In this paper, we propose a control system for synchronizing attitude between an Android smartphone and a mobile robot. The control system is comprised of a smartphone and a mobile robot. The smartphone transports its attitude to the mobile robot and receives the attitude of mobile robot through bluetooth communication. Further, the smartphone displays the mobile robot on the screen by using embedded camera, which can be used as a pseudo augmented reality. Comparing the received attitude data from smartphone, the mobile robot measures its attitude by an AHRS(attitude heading reference system) and controls its attitude. Experiments show that the synchronization performance of the proposed system is maintained in the error range of $1^{\circ}$.
Kim, Ho-Sung;Choi, Hyeung-Sik;Yoon, Jong-Su;Ro, P.I.
International Journal of Ocean System Engineering
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제1권3호
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pp.165-170
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2011
In this paper, for the accurate estimation of the position and orientation of the UUV (unmanned underwater vehicle), an AHRS (Attitude Heading Reference System) was developed using the IMU (inertial measurement unit) sensor which provides information on acceleration and orientation in the object coordinate and the initial alignment algorithm and the E-KF (extended Kalman Filter). The initial position and orientation of the UUV are estimated using the initial alignment algorithm with 3-axis acceleration and geomagnetic information of the IMU sensor. The position and orientation of the UUV are estimated using the AHRS composed of 3-axis acceleration, velocity, and geomagnetic information and the E-KF. For the performance test of the orientation estimation of the AHRS, a testbed using IMU sensor(ADIS16405) and DSP28335 coded with an E-KF algorithm was developed and its performance was verified through tests.
소형무인항공기의 경우 유효탑재하중의 여유가 많지 않기 때문에 AHRS의 소형화가 필요하다. 본 논문에서는 소형무인항공기를 위해 소형, 경량으로 설계 제작한 AHRS의 성능을 가속도 외란이 적은 환경에서 시험하고 평가하였다. 센서는 저가의 MEMS 제품을 사용했으며 자세 보정을 위해 가속도계와 지자기계가 같이 사용되었다. 자세계산에는 특이점이 존재하지 않고 비교적 계산이 간단한 쿼터니언을 사용했으며 자세 보정 알고리듬에는 칼만필터가 사용되었다. 본 논문에서는 소형무인항공기에 성공적으로 적용된 사례가 있는 상용 항법장치와의 비교를 통해 설계된 AHRS의 성능시험을 진행하였다. 설계된 AHRS의 자세 데이터가 상용 항법장치와 수직축 $0.5^{\circ}$이내, 수평축 $1.5^{\circ}$ 이내로 허용 가능한 차이를 가지는 것을 보였으며, 본 시험환경 내에서 소형무인항공기제어에 적합한 자세각 출력을 내는 것을 확인하였다.
For the accurate estimation of the position and orientation of a UUV (unmanned underwater vehicle), a low-cost AHRS (attitude heading reference system) was developed using a low-cost IMU (inertial measurement unit) sensor which provides information on the 3D acceleration, 3D turning rate and 3D earth-magnetic field data in the object coordinate system. The main hardware system is composed of an IMU sensor (ADIS16405) and TMS320F28335, which is coded with an extended kalman filter algorithm with a 50-Hz sampling frequency. Through an experimental gimbal device, good estimation performance for the pitch, roll, and yaw angles of the developed AHRS was verified by comparing to those of a commercial AHRS called the MTi system. The experimental results are here presented and analyzed.
Internet of Things (IoT) is widely used for biomechanics in sports activities and AHRS(Attitude and Heading Reference System) is a more cost effective solution than conventional high-grade IMUs (Inertial Measurement Units) that only integrate gyroscopes. In this paper, we attach the AHRS to the snowboard to measure the motion data like Air To Fakie, Caballerial and Free Style. In order to reduce the measurement error, we have adopted the sensors equipped with Kalman filtering and also used Euler angle to quaternion conversion to reduce the Gimbal-lock effect. We have tested and evaluated the accuracy and execution time of the pattern recognition algorithms like PCA, ICA, LDA, SVM to show the recognition possibility of it on the basic motions of Snowboarding from the 9-axis trajectory information which is gathered from AHRS sensor. With the result, PCA, ICA have low accuracy, but SVM have good accuracy to use for recognition of basic motions of Snowboarding.
본 논문은 저가형 AHRS(: Attitude Heading Reference System)센서를 이용하여 무인 운송체(Unmanned vehicle)의 자세를 무향 칼만 필터 (Unscented Kalman filter)통해 추정하는 방법을 제안한다. 측정된 가속도와 지구자기장 값을 이용하여 UKF의 보정 단계에서 사용될 자세를 계산한다. 롤 (roll)과 피치 (pitch)는 가속도로부터 구해지며 요 (yaw)는 지구 자기장을 이용하여 연산한다. 이때 사용되는 지구자기장 측정값은 강철 효과(hard-iron effect)와 연철 효과(soft-iron effect)에 의해 쉽게 왜곡되기 때문에 계산된 요의 불확실성이 롤이나 피치의 불확실성에 비하여 크다. 본 논문은 이러한 불확실성을 줄이기 위하여 측정된 지구자기장에 포함된 편차성분을 추정하고 보정하여 더 정밀한 요값을 구한다. 제안된 방법을 수조에서의 무인 운송체 항법 실험을 통하여 검증하였다. 실험결과, 자세 추정 성능이 개선되고 이에 따라 위치 추정 성능도 개선됨을 확인하였다.
본 논문은 하지의 움직임을 측정하고 분석할 수 있는 관성센서 기반 보행분석 시스템에 관한 것이다. 본 시스템 구현을 위해 자이로스코프, 가속도계 및 지자계 신호를 이용한 자세 방위 측정장치 모듈을 일체형으로 개발하였으며, 다수의 모듈을 환자의 분절에 부착하여 공간상에서 각 분절의 방위각을 제공할 수 있도록 하였다. 또한 재활과 관련된 많은 응용에 있어 중요한 생체역학 측정값인 신체 분절간의 관절각을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 개발한 자세 방위 측정장치 모듈의 성능을 평가하기 위하여 3차원 공간상의 변위 및 방위를 밀리미터 해상도로 제공할 수 있는 Vicon을 참조 측정 시스템으로 이용하였으며, yaw와 pitch에서 1.08, 1.72도의 평균 제곱근 오차를 얻을 수 있었다. 보행 분석 시스템의 성능 검증을 위하여 7개의 AHRS 모듈을 하지에 부착하고 고관절, 무릎, 발목에 대한 관절각을 계산하여, Vicon과의 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 연구에서 개발한 시스템은 뇌졸중 후 회복단계 동안 사지 및 보행 동작을 실시간으로 분석, 제공함으로서 재활의 효과, 난이도 조절 및 피드백 요소를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 다중 센서 융합의 성능을 높이기 위해 적응형 퍼지-칼만 필터를 적용하고 교차검증법(cross-validation)으로 퍼지시스템 입 출력 소속 함수의 매개변수를 조정하는 방법을 제안한다. 적응형 퍼지-칼만 필터는 가속도의 변화량과 칼만 필터의 잔여오차를 입력으로 시스템잡음, 측정잡음을 추정하여 칼만 이득을 변화시킨다. 적용된 퍼지-칼만 필터는 잡음들을 가우시안 분포로 가정한 이전 방법과 비교하여 비선형/비가우시안 잡음에 강인한 추정 결과를 보여준다. 본 논문에서 제안한 퍼지-칼만 필터를 평가하기 위해 가속도센서/자이로센서를 융합하여 2축 자세추정시스템(Attitude Heading Reference System)을 설계하였고 무인항공기에 사용되는 자세추정센서 NAV420CA-100과 비교하여 성능을 검증하였다.
In this paper, the vibration of a single-wheel mobile robot is minimized by designing a filter. An AHRS (Attitude and heading reference system) sensor is used for measuring the state of the robot. The measured signals are analyzed using the FFT method to investigate the fundamental vibrational frequency with respect to the flywheel's speed of the gimbal system. The IIR notch filter is then designed to suppress the vibration at the identified frequency. After simulating the performance of the designated filter using the measured sensor data through extensive experiments, the filter is actually implemented in a single-wheel mobile robot, GYROBO. Finally, the performance of the designed filter is confirmed by performing the balancing control task of the GYROBO system.
본 논문은 인간이 인지할 수 있는 감각들 중 인체의 회전, 방향 변화 및 움직임의 정도를 알 수 있는 근감각에서 시각 및 청각 요소로의 변환 알고리즘을 이용하여 ARM Cortex-M4에 기반한 실시간 임베디드시스템으로 구현한 방법에 초점을 맞추었다. 근감각의 입력 방식으로는 자세측정장치(AHRS : Attitude Heading Reference System)를 이용해 롤(Roll), 피치(Pitch) 및 요(Yaw) 값을 실시간 획득하고, 이들 각각의 색을 표현하는 HSI 컬러 모델의 명도(Intensity), 색상(Hue) 및 채도(Saturation)에 대응하여 변환하였다. 최종 컬러신호는 HSI 에서 RGB 컬러모델로 변환하여 획득하였다. 또한, 근감각의 세 가지 입력 값들을 음을 표현하는 요소인 옥타브(Octave), 음계(Scale) 및 음의 세기(Velocity)에 대응하여 변환한 값을 MIDI(Musical Instrument Digital Interface)를 이용해 사운드를 합성하여 출력하였다. 출력 컬러신호 및 사운드를 분석한 결과, 근감각 입력 신호가 제안한 변환 방식에 따라 실시간으로 정확하게 색과 음으로 변환, 출력됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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