Implementación de un EKF sobre plataformas Android para posicionamiento de dispositivos portables en espacios interiores a partir de medidas de sensores inerciales

Abstract

Este Trabajo Fin de Grado desarrolla un algoritmo de posicionamiento relativo (PDR) implementado sobre una plataforma Android usando la unidad de medición inercial (IMU) de un dispositivo Shimmer situado a la altura del bolsillo del pantalón del usuario. Las señales resultantes del algoritmo PDR son usadas para la detección de la posición del individuo. La estimación PDR se ha llevado a cabo mediante un Filtro de Kalman Extendido (EKF) con la intención de fusionar la información de acelerómetros y giróscopos ofrecida por la IMU y obtener los ángulos de orientación del sensor (Roll, Pitch y Yaw). Usando esta información se puede estimar la trayectoria descrita por el usuario en diferentes entornos de trabajo como se demuestra con los resultados experimentales obtenidos.

This study presents a relative positioning algorithm (PDR) developed on an Android-based platform using the Inertial Measurement Sensor (IMU) of a Shimmer device located on the pocket of a user. The signals obtained by the PDR algorithm are used for detecting the position of a person. PDR estimation has been carried out by an Extended Kalman Filter (EKF) algorithm in order to fuse the gyroscopes and accelerometers information provided by the IMU and obtain the values of Roll, Pitch and Yaw. Using this information, we can estimate the trajectory described by the pedestrian in different environments as it is demonstrated in the experimental results.