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반도체 센서의 확장칼만필터를 이용한 자세추정
Extended Kalman Filtering for I.M.U. using MEMs Sensors 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.10 no.4, 2015년, pp.469 - 475  

전용호 (중원대학교 메카트로닉스학과)

초록
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본 논문은 반도체 센서를 이용하여 공간상 시스템의 자세를 정확히 측정할 수 있도록 확장 칼만 필터를 설계하는 방법에 관한 연구이다. 공간상 자세는 관성좌표계(고정 좌표계)로부터 몸체에 부착된 회전좌표계의 상호 관계로 표현한다. 자세를 표현하는데 있어서 간결한 방법인 쿼터니언을 상태변수로 이용하며, 속도 센서로부터 계측된 값을 입력으로 가정하고, 상태 변화를 추정하였다. 그리고 가속도 센서로부터 획득된 값을 관측 데이터로 하여 추정한 값과의 정합과정을 통해 최적의 추정치를 얻어낸다. 이때 추정의 정밀도를 높이기 위해 추정 주기를 센서특성에 맞춰 조절하도록 확장 칼만 필터를 설계하였다. 그 결과, 3축 속도 센서와 3축 가속도 센서를 이용하여 설계된 추정기의 RMS(: Root Mean Square) 추정오차가 시뮬레이션에서 약 1.7 [$^{\circ}$] 이하로 유지되었고, 실험에서 100 [ms] 의 주기로 상태추정을 함으로 추정기가 유용함을 입증하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper describes about the method for designing an extended Kalman filter to accurately measure the position of the spatial-phase system using a semiconductor sensor. Spatial position is expressed by the correlation of the rotated coordinate system attached to the body from the inertia coordinat...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문은 정확한 자세 결정을 위하여 쿼터니언 기반의 확장 칼만 필터를 설계하는 방법을 제안한다[9]. 회전하는 각도가 작다는 가정에서 쿼터니언의 오일러 적분된 이산시스템을 구성함으로 회전 각도가 큰 경우 자세의 정확도가 감소하는 단점이 생긴다.

가설 설정

  • 최소 사전추정 추정 주기는 0.1 [ms]이고, #,Φ  #θ는 π[rad/s]의 각속도, ˙# Ψ는 0 [rad/s]의 각속도로 하고, 각속도에 입력되는 노이즈는 크기를 0.5 [rad/sec]로 랜덤 함수를 사용하여 가산하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
좌표계의 여러 가지 변환방식 중 오일러 각을 이용하는 방법의 특징은 무엇인가? 다음으로 오일러 각을 이용하는 방법은 3개의 변수 로만 표현할 수 있는 장점이 있지만, 특이점이 발생하고 비선형 미분방정식을 풀어야하는 점이 있다[3].
좌표계의 여러 가지 변환방식에는 무엇이 있는가? 좌표계의 여러 가지 변환방식 중에서 크게 방향 코사인(Direction Cosin) 행렬을 이용한 방법, 오일러 각 (Euler Angle), 그리고 쿼터니언(Quaternion)을 이용하는 방법이 있다[1-6]. 그 중 가장 기본이 되는 것은 방향코사인을 이용한 방법으로 두개의 좌표계에 대해 기준축이 상호 이루는 각이 9개의 행렬 요소로 표현 된다.
좌표계의 여러 가지 변환방식 중 쿼터니언의 장점은 무엇인가? 그리고 쿼터니언은 세 개의 벡터 성분으로 회전의 중심축을 표현하고 회전축을 중심으로 하나의 스칼라 양으로 적절한 회전각의 코사인 성분을 표현하는 방법이다. 이 방법은 시간에 대한 변화율을 표현할 때 선형 미분방정식이 되며, 특이점이 존재하지 않는다. 하지만, 쿼터니언으로 직관적인 의미해석이 쉽지 않아 일부 단계에서 오일러 각 변환을 사용한다[4-8].
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (12)

  1. W. T. Higgins. JR, "A Comparison of Complementary and Kalman Filtering," IEEE Trans. Aerospace and Electronic Systems, vol. AES-11, no. 3, May, 1975, pp. 321-325. 

  2. D. Roetenberg, H. Luinge, C. Baten, and P. Veltink, "Compensation of magnetic disturbances improves inertial and magnetic sensing of human body segment orientation," IEEE Trans. Neural Syst. Rehabil. Eng., vol. 13, Sept. 2005, pp. 395. 

  3. E. Foxlin, "Inertial head-tracker sensor fusion by a complementary separate-bias Kalman filter," IEEE Proc. of VRAIS '96, 1996. pp. 185-194. 

  4. E. J. Lefferts, F. L. Markley, and M. D. Shuster, "Kalman Filtering for Spacecraft Attitude Estimation," J. of Guidance, Control, and Dynamics, vol. 5, no. 5, 1982, pp. 417-429. 

  5. J. B. Kuipers, Quaternions and Rotation Sequences. Princeton : Princeton University Press, 2002. 

  6. A. J. Baerveldt and R. Klang, "A low-cost and low-weight attitude estimation system for an autonomous helicopter," IEEE Int. conf. Intelligent Engineering Systems, Budapest, Hungary, Sept., 1997, pp. 391- 395. 

  7. I. Y. Bar-Itzhack and Y. Oshman, "Attitude Determination from Vector Observations : Quaternion Estimation," IEEE Trans. Aerospace and Electronic Systems, vol. 21, no. 1, 2006. pp. 128-136. 

  8. T. Yoo, S. Hong, H. Yoon, and S. Park, "Gain-Scheduled Complementary Filter Design for a MEMs Based Attitude and Heading Reference System," Sensors, vol. 11, no. 4, Mar, 2011, pp. 3816-3830. 

  9. D. Simon, Optimal State Estimation. Hoboken : Wiley-Inter Science, 2006. 

  10. H. H. Lee, W. Cho, and K. S. Lee, "Improved switching method for sensorless BLDC motor drive," J. of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, Vol. 5, No. 2, 2010, pp. 164-170. 

  11. G. Seok, and B. Park, "A Study on the Facal motion and for Detection of area Using Kalman Fillter algorithm," J. of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 6, no. 6, 2011, pp. 973-980. 

  12. Y. Jeon and W. Cho, "Sensorless Speed Control of IPMSM Using an Extended Kalman Filter and Nonlinear and Adaptive Back-Stepping Control Technique," J. of The Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 7, no. 6, 2012, pp. 1413-1422. 

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