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NTIS 바로가기韓國海洋工學會誌 = Journal of ocean engineering and technology, v.31 no.2, 2017년, pp.177 - 182
고낙용 (조선대학교 전자공학과) , 송경섭 (조선대학교 전자공학과) , 정석기 (조선대학교 전자공학과) , 이종무 (한국해양과학기술원 선박해양플랜트연구소) , 최현택 (한국해양과학기술원 선박해양플랜트연구소) , 문용선 (국립순천대학교 전자공학과)
This paper describes an unscented Kalman filter approach to estimate the bias in magnetic field measurements. A microelectromechanical systems attitude heading reference system (MEMS AHRS) was used to measure the magnetic field, together with the acceleration and angular rate. A magnetic field is us...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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AHRS 자기장센서의 장점은? | 사용하는 센서들 중 AHRS(Attitude and heading reference system)의 자기장 센서는 가벼운 무게, 높은 신뢰성, 낮은 전력을 요구한다. 그러나 자기장 센서가 지구자기장을 정확하게 측정하지 못한다(Kim et al, 2006). | |
추측항법이 수중에서 사용되는 이유는? | 수중에서의 위치 추정에는 수상에서와는 달리 특징점(Landmark 또는 Feature)이 제한적으로 사용된다. 이러한 이유로 수중에서 위치 추정 시, 특징점을 부분적으로 이용하며 속도와 자세를 사용하는 추측항법(Dead reckoning)이 가장 많이 사용된다(Ko and Kuc, 2015; Ko et al, 2015). | |
기존 편차 추정 방법에는 어떤 것이 있는가? | 기존의 편차 추정 방법은 Twostep, Centering, 최소자승법, 확장 칼만 필터(Extended Kalman filter)들이 있다(Troni and Whitcomb, 2013). Twostep 방법은 측정의 가중치 평균을 기반으로 중심 편차 추정을 먼저 계산함으로써 편차를 결정한다(Hashmall and Deutschmann, 1996). |
Hashmall, J., Deutschmann, J., 1996. An Evaluation of Attitude-Independent Magnetometer-Bias Determination Methods. Flight Mechanics/Estimation Theory Symposium, 169-178.
Kim, E., Bang, H., Yong, K.L., Lee, S.H., 2006. Three-axis Magnetometer Bias Estimation. The Korean Society For Aeronautical And Space Sciences, 818-821.
Ko, N.Y., Choi, H.T., Lee, C.M., 2016a. Navigation of Unmanned Surface Vehicle and Detection of GPS Abnormality by Fusing Multiple Sensor Measurements. OCEANS 2016 MTS/IEEE Monterey, California USA, 19-23.
Ko, N.Y., Choi, H.T., Lee, C.M., Moon, Y.S., 2016b. Attitude Estimation Using Depth Measurement and AHRS for Underwater Vehicle Navigation. OCEANS 2016 MTS/IEEE Shanghai, China, 10-13.
Ko, N.Y., Jeong, S., Bae, Y., 2016c. Sine Rotation Vector Method for Attitude Estimation of an Underwater Robot. Sensors, 16(8).
Ko, N.Y., Kim, T.G., Choi, H.T., 2015. Synchronous and Asynchronous Application of a Filtering Method for Underwater Robot Localization. International Journal of Humanoid Robotics, 13(2).
Ko, N.Y., Kuc, T.Y., 2015. Fusing Range Measurements from Ultrasonic Beacons and a Laser Range Finder for Localization of a Mobile Robot. Sensors, 15(5), 11050-11075.
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Rhudy, M.T., Gu, Y., 2013. Understanding Nonlinear Kalman Filters, Part II: An Implementation Guide. Interactive Robotics Letters(IRL), West Virginia University, [Online] Available at: [Accessed 2016].
Thrun, S., Burgard, W., Fox, D., 2006. Probabilistic Robotics. The MIT Press, Massachusetts, 220-223.
Troni, G.C., Whitcomb, L., 2013. Adaptive Estimation of Measurement Bias in Three-Dimensional Field Sensors with Angular-Rate Sensors: Theory and Comparative Experimental Evaluation. Robotics: Science and Systems.
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