보행은 특정 단계를 반복하는 주기적인 동작으로 사람의 기본 이동방법이다. 보행 분석을 통해 여러 가지 근골격계의 건강상태를 판별할 수 있다. 본 연구에서는 공간의 제약 없이 보행 분석을 할 수 있는 착용형 센서 시스템을 제안한다. 거리를 측정하는 ToF(: Time-of-Flight) 센서와 기울기를 측정하는 IMU(: Inertial Measurement Unit) 센서로 보행 중의 뒤꿈치 궤적을 도출한다. 낙상의 위험이 있는 이상보행을 할 때의 뒤꿈치 궤적의 변화 양상을 분석하여 보행을 평가한다.
This paper proposes a new multi-filtered inertial navigation system to estimate the attitude and position of moving objects. This system has two states, the one is attitude state and the other is position/velocity state. For compensating IMU sensor errors, each of the two states uses a different filter: the attitude state uses the EKF and the position state uses the UPF. The fast and precise characteristics of the EKF have been properly utilized for the attitude estimation, while superior dynamic characteristics of the UPF have been fully adopted for the position estimation. The combination of these two filters in an inertial navigation system improves the system performance to be faster and more accurate. Experimental results demonstrate the superiority of this approach comparing to the conventional ones.
In this paper, a marionette control system using wrist and finger gestures through an IMU sensor is studied. The signals from the sensor device are conditioned and recognized, then the commands are sent to the 8 motors of the marionette via Bluetooth (5 motors control the motion of the marionette, and 3 motors control the location of the marionette). It is revealed that the degree of freedom of fingers are not independent from each other, therefore, some gestures are hardly made. Gesture mode changes for difficult postures of the fingers in cases of a lack of finger DOF are proposed. Therefore, the gesture mode change switches the assignment of gesture as required. Experimental results show that gesture mode change is successful for appropriate postures of a marionette.
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.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제6권1호
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pp.27-43
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2005
An INS(Inertial Navigation System) is composed of a navigation computer and an IMU(Inertial Measurement Unit), and can be applied to estimate a vehicle's state. But the inertial sensors assembled in the IMU are too complicated and expensive to use for the general application purpose. In this study, a new concept of inertial sensor system using magnetic levitation is proposed. The proposed system is expected to replace one single-axis rate or position gyroscope, and one single-axis accelerometer concurrently with a relatively simple structure. A simulation of the proposed system is given to describe the capability of this new concept.
본 논문에서는 IMU(Inertial Motion Unit), DVL(Doppler Velocity Log), USBL(Ultra Short Base Line) DGPS(Differential Global Positioning System) 등의 센서로부터 취득된 데이터를'융합하여 ROV(Remotely Operated Vehicle)와 AUV(Autonomous Underwater Vehicle)와 같은 수중체의 위치를 지구 전체영역에서 추정하기 위한 기본적인 알고리즘을 다루고 있다. 본 논문에 소개된 알고리즘은 6,000m급 과학 조사용 심해무인잠수정인 해미래[1]의 수중 위치추적에 사용될 예정이다.
The configuration of redundant inertial sensors are very important when considering navigation performance and fault detection and isolation (FDI) performance. By constructing a redundant sensor system using multiple inertial sensors, it is possible to improve the navigation performance and fault detection and isolation performance, which are highly related to the sensor configuration and allocation. In order to deploy multiple MEMS inertial measurement units effectively, a configuration and allocation methods considering navigation performance, fault detection and isolation performance, and lever arm effect in one plane are presented, and the performance is analyzed through simulation in this research. From the results, it is confirmed that the proposed configuration and allocation method can improve navigation, FDI, and lever arm effect rejection performances more effectively by more than 70%.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제13권3호
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pp.398-404
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2012
A fault detection process is necessary for high integrity systems like satellites, missiles and aircrafts. Especially, the satellite has to be expected to detect faults autonomously because it cannot be fixed by an expert in the space. Faults can cause critical errors to the entire system and the satellite does not have sufficient computation power to operate a large scale fault management system. Thus, a fault detection method, which has less computational burden, is required. In this paper, we proposed a modified PCA (Principal Component Analysis) as a powerful fault detection method of redundant IMU (Inertial Measurement Unit). The proposed method combines PCA with the parity space approach and it is much more efficient than the others. The proposed fault detection algorithm, modified PCA, is shown to outperform fault detection through a simulation example.
In this paper, an INS compensation algorithm is proposed using the accelerometer from IMU. First, we denote the basic INS algorithm and show that how to compensate the position error when low cost IMU is used. Second, considering the ship's characteristic and ocean environments, we consider with a drift as a periodic external environment change which is affected with exact position. To develop the compensation algorithm, we use a repetitive method to reduce the external environment changes. Lastly, we verify the proposed algorithm through the experiments, where the acceleration sensor is used to acquire real data.
관성 측정 센서는 사람 행동 인식 시스템에 주로 사용되는 센서들에 비해 크기가 작고 가벼우며 낮은 비용으로 시스템의 경량화를 달성할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 관성 측정 센서를 이용한 이진 신경망 기반 걸음걸이 패턴 분석 시스템을 제안하고, 연산 가속을 위한 FPGA 기반 가속기 설계 및 구현 결과를 제시한다. 관성 측정 센서를 통해 걸음걸이에 대한 6가지 신호를 측정하고, 단시간 푸리에 변환을 이용하여 스펙트로그램을 추출한다. 높은 정확도를 가지는 경량화 시스템을 갖추기 위해 걸음걸이 패턴 분류에 BNN (binarized neural network) 기반 구조를 사용하였고, 검증 결과 97.5%의 높은 정확도와 메모리 사용량이 합성곱 신경망에 비해 96.7% 감소한 것을 확인하였다. 이진 신경망의 연산 가속을 위해 FPGA를 이용한 하드웨어 가속기 구조로 설계하였다. 제안된 걸음걸이 패턴 분석 시스템은 24,158개의 logic, 14,669개의 register, 13.687 KB의 block memory를 사용하여 구현되어 62.35 MHz의 최대 동작 주파수에서 1.5ms 내에 연산이 완료되어 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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