Sintonización del modelo dinámico no lineal de un robot submarino tipo rov y estimación de sus estados mediante un filtro Kalman extendido

Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Villamizar Mejía, RodolfoPadilla Toloza, David AlbertoBuitrago Ramírez, BrayanBarrios Durán, Alex Daniel2024-03-0420202024-03-0420202020https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/40100En este documento, se propone un trabajo inspirado en el proyecto presentado por integrantes del grupo CEMOS, para el desafío numero 4 del concurso innóvate 2019 organizado por ecopetrol y Unired. Donde, este desafío planteaba el problema de: ¿Cómo desarrollar una estrategia de control de navegación autónoma para un vehículo submarino no tripulado de inspección de estructuras subacuáticas?. El grupo desarrollo un filtro de Kalman extendido para la estimación de estados del ROV que utilizaremos en este proyecto. La idea central consiste en hallar parámetros físicos de un ROV que fue donado al grupo CEMOS por un estudiante de posgrado de la Universidad Industrial de Santander del área de física, teniendo como base la tesis de maestría “Planteamiento de la arquitectura computacional e instrumentación para la navegación inercial asistida de un vehículo operado remotamente” dirigida por el Doctor Daniel Alfonso Sierra Bueno y el Doctor Rodolfo Villamizar Mejía. Sintonizaremos el modelo no lineal del prototipo donado y estimaremos sus estados mediante el filtro de Kalman extendido presentado en el concurso innóvate 2019.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Filtro Kalman extendidoModelo no linealSubmarinoRobot.Sintonización del modelo dinámico no lineal de un robot submarino tipo rov y estimación de sus estados mediante un filtro Kalman extendidoUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coExtended Kalman FilterNonlinear ModelSubmarineRobot.Tuning of the non-linear dynamic model of a rov-type submarine robot and estimation of its states through an extended kalman filter.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)