Robustní navigační řešení s využitím rozšířeného Kalmanova filtru

Abstract

Tato diplomová práce se zabývá návrhem navigačního řešení, které je založeno na odchylkovém modelu a Kalmanově filtraci. Hlavním cílem je vyvinout algoritmus využívající data ze senzorů inericální jednotky, GNSS příjimače, magnetometru, absolutního tlakového senzoru a ultrazvukového senzoru který estimuje pozici, rychlost a orientaci navigovaného prostředku. Je diskutován a vyzkoušen detektoru dynamiky pro účely použití v Kalmanově filtraci. Součástí práce je implementace a simulace navrženého navigačního algoritmu na experimentálních datech pro ověření funčnosti a přesnosti algoritmu. Navigační řešení využívající GNSS data a IMU měření je pak implementováno do navigační jednotky a otestováno v reálném prostředí.This diploma thesis deals with designing a navigation solution based on error modeling and Kalman filtering. The aim is to describe and develop an algorithm to estimate position, velocity and orientation of a vehicle taking data from inertial measurement unit (IMU) consisting of inertial sensors, GNSS receiver, magnetometer, absolute pressure sensor, and ultrasonic sensor. The design of a dynamic detector is discussed and examined for the purposes of Kalman filtering. The thesis further describes implementation and simulation of the navigation algorithm on experimental data to analyze its accuracy and confirm results. The navigation solution using IMU measurements and GNSS data is implemented to a navigation unit and tested in a real environment.