Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.38
no.3
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pp.243-248
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2010
This study addresses spacecraft moment of inertial estimation approach using Modified Rodrigues Parameters(MRP). The MRP offer advantage by avoiding singularity in Kalman Filter design for attitude determination caused by the norm constraint of quaternion parameters. Meanwhile, MRP may suffer singularity for large angular displacement, so that we designed appropriate reference attitude motion for accurate estimation. The proposed approach is expected to provide stable error covariance update with accurate spacecraft mass property estimation results.
In this paper, we present a linear controller for attitude of aircraft. We use a rotational matrix in one approach and a quaternion in the other approach. We also find some interesting mathematical properties concerning a symmetric rotational matrix and we use these properties to analyze the stability of the proposed control law. We find that the quaternion approach is better than rotational matrix approach because there exists no singular region problem in quaternion approach. On the other hand, singular region problem may happens in rotational matrix approach. The controller structure of the quaternion is also very simple compared with the one proposed by using a rotational matrix approach. We make use Matlab Simulink to simulate and illustrate the theoretical claims. The graphic animation program is developed based on Open-GL for the computer simulation of the proposed control algorithm.
Yoo, Myung-Jong;Jeon, Chang-Bae;Park, Jun-Pyo;Yoo, Jun
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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1996.10b
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pp.864-866
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1996
The attitude error is expressed using four kinds of quaternion errors. And the explicit relation equations between them are derived four kinds of nonlinear error models of SDINS using the their explicit relation are also proposed for a nonlinear filter which may be available for a system in the presence of a large attitude error the concept of the proposed nonlinear error model is applied to the velocity aided SDINS using a linear Kalman filter and an extended Kalman filter the simulation results reveal a improvement of performance using the nonlinear error model.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.3
no.3
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pp.238-243
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1997
A new transfer alignment algorithm using the velocity and the quaternion partial matching methods is proposed to reduce the effect of a ship's Y-axis flexure on the performance of azimuth error estimation of Kalman filter. The simulation results show that it can significantly reduce the effect of Y-axis flexure on error estimation by the transfer alignment algorithm. As its results, azimuth transfer alignment error is reached up to 3 mrad under proper roll and pitch attitude motion of the ship.
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).
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.3
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pp.175-185
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2020
Three-dimensional registration is a process of matching data with or without a coordinate system to a reference coordinate system, which is used in various fields such as the absolute orientation of photogrammetry and data combining for producing precise road maps. Three-dimensional registration is divided into a method using points and a method using linear features. In the case of using points, it is difficult to find the same conjugate point when having different spatial resolutions. On the other hand, the use of linear feature has the advantage that the three-dimensional registration is possible by using not only the case where the spatial resolution is different but also the conjugate linear feature that is not the same starting point and ending point in point cloud type data. In this study, we proposed a method to determine the scale and the three-dimensional translation after determining the three-dimensional rotation angle between two data using quaternion to perform three-dimensional registration using linear features. For the verification of the proposed method, three-dimensional registration was performed using the linear features constructed an indoor and the linear features acquired through the terrestrial mobile mapping system in an outdoor environment. The experimental results showed that the mean square root error was 0.001054m and 0.000936m, respectively, when the scale was fixed and if not fixed, using indoor data. The results of the three-dimensional transformation in the 500m section using outdoor data showed that the mean square root error was 0.09412m when the six linear features were used, and the accuracy for producing precision maps was satisfied. In addition, in the experiment where the number of linear features was changed, it was found that nine linear features were sufficient for high-precision 3D transformation through almost no change in the root mean square error even when nine linear features or more linear features were used.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.1832-1835
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2005
This paper presents the steering control algorithm of an up and down motion robot using a quaternion. The up and down motion robot is to be moved on an irregular floor that can inevitably result in the errors of both position and orientation. Especially the orientation error should be compensated every work in order to adjust the misaligned values of current orientation to those commanded values. In this paper, we propose a new steering control algorithm between the two values by using a quaternion with spherical cubic interpolation. The proposed algorithm is shown to be effective in terms of vibration when compared to a conventional simple compensation without interpolation, by using $MATLAB^{(R)}$ and $VisualNastran4D^{(R)}$
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.33
no.11
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pp.48-56
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2005
Predictive filter theory proposed recently can be characterized by inherent advantages of estimating modelling error and overcoming the disadvantage of the Kalman filter theory. A one-step ahead error is minimized to produce optimized filter performance in the form of the predictive filter. The main advantage of this filter lies in the ability to estimate both state vector and system model error. In this paper, attitude estimation results based upon the predictive filter theory is addressed. Mathematical formulation for estimating bias signal is peformed by using the predictive filter theory, and attitude estimation based upon vector observation is presented. From the results of this study, the potential applicability of the predictive filter is highlighted.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1459-1460
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2015
안경을 제작하기 위하여 안경테 혹은 렌즈의 사이즈를 측정하는 기계를 취형기라 하며, 측정된 데이터를 사용하여 렌즈를 절삭하는 기계를 옥습기라 한다. 본 논문에서는 취형기를 통해 획득한 데이터를 3D 시각화 하는 방법에 대하여 서술한다. 취형기의 탐침자에서 획득된 데이터는 1024개, 즉 데이터당 약 $0.352^{\circ}$에 해당하는 각도로 획득한 데이터로 구성되며, 각 데이터는 취형기 중심에서 경계까지의 거리와 렌즈 혹은 안경테의 높이 데이터를 포함한다. 해당 데이터는 취형기에서 얻은 원통좌표계 형식의 원시 데이터 형태에서 OpenGL에서 사용하기 좋은 3차원 데이터 형식으로 나타낼 수 있도록 재가공하여 X, Y, Z 축 기반의 3차원 직교좌표계 형식으로 변환한다. 그 후, OpenGL을 사용하여 3D로 시각화하였다. 해당 데이터를 회전할 수 있도록 하기 위하여 쿼터니언 기반의 ArcBall을 사용하여 회전 가능하게 하였으며, 3D 시각화 된 결과를 확대/축소할 수 있게 하였다. 디스플레이에서 실제와 같은 크기로 출력하기 위하여 DPI를 활용한 축척 계산법을 사용하였고, 출력결과의 더 나은 시각화를 위하여 평균보간법을 사용하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.973-975
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2016
In this paper, we propose a selective extended Kalman filter based accurate pose estimation of the rigid body using a sensor fusion method. The pose of a rigid body can be estimated roughly by the Gauss-Newton method using the acceleration data and geomagnetic data, which can be refined with vision information and the gyro sensor information. However strong external interference noise makes the rough pose estimation difficult. In this paper, according to the measurement level of the external interference noise, the extended Kalman filter selectively uses mostly vision and gyro sensor information to increase the estimation credibility under strong interference noise environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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