Trabajo presentado en el Concurso Pre-Ingeniería 2013.

En el presente proyecto se implementó el algoritmo de Bierman-Thornton del Filtro de Kalman (KF) en un Arreglo de Compuertas Programables en Campo (FPGA) operando en punto fijo. El KF procesa mediciones ruidosas de un sistema lineal perturbado por ruido aleatorio Gaussiano a fin de estimar su estado interno. Este algoritmo de estimación, constituye en la actualidad una herramienta fundamental en una amplia cantidad de aplicaciones en la industria, que van desde sistemas de navegación inercial hasta procesamiento de imágenes. La implementación del KF en FPGA es de relevancia debido a su gran capacidad de cómputo paralelo y bajo costo de desarrollo. El presente trabajo posee un valor estratégico debido a que desarrolla el Know-How necesario para permitir la implementación de este tipo de
conocimiento avanzado en desarrollos e investigaciones tecnológicas. Se elaboró documentación detallada sobre los fundamentos teóricos del KF y las técnicas numéricas que permiten su funcionamiento en sistemas digitales. Se desarrolló software que permite realizar el análisis de estabilidad numérica del filtro operando en punto fijo. Se sintetizó el KF en una FPGA Xilinx y se evaluó su desempeño temporal y numérico, obteniéndose un factor de mejora de 11.28 y una tasa de procesamiento de 2.29 [MSamples/s].