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

En 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...

Full description

Autores:
Buitrago Ramírez, Brayan
Barrios Durán, Alex Daniel
Tipo de recurso:
http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/40100
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/40100
https://noesis.uis.edu.co
Palabra clave:
Filtro Kalman extendido
Modelo no lineal
Submarino
Robot.
Extended Kalman Filter
Nonlinear Model
Submarine
Robot.
Rights
License
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
id UISANTADR2_c73422c52b53b76e70ac03aa951dd024
oai_identifier_str oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/40100
network_acronym_str UISANTADR2
network_name_str Repositorio UIS
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Sintonización del modelo dinámico no lineal de un robot submarino tipo rov y estimación de sus estados mediante un filtro Kalman extendido
dc.title.english.none.fl_str_mv Tuning of the non-linear dynamic model of a rov-type submarine robot and estimation of its states through an extended kalman filter.
title Sintonización del modelo dinámico no lineal de un robot submarino tipo rov y estimación de sus estados mediante un filtro Kalman extendido
spellingShingle Sintonización del modelo dinámico no lineal de un robot submarino tipo rov y estimación de sus estados mediante un filtro Kalman extendido
Filtro Kalman extendido
Modelo no lineal
Submarino
Robot.
Extended Kalman Filter
Nonlinear Model
Submarine
Robot.
title_short Sintonización del modelo dinámico no lineal de un robot submarino tipo rov y estimación de sus estados mediante un filtro Kalman extendido
title_full Sintonización del modelo dinámico no lineal de un robot submarino tipo rov y estimación de sus estados mediante un filtro Kalman extendido
title_fullStr Sintonización del modelo dinámico no lineal de un robot submarino tipo rov y estimación de sus estados mediante un filtro Kalman extendido
title_full_unstemmed Sintonización del modelo dinámico no lineal de un robot submarino tipo rov y estimación de sus estados mediante un filtro Kalman extendido
title_sort Sintonización del modelo dinámico no lineal de un robot submarino tipo rov y estimación de sus estados mediante un filtro Kalman extendido
dc.creator.fl_str_mv Buitrago Ramírez, Brayan
Barrios Durán, Alex Daniel
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Villamizar Mejía, Rodolfo
Padilla Toloza, David Alberto
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Buitrago Ramírez, Brayan
Barrios Durán, Alex Daniel
dc.subject.none.fl_str_mv Filtro Kalman extendido
Modelo no lineal
Submarino
Robot.
topic Filtro Kalman extendido
Modelo no lineal
Submarino
Robot.
Extended Kalman Filter
Nonlinear Model
Submarine
Robot.
dc.subject.keyword.none.fl_str_mv Extended Kalman Filter
Nonlinear Model
Submarine
Robot.
description En 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.
publishDate 2020
dc.date.available.none.fl_str_mv 2020
2024-03-04T00:43:15Z
dc.date.created.none.fl_str_mv 2020
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2020
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2024-03-04T00:43:15Z
dc.type.local.none.fl_str_mv Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.hasversion.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
format http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/40100
dc.identifier.instname.none.fl_str_mv Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame.none.fl_str_mv Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl.none.fl_str_mv https://noesis.uis.edu.co
url https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/40100
https://noesis.uis.edu.co
identifier_str_mv Universidad Industrial de Santander
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.license.none.fl_str_mv Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.uri.none.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.rights.creativecommons.none.fl_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty.none.fl_str_mv Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.program.none.fl_str_mv Ingeniería Electrónica
dc.publisher.school.none.fl_str_mv Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
publisher.none.fl_str_mv Universidad Industrial de Santander
institution Universidad Industrial de Santander
bitstream.url.fl_str_mv https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/95b126cb-0256-4ace-8d98-c97abd7e30f4/download
https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/3d3f1c43-74e1-4a54-9cdd-60c18c55be5e/download
https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/8148ed53-f8bb-40c7-94c1-eed82a025885/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 50d2d8edc3a22354f47765d7927ae73c
a38d4abf2bac471b6aea69d82c5f725d
50700d6cf3b082480be4b31c1fbff5e7
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv DSpace at UIS
repository.mail.fl_str_mv noesis@uis.edu.co
_version_ 1831929767306199040
spelling Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Villamizar Mejía, RodolfoPadilla Toloza, David AlbertoBuitrago Ramírez, BrayanBarrios Durán, Alex Daniel2024-03-04T00:43:15Z20202024-03-04T00:43:15Z20202020https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/40100Universidad Industrial de SantanderUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coEn 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.PregradoIngeniero ElectrónicoThis document proposes a work inspired on an approach presented by members of the CEMOS group, for challenge number 4 of the Innovate 2019 contest organized by Ecopetrol and Unired. This challenge stated the problem of: How to develop an autonomous navigation control strategy for a Remotely Operated Vehicle (ROV) for underwater structures ?. The group proposed a hybrid control estrategy, where an extended Kalman filter for estimating ROV states was included and will be validated in this project. The main idea is to find physical parameters of an ROV donated to the CEMOS group by a graduate student from the Industrial University of Santander in the physics area, based on the master’s thesis ”Approach to computational architecture and instrumentation for navigation inertial assistance from a remotely operated vehicle” advised by Doctors Daniel Alfonso Sierra Bueno and Rodolfo Villamizar Mejía. Then, a non-linear model of the donated prototype is tuned and its states are estimated by using the extended Kalman filter presented in the Innovate 2019 contest.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingenierías FisicomecánicasIngeniería ElectrónicaEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y TelecomunicacionesFiltro Kalman extendidoModelo no linealSubmarinoRobot.Extended Kalman FilterNonlinear ModelSubmarineRobot.Sintonización del modelo dinámico no lineal de un robot submarino tipo rov y estimación de sus estados mediante un filtro Kalman extendidoTuning of the non-linear dynamic model of a rov-type submarine robot and estimation of its states through an extended kalman filter.Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceORIGINALCarta de autorización.pdfapplication/pdf328210https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/95b126cb-0256-4ace-8d98-c97abd7e30f4/download50d2d8edc3a22354f47765d7927ae73cMD51Documento.pdfapplication/pdf2519815https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/3d3f1c43-74e1-4a54-9cdd-60c18c55be5e/downloada38d4abf2bac471b6aea69d82c5f725dMD52Nota de proyecto.pdfapplication/pdf877036https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/8148ed53-f8bb-40c7-94c1-eed82a025885/download50700d6cf3b082480be4b31c1fbff5e7MD5320.500.14071/40100oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/401002024-03-03 19:43:15.807http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/open.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co

Publicaciones similares