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가속도계와 자이로스코프를 이용한 평면의 경사각 추정
Tilt Angle Estimation of Plane with a Pair of Accelerometers and a Gyroscope 원문보기

한국소음진동공학회논문집 = Transactions of the Korean society for noise and vibration engineering, v.23 no.11, 2013년, pp.966 - 972  

강민식 (Department of Mechanical Engineering, Gachon University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Measurement or estimation of tilt angle is necessary for balancing robot such as Segway which is considered as a next generation transportation vehicle. However, it requires high-cost accurate sensors to hold balancing during stationary and moving situations. In this paper, a tilt angle estimation o...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 밸런싱 로봇의 제어를 위해서는 관성좌표계 기준 몸체의 경사각이 필요하며, 이를 위해 고가의 정밀한 가속도계와 자이로 센서가 이용되고 있다. 이 연구에서는 저가의 2-축 가속도계와 저가의 단일 자이로를 이용하여 평면의 경사각을 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 간단한 삼각함수 계산과 PI-제어 루프 계산을 통해 자이로의 편류 추정과 동시에 경사각을 추정하는 방법으로 구조적으로 단순한 장점을 갖는다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
밸런싱 로봇의 제어를 위해 필요한 것과 이용되고 있는 것은 무엇인가? 밸런싱 로봇의 제어를 위해서는 관성좌표계 기준 몸체의 경사각이 필요하며, 이를 위해 고가의 정밀한 가속도계와 자이로 센서가 이용되고 있다. 이 연구에서는 저가의 2-축 가속도계와 저가의 단일 자이로를 이용하여 평면의 경사각을 추정하는 방법을 제안하였다.
경사각 측정오차의 문제점 해결방법으로 제시되는 것은 무엇인가? 이러한 문제를 해결하기 위해 틸트센서와 자이로 센서, 또는 가속도 센서와 자이로 센서의 융합이 제시되고 있다(8). 융합된 센서의 신호 처리에는 상보필터(complementary filter)나 확장된 칼만필터를 사용하여 측정 신호의 잡음과 자이로 편류를 동시에 제거하는 방법이 사용되고 있다(9~11).
Segway의 구성과 구동방법은 무엇인가? 최근 차세대 이동수단으로 Segway가 많은 주목을 받고 있다. Segway는 밸런싱 로봇(balancing robot) 의 한 종류로 진행 방향에 수직인 두 바퀴로 구성되어 있으며, 각 바퀴는 독립적인 전기 모터로 구동된다. Segway는 사용자의 질량을 포함한 전체 몸체 부분의 중력방향 기준 기울어진 각도와 각속도를 측정하여 몸체가 앞뒤로 넘어지지 않도록 균형을 유지하면서, 기울어진 방향으로 이동하도록 바퀴를 구동하는 개념을 갖는다(1~3).
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참고문헌 (11)

  1. http://www.degway.com/ 

  2. Grasser, F., D'Arrigo, A., Colmbi, S. and Rufer, A. C., 2002, JOE: a Mobile, Inverted Pendulum, IEEE Trans. on Industrial Electronics, Vol. 49, No. 1, pp. 107-114. 

  3. Lee, H. J. and Jung, S., 2011, Balancing Control of a Two Wheeled Mobile Robot System, J. of Electrical Engineering, Vol. 48, No. 6, pp. 468-474. 

  4. Leavitt, J., Sideris, A. and Bobrow, J. E., 2006, High Bandwidth Tilt Measurement Using Low-cost Sensors, IEEE/ASME Trans. on Mechatronics, Vol. 11, No. 3, pp. 320-327. 

  5. Lee, A. L. and Kim, J. H., 2008, Development of 3-dimensional Pose Estimation Algorithm Using Inertial Sensors for Humanoid Robot, J. of Institute of Control, Robotics, and Systems, Vol. 14, No. 2, pp. 1-8. 

  6. Imaumra, R., Takei, T. and Yuta, S., 2008, Sensor Drift Compensation and Control of a Wheeled Inverted Pendulum Mobile Robot, Advanced Motion Control, IEEE International Workshop on Motion Control, pp. 137-142. 

  7. Hadri, A. E. and Benallegue, A., 2009, Sliding Mode Observer to Estimate Both the Attitude and the Gyro-bias by Using Low-cost Sensors, The IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 2867-2872. 

  8. Ha, H. U. and Lee, J. M., 2010, A Control of Mobile Inverted Pendulum Using Single Accelerometer, J. of Institute of Control, Robotics, and Systems, Vol. 16, No. 5, pp. 440-445. 

  9. Lei, W., Shanmao, G., Shengwen, Y. and Jinghuan, F., 2010, Research on Novel High Frequency Signal Extraction Method Based on Extended Kalman Filter Theory, Proc. of the 8th World Congress on Intelligent Control and Automation, pp. 2419-2423. 

  10. Lee, J. H., Kim, K. J. and Jang, H. K., 2008, Estimation of Sensitivity Axis Offset of an Accelerometer for Accurate measurement of the 6-Dof Human Head Motion, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 18. No. 9, pp. 905-912. 

  11. Grewal, M. S. and Andews, A. P., 2008, Kalman Filtering: Theory and Practice Using Matlab, 3rd Ed., John Wiely & Sons Inc. New York. 

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