본 논문은 자율주행 장치(autonomous ground vehicle)를 위한 각속도의 오차 최소화에 관한 연구이다. 각속도의 오차 최소화는 자율주행 장치의 이동 거리를 측정하는 엔코더(encoder)와 관련하여 자율주행 장치의 가장 중요한 기반 기술인 위치측정(localization)과 밀접한 관련이 있다. 기존에 각속도의 오차 최소화 방법들에는 이동관성을 측정할 수 있는 가속계(accelerometer)와 회전관성을 측정할 수 있는 자이로(yaw gyro), 방위각을 측정할 수 있는 자계 센서인 전자나침판(electronic compass) 센서들을 확률을 통해 상호 보완하는 형태로 활발한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 각속도 측정을 위해 사용되는 센서들은 수학적인 오차와 센서들의 자체 특성에 의해 누적 오차가 발생하게 되며, 여러 센서들을 이용하여 확률적인 오차 보정을 수행하여도 연산량과 비용이 증가되는 문제점을 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 자율주행 장치의 시스템 특성을 고려하여 엔코더와 자이로만을 이용한 각속도의 오차 최소화에 대한 연구를 수행하였다. 실험은 직접 설계 제작한 자율주행 장치를 이용하였으며, 자율주행 장치가 제어기를 통해 주행하는 동안에 엔코더, 자이로를 통해 계산된 각각의 각속도 결과들과 엔코더와 자이로만을 이용한 제안된 각속도 측정 방법의 결과를 비교하였다. 실험 결과, 엔코더 혹은 자이로만을 이용한 각속도 측정 방법들에 비해 제안한 각속도 측정 방법의 누적 오차가 크게 줄었음을 확인하였다.
본 논문에서 4-구륜 2-자유도 이동 로보트의 체계적인 동적 모델링과 경로설계 및 추적 알고리즘을 제안한다. 실시간에서 이동 로보트의 위치 측정을 위해 관성측정장치중의 3가지 요소를 이용한다. 이러한 장치들은 지구의 회전속도 및 중력가속도 등의 여러 요인으로 인해 초기 오차를 가진다. 그래서 초기오차 모델을 유도하고, 실제 데이터와 유도된 모델의 추정 데이터의 확률적 특성을 분석 ${\cdot}$ 비교하여 적합도를 판정하여 사용한다. 관성측정장치의 동작특성은 오차모델과 칼만 필터와 연계된 경우와 배제된 일반적인 경우와 비교한다. 모의실험 결과들은 제안된 경로설계 및 추적 알고리즘이 기존의 방식과 비교하여 보다 유용함을 입증한다.
본 논문에서는 우주환경에 사용되는 광섬유자이로(FOG)의 최근 개발동향에 대해 기술하고자 한다. 광섬유자이로는 샤냑효과를 이용하여 각속도를 측정하는 장치로 링레이저자이로(RLG)에 비해 짧은 개발역사를 가지고 있지만, 관련 소자 및 신호처리 방법의 발전으로 인해 고성능의 우주용 관성항법장치로 링레이저자이로를 대체하기에 충분한 것으로 알려져 왔다. 본 논문에서는 광섬유자이로의 개발동향을 현재까지 개발된 광섬유자이로 제품을 바탕으로 각각의 성능과 특징에 대해 알아보고, 앞으로 고성능 우주용 관성항법장치로서의 광섬유자이로의 발전 방향에 대해 살펴보기로 한다.
Input/output equations in SDINS IMU are modeled from survey of IMU data flow. Given without precise equipments which can generate acceleration and angular velocity, a simple method is derived to calibrate the parameters of i/o eqijations. Also in order to upgrade ins performance, methods to estimate variant magnitudes of time variant parameters are surveyed.
본 연구의 목적은 관성 측정 장치(Inertial Measurement Unit, IMU)의 융합연구 형태와 방법에 대한 연구를 체계적 문헌고찰 방법으로 분석하여 IMU의 형태와 방법에 대한 경향을 파악하고자 한다. 연구수행은 PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)가이드라인을 이용하여 수행되었다. 3개의 데이터베이스에서 검색된 630편 중 최종적으로 선정기준에 부합하는 23편을 선정하였다. 본 연구결과 전 세계적으로 IMU를 사용한 다양한 연구를 진행하고 있음을 알 수 있었고, IMU의 형태는 스트랩, 전신 슈트, 벨트, 손목시계, 신발, 장갑이 있었다. 이 중, 스트랩 형태의 IMU가 11편으로 가장 많았다. IMU의 장점인 간소화와 실시간 데이터 수집, 적용의 쉬움으로 작업 활동, 보행, 관절 가동 범위 등의 측정 방법으로 사용되었다. 본 연구의 결과는 IMU의 연구를 진행하는 의료 및 재활 분야의 전문가들에게 기초 자료로 활용될 수 있으리라 기대된다.
스마트 홈서비스가 이루어질 앞으로의 가정에서는 거주자의 편리를 추구하는 다수의 가전기기와 다양한 장치를 통해 여러 형태의 서비스가 제공된다. 그 환경의 중심에서 사용자는 무엇보다 손쉽고 편리하게 이들을 시용할 수 있어야 한다. 기존에는 사용자가 쉽게 휴대할 수 있는 소형 컴퓨터, PDA, 휴대폰을 이용해 스마트 홈서비스를 제어하는 연구가 이루어지고 있다. 하지만 이들을 사용하는 것은 복잡하면서 전문적인 지식이 필요할 수 있으며 항상 결에 두어야 한다는 불편함이 있을 수 있다. 이에 본 논문에서는 관성센서를 이용한 동작인식 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 자이로 센서와 가속도 센서를 사용하며 3축의 자이로(각속도) 및 가속도를 측정할 수 있는 센서 모듈과 측정된 데이터를 이용해서 동작 패턴을 분류해 주는 알고리즘으로 구성된다. 차후에 홈 네트워크 시스템과의 결합을 통해 미리 지정된 간단한 손동작만으로 여러 가전기기를 제어할 수 있을 것이며 특히 노약자나 장애인들이 기존의 리모트 컨트롤 등의 복잡한 제어 장치를 대신해서 간편하고 손쉽게 사용할 수 있을 것이다.
증강 현실에 대한 관심이 높아지면서, 물체를 자연스럽게 증강시키는 기술이 주목받고 있다. 그 방법 중 하나는 실제 물체처럼 수평면 위에 증강시키는 것이다. 본 논문에서는 카메라 영상과 관성 측정 장치(IMU: inertial measurement unit)를 사용해 물체를 증강시키기 위한 수평면을 찾는 방법을 제안한다. 우선, 수평면을 결정하는 데 기준이 될 3 차원 공간 좌표를 계산하기 위한 방법을 설명한다. 그리고 계산된 좌표들을 바탕으로 수평면을 찾는 방법을 제시한다. 제안한 방법을 사용하면 지면 방향을 이용하기 때문에 증강된 물체가 실제 물체처럼 서있게 할 수 있다.
모션 캡처 장치는 자연스러운 인체 동작을 생성하는 것을 용이하게 하여 영화, 컴퓨터 게임, 컴퓨터 애니메이션 등 여러 분야에서 폭넓게 사용되고 있다. 그 중 관성 센서를 활용한 모션 캡처 장치는 보다 널리 사용되고 있는 광학 모션 캡처 장비에 비해 소요 공간과 비용 측면에서 이점을 가지고 있으나 비교적 높은 노이즈로 인해 측정 결과의 정밀도가 떨어지는 단점이 있다. 특히 관성 센서에 포함되어 중력 방향을 계측하는 가속도 센서는 센서의 선형 가속 운동으로 인해 중력 방향의 계측 정밀도가 떨어지는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 관절체에 부착된 센서의 자세 측정 정확도를 높이기 위해 가속도 센서에서 선형 가속도 성분을 제거하는 기법을 제안한다. 아울러 센서가 부착되어 있는 관절체의 회전축 및 센서의 부착 위치를 보정하는 기법을 소개한다. 이 보정 기법은 관성 센서가 관절체의 임의의 위치와 방향으로 부착되는 것을 가능하게 한다.
In guided missile systems, reducing terminal-position error is the primary objective of the inertial navigation system. As a seeker is used to sense and track a target, the critical function of the inertial navigation system is to provide the seeker with accurate missile attitude information and help the seeker to keep tracking a target continuously. As inertial sensor body and missile body alignment errors are taken into account, it is desirable to minimize the alignment errors between the missile seeker and the attitude of inertial navigation system. Among the alignment errors, this paper addresses the methods of measuring and compensating misalignment between inertial sensor body and housing frame and shows test results of several experiments.
본 논문은 퍼지 추론 시스템(FIS: fuzzy inference system)을 이용하여 자이로스코프를 사용하지 않는 관성 항법 장치(GFINS: gyroscope free inertial navigation system)의 가속도계 데이터를 보정하는 방법에 관한 연구이다. 일반적인 관성항법 장치(INS: inertial navigation system)는 주로 가속도계와 같은 병진운동을 감지하는 관성 센서와 자이로스코프와 같은 회전 운동을 감지하는 관성 센서를 이용하여 위치와 yaw각을 측정하는 장치이다. 하지만 INS는 자이로스코프를 사용하기 때문에 소형화 및 저전력 설계가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 자이로스코프를 사용하지 않는 GFINS에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. GFINS에 사용되는 가속도계는 적분과 외란에 의한 오차가 시간이 지남에 따라 누적되는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 가속도계의 누적 오차 문제를 해결하기 위해, 레이저 내비게이션과 가속도계의 선속도 비율과 엔코더와 가속도계의 선속도 비율을 통해 GFINS의 데이터를 보정하는 FIS를 제안한다. 제안된 Fuzzy-GFINS를 평가하기 위해, 직접 제작한 메카넘 휠 AGV(autonomous ground vehicle)에 제안된 GFINS를 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 GFINS의 출력 데이터를 효과적으로 보정하는 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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