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Abstract
La tesi descrive il metodo con cui è possibile stimare il percorso effettuato durante una camminata in assenza di un segnale GPS, sfruttando i sensori inerziali (accelerometri e giroscopi) posti all'interno della scarpa. Inizialmente vengono descritti i sensori inerziali, sottolineandone le qualità e le problematiche che comportano. Viene in seguito ideato un modello cinematico di camminata bidimensionale, con cui simulare l'acquisizione di dati reali e procedere con l'integrazione per calcolare la distanza percorsa. In riferimento al progetto OpenShoe, ideato al KTH di Stoccolma, viene analizzato nel dettaglio un algoritmo più preciso per stimare il percorso effettuato, compensando ciclicamente gli errori con un filtro di Kalman ogniqualvolta viene rilevata velocità nulla (Zero-Velocity Update) sulla base dei segnali dei sensori inerziali. Infine viene effettuata un'analisi in frequenza dei dati ricavati da accelerometri e giroscopi e messi a disposizione sempre dal progetto OpenShoe per verificare alcune proprietà della camminata, nonché per dimostrare la possibilità di rilevare rapidamente la presenza di cambi di direzione dai soli segnali dei sensori.
Abstract
La tesi descrive il metodo con cui è possibile stimare il percorso effettuato durante una camminata in assenza di un segnale GPS, sfruttando i sensori inerziali (accelerometri e giroscopi) posti all'interno della scarpa. Inizialmente vengono descritti i sensori inerziali, sottolineandone le qualità e le problematiche che comportano. Viene in seguito ideato un modello cinematico di camminata bidimensionale, con cui simulare l'acquisizione di dati reali e procedere con l'integrazione per calcolare la distanza percorsa. In riferimento al progetto OpenShoe, ideato al KTH di Stoccolma, viene analizzato nel dettaglio un algoritmo più preciso per stimare il percorso effettuato, compensando ciclicamente gli errori con un filtro di Kalman ogniqualvolta viene rilevata velocità nulla (Zero-Velocity Update) sulla base dei segnali dei sensori inerziali. Infine viene effettuata un'analisi in frequenza dei dati ricavati da accelerometri e giroscopi e messi a disposizione sempre dal progetto OpenShoe per verificare alcune proprietà della camminata, nonché per dimostrare la possibilità di rilevare rapidamente la presenza di cambi di direzione dai soli segnali dei sensori.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Belli, Francesco
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Pedestrian navigation, sensori inerziali, ZUPT, filtro di Kalman, PSD
Data di discussione della Tesi
14 Dicembre 2017
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Belli, Francesco
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Pedestrian navigation, sensori inerziali, ZUPT, filtro di Kalman, PSD
Data di discussione della Tesi
14 Dicembre 2017
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