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En profundidad Fig. 3. Clasificación de los sensores MEMS atendiendo a distintos aspectos operativos y de aplicación. (Fuente: propia). la estima o de tipo integrador) que pro-porciona actitud, velocidad y posición. Está compuesto por un procesador de actitud y un conjunto de sensores de posición. El procesador es el encar-gado de la integración de las ecuacio-nes de navegación 1. Por un lado, el conjunto de sensores se encarga de obtener los valores físicos de la posi-ción. El conjunto básico de sensores está formado por tres giróscopos, que nos permiten obtener las velocidades axiales, y por tres acelerómetros para las aceleraciones de cada eje coorde-nado. Es conveniente (muy recomen-dable en general) añadir a los cálculos, mediante técnicas de integración sen-sorial, los datos proporcionados por tres sensores de tipo magnetómetro. La inclusión del magnetómetro mejora la observabilidad del sistema y elimina la indeterminación alrededor del cam-po gravitatorio local 2. Como se intuye, este sistema INS es totalmente autónomo, ya que no ne-cesita ningún elemento externo para proporcionar la posición y actitud del vehículo en el que está instalado (no será afectado por ningún tipo de señal de interferencia) y tiene unas velocidades de actualización altas. Por contra, debido a su condición de integrador, los errores producidos en los cálculos, por pequeños que éstos sean, crecerán de forma indefinida con el tiempo. Además, el sistema tiene unos costes altos si se requiere calidad en sus sensores. Por otro lado, en general, un receptor GNSS estima la posición y velocidad con gran precisión y con errores que se encuentran acotados en el tiempo en todo caso. El error en la posición puede llegar a ser menor de 1 m 3, pero presenta una frecuencia de ac-tualización uno o dos órdenes de mag-nitud menores que el INS (un ancho de banda mucho más pequeño). Además puede verse afectado por señales de interferencia (jamming o spoofing). Combinando los sistemas GNSS y INS se puede optimizar la determinación del estado, ya que usamos la informa-ción del receptor GNSS para realizar una calibración “on line” del sistema INS. Esto permite al INS estimar el es-tado del vehículo (es decir, la actitud, posición y velocidad) de un modo fia-ble y además, con gran ancho de ban-da (alta frecuencia). Estimación a su vez necesaria para las consecuentes tareas de control y guiado. Sensores Dado que la ETID propone como reto la búsqueda de una solución de com-promiso entre el coste del sensor y la precisión de los mismos, es este compromiso el primer dilema al que enfrentarse, siquiera antes de abor-dar la problemática del cálculo de la actitud y posición del sistema. En los últimos años se ha visto como la tec-nología en los sensores ha mejorado ampliamente, y se disponen de sen-sores de buenas prestaciones a un coste razonable. Pero ello no exime de realizar una buena elección de los mismos, pues-to que se ha de tener en cuenta las variables del entorno en el cual se va a desenvolver, máxime para sistemas de alta dinámica. En el caso abordado, se ha de extremar la precaución tanto con la dinámica como con la tempe-ratura. Ambos factores ponen en ries-go la integridad de las medidas que deben ser empleadas. Conociendo los efectos que estos factores gene-ran sobre las medidas se debe ser capaz de tener un sensor con una alta precisión. Por lo general, los fabricantes tienen estos dos factores y ofrecen unas ca-racterísticas que, si bien para aplica-ciones convencionales (smartphones, tablets, GPS de automoción) funcio-nan de manera adecuada, los requi-sitos de esta aplicación concreta son mucho más taxativos. Es por ello que, se ha puesto el foco en dos aspectos fundamentales: que los MEMS elegidos resistan las altas dinámicas a las que se verá someti-do y que los rangos dinámicos sean elevados. Ello implica un alto grado de conocimiento del sensor y la rea-lización de firmware específico para nuestra aplicación, pero el esfuerzo permite obtener una calibración de-tallada de nuestros sensores, lo que aumenta la precisión en las medidas en función de estos dos factores. Tipos de integración INS / GNSS La arquitectura de hibridación GNSS/ INS depende fundamentalmente de tres aspectos: • Cómo son las correcciones aplica-das a la solución del INS. • Qué tipos de medidas del GNSS son usadas. • Cuál es la técnica y el algoritmo usados para la fusión de la infor-mación. Loose, Tight, Ultra-Tight (“débil”, “fuerte”, “muy fuerte”) son adjetivos que describen la manera en la que la información de los sensores inerciales y el GNSS son hibridadas para obte-ner una solución de navegación. En el caso del débil (Loose), se mantiene el GNSS y el INS como sensores de navegación separados, con solucio-nes de navegación independientes (ver figura 2). La información de am-bos se une en un tercer filtro, que es a menudo un EKF (Extended Karman Filter) dada la no linealidad de las ecuaciones que intervienen. Es este tercer filtro el que proporciona la so-lución deseada: con errores acotados en el tiempo y el alto ancho de ban-da característico del INS, lo que en nuestra aplicación de alta dinámica es vital. Además, sobre todo cuando se posee sensores que no son de calidad navegación (menos 2º/h de deriva del 16 Boletín de Observación Tecnológica en Defensa n.º 58. Tercer trimestre 2018


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