Resumen
El presente trabajo describe el proceso de desarrollo, implementación y optimización de un sistema de fusión de datos de sensores a partir de mediciones inerciales provistas por un registrador de diseño propio. Se evaluaron distintas alternativas de fusión posibles eligiéndose finalmente un Filtro Kalman Extendido de cuatro variables de estado. El algoritmo fue implementado en C sobre una placa EDU-CIAA y optimizado mediante las instrucciones en lenguaje ensamblador nativo del núcleo ARM Cortex -M4F. El sistema de fusión mostró un desempeño adecuado para los requerimientos de estimación establecidos y se comprobó una mejora notoria en el tiempo de procesamiento tras el proceso de optimización.