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APOS-UE

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APOS-UE - sistema de posicionamiento de soldados en entornos urbanos con señal GNSS denegada APOS-UE - sistema de posicionamiento de soldados en entornos urbanos con señal GNSS denegada
APOS-UE - sistema de posicionamiento de soldados en entornos urbanos con señal GNSS denegada
APOS-UE - sistema de posicionamiento de soldados en entornos urbanos con señal GNSS denegada
  • Cliente: EDA (European Defence Agency)
  • País: Bélgica
  • Fecha de inicio: 2018
  • Fecha de fin: 2021
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APOS-UE es un proyecto de Categoría B desarrollado en el marco de la EDA con el apoyo de Italia, Francia y España para el desarrollo de un sistema de posicionamiento de soldados en entornos urbanos con señal GNSS denegada, que incluye navegación tanto en exteriores como en interiores de edificios.

El proyecto se basa en la incorporación de cuatro tecnologías de navegación novedosas, un sistema de fusión de información que ayude a mejorar las prestaciones de localización en base a las tecnologías y un dispositivo de visualización de la información crítica.

En este proyecto, SENER es responsable del desarrollo de los algoritmos de sincronización y de la fusión de datos generados por las diferentes tecnologías. Además, se ha desarrollado un entorno de simulación 3D capaz de reproducir los escenarios de prueba reales que permite anticipar problemas en el desarrollo tecnológico.

El desarrollo se ha basado en ROS y Gazebo, basados en herramientas de código abierto que permiten agilizar el proceso de desarrollo tecnológico.

Como parte del desarrollo de la fusión de datos del proyecto, se han implementado dos soluciones clásicas basadas en filtros de Kalman (EKF y UKF) y un novedoso algoritmo híbrido (SKPF) nacido de la unión entre un filtro de Kalman UKF y un filtro de partículas PF. Además de realizar las tareas de fusión de datos requeridas en el proyecto, se ha realizado la validación del algoritmo híbrido SKPF, analizando sus ventajas, desventajas y escenarios óptimos para su uso.

El entorno de simulación 3D desarrollado permite realizar diversas trayectorias comandadas por el usuario, simulando los datos de las cuatro tecnologías involucradas en el proyecto, cuyos errores se han modelado utilizando diversas herramientas estadísticas y distribuciones de probabilidad. De tal modo que es posible ejecutar diferentes filtros de fusión, analizar sus resultados, extraer conclusiones e iterar sobre el diseño del algoritmo.

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