Análisis del dominio de tiempo y frecuencia de los algoritmos de estimación de orientación basados en IMU con...

Área de la Ciencia:

• La robótica
• Fusión de los sensores
• Sistemas de control

Sus antecedentes:

• Las Unidades de Medición Inercial (IMU) son cruciales para la estimación de la orientación en robótica.
• Se utilizan varios algoritmos como los filtros indirectos de Kalman (IKF), Madgwick (MF) y complementarios (CF).
• La evaluación del rendimiento en diferentes dominios es esencial para la selección de algoritmos.

Objetivo del estudio:

• Analizar y comparar el rendimiento de los algoritmos de estimación de orientación basados en el IMU.
• Para evaluar algoritmos en ambos dominios de tiempo y frecuencia usando un brazo robótico.
• Para ajustar los parámetros del filtro para un rendimiento óptimo.

Principales métodos:

• Utilizó un IMU 6-DoF en un brazo robótico UR5e de 6 articulaciones, con la orientación del robot como verdad de tierra.
• Se emplean secuencias de posturas y señales de ruido binario generalizado (GBN) para las pruebas.
• El error cuadrado medio de la raíz calculado (RMSE), el error absoluto máximo (MaxAE), la respuesta de frecuencia compuesta, la coherencia y el retraso de tiempo equivalente promedio (AETD).

Principales resultados:

• Los filtros Madgwick (MF) y complementarios (CF) demostraron el mejor rendimiento general en el dominio del tiempo.
• MF y CF también se desempeñaron de manera comparable en el dominio de la frecuencia.
• El filtro indirecto de Kalman (IKF) mostró consistentemente el peor rendimiento, pero logró el AETD más bajo.

Conclusiones:

• Se recomienda la MF y la CF para una estimación robusta de la orientación basada en la UMI.
• El IKF puede ser adecuado cuando el retraso mínimo es la preocupación principal.
• La elección del algoritmo depende de los requisitos específicos de la aplicación para la precisión y la dinámica.