본 연구에서는 이동 로보트의 구동모터들의 회전수를 측정하는 두 개의 엔코 더와 로보트의 회전각 속도를 측정하는 자이로센서를 결합하여 주행중인 로보트의 자 세를 정확하게 추정할 수 있는 복수센서 시스템의 신호처리회로 및 알고리즘을 개발하 고 자이로센서의 측정방정식을 모델링하기 위하여 성능시험을 수행하였다. 그리고 확률이론을 유도된 측정방정식에 적용하여 본 복수센서 시스템의 출력 신호들을 효율 적으로 융합할 수 있는 센서데이터 융합알고리즘을 개발하여 사용된 측정센서들에 내 재하는 측정오차의 영향을 최소로 줄이고자 하였다. 제안된 융합알고리즘의 타당성 을 검증하기 위하여 주행실험을 수행하여 이동 로보트의 실제자세와 본 융합알고리즘 의 결과를 비교하였다.
가속도계의 신호는 운동체의 가속도와 다르며, 운동체의 자세가 변화하는 경우 가속도계 단독으로 센서가속도를 계측할 수 없다. 본 논문에서는 3 축 가속도계와 3 축 자이로스코프로 구성된 6 축관성센서 신호를 바탕으로 운동체의 자세가 지속적으로 변화하는 가운데 가속도를 정확히 추정할 수 있는 칼만필터를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 센서의 자세뿐 아니라 센서가속도가 상태벡터의 일부로 설정되어 있는 새로운 구조의 칼만필터로써, 센서 가속도를 명시적으로 정확히 구할 수 있다. 제안된 필터는 다양한 조건하에서 광학모션캡쳐시스템을 이용하여 그 정확성이 검증되었는데, 최신 Xsens MTw 센서와 동등수준의 성능이었다. 제안된 알고리즘은 6 축 관성센서를 바탕으로 운동체의 가속도 추정이 필요한 다양한 모션센서 응용분야에 적용될 수 있다.
본 논문은 편마비환자들의 상지재활 기기 운용방법으로 건측에서 관성측정장치를 기반으로 한 관절각 추정 기법과 착용 과정에서 발생하는 측정축 뒤틀림을 보정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 검증하기 위해 실험자 왼팔의 상완과 전완에 관성측정장치를 부착하였으며, 임의의 자세를 촬영하여 검출한 실제 관절 각과 관절각 추정한 각과 비교하여 검증 하였다. 그리고 측정축 뒤틀림을 보정하는 기법을 적용 전/후를 비교하여 검증하였다. 실험 결과 측정축 뒤틀림 보정을 적용전은 관절각 일치율이 89.16%로 저조한 일치율을 보였으나, 측정축 뒤틀림을 보정한 후에 관절각 일치율은 93.28%의 일치율로 4.12% 개선되었음을 확인 하였다.
본고에서는 다양한 가상 현실 장비에 대해 알아보았다. 초기 가상 현실 장비의 탄생과 시각적 장비, 가상 현실 입출력 장비에 대해 살펴보았다. 하지만 가상 현실 전용 장비를 사용하는 것만으로도 몰입감을 방해할 경우가 있을 수 있다. 그래서 항상 사용하는 일상적인 장비들로 가상 현실 시스템을 구축해 보고자 했다. 다중 장비를 이용한 유비쿼터스 가상 현실을 구현하기 위해서 어떤 시스템이 필요할 것인 지 제안하고 간단한 시스템을 서술했다. 전체 시스템은 메인 서버와 데스크톱 컴퓨터, 모바일 장비 모듈로 구성되어 있고 이러한 시스템으로 실행될 수 있는 시나리오를 제안하였다. 각 서버, 모듈의 역할과 장비의 자세 추정 방법에 관해서도 제안하였다.
The cylindrical object are widely used as mechanical parts in the manufacturing process. In order to handling those objects using a robot or an automated machine automatically, the pose of the object must be known. The pose can be described by two rotation angles; one angle about the x axis and the other about the y axis. In the many previous researches these angles were obtained by the computationally intensive algorithm, that is, fitting the data as a polynomial and doing pseudo inverse. So that, this method required high performance microprocessor. In this paper in order to avoid complex computation, a new method based on a genetic algorithm is proposed and analyzed through a series of simulations. This algorithm utilized the geometry of the cylindrical shape. The simulation results show that this method find the pose angles very well In most cases, but the computation time is randomly changed because the genetic algorithm is basically one of the random search method.
In this paper, the performance of a new alternative form of three-axis attitude estimation algorithm for a rigid body is evaluated via simulation for the situation where the observed vectors are the estimated baselines of a GPS antenna array. This method is derived based on a simple iterative nonlinear least-squares with four elements of quaternion parameter. The representation of quaternion parameters for three-axis attitude of a rigid body is free from singularity problem. The performance of the proposed algorithm is compared with other eight existing methods, such as, Transformation Method (TM), Vector Observation Method (VOM), TRIAD algorithm, two versions of QUaternion ESTimator (QUEST), Singular Value Decomposition (SVD) method, Fast Optimal Attitude Matrix (FOAM), Slower Optimal Matrix Algorithm (SOMA).
항공기 및 지상 이동체 등에 사용되는 자세 및 방위 결정 시스템은 자세를 결정하기 위해 중력가속도 벡터와 지구자기장 벡터를 이용한다. 이를 위해 가속도계와 자력계를 이용하게 되는데, 가속도계의 경우 중력가속도뿐만 아니라 항체의 운동 가속도까지 포함하게 되어 가속 중에는 자세결정이 어려워진다. 본 논문에서 다루는 가속도 보상 방법은 가속도계에서 얻은 비력으로부터 GPS 수신기를 통해 계산한 항체의 가속도를 빼주어 이를 해결하는 방법이다. 기존의 알고리즘은 보상한 벡터를 상수 형태로 간주해 이용하게 되는데, 본 논문에서는 이로 인한 오차를 분석하고 측정치로부터 모델을 재유도해 성능을 개선했다. 기존의 알고리즘이 내포한 오차 요인과 본 논문에서 제안한 알고리즘에 의해 자세 추정 성능이 개선됨을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인했다.
LFM 신호를 이용한 능동소나 신호처리에서는 Split-beam을 이용한 좌우 두 빔 사이의 상호상관관계를 측정함으로써 표적의 자세각과 길이 정보를 추정할 수 있다. 그러나 탐지된 원거리 표적의 정보를 추정하기 위해서는 고분해능의 방위각 및 거리 해상도가 요구된다. 이를 위해 나이키스트(Nyquist) 샘플링 주파수보다 높은 샘플링 주파수가 필요하므로, 일반적으로 보간기법을 이용하여 과도샘플링(over-sampling) 을 해야 한다. 하지만 과도 샘플링된 좌우 빔신호를 이용하여 상호상관관계를 구할 경우, 요구되는 연산량과 메모리 용량이 일반적으로 상용 DSP 프로세서들의 처리용량과 내부 메모리 용량을 초과하게 되어 DSP를 이용한 실시간 구현이 어렵게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 누적처리기법을 이용한 Split-beam처리 방법을 제안하였다. 제안한 기법의 성능을 모의실험을 통하여 검증하고, ADSP-TS101을 사용하여 실시간 시스템으로 구현하였다.
사진 촬영 당시의 외부표정요소 추정 방법에는 공선조건식 기반 후방교회법이 널리 사용되지만 초기값을 필요로 하고, 그 값에 민감하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 초기값을 필요로 하지 않는 외부표정요소 알고리즘인 쿼터니언 기반 공간후방교회법과 PnP (Perspective-n-Point algorithm)을 소개하고 그 결과를 비교하였다. 두 결과를 비교하기 위하여 일반 스마트폰으로 취득한 영상을 사용하였고, 지상기준점 취득은 본 연구진이 보유하고 있는 하이브리드 MMS (Mobile Mapping System) 점군 자료를 이용하였다. 그 결과, 공선조건식 기반 SPR (Single Photo Resection)을 참값으로 할 때, 쿼터니언 기반 SPR이 PnP 알고리즘에 비해 자세각 추정 정확도가 높았다. 카메라 위치추정의 경우에는 두 알고리즘 모두 지상기준점과 비교했을 때 0.8m 내의 정확도를 보임을 확인하였다.
스트랩다운 탐색기를 탑재한 유도탄의 경우, 비례항법 호밍유도를 위한 관성좌표계 기준 시선각속도 정보를 직접적으로 획득하지 못하기 때문에 유도탄의 자세정보와 탐색기의 지향각 정보를 활용하여 적절히 추정하여야 한다. 하지만, 시선각속도를 추정하는 방법에 따라 획득된 시선각속도 정보에 동체 자세각속도 정보가 포함되어 불필요한 피드백루프(Parasite Loop)가 형성되고, 이로 인해 유도성능이 감소하거나 전체 유도조종루프가 불안정하게 되는 현상(Parasite Effect)이 발생하기도 한다. 본 논문에서는 비례항법 호밍유도를 위한 시선각속도 정보 추정방법과 이에 따라 발생되는 Parasite Loop 원인을 살펴보며, Routh-Hurwitz 안정성 판별법을 이용하여 Parasite Effect를 최소화하는 방안을 제시하도록 한다. 또한 다양한 시뮬레이션을 통해 제안한 방법에 대해 검증하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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