{"id":1281,"date":"2020-10-05T10:15:00","date_gmt":"2020-10-05T10:15:00","guid":{"rendered":"https:\/\/oxts.com\/?p=1281"},"modified":"2025-04-29T10:36:31","modified_gmt":"2025-04-29T10:36:31","slug":"ins-drift-why-a-gnss-aided-ins-is-the-solution","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/ins-drift-why-a-gnss-aided-ins-is-the-solution\/","title":{"rendered":"Deriva del INS y por qu\u00e9 un INS asistido por GNSS es la soluci\u00f3n"},"content":{"rendered":"
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Como todo, la navegaci\u00f3n inercial tiene sus puntos fuertes y sus puntos d\u00e9biles. Aunque los sistemas de navegaci\u00f3n inercial son indudablemente buenos para medir la posici\u00f3n, la orientaci\u00f3n y la din\u00e1mica, el \u00fanico tal\u00f3n de Aquiles de los sistemas b\u00e1sicos de navegaci\u00f3n inercial no asistida es la deriva.<\/h5>\n\n\n
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Sin ayuda significa sistemas que s\u00f3lo utilizan\u00a0aceler\u00f3metro<\/a>\u00a0y\u00a0giroscopio<\/a>\u00a0para calcular su posici\u00f3n. Deriva es el t\u00e9rmino utilizado para describir la acumulaci\u00f3n de peque\u00f1os errores en las mediciones del aceler\u00f3metro y el giroscopio, que gradualmente hacen que la estimaci\u00f3n de la posici\u00f3n INS sea cada vez m\u00e1s inexacta.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n

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\u00bfQu\u00e9 es la deriva del SIN?<\/h3>\n\n \n\n\n \n\n\n\n
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Entender por qu\u00e9 se produce la deriva es bastante f\u00e1cil. Imag\u00ednese que mide un trozo de madera con una cinta m\u00e9trica de 5 m de longitud. Si puede leer las divisiones de la cinta con una precisi\u00f3n de 1 mm, podr\u00e1 afirmar f\u00e1cilmente que ese trozo de madera mide 4 m \u00b1 1 mm. Si, por el contrario, la \u00fanica cinta m\u00e9trica que encuentras mide 0,5 m y s\u00f3lo puedes leerla con una precisi\u00f3n de 1 mm, cuando hayas medido y movido la cinta ocho veces, s\u00f3lo podr\u00e1s decir que la madera mide 4 m \u00b1 8 mm. De hecho, puede que no llegues a los 4 m.<\/p>\n

Navegaci\u00f3n inercial<\/a>\u00a0La deriva se acumula de la misma manera. Cada vez que se lee un aceler\u00f3metro o un giroscopio, hay un error min\u00fasculo en la lectura. Si s\u00f3lo tom\u00e1ramos una lectura para calcular la velocidad a la que aceleramos o giramos, esto no ser\u00eda un problema. Pero como el ordenador de navegaci\u00f3n est\u00e1 sumando cada medici\u00f3n para calcular c\u00f3mo se ha movido respecto a la estimaci\u00f3n de posici\u00f3n anterior, el min\u00fasculo error crece con el tiempo.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n \n

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Este diagrama muestra de forma muy simplificada c\u00f3mo puede acumularse la deriva en un sistema de navegaci\u00f3n inercial no asistido. Se ha trabajado mucho en sistemas que reduzcan al m\u00ednimo la acumulaci\u00f3n de estos errores, pero es innegable que existen. Sin embargo, eso no significa que el principio de los sistemas de navegaci\u00f3n inercial sea in\u00fatil o inferior al GPS, por ejemplo. Ni mucho menos.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n

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Teor\u00eda de la estimaci\u00f3n<\/h3>\n\n \n\n\n \n\n\n\n
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La teor\u00eda de la estimaci\u00f3n, en sus t\u00e9rminos m\u00e1s b\u00e1sicos, se refiere al modo en que se realiza una predicci\u00f3n a partir de los datos disponibles. Es una forma de resolver el problema del observador. El valor real de cualquier cosa nunca puede conocerse con certeza, por lo que utilizamos la teor\u00eda de la estimaci\u00f3n para predecir cu\u00e1l deber\u00eda ser el valor real y hasta qu\u00e9 punto es buena esa predicci\u00f3n. Aunque es importante utilizar los datos para predecir el valor real de algo, tambi\u00e9n lo es saber hasta qu\u00e9 punto se puede confiar en esa predicci\u00f3n. Confiar en una predicci\u00f3n err\u00f3nea puede causar m\u00e1s problemas que hacer una predicci\u00f3n err\u00f3nea.<\/p>\n

La teor\u00eda de la estimaci\u00f3n permite a matem\u00e1ticos y cient\u00edficos hacer predicciones precisas sobre ciertos par\u00e1metros que contienen un componente aleatorio. Uno de los ejemplos m\u00e1s relevantes en el mundo de la navegaci\u00f3n inercial proviene de c\u00f3mo el dispositivo calcula su posici\u00f3n utilizando otros sensores como un receptor GNSS o, m\u00e1s concretamente, los sat\u00e9lites de los que recibe datos.<\/p>\n

Por ejemplo, si un INS est\u00e1 rastreando veinte sat\u00e9lites y los veinte proporcionan la misma posici\u00f3n actualizada, el INS puede estar seguro de que se encuentra en esa posici\u00f3n. Sin embargo, si uno de los sat\u00e9lites, por ejemplo, sufre interferencias atmosf\u00e9ricas e indica una posici\u00f3n a unas veinte millas de distancia, \u00bfc\u00f3mo sabe el INS que debe confiar en los diecinueve en lugar de en uno? Tiene que haber una forma calculada y met\u00f3dica de hacerlo.<\/p>\n

Si a esto le a\u00f1adimos otros sat\u00e9lites (no s\u00f3lo uno) que dan lecturas incorrectas y otros sensores de la red que pueden dar su opini\u00f3n, de repente se necesita una forma de analizar todos esos datos para determinar en qu\u00e9 confiar y qu\u00e9 ignorar.<\/p>\n

Aqu\u00ed es donde entra en juego la teor\u00eda de la estimaci\u00f3n: en esencia, se trata de un marco te\u00f3rico para combinar informaci\u00f3n procedente de varios sensores y utilizar esos datos para realizar predicciones precisas sobre diversos par\u00e1metros, como la posici\u00f3n.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n\n

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INS asistido por GPS es la soluci\u00f3n<\/h3>\n\n \n\n\n \n\n\n\n
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Al principio de esta p\u00e1gina dec\u00edamos que la deriva era el tal\u00f3n de Aquiles de los sistemas de navegaci\u00f3n inercial no asistidos, pero \u00bfqu\u00e9 pasa con los asistidos? Cuando se combina un sistema de navegaci\u00f3n inercial con un GPS para crear un sistema de navegaci\u00f3n inercial asistido por GPS (tambi\u00e9n conocido como GPS+INS), se resuelve el problema de la deriva y tambi\u00e9n los problemas que afectan al GPS. Esta es la raz\u00f3n por la que OXTS puede ofrecer a sus clientes la posibilidad de medir con confianza, proporcionando una soluci\u00f3n completa para medir la posici\u00f3n, la orientaci\u00f3n y la din\u00e1mica en todos los entornos. En nuestro art\u00edculo '\u00bfQu\u00e9 es el GNSS?<\/a>'.<\/p>\n

\u00c9ste es uno de los art\u00edculos de nuestra serie '\u00bfQu\u00e9 es un sistema de navegaci\u00f3n inercial?<\/a>'.<\/p>\n\n <\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n <\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":1,"featured_media":1193,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[22],"tags":[],"class_list":["post-1281","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-technical-articles"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1281","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1281"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1281\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7657,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1281\/revisions\/7657"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1281"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1281"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oxts.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1281"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}