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로봇의 자세 및 진동제어를 위한 칼만 필터 기반 다중 센서 데이터 융합 방법
Multi-sensor Data Fusion Methods Based on the Kalman Filter for Attitude and Vibration Control of the Biped Robot 원문보기

한국정밀공학회지 = Journal of the Korean Society for Precision Engineering, v.25 no.4 = no.205, 2008년, pp.39 - 46  

송민근 (KAIST 기계항공 시스템 공학부, NoViC) ,  박영진 (KAIST 기계항공 시스템 공학부, NoViC)

초록이 없습니다.

주제어

#칼만 필터   #다중 센서 융합   #자이로   #비전   #자세 및 진동 제어  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 다중센서 융합을 위해 칼만 필터를 이용한 다양한 융합구조를 간략히 살펴 보았다. 특히 본 연구에서와 같이 드리프트가 있는 자이로 센서와 샘플링 시간이 긴 비전 센서의 경우에 대해서 각각의 퓨전 구조에 대해서 모의 실험을 수행 함으로써 기존에 많이 사용되고 있는 MF 방식이나 TTF 방식에 비해 MTF 방식의 필터 구조가 성능 및 계산 시간에 대해서 가장 효율적임을확인하였다.
  • 본 논문에서는 자이로 센서와 비전 센서의 신호를 융합시키기 위해 기존에 가장 많이 사용되고있는 칼만 필터를 기반으로 하는 다양한 퓨전 구조를 소개하고 그에 따른 모의 실험을 통해 성능평가를 수행함으로써 최적의 필터 구조를 제시하고자 한다.

가설 설정

  • . [I3×3 0g] 이고, K, V: 은 두 센서로부터의 잡음벡터로 각각의 축에 대해 독립적이라고 가정하였다.
  • 시스템 방정식에서 공정 잡음(process noise) R 는 각가속도로 고려되었고, 각 축에 대해 독립적이라고 가정하였다.
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참고문헌 (9)

  1. Navarro, D. Z., "A Biped Robot Design," PhD thesis, Freie Universitat Berlin, Institut fur Informatik, 2006 

  2. Gienger, M., Loffler, K. and Pfeiffer, F., "Walking Control of a Biped Robot based on inertial Measurement," Proceeding of the Third IARP International Workshop on Humanoid and Human Friendly Robotics, pp. 22-29, 2002 

  3. Hirai, K., Hirose, M., Haikawa, Y. and Takenaka, T., "The Development of Honda Humanoid Robot," Proceedings of the IEEE international Conference on Robotics and Automation, Vol. 2, pp. 1321-1326, 1998 

  4. Kim, J. H., "A study on the Realization of Dynamic Gait for a Biped Humanoid Robot," PhD thesis, KAIST, 2004 

  5. Brown, R. G. and Hwang, P. Y. C., "Introduction To Random Signals And Applied Kalman Filtering," John Wiley & Sons, pp.190-228, 1997 

  6. Greenwood, D. T., "Advanced Dynamics," Cambridge University Press, pp.140-147, 2003 

  7. Roecker, J. and McGillem, C., "Comparison of two-sensor tracking methods based on state vector fusion and measurement fusion," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 24, No. 4, pp.447-449, 1998 

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  8. Qiang, G. and Harris, C. J., "Comparison of two measurement fusion methods for Kalman-Filter-based multisensor data fusion," IEEE Trans. on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 37, Issue 1, pp. 273-279, 2001 

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  9. Gao, J. B. and Harris, C. J., "Some remarks on Kalman filters for multisensor fusion," Information Fusion Journal, Vol. 3, No. 3, pp. 191-201, 2002 

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