Estimación de posición n y velocidad en datos de posicionamiento global

Abstract

El sistema de posicionamiento global (GPS, Global Position System) tiene varias aplicaciones en la vida moderna como asistencia en carreteras, comercio móvil o manejo de vehículos no tripulados. Sin embargo, los dispositivos receptores GPS actualizan la información de posicionamiento con una frecuencia máxima de 1 Hz. El presente trabajo ofrece una aplicación que permite estimar la posición y la velocidad en los datos de posicionamiento con frecuencias superiores a 1 Hz. Para el desarrollo de la aplicación, es necesario identificar un modelo dinámico, adquirir datos del GPS, procesar los datos, identificar las matrices necesarias para el algoritmo y aplicar el filtro de Kalman. Para la adquisición de los datos se emplea un teléfono inteligente. Los datos se toman sobre un vehículo que circula las calles de la ciudad de Ibarra, en una trayectoria rectilínea y una curva. El modelo dinámico consiste en las ecuaciones de movimiento rectilíneo y el algoritmo de estimación aplicado es el filtro de Kalman para modelos lineales. La aplicación se desarrolla en lenguaje Python y se realizan pruebas a diferentes frecuencias de estimación sobre las trayectorias grabadas. Los resultados de las pruebas muestran que al aumentar la frecuencia, los datos estimados convergen con los datos reales luego de algunas iteraciones.