@MASTERSTHESIS{ 2020:210443081,
 	title = {Filtro de kalman estendido baseado em quaternions para estima??o de um sistema de 6?dof embarcado},
 	year = {2020},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9335",
 	abstract = "Este trabalho prop?e a implementa??o de um Filtro de Kalman Estendido para estimar a orienta??o e posi??o de um corpo r?gido de seis graus de liberdade (6?DOF) embarcado em um FPGA utilizando um processador comercial. A abordagem utilizada para parametrizar a din?mica do corpo r?gido foi por Quaternions, que por possu?rem fun??o particular para rota??es tridimensionais, fornecem uma alternativa aos tradicionais ?ngulos de Euler, reduzindo o esfor?o computacional envolvido, bem como o problema de Gimbal Lock, que ocorre quando h? singularidades nas matrizes de rota??es. Para valida??o do estimador foi utilizado uma Plataforma Stewart, equipada com um aceler?metro, um girosc?pio e uma c?mera. Embora este trabalho considere o uso de sensores comuns de baixo custo e o uso de marcadores com simples geometria, os resultados mostram excelente desempenho do filtro desenvolvido, podendo estimar a posi??o e orienta??o com um erro abaixo de 8,14 mm e 0,63o, respectivamente. Al?m disso, a efic?cia da abordagem tamb?m foi avaliada, mostrando que o filtro ? capaz de convergir rapidamente quando os marcadores s?o recuperados ap?s uma perda de dados da c?mera por um curto per?odo de tempo.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica},
 	note = {Escola Polit?cnica}
}