Desviación de posición

Volver al Glosario

La deriva de posición es el aumento progresivo del error de posición en un sistema de navegación inercial (INS) a medida que este estima la trayectoria de un vehículo a lo largo del tiempo. Un INS la posición integrando las mediciones de aceleración procedentes de una unidad de medición inercial (IMU). Dado que la integración amplifica los errores de los sensores, incluso los sesgos de medición más pequeños generan una incertidumbre de navegación cada vez mayor.

Una IMU la fuerza específica y la velocidad angular mediante acelerómetros y giroscopios. El algoritmo de navegación transforma estas mediciones del sistema de referencia del sensor al sistema de referencia de navegación mediante la estimación de la actitud. INS , el INS integra la aceleración para calcular la velocidad e integra la velocidad para calcular la posición:

$$p(t) = p_0 + \int_0^t v(\tau) d\tau$$

Dado que la posición requiere una integración doble de la aceleración, los pequeños errores provocan una deriva significativa. Por ejemplo, un sesgo constante del acelerómetro $b_a$​ produce un error de velocidad que aumenta linealmente con el tiempo:

$$\Delta v(t) = b_a t$$

El error de posición resultante crece de forma cuadrática:

$$\Delta p(t) = \frac{1}{2} b_a t^2$$

Los errores del giroscopio también contribuyen a la deriva de posición. Pequeños errores de actitud proyectan erróneamente el vector de gravedad en el plano horizontal, generando aceleraciones falsas que aumentan los errores de navegación con el paso del tiempo. La inestabilidad del sesgo de los sensores, la densidad del ruido, los errores en los factores de escala, la desalineación, los cambios de temperatura, las vibraciones y la calidad de la calibración influyen en el aumento de la deriva.

Las IMU tácticas y de navegación de alto rendimiento reducen estos efectos mediante una calibración precisa y una compensación avanzada de errores. INS modernas limitan aún más la deriva al integrar las mediciones inerciales con fuentes auxiliares como GNSS, la odometría, el registro de velocidad Doppler (DVL) o la navegación visual.

Los algoritmos de estimación avanzados (por ejemplo, el EKF) estiman continuamente los errores de los sensores, mejorando la precisión de la navegación y ampliando el rendimiento del posicionamiento autónomo durante GNSS prolongadas GNSS .