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dc.contributor.advisorBotero Valencia, Juan Sebastián
dc.contributor.authorMesa Pérez, Diver Joao
dc.contributor.authorBetancur Vásquez, Daniel
dc.coverage.spatialMedellín - Antioquia - Colombiaspa
dc.date.accessioned2020-09-02T20:16:38Z
dc.date.available2020-09-02T20:16:38Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12622/3986
dc.description.abstractEn el presente trabajo, se presentan dos métodos de calibración de Unidades de Medición Inercial (Inertial Measurement Unit, IMU) que son comúnmente utilizadas en la estimación de la orientación de plataformas que la transportan, lo que ha impulsado el uso en aplicaciones de tracking de movimiento en muchas áreas entre ellas la robótica móvil. El procedimiento de calibración está compuesto por tres etapas, la primera es una plataforma basado en un mecanismo de dos grados de libertad (DoF) utilizando servomotores de bajo consumo de potencia, permitiendo obtener los ángulos de navegación yaw, pitch y roll. La segunda, realiza el procesamiento de los datos adquiridos por la unidad de medición inercial constituida de nueve grados de libertad (un magnetómetro, un acelerómetro y un giroscopio, todos triaxiales). Como tercera etapa, se implementa mininos cuadrados para determina la matriz de calibración y una red neuronal perceptrón multicapa para la adaptación a la respuesta de la unidad inercial reduciendo el error cuadrático medio y usando el valor de los ángulos de los servomotores como referencia. La matriz de calibración se construye mediante compensaciones del campo mágnetico, factores de escala y sesgo generando una reducción del error bajo perturbaciones. La arquitectura de la red consta de cinco capas, con 10 neuronas en cada capa, y una función de activación tangencial sigmoide. Finalmente se construye el modelo cinemático que permite observar el rendimiento en la medida con un error de 1%.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectUnidad de medición inercial (IMU)spa
dc.subjectGeometríaspa
dc.subjectRedes neuralesspa
dc.subjectCalibraciónspa
dc.subjectSistemas Microelectromecánicos (MEMS)spa
dc.subjectAutomatizaciónspa
dc.subjectCampos magnéticosspa
dc.titleCalibración de unidades de medición inercial utilizando geometría y redes neuronalesspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.programIngeniería Mecatrónicaspa
dc.subject.keywordsRoboticseng
dc.subject.keywordsServomechanismseng
dc.subject.keywordsData processingeng
dc.subject.keywordsMagnetometerseng
dc.subject.keywordsGyroscopeseng
dc.subject.keywordsAccelerometerseng
dc.subject.keywordsRoot mean square erroreng
dc.subject.keywordsRoboticseng
dc.subject.keywordsParameter estimationeng
dc.subject.lembRobóticaspa
dc.subject.lembServomecanismosspa
dc.subject.lembProcesamiento de datosspa
dc.subject.lembMagnetómetrosspa
dc.subject.lembAcelerómetrosspa
dc.subject.lembGiroscopiospa
dc.subject.lembError cuadrático mediospa
dc.subject.lembRobóticaspa
dc.subject.lembEstimación de parámetrosspa
dc.description.degreenameIngeniero Mecatrónicospa
dc.identifier.instnameinstname:Instituto Tecnológico Metropolitanospa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Instituto Tecnológico Metropolitanospa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.itm.edu.co/
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.publisher.grantorInstituto Tecnológico Metropolitanospa
dc.description.degreelevelpregradospa


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