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Haré desarrollo de firmware de fusión de sensores IMU, Kalman y estimación de orientación con Madgwick
Ingeniero de firmware embebido para adquisición de datos de sensores y precisión
Desarrollo firmware embebido para una adquisición de datos de sensores confiable y monitoreo industrial usando STM32, ESP32 y Arduino. Mi trabajo abarca integración multiesensor, registro de datos con...
Acerca de este Servicio
Cansado de datos ruidosos de IMU que se desvían, tiemblan o hacen que tu robot, dron o wearable sea inutilizable?
Convierto las lecturas crudas de acelerómetro y giroscopio en datos de orientación y movimiento estables y utilizables. Implemento firmware práctico de fusión de sensores y filtrado de señales que funciona en hardware real, no solo en simulaciones de MATLAB.
Qué obtienes:
Medias móviles, mediana y filtros pasabajos para suavizar la señal y reducir el ruido
Implementaciones de filtro de Kalman y Kalman extendido (EKF)
Algoritmos AHRS Madgwick y Mahony para estimación de orientación rápida con bajo cómputo
Fusión de acelerómetro + giroscopio (+ magnetómetro cuando esté disponible)
Calibración adecuada de la IMU, estimación de sesgos y compensación de la gravedad
Salidas de cuaterniones y Euler que evitan el bloqueo del cardán
Código en tiempo real optimizado para STM32, ESP32, Arduino, nRF52 y MCUs similares
Me enfoco en los detalles que la mayoría de vendedores pasan por alto: rechazo de vibraciones, manejo de sesgos sensible a la temperatura, opciones de punto fijo para MCUs ajustadas, parámetros de ajuste claros y validación antes/después para que puedas confiar realmente en la salida.
El alcance se mantiene realista: estimación avanzada de posición solo cuando sensores extra y datos de referencia respaldan la precisión requerida.
FAQ
Traducción automática
¿Qué algoritmos de fusión de sensores implementas?
Entrego filtro de Kalman, Kalman extendido (EKF), filtro Madgwick, filtro Mahony y fusión complementaria para estimación de orientación de IMU con precisión y reducción de ruido.
¿Qué IMUs y plataformas soportas?
Sensores comunes de 6 ejes y 9 ejes (MPU6050, ICM-20948, BMI088, serie BNO, LSM6, etc.) en STM32, ESP32, Arduino, nRF52, Teensy y MCUs similares. Código listo para ROS disponible en Premium.
¿Proporcionas calibración y estimación de sesgos?
Sí. La calibración estática y dinámica de IMU, estimación de sesgos del giroscopio/AC, corrección de factor de escala y compensación de gravedad están incluidas en los paquetes Standard y Premium.
¿Qué resultados recibiré?
Orientación estable como cuaterniones o ángulos de Euler, tasas angulares filtradas, aceleración lineal (gravedad eliminada) y flujos limpios de acelerómetro/giroscopio tras el filtrado de señales.
¿Puedes optimizar para tiempo real y bajo cómputo?
Absolutamente. Ajusto los filtros para altas tasas de muestreo, baja latencia y recursos limitados de la MCU, incluyendo opciones de punto fijo cuando el punto flotante es demasiado pesado.
¿La estimación completa de posición está incluida?
Solo cuando los sensores disponibles y los datos de referencia respaldan la precisión requerida. Una IMU pura tiende a driftear la posición rápidamente; soy transparente sobre los límites realistas y recomiendo la mejor estrategia para tu proyecto.
