, R. Koteras, Inertial Navigation Systems and Its Practical Applications. INTECH. 2012. Gliwice, Poland.


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