Skip navigation
  •  Inicio
  • UDC 
    • Cómo depositar
    • Políticas del RUC
    • FAQ
    • Derechos de autor
    • Más información en INFOguías UDC
  • Listar 
    • Comunidades
    • Buscar por:
    • Fecha de publicación
    • Autor
    • Título
    • Materia
  • Ayuda
    • español
    • Gallegan
    • English
  • Acceder
  •  Español 
    • Español
    • Galego
    • English
  
Ver ítem 
  •   RUC
  • Escola Politécnica de Enxeñaría de Ferrol
  • Investigación (EPEF)
  • Ver ítem
  •   RUC
  • Escola Politécnica de Enxeñaría de Ferrol
  • Investigación (EPEF)
  • Ver ítem
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

A time-varying Kalman filter for low-acceleration attitude estimation

Thumbnail
Ver/Abrir
Deibe_Diaz_Alvaro_2023_Time-varying_Kalman_filter_low-acceleration_attitude_estimation.pdf (968.4Kb)
Use este enlace para citar
http://hdl.handle.net/2183/35071
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Colecciones
  • Investigación (EPEF) [592]
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítem
Título
A time-varying Kalman filter for low-acceleration attitude estimation
Autor(es)
Deibe Díaz, Álvaro
Antón Nacimiento, José Augusto
Cardenal, Jesús
López Peña, Fernando
Fecha
2023-03-15
Cita bibliográfica
Á. Deibe Díaz, J.A. Antón Nacimiento, J. Cardenal, F.L. Peña, A time-varying Kalman filter for low-acceleration attitude estimation, Measurement 213 (2023) 112729. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2023.112729.
Resumen
[Abstract]: This work shows an attitude estimator (AE) based on a time-varying Kalman filter (TVKF) and adapted to those cases where a low-acceleration assumption can be applied. This filter is an extended version of a previously published time-varying Kalman filter attitude estimator (TVKAE). A comparative analysis of the accuracies of those two estimators is provided. The efficiencies of both filters are also compared with those of other published AEs. The results show that the new AE achieves the best overall performance, followed by the original one.
Palabras clave
Attitude estimation
AHRS
IMU
Kalman filter
Quaternions
 
Descripción
CC BY-NC-ND 4.0 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Versión del editor
https://doi.org/10.1016/j.measurement.2023.112729
ISSN
1873-412X

Listar

Todo RUCComunidades & ColeccionesPor fecha de publicaciónAutoresTítulosMateriasGrupo de InvestigaciónTitulaciónEsta colecciónPor fecha de publicaciónAutoresTítulosMateriasGrupo de InvestigaciónTitulación

Mi cuenta

AccederRegistro

Estadísticas

Ver Estadísticas de uso
Sherpa
OpenArchives
OAIster
Scholar Google
UNIVERSIDADE DA CORUÑA. Servizo de Biblioteca.    DSpace Software Copyright © 2002-2013 Duraspace - Sugerencias