Integración del filtro de Kalman a un Sistema de Posicionamiento Global (GPS) para aplicación en vehículos autónomos

Esta tesis describe la simulación del comportamiento de un filtro de Kalman convencional y un filtro de Kalman difuso aplicado en un Sistema de Posicionamiento Global (GPS), a través de la modelación de las ecuaciones que integran la medición de la posición, así como la caracterización del error del sensor GPS. La simulación se lleva a cabo implementado las ecuaciones del filtro de Kalman para las diferentes etapas del mismo, utilizando valores típicos y valores reales para comparar su comportamiento. Posteriormente se desarrolla un sintonizador difuso para el filtro de Kalman (filtro de Kalman difuso), para comprobar la mejoría de la estimación de la posición con respecto al filtro de Kalman convencional. Las simulaciones se llevaron a cabo en MATLAB por la facilidad de manejo de matrices, así como por las herramientas de lógica difusa que incluye el programa. Para obtener la caracterización del error del sensor GPS, fue necesario realizar la implementación física de la tarjeta GPS. Se utilizó el programa WinOncore12 de Motorola, con el fin de obtener lecturas reales del GPS y de esta forma trasladar los datos a un formato en el que se pueda analizar la covarianza de las mediciones. Se comparan gráficas del error obtenido con datos reales y datos típicos, obteniendo una aproximación del comportamiento del filtro de Kalman en un ambiente real. También se hace una comparación del comportamiento del filtro de Kalman difuso contra el convencional. La tesis establece las bases para el uso del GPS OncoreM12, en el sensado de la posición de un sistema de control de navegación para Vehículos Autónomos.