@MastersThesis{Einwoegerer:2009:MeCeNa,
               author = "Einwoegerer, Walter",
                title = "Mecaniza{\c{c}}{\~a}o de central de navega{\c{c}}{\~a}o 
                         inercial com dados a partir da integra{\c{c}}{\~a}o de IMU MEMS 
                         e receptor GPS",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2009",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2009-03-27",
             keywords = "Unidade de Medida Inercial (UMI), Micro Electro-Mechanical System 
                         (MEMS), Global Positioning System (GPS), Filtro de Kalman 
                         Sigma-Ponto (FKSP), Central de Navega{\c{c}}{\~a}o Inercial 
                         (CNI), Inertial Measurement Unit (UMI), Micro Electro-Mechanical 
                         System (MEMS), Global Positionig System (GPS), Unscented Kalman 
                         Filter (UKF), Inertial Navigation System (INS).",
             abstract = "Esta disserta{\c{c}}{\~a}o visa apresentar um procedimento de 
                         integra{\c{c}}{\~a}o das informa{\c{c}}{\~o}es de 
                         acelera{\c{c}}{\~a}o e taxa angular de uma Unidade de Medida 
                         Inercial (UMI) de baixo custo, com tecnologia Micro 
                         Electro-Mechanical System (MEMS) {\`a}s medidas de 
                         posi{\c{c}}{\~a}o e velocidade obtidas de um receptor GPS. Para 
                         tal detalham-se as equa{\c{c}}{\~o}es diferenciais que foram 
                         utilizadas para integrar o movimento e a atitude de um sistema 
                         m{\'o}vel na configura{\c{c}}{\~a}o solid{\'a}ria {\`a} 
                         plataforma (strapdown); os procedimentos de alinhamento dessa 
                         mesma UMI MEMS em um simulador din{\^a}mico servo-assistido de 
                         precis{\~a}o de 3 eixos para an{\'a}lise de desempenho nas 
                         condi{\c{c}}{\~o}es est{\'a}tica e semi-din{\^a}mica; a forma 
                         de obten{\c{c}}{\~a}o dos par{\^a}metros para a 
                         calibra{\c{c}}{\~a}o da UMI atrav{\'e}s de algoritmo apropriado 
                         utilizando o m{\'e}todo da filtragem estoc{\'a}stica de Kalman 
                         Sigma-Ponto, verificando seu desempenho e comparando resultados. 
                         Na seq{\"u}{\^e}ncia, descrevem-se os resultados obtidos da 
                         integra{\c{c}}{\~a}o de medidas da UMI a um receptor GPS em 
                         condi{\c{c}}{\~o}es din{\^a}micas. O algoritmo baseado no 
                         Filtro de Kalman Sigma-Ponto foi desenvolvido para 
                         aplica{\c{c}}{\~a}o {\`a} navega{\c{c}}{\~a}o a fim de 
                         realizar a fus{\~a}o das informa{\c{c}}{\~o}es de 
                         posi{\c{c}}{\~a}o e velocidade via GPS e as coordenadas 
                         calculadas atrav{\'e}s da UMI. ABSTRACT: The proposal of this 
                         work is to present a procedure for integration of the acceleration 
                         and angular rate measurements of a low cost Inertial Measurement 
                         Unit (IMU) based on MEMS (Micro Electro-Mechanical System) 
                         technology with position and speed data from a GPS receiver. Then, 
                         it details the equations that have been used to integrate the 
                         movement and the attitude of a system in strapdown configuration, 
                         the alignment procedures of a IMU MEMS in a precision 3 axis servo 
                         table for the analysis of the static and semi-dynamic conditions, 
                         the way to obtain the IMU calibration through appropriate 
                         algorithm using the method of the Sigma-Point Kalman filter, 
                         verifying its performance and comparing results. After it also 
                         describes the results using the IMU and GPS simultaneously in 
                         dynamic conditions. A Sigma-Point Kalman Filter algorithm was 
                         developed for navigation application in order to execute the 
                         fusion of the GPS position and speed information with the 
                         coordinates calculated from the IMU.",
            committee = "Guedes, Ulisses Thadeu Vieira Guedes (presidente) and Kuga, 
                         H{\'e}lio Koiti (orientador) and Milani, paulo Gi{\'a}como 
                         (orientador) and Souza, Marcelo Lopes Oliveira e and Hasegawa, 
                         Julio Kiyoshi",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "Inertial navigation mechanization through the intergration of an 
                         IMU MEMS and a GPS receiver.",
             language = "pt",
                pages = "142",
                  ibi = "8JMKD3MGP8W/34RU7UB",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/34RU7UB",
        urlaccessdate = "03 maio 2024"
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