최근 스마트폰을 가지고 있는 사람이 증가하고 있는 추세이며 이에 대한 다양한 연구가 활발히 진행 중이다. 이러한 상황에서 센서기술과 스마트폰의 융합으로 다양한 기능을 제공한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 컨트롤러에서 3축가속도센서를 통한 사용자의 움직임에 대한 가속도정보를 추출하며 이 가속도 정보를 블루투스를 통하여 스마트폰에 전송한다. 기존의 스마트폰에서 사용되던 터치입력이나 버튼입력방식이 아닌 동작에 따른 3축 가속도센서를 이용한 입력방식이므로 언제 어디서든 스마트폰을 직접 만지지 않아도 컨트롤이 가능하다. 또한 다양한 기능성 애플리케이션의 개발로 인하여 활용도가 매우 높다.
In this paper, a small and effective attitude estimation system for a humanoid robot was developed. Four small inertial sensors were packed and used for inertial measurements(3D accelerometer and three 1D gyroscopes.) An effective 3D pose estimation algorithm for low cost DSP using an extended Kalman filter was developed and evaluated. The 3D pose estimation algorithm has a very simple structure composed by 3 modules of a linear acceleration estimator, an external acceleration detector and an pseudo-accelerometer output estimator. The algorithm also has an effective switching structure based on probability and simple feedback loop for the extended Kalman filter. A special test equipment using linear motor for the testing of the 3D pose sensor was developed and the experimental results showed its very fast convergence to real values and effective responses. Popular DSP of TMS320F2812 was used to calculate robot's 3D attitude and translated acceleration, and the whole system were packed in a small size for humanoids robots. The output of the 3D sensors(pitch, roll, 3D linear acceleration, and 3D angular rate) can be transmitted to a humanoid robot at 200Hz frequency.
비정질 세선의 인장응력에 따른 교류자화과정에서의 최대자기유도 변화를 피측정 물리량으로 하는 가속도 센서에 관하여 연구를 하였다. 진동측정 주파수 범위는 진동감지소자의 질량에 의하여 결정되었으며, 질량이 $1{\times}10^{-3}kg$일 경우 DC에서 700 Hz, $5{\times}10^{-3}kg$일 경우 DC에서 200 Hz로 측정되었다. 가속도 센서의 선형도는 가속도의 범위가 5 g이내일 때 1% 이하였다.
Sensor fusion is the one of the main research topics. It offers the highly reliable estimation of vehicle movement by processing and mixing several sensor outputs. But unfortunately, every sensor has drift which degrades the performance of sensor. It means a single degraded sensor output may affect whole sensor fusion system. Drift in most research is ideally assumed to be zero because it's usually a nonlinear model and has sample variation. Plus, it's very difficult for the acceleration to separate drift from the output signal since it contains many contributors such as vehicle acceleration, slope angle, pitch angle, surface condition and so on. In this paper, modified spline interpolation is introduced as a dynamic temperature compensation method covering sample variation. Using the last known output and the first initial output is suggested to build and update compensation factor. When the system has more compensation data, the system will have better performance of compensated output because of the regression compensation model. The performance of the dynamic temperature compensation system is evaluated by measuring offset drift between with and without the compensation.
This paper proposes an image feature-based real-time RGB-D (Red-Green-Blue Depth) 3D SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) system. RGB-D data from Kinect style sensors contain a 2D image and per-pixel depth information. 6-DOF (Degree-of-Freedom) visual odometry is obtained through the 3D-RANSAC (RANdom SAmple Consensus) algorithm with 2D image features and depth data. For speed up extraction of features, parallel computation is performed with GPU acceleration. After a feature manager detects a loop closure, a graph-based SLAM algorithm optimizes trajectory of the sensor and builds a 3D point cloud based map.
This paper describes the implementation of wearable AHRS for an electromagnetic motion capture system that can trace and analyze human motion on the principal nine axes of inertial sensors. The module provides a three-dimensional (3D) attitude and heading angles combining MEMS gyroscopes, accelerometers, and magnetometers based on the extended Kalman filter, and transmits the motion data to the 3D simulation via Wi-Fi to realize the unrestrained movement in open spaces. In particular, the accelerometer in AHRS is supposed to measure only the acceleration of gravity, but when a sensor moves with an external linear acceleration, the estimated linear acceleration could compensate the accelerometer data in order to improve the precision of measuring gravity direction. In addition, when an AHRS is attached in an arbitrary position of the human body, the compensation of the axis of rotation could improve the accuracy of the motion capture system.
Bennett, V.;Abdoun, T.;Shantz, T.;Jang, D.;Thevanayagam, S.
Smart Structures and Systems
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제5권6호
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pp.663-679
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2009
The use of Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) accelerometers in geotechnical instrumentation is relatively new but on the rise. This paper describes a new MEMS-based system for in situ deformation and vibration monitoring. The system has been developed in an effort to combine recent advances in the miniaturization of sensors and electronics with an established wireless infrastructure for on-line geotechnical monitoring. The concept is based on triaxial MEMS accelerometer measurements of static acceleration (angles relative to gravity) and dynamic accelerations. The dynamic acceleration sensitivity range provides signals proportional to vibration during earthquakes or construction activities. This MEMS-based in-place inclinometer system utilizes the measurements to obtain three-dimensional (3D) ground acceleration and permanent deformation profiles up to a depth of one hundred meters. Each sensor array or group of arrays can be connected to a wireless earth station to enable real-time monitoring as well as remote sensor configuration. This paper provides a technical assessment of MEMS-based in-place inclinometer systems for geotechnical instrumentation applications by reviewing the sensor characteristics and providing small- and full-scale laboratory calibration tests. A description and validation of recorded field data from an instrumented unstable slope in California is also presented.
스마트폰의 도입으로 인하여 증강현실이 널리 알려짐에 따라 대중들의 관심은 이에 집중되고 있으며 휴대성으로 인하여 모바일기기에서의 증강현실 연구가 하나의 흐름으로 자리 잡고 있다. 기존의 증강 현실 관련 응용 기술들이 많이 연구되고 있지만 실제 게임에서 사용되고 있는 인공 지능과 결합된 연구는 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 스마트 폰의 기능중 하나인 3축 가속도 센서를 이용하여 증강 현실 환경에서 3D 에이전트의 상태를 동적으로 변환하는 인공 지능 알고리즘을 제안한다. 인공지능이 적용된 에이전트의 상태를 제어하기 위한 전통적인 방식은 사용자가 직접 입력해 주거나 이를 인식하는데 마커를 사용하여 해결하였다. 정확한 상태 변환을 위하여 가속도 센서의 값에 임계값을 주었으며 임계값은 실험을 통하여 결정되었다. 본 논문에서는 증강 현실 구현을 위해 마커리스 추적 기술을 사용하였고 3축 가속도 센서를 이용하여 동적으로 에이전트의 상태를 변환하도록 하였다.
Taylor, Stuart G.;Farinholt, Kevin M.;Park, Gyuhae;Todd, Michael D.;Farrar, Charles R.
Smart Structures and Systems
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제6권5_6호
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pp.661-673
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2010
This paper presents recent developments in an extremely compact, wireless impedance sensor node (the WID3, $\underline{W}$ireless $\underline{I}$mpedance $\underline{D}$evice) for use in high-frequency impedance-based structural health monitoring (SHM), sensor diagnostics and validation, and low-frequency (< ~1 kHz) vibration data acquisition. The WID3 is equipped with an impedance chip that can resolve measurements up to 100 kHz, a frequency range ideal for many SHM applications. An integrated set of multiplexers allows the end user to monitor seven piezoelectric sensors from a single sensor node. The WID3 combines on-board processing using a microcontroller, data storage using flash memory, wireless communications capabilities, and a series of internal and external triggering options into a single package to realize a truly comprehensive, self-contained wireless active-sensor node for SHM applications. Furthermore, we recently extended the capability of this device by implementing low-frequency analog-to-digital and digital-to-analog converters so that the same device can measure structural vibration data. The compact sensor node collects relatively low-frequency acceleration measurements to estimate natural frequencies and operational deflection shapes, as well as relatively high-frequency impedance measurements to detect structural damage. Experimental results with application to SHM, sensor diagnostics and low-frequency vibration data acquisition are presented.
본 논문에서는 기존의 광학식 모션 캡처에서 생길 수 있는 마커들 간의 간섭이나 복잡한 시스템 구성으로 인한 시스템 설치의 복잡성 문제들을 해결하기 위해, 2차원 위치정보를 제공하는 단일 카메라와 특정부위의 방향정보를 제공하는 가속도센서와 자이로 센서로 구성된 동작센서를 융합하여 간편한 모션 캡처를 실현하는 새로운 기법을 제안한다. 본 논문의 동작 인식은 크게 영상기반 위치 정보와 동작센서기반 방향 정보의 융합을 통해 이루어진다. 영상은 보이는 부위에 장착된 컬러마커의 위치를 기준점으로 제공하고, 동작센서들은 각 패지의 이동방향과 속도를 측정하여 영상에서 제공하는 마커들의 3차원 포즈정보를 알아 낼 수 있다. 제안하는 시스템은 사람동작의 측정에 필요한 최소한의 센서정보를 사용함으로써 시스템의 구성과 센서의 설치가 매우 간단하며 경제적이라는 장점을 갖는다. 이러한 장점은 다양한 실험을 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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