본 논문은 자기-자이로 유도방식을 사용하는 무인운반차에 설치되는 자이로의 민감도를 최적화하는 방법에 관한 연구이다. 자기-자이로 유도에는 주로 MEMS형 자이로가 사용된다. MEMS형 자이로는 소형이고, 저전력이며 가격이 저렴하다는 장점을 가진다. 하지만 MEMS형 자이로는 각속도 정밀도가 낮고, ...
본 논문은 자기-자이로 유도방식을 사용하는 무인운반차에 설치되는 자이로의 민감도를 최적화하는 방법에 관한 연구이다. 자기-자이로 유도에는 주로 MEMS형 자이로가 사용된다. MEMS형 자이로는 소형이고, 저전력이며 가격이 저렴하다는 장점을 가진다. 하지만 MEMS형 자이로는 각속도 정밀도가 낮고, 드리프트가 발생하며, 직선성 성능이 떨어지기 때문에 성능향상을 위하여 고정밀 ADC를 통하여 데이터를 계측해야하며 각속도 변환을 위한 정확한 민감도 값이 필요하다. 민감도 값은 일반적으로 사양서에 명시되어있는 값을 사용하지만 MEMS형 자이로의 설치된 위치나 기울기에 영향을 받으므로, 설치된 환경에서 최적화된 민감도 값이 필요하다. 다양한 최적화 알고리즘들이 연구되어있지만 본 논문에서는 민감도 값을 최적화하기 위하여 동부호화최적화알고리즘과 유전자 알고리즘을 적용하고 비교하였다. 실험을 위하여 레이저 내비게이션이 설치된 지게차형 무인운반차에 MEMS형 자이로를 설치하였다. 실험은 조향각을 30°~50° 사이에서 10°간격으로 고정하여 5회 반복주행하며 MEMS형 자이로의 데이터를 계측받았고, 동부호화최적화 알고리즘과 유전자알고리즘으로 민감도값을 최적화하여 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법으로 최적화된 민감도값이 사양서의 민감도 값과 유전자알고리즘으로 최적화된 민감도값에 비하여 오차가 적은 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 자기-자이로 유도방식을 사용하는 무인운반차에 설치되는 자이로의 민감도를 최적화하는 방법에 관한 연구이다. 자기-자이로 유도에는 주로 MEMS형 자이로가 사용된다. MEMS형 자이로는 소형이고, 저전력이며 가격이 저렴하다는 장점을 가진다. 하지만 MEMS형 자이로는 각속도 정밀도가 낮고, 드리프트가 발생하며, 직선성 성능이 떨어지기 때문에 성능향상을 위하여 고정밀 ADC를 통하여 데이터를 계측해야하며 각속도 변환을 위한 정확한 민감도 값이 필요하다. 민감도 값은 일반적으로 사양서에 명시되어있는 값을 사용하지만 MEMS형 자이로의 설치된 위치나 기울기에 영향을 받으므로, 설치된 환경에서 최적화된 민감도 값이 필요하다. 다양한 최적화 알고리즘들이 연구되어있지만 본 논문에서는 민감도 값을 최적화하기 위하여 동부호화최적화알고리즘과 유전자 알고리즘을 적용하고 비교하였다. 실험을 위하여 레이저 내비게이션이 설치된 지게차형 무인운반차에 MEMS형 자이로를 설치하였다. 실험은 조향각을 30°~50° 사이에서 10°간격으로 고정하여 5회 반복주행하며 MEMS형 자이로의 데이터를 계측받았고, 동부호화최적화 알고리즘과 유전자알고리즘으로 민감도값을 최적화하여 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법으로 최적화된 민감도값이 사양서의 민감도 값과 유전자알고리즘으로 최적화된 민감도값에 비하여 오차가 적은 것을 확인 할 수 있었다.
This paper is a research to optimize a sensitivity value of an installed gyro to the autonomous guided vehicle with the magnet-gyro guided method. The magnet-gyro guided method is well used a MEMS gyroscope, that is small size, low power, and low cost. However, a MEMS gyroscope need a high sensitivi...
This paper is a research to optimize a sensitivity value of an installed gyro to the autonomous guided vehicle with the magnet-gyro guided method. The magnet-gyro guided method is well used a MEMS gyroscope, that is small size, low power, and low cost. However, a MEMS gyroscope need a high sensitivity value for changing angular velocity in the environment of each, because of the MEMS gyroscope has the low degree of accuracy to the change angular velocity, the drift state and the low performance of linearity. To calculate a sensitivity value for the angular velocity of the MEMS gyroscope is in general use representative value of the sensor specification, but, the sensitivity value is influenced by the surroundings environment or a gradient, therefore require the optimization sensitivity value to the environment with the installed gyro. A variety of optimization algorithms have been studied, but we compared the DEAS and the GA algorithms for the optimization sensitivity value. We used the AGV with the laser navigation for the experiment. We carry out to measure data of the MEMS gyroscope, when each 5 rotation driving test with the each fixed 10° in the rotation angle between 30° and 50°, and compared calculated the sensitivity value of optimization through the DEAS and the GA algorithms The experiment results, the optimization sensitivity value of the proposed method was confirmed that the error is less the optimization sensitivity value by the GA algorithm.
This paper is a research to optimize a sensitivity value of an installed gyro to the autonomous guided vehicle with the magnet-gyro guided method. The magnet-gyro guided method is well used a MEMS gyroscope, that is small size, low power, and low cost. However, a MEMS gyroscope need a high sensitivity value for changing angular velocity in the environment of each, because of the MEMS gyroscope has the low degree of accuracy to the change angular velocity, the drift state and the low performance of linearity. To calculate a sensitivity value for the angular velocity of the MEMS gyroscope is in general use representative value of the sensor specification, but, the sensitivity value is influenced by the surroundings environment or a gradient, therefore require the optimization sensitivity value to the environment with the installed gyro. A variety of optimization algorithms have been studied, but we compared the DEAS and the GA algorithms for the optimization sensitivity value. We used the AGV with the laser navigation for the experiment. We carry out to measure data of the MEMS gyroscope, when each 5 rotation driving test with the each fixed 10° in the rotation angle between 30° and 50°, and compared calculated the sensitivity value of optimization through the DEAS and the GA algorithms The experiment results, the optimization sensitivity value of the proposed method was confirmed that the error is less the optimization sensitivity value by the GA algorithm.
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