Introducción: Este documento describe el uso del filtro de Kalman extendido utilizando sensores inerciales (IMU), con el fin de realizar la identificación de los parámetros cinemáticos de la marcha humana a un bajo costo. Objetivo: Evaluar un método eficiente y de bajo costo para identificar los parámetros de la cinemática de la marcha humana. Metodología: Se obtuvo el modelo matemático de los miembros inferiores de un ser humano, al cual se le incluyeron cuatro sensores inerciales (IMU). Se tomaron datos reales que fueron introducidos al modelo con el fin de identificar los parámetros cinemáticos. Se utilizó también un sistema óptico VICON con el fin de comparar los resultados obtenidos a partir del filtro de Kalman extendido. Res...
Tesis (Magíster en Ingeniería Mecánica) -- Universidad del Norte. Maestría en Ingeniería Mecánica, 2...
Memoria para optar al título de Ingeniera Civil en ComputaciónEl presente trabajo describe el desarr...
El filtro de Kalman ha sido usado exitosamente en diferentes aplicaciones de predicción o determinac...
En este trabajo presentamos una exploración de varios aspectos de los filtros Kalman. La línea cent...
Este trabajo tiene dos objetivos. El primero de ellos es aportar una gene-ralización del filtro de K...
Este trabajo consiste en la evaluación de la precisión del receptor GPS de un teléfono celular, en l...
La asimilación de datos integrada para el pronóstico de caudales puede brindar flexibilidad y reducc...
Este trabajo propone el diseño de un filtro Kalman sin rastro (UKF Unscented Kalman filter por sus s...
En este estudio se presenta una metodología para realizar la identificación robusta de un sistema de...
Estimación de la Velocidad del Motor de Inducción utilizando Control Sin Sensor (Sensorless Control)...
En este artículo se presenta una metodología para la estimación en tiempo real de parámetros de sist...
En este trabajo se presenta el desarrollo matemático, diseño, implementación en Matlab/Simulink y an...
En este trabajo se presenta un análisis del filtro de Kalman utilizando un modelo de primer orden es...
En el estudio presentado a continuación, se buscó identificar y estimar las componentes no observabl...
Este artículo contiene una revisión acerca del algoritmo desarrollado por Rodolf Kalman, primero se ...
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