In order to improve target tracking performance of the conventional electro-optical tracking system (EOTS) in the high speed and high maneuvering vehicle, an EOTS navigation algorithm is proposed, in which an inertial measurement unit(IMU) is included and navigation results of the vehicle are used. The proposed algorithm integrates vehicle's navigation results and the IMU and the time-delay and the scale factor errors are augmented into the integrated Kalman filter. In order to evaluate the proposed navigation algorithm, a land vehicle navigation experiments were performed a navigation grade navigation system, TALIN4000 and a tactical grade IMU, LN-200 and a equipment for roll motion were loaded on the land vehicle. The performance evaluation results show that the proposed algorithm effecting works in high maneuvering environment and for the time-delay.
Son, Jae Hoon;Choi, Woojin;Oh, Sang Heon;Hwang, Dong-Hwan
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제11권2호
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pp.71-81
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2022
In order for electro-optical tracking system (EOTS) to have accurate target coordinate, accurate navigation results are required. If an integrated navigation system is configured using an inertial measurement unit (IMU) of EOTS and the vehicle's navigation results, navigation results with high rate can be obtained. Due to the time-delay of the navigation results of the vehicle in the EOTS and scale factor errors of the EOTS IMU in high-speed and high dynamic operation of the vehicle, it is much more difficult to have accurate navigation results. In this paper, an integrated navigation system of EOTS which compensates time-delay and scale factor error is proposed. The proposed integrated navigation system consists of vehicle's navigation system which provides time-delayed navigation results, an EOTS IMU, an inertial navigation system (INS), an augmented Kalman filter and integration Kalman filter. The augmented Kalman filter outputs navigation results, in which the time-delay of the vehicle's navigation results is compensated. The integration Kalman filter estimates position, velocity, attitude error of the EOTS INS and accelerometer bias, accelerometer scale factor error, gyro bias and gyro scale factor error from the difference between the output of the augmented Kalman filter and the navigation result of the EOTS INS. In order to check performance of the proposed integrated navigation system, simulations for output data of a measurement generator and land vehicle experiments were performed. The performance evaluation results show that the proposed integrated navigation system provides more accurate navigation results.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.757-770
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2020
We propose a hand gesture recognition method that is compatible with a head-up display (HUD) including small processing resource. For fast link adaptation with HUD, it is necessary to rapidly process gesture recognition and send the minimum amount of driver hand gesture data from the wearable device. Therefore, we use a method that recognizes each hand gesture with an inertial measurement unit (IMU) sensor based on revised correlation matching. The method of gesture recognition is executed by calculating the correlation between every axis of the acquired data set. By classifying pre-defined gesture values and actions, the proposed method enables rapid recognition. Furthermore, we evaluate the performance of the algorithm, which can be implanted within wearable bands, requiring a minimal process load. The experimental results evaluated the feasibility and effectiveness of our decomposed correlation matching method. Furthermore, we tested the proposed algorithm to confirm the effectiveness of the system using pre-defined gestures of specific motions with a wearable platform device. The experimental results validated the feasibility and effectiveness of the proposed hand gesture recognition system. Despite being based on a very simple concept, the proposed algorithm showed good performance in recognition accuracy.
This paper describes the design and implementation of a low cost inertial navigation system(INS) using an inertial measurement unit(IMU), a digital compass, GPS, and an embedded system. The system has been developed for a transporter that load and unload ship blocks in a shipbuilding yard. When the transporter would move from place to place, they would periodically pass under obstructions that would obscure the GPS signal. This increases the error when estimating the position. Thus the INS has been used to improve position accuracy. INS is also capable of providing continuous estimates of the transporter's position and orientation. Even though IMU is typically very expensive, this INS is made of "low cost" components and the indirect Kalman filtering algorithm.
항체가 정밀한 항법 정보를 얻기 위해서는 관성 센서의 초기 오차에 대한 보정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 레이트 테이블과 고성능 센서를 기준 센서로 사용하여, 저급 MEMS 관성 센서 오차 보정에 따르는 비용과 효율성의 어려움을 극복하는 방법을 제안하였다. 초기 오차 보정 과정에서 기준 센서와 타겟 센서에 같은 동적 입력을 인가한 후 결과를 분석하였다. 실험 결과를 통해 제안된 초기 오차 보정 방법이 실제로 매우 효율적이며 유용함을 확인할 수 있었다.
In this paper, a simple version of the hybrid navigation system using Kalman filter is proposed. The implemented hybrid navigation system is composed of a GPS to measure the position and the velocity, and a IMU(inertial measurement unit) to measure the acceleration and the posture of a mobile robot. A discrete Kalman filter is applied to provide the position of the robot by fusing both of the sensor data. When GPS signal is available, the navigation system estimates the position of the robot from the Kalman filter using position and velocity from GPS, and acceleration from IMU. During the interval until next GPS signal arrives, the system calculates the position of the robot using acceleration from IMU and velocity obtained at the previous step. Performance of the navigation system is verified by comparing the real path and the estimated path of the mobile robot. From experiments, we conclude that the navigation system is acceptable for the mobile robot.
In recent times, motion capture technology using inertial measurement unit (IMU) sensors has been actively used in sports. In this study, we developed a canoe paddle, installed with an IMU and a water level sensor, as a system tool for training and calibration purposes in water sports. The hardware was fabricated to control an attitude heading reference system (AHRS) module, a water level sensor, a communication module, and a wireless charging circuit. We also developed an application program for the mobile device that processes paddling motion data from the paddling operation and also visualizes it. An AHRS module with acceleration, gyro, and geomagnetic sensors each having three axes, and a resistive water level sensor that senses the immersion depth in the water of the paddle represented the paddle motion. The motion data transmitted from the paddle device is internally decoded and classified by the application program in the mobile device to perform visualization and to operate functions of the mobile training/correction system. To conclude, we tried to provide mobile knowledge service through paddle sport data using this technique. The developed system works reasonably well to be used as a basic training and posture correction tool for paddle sports; the transmission delay time of the sensor system is measured within 90 ms, and it shows that there is no complication in its practical usage.
본 논문에서는 항공기에 장착된 안테나가 정지 위성을 향하도록 관성측정기를 사용하여 지향각을 계산하는 방식을 제시한다. 대상 시스템에서 안테나는 항공기 앞에 위치하고 있고 몸체 유연성을 고려하기 위해 관성측정기를 도입하며, 항공기 중심부 GPS/INS와 안테나부 관성항법장치(INS) 사이의 위치와 속도 차이를 활용하여 스트랩다운 INS 표류 오차를 억제하기 위한 칼만필터를 설계한다.
모바일매핑시스템은 차량에 GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), CCD 등을 탑재하고 대상에 관한 위치 및 영상 정보를 취득하는 효율적인 시스템이다. 모바일매핑시스템은 현재 도로 시설물 관리, 지도 갱신 등 다양한 분야에 활용되고 있으며 앞으로 그 활용도가 더욱 증가할 것으로 보인다. 항공사진측량과 같은 기존의 일반적인 사진측량의 경우, 영상 외부표정요소를 구하기 위해서는 지상기준점이 필요하다. 이러한 기준점들은 자료취득 전후에 현장측량을 통해 좌표가 결정되는데 일반적으로 많은 비용과 시간이 소요되고, 사실 영상을 취득할 도로를 따라 필요한 만큼 충분히 많은 기준점을 설치한다는 것도 거의 불가능하다. 하지만 모바일매핑 시스텔의 경우 GPS/INS를 이용해 영상촬영당시의 카메라의 위치 및 자세, 즉 외부표정요소를 직접적으로 구할 수 있어 시간과 비용 면에서 훨씬 효율적이다. 즉 외부표정요소를 결정하기 위해 영상표정기법은 지상기준점이 필요한 반면, 직접위치참조기법은 GPS/INS를 이용해 직접 외부표정요소를 구할 수 있다. 본 논문에서는 영상표정 기법과 직접위치참조기법에서 산출되는 영상외부표정요소를 이용해 지상점의 위치정확도에 대해 비교 분석해 보았다.
본 연구는 관광객이 문화 관광지에서 구매한 수베니어에 가상현실 콘텐츠를 접목하여 단순한 전시용도가 아닌 새로운 상품으로서의 가능성을 제시하였다. 수베니어를 연계하여 VR Viewer를 착용한 증강현실 콘텐츠 재생 및 가상현실 기술 기반의 문화 관광지 가상체험 서비스를 구현하였으며, 사용자가 가상공간에서 몰입감을 높일 수 있는 4K급 고품질 $360^{\circ}$영상 촬영, 가상현실 공간 구현 및 IMU(Inertial Measurement Unit)센서를 이용한 사용자와의 직관적인 UI 인터랙션이 가능하게 하였으며, 가상공간에 3D 콘텐츠 및 다양한 부가기능 부여 및 비즈니스 모델에 맞춘 기술개발을 통해 상품성을 향상시키고, 향후 다양한 타 분야 접목이 가능하도록 하였다. 또한, 사용자가 구매할 수베니어와 VR viewer는 본 연구에서 제작할 콘텐츠가 반영되도록 3D 프린터 등을 활용해 별도의 제작공정을 들여 프로토타입 형태로 제작하고, 이 후 기성품 사용 등을 위한 해당 기업과의 협의 등을 통해 다양한 상품으로 확장 고려될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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