Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
15
WOS
Status:
Autorzy: Cechowicz Radosław
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2017
Wersja dokumentu: Elektroniczna
Arkusze wydawnicze: 0,5
Język: angielski
Wolumen/Tom: 15
Numer artykułu: 5010
Strony: 1 - 4
Web of Science® Times Cited: 0
Bazy: Web of Science
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: TAK
Nazwa konferencji: 2nd International Conference of Computational Methods in Engineering Science (CMES’17)
Skrócona nazwa konferencji: CMES’17
URL serii konferencji: LINK
Termin konferencji: 23 listopada 2017 do 25 listopada 2017
Miasto konferencji: Lublin
Państwo konferencji: POLSKA
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Otwarte czasopismo
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 15 grudnia 2017
Abstrakty: angielski
A method of attitude estimation with a low-cost, strap-on MEMS sensor was proposed in the article. The method relies on dynamic gyroscope bias change estimation and updates during detected stops of the robot. The algorithm has been tested in laboratory with iRobot Roomba robot and should be improved to be useful in an industrial environment. The measurement of attitude of a mobile platform is necessary for correct navigation, especially in autonomous vehicles, which use dead reckoning between position updates from external sources. Since the system is intended to operate indoors, in industrial halls and shops, it cannot avail of GPS and Earth magnetic field sensors because of anomalies, which are common inside the steel constructions. Therefore, the accuracy of the gyroscope-based attitude estimation is significant. The proposed method aims to address the common problem of gyroscope bias drift, by dynamic update of sensor bias and simultaneous use of all gyroscope axes, to improve the quality of the measurements. A popular 3-axial gyroscope and 3-axial accelerometer sensors were used during the test runs. Obtained results suggest that it is possible to improve short-term accuracy of inertial dead reckoning, to get a system that could be of practical use in industrial AGV systems or intelligent vehicles