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가속도 센서를 이용하여 거리 측정을 하고자 하는 경우, 바이어스, 드리프트 에러 등과 적분에서 생기는 누적 오차가 많이 생긴다. 이것을 줄이는 방법으로 칼만 필터 알고리즘을 적용하여 가속도 데이터를 상대적 위치 데이터로 변환하여 거리 측정에 적용하였다. 실험을 통하여 나타난 결과 보상 알고리즘을 사용했을 때의 누적오차가 감소됨을 알 수 있었다. 그러나 시간이 지남에 따라 누적 오차가 크게 나타나므로 주기적으로 ...

가속도 센서를 이용하여 거리 측정을 하고자 하는 경우, 바이어스, 드리프트 에러 등과 적분에서 생기는 누적 오차가 많이 생긴다. 이것을 줄이는 방법으로 칼만 필터 알고리즘을 적용하여 가속도 데이터를 상대적 위치 데이터로 변환하여 거리 측정에 적용하였다. 실험을 통하여 나타난 결과 보상 알고리즘을 사용했을 때의 누적오차가 감소됨을 알 수 있었다. 그러나 시간이 지남에 따라 누적 오차가 크게 나타나므로 주기적으로 리셋을 하여 위치를 보정하여야 할 것으로 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper

In the case of measure distance using an accelerometer, makes an accumulative error. This is caused by bias, drift and integral error. There is a way to reduce errors using Kalman filter Algorithm and we study with the way and converted from a data of the accelerometer to the distance. The result of...

In the case of measure distance using an accelerometer, makes an accumulative error. This is caused by bias, drift and integral error. There is a way to reduce errors using Kalman filter Algorithm and we study with the way and converted from a data of the accelerometer to the distance. The result of experiments told that the accumulative error was reduced by using Compensation Algorithm. However, we have to reset system by periods because the accumulative error is getting bigger than from the start.

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