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dc.contributor.advisorMedeiros, Victor Wanderley Costa de-
dc.contributor.authorSilva, Lucas Filipe Vieira da-
dc.date.accessioned2020-04-03T15:04:37Z-
dc.date.available2020-04-03T15:04:37Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationSILVA, Lucas Filipe Vieira da. Método para Estimativa de Trajeto Baseado em Dados de Unidades de Medição Inercial. 2019. 35 f.Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação)- Departamento de Estatística e Informática, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2019.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repository.ufrpe.br/handle/123456789/2147-
dc.descriptionA Internet das Coisas ou IoT (Internet of Things) surgiu como uma nova visão para a in-ternet onde os mais diversos dispositivos têm a capacidade de conectar-se a rede. Esteconceito está diretamente relacionado aos avanços tecnológicos experimentados naconstrução de dispositivos semicondutores e circuitos integrados que tornaram-se ba-ratos, menores e mais eficientes. Esses avanços também possibilitaram o surgimentode novas aplicações, dentre elas a possibilidade de localização em tempo real. A medi-ção precisa da localização, através da orientação, desempenha um papel crítico para aestimativa do trajeto percorrido por um sensor atrelado a um objeto. O objetivo principaldesse trabalho é avaliar, por meio de experimentação, a acurácia de um método paraestimativa de trajetória baseado no algoritmo de gradiente descendente e em dadosde aceleração e giro obtidos através de uma Unidade de Medição Inercial (IMU) debaixo custo. O experimento foi realizado através da coleta de dados numa caminhadaem linha reta, a caminhada foi realizada 30 vezes, a uma frequência de 100Hz e 50 Hz.O equipamento utilizado foi uma MPU-6050 acoplada a uma placa TTGO T-Beam. Aestimativa foi calculada por um algoritmo escrito na linguagem Python. Os resultadosmostraram que é possível utilizar uma IMU para estimar a trajetória realizada por umapessoa, com uma boa acurácia, adotando-se uma taxa de amostragem de 50Hz..pt_BR
dc.description.abstractThe Internet of Things (IoT) has emerged as a new vision for the Internet, where awide range of devices can connect to the network. This concept is directly related tothe technological advances experienced in the development of semiconductors andintegrated circuits. These devices became cheaper, smaller, and more power efficient.These advances also enable the emergence of new applications, like real-time localiza-tion. Precise location through orientation plays a critical role in estimating the tracking ofa sensor attached to an object. The main objective of this work is to evaluate, through ex-perimentation, a trajectory estimation method based on the gradient descent algorithmand acceleration and rotation data activated by a low-cost Inertial Measurement Unit(IMU). The experiment was performed by collecting data in a straight walk, performed30 times, at a frequency of 100Hz and 50Hz. The equipment used was an MPU-6050sensor coupled to a TTGO T-Beam development board. The localization estimationswere calculated by an algorithm written in Python language. The results have shownthat it is possible to use an IMU to estimate a trajectory performed by a person withreasonable accuracy, adopting a sample rate of 50Hz.pt_BR
dc.format.extent35 f.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAtribuição-NãoComercial-CompartilhaIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)pt_BR
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.pt_BRpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectAlgorítmos computacionaispt_BR
dc.subjectInternet das coisaspt_BR
dc.subjectQuatérniospt_BR
dc.titleMétodo para Estimativa de Trajeto Baseado em Dados de Unidades de Medição Inercialpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1223833449629855pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7159595141911505pt_BR
dc.contributor.advisor-coGonçalves, Glauco Estácio-
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/6157118581200722pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal Rural de Pernambucopt_BR
dc.degree.graduationBacharelado em Sistemas de Informaçãopt_BR
dc.degree.departamentDepartamento de Estatística e Informáticapt_BR
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