Estimacija položaja mobilnog uređaja fuzijom inercijskih senzora na mobitelu

Ovim radom se opisuju mogući načini estimacije položaja mobitela pomoću senzora koje mobitel sadrži. Na početku rada opisani su senzori koje većina mobilnih uređaja posjeduje i pomoću kojih se može odrediti njihov položaj. Nakon toga navode se razlozi zašto pojedini senzori nisu sami po sebi dovoljn...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Grgić, Borna
Other Authors: Marković, Ivan
Format: Bachelor Thesis
Language:Croatian
Published: Sveučilište u Zagrebu. Fakultet elektrotehnike i računarstva. 2017
Subjects:
Online Access:https://zir.nsk.hr/islandora/object/fer:2935
https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:542149
https://repozitorij.unizg.hr/islandora/object/fer:2935
https://repozitorij.unizg.hr/islandora/object/fer:2935/datastream/PDF
Description
Summary:Ovim radom se opisuju mogući načini estimacije položaja mobitela pomoću senzora koje mobitel sadrži. Na početku rada opisani su senzori koje većina mobilnih uređaja posjeduje i pomoću kojih se može odrediti njihov položaj. Nakon toga navode se razlozi zašto pojedini senzori nisu sami po sebi dovoljni za izvršavanje te zadaće i kako problem riješiti pomoću fuzije senzora. U slijedećem dijelu pojašnjen je način rada Kalmanovog filtra i objašnjen algoritam fuzije senzora pomoću Kalmanovog filtra. Naglasak ovog rada je na konkretnom rješenju problema estimacije položaja objekta, a to je ostvareno pomoću Android aplikacije za mobilne uređaje te su u zadnjem dijelu rada pojašnjeni ključni dijelovi koda aplikacije i rezultati rada same aplikacije. This thesis describes possible ways of estimating the position of a smartphone using integrated sensors. The thesis begins with description of the sensors that most mobile devices have and by which their position can be determined. Then we explain the reasons why individual sensors are not sufficient to accomplish the task and how to solve the problem by sensor fusion. Furthermore, we explain Kalman filter and the sensor fusion algorithm that uses the Kalman filter. The focus of the thesis is on a specific solution to the problem of position estimation, which is achieved using an Android mobile app. Finally, the thesis explains the key parts of the application code and the result of the application.