Comparaison de différents filtres de Kalman et modèles de système pour la navigation / par Yanick Beaudoin ... [et al.].: D68-6/184-2011F-PDF

Le travail présenté dans ce rapport s’inscrit dans le projet de recherche appliquée (ARP) 15eo04 et se concentre sur la partie navigation. En navigation, une approche souvent utilisée est de fusionner les données d’une centrale inertielle (INS) et les données d’un récepteur de système de positionnement mondial (GPS) à l’aide d’un filtre de Kalman. Le but de la présente étude est d’analyser la charge de calcul, la précision des estimations et la robustesse à un biais sur une mesure selon le modèle et le filtre de Kalman choisis. Pour ce faire, le déplacement, en deux dimensions, d’un train sur une trajectoire prédéterminée est utilisé. L’utilisation d’un train plutôt qu’un lanceur de satellite a pour but de simplifier l’analyse. Dans un premier temps, l’effet du regroupement des états est étudié. Une période d’échantillonnage courte est utilisée, ce qui permet de négliger l’effet de l’élimination des retards inhérents au regroupement d’états. Ensuite, l’estimation d’états est comparée à l’estimation d’erreur d’états. Finalement, le filtre de Kalman étendu est comparé au filtre de Kalman non parfumé.

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