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Fusión de sensores
La fusión de sensores es el proceso de combinar las mediciones de múltiples sensores heterogéneos para estimar el estado de un sistema con mayor precisión, fiabilidad y robustez de las que puede ofrecer cualquier sensor por sí solo. En la navegación inercial, la fusión de sensores integra datos procedentes de IMU, GNSS , magnetómetros, odómetros, DVL, cámaras, LiDAR y otros sensores auxiliares para estimar de forma continua la posición, la velocidad y la actitud.
Cada sensor presenta ventajas y limitaciones específicas. Los giroscopios y acelerómetros MEMS proporcionan mediciones de movimiento de alta frecuencia con una excelente estabilidad a corto plazo, pero acumulan sesgo y deriva con el tiempo debido a la navegación por estimación. Por el contrario, GNSS la posición y la velocidad absolutas sin deriva a largo plazo, pero adolece de bloqueo de señal, trayectos múltiples, interferencias y frecuencias de actualización limitadas. La fusión de sensores aprovecha estas características complementarias para generar una solución que se mantiene precisa en condiciones dinámicas y adversas.
Los algoritmos modernos de fusión de sensores se basan principalmente en técnicas de estimación bayesianas. El filtro de Kalman extendido (EKF) es el estándar del sector para los sistemas de navegación no lineales. El EKF propaga la solución inercial utilizando IMU de alta frecuencia IMU . Corrige continuamente los errores acumulados mediante observaciones externas. Este enfoque mantiene una navegación precisa y estable a lo largo del tiempo. Otros implementan la optimización de grafos de factores, filtros de partículas o algoritmos de suavizado. La elección del algoritmo depende de los requisitos de la aplicación, los recursos computacionales y la complejidad del sistema.
INS de alto rendimiento integranINS los datos inerciales con las mediciones de sensores externos. Realizan una transición fluida entre el funcionamiento GNSS y el funcionamientoGNSS. El filtro de navegación estima el estado de la plataforma en tiempo real. También estima los sesgos de los sensores, los factores de escala y otras fuentes de error estocástico. Estas correcciones mejoran significativamente la precisión a largo plazo, la estabilidad y la integridad del sistema.
La fusión de sensores es compatible con aplicaciones aeroespaciales, de defensa, marítimas, de topografía, robótica y de automoción. Al combinar mediciones de sensores complementarios, mejora la precisión y la robustez. También mejora la conciencia situacional en entornos difíciles. Como resultado, los sistemas mantienen un posicionamiento fiable cuando los sensores individuales no pueden cumplir por sí solos los requisitos de rendimiento.
