Solução de navegação inercial para o sistema plasys

Neste trabalho faz-se uma pesquisa e análise dos conceitos associados à navegação inercial para estimar a distância percorrida por uma pessoa. Foi desenvolvida uma plataforma de hardware para implementar os algoritmos de navegação inercial e estudar a marcha humana. Os testes efetuados permitiram adaptar os algoritmos de navegação inercial para humanos e testar várias técnicas para reduzir o erro na estimativa da distância percorrida. O sistema desenvolvido é um sistema modular que permite estudar o efeito da inserção de novos sensores. Desta forma foram adaptados os algoritmos de navegação para permitir a utilização da informação dos sensores de força colocados na planta do pé do utilizador. A partir desta arquitetura foram efetuadas duas abordagens para o cálculo da distância percorrida por uma pessoa. A primeira abordagem estima a distância percorrida considerando o número de passos. A segunda abordagem faz uma estimação da distância percorrida com base nos algoritmos de navegação inercial. Foram realizados um conjunto de testes para comparar os erros na estimativa da distância percorrida pelas abordagens efetuadas. A primeira abordagem obteve um erro médio de 4,103% em várias cadências de passo. Este erro foi obtido após sintonia para o utilizador em questão. A segunda abordagem obteve um erro de 9,423%. De forma a reduzir o erro recorreu-se ao filtro de Kalman o que levou a uma redução do erro para 9,192%. Por fim, recorreu-se aos sensores de força que permitiram uma redução para 8,172%. A segunda abordagem apesar de ter um erro maior não depende do utilizador pois não necessita de sintonia dos parâmetros para estimar a distância para cada pessoa. Os testes efetuados permitiram, através dos sensores de força, testar a importância da força sentida pela planta do pé para aferir a fase do ciclo de marcha. Esta capacidade permite reduzir os erros na estimativa da distância percorrida e obter uma maior robustez neste tipo de sistemas.

In this work is presented the research and the analysis of the inertial navigation concepts to estimate the distance travelled by a person. It was developed a hardware platform to implement the inertial navigation algorithms and study the human gait. The tests with the platform allowed adapting the inertial navigation algorithms to humans and to test several techniques to reduce the error in the estimation of the traveled distance. The developed system is a modular system which allows studying the effect of inclusion of new sensors. Thus the navigation algorithms have been adapted to use the information from force sensors placed in the foot of the user. Based on this architecture, it was used two approaches to calculate the distance traveled by a person. The first approach estimate the travelled distance based on the step cadence. The second approach estimate the travelled distance based on the inertial navigation algorithms. It was performed a series of tests to compare the errors in the estimation of the travelled distance for each approaches. The first approach achieved an average error of 4.103% in several step cadences. This error was obtained after tuning the algorithm to the user. The second approach achieved an average error of 9.423%. To reduce the error it was used the Kalman filter which led to a reduction of the error to 9.192%. Finally, it was addressed the force sensors which led to a reduction of the error to 8.172%. The second approach, despite having a higher error, is independent of the user and it does not require the tuning of the parameters to estimate distance for each person. The tests results show the importance of the force sensors placed on the plant of the foot to assess the phase of the gait cycle. This ability allows to reduce the errors in estimating the distance and increases robustness in such systems.