GPS 와 INS 통합시스템은 저가 MEMS 기술의 결과에 따라 대중적으로 널리 사용되기에 이르렀다. 그러나 저가센서에 의한 현재의 성과는 관성센서의 큰 에러 때문에 여전히 낮은 실정이다. 이것은 제한된 도시환경 안에서의 비행범위 때문에 더욱 관련이 있다. 이러한 관성센서 에러를 줄이면서 동시에 위성의 활용성을 높이기 위하여 GPS 와 저가 INS 는 연성으로 결합되어 Kalman Filter 설계를 응용하여 상호 통합되어진다. 본 논문에서는 연성으로 결합된 Kalman Filter를 이용한 GPS/INS 센서 통합을 제공한다. 우리는 또한 경로의 기하학에 의해 또는 그 목적시간 위치 따라 수학적으로 설명하는 ZH45C 궤도장치에 의한 산출된 기준 Wander Azimuth Strapdown Mechanization의 시뮬레이터 결과를 비교하여 검증하다.
In this Paper, the PC input device using MEMS gyros and accelerometer is newly developed, so that it can measure rotation rate and linear acceleration of the human body in space. In General, the human motion has 6 degree of freedom but 2 degree of freedom is enough PC monitor with 2D display. Therefore the simple method is proposed to achieve minimum degree of freedom. It is also applied to the PC mouse. This method can be expanded to the input device for internet set-top box or internet TV.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제11권3호
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pp.234-239
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2010
The utilization of micro-electro-mechanical system (MEMS) gyros and accelerometers in low-level inertial measurement unit (IMU) influences cost effectiveness in a positive way under the condition that device error characteristics are fully calibrated. The conventional calibration process utilizes a rate table; however, this paper proposes a new method for achieving reference calibration data from the natural motion of pendulum to which the IMU undergoing calibration is attached. This concept was validated with experimental data. The pendulum angle measurements correlate extremely well with the solutions acquired from the pendulum equation of motion. The calibration data were computed using the regression method. The whole process was validated by comparing the measurement from the 6 sensor components with the measurements reconstructed using the identified calibration data.
Kim, Jeong Won;Nam, Chang Woo;Lee, Jae-Cheul;Yoon, Sung Jin;Rhim, Jaewook
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제3권2호
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pp.53-62
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2014
In the guided missile and unmanned vehicle system, the navigation system is one of the most important components. Recently, low-cost effective smart projectiles and guided bomb are being developed using MEMS based navigation system which has high-G, low-cost and small size. In this paper, locally developed MEMS based GPS/INS integrated navigation system will be introduced in comparison with the state of the art of MEMS based navigation system. And technical design and development method is described to satisfy the required performance of GPS receiver, MEMS inertial sensor assembly, navigation computer and software.
최근 무인자동차가 큰 관심을 받고 있다. 세계 최대 규모의 온라인 쇼핑 서비스업체인 아마존은 드론을 활용한 배송시스템을 개발하고 있다. 이러한 플랫폼의 항법을 위해서는 정확한 자세정보가 필요하다. 본 논문에서는 저가형 관성센서를 활용한 AHRS 구조 설계를 제안하였다. 쿼터니언기반의 운동방정식, 바이어스가 제거된 자이로 측정치, MEMS 가속도계와 지자기 센서를 이용하여 자세를 추정하는 칼만 filter를 설계하였다. MEMS 자이로의 바이어스를 제거하기 위하여 자이로 측정치와 자세 추정치를 이용하는 자이로 바이어스 제거용 칼만 filter를 추가하였다. 구현한 AHRS의 성능을 고가의 상용 Microstrain사의 3DM-GX3-25 AHRS와 비교 실험을 통하여 칼만 filter가 자이로의 바이어스 오차를 0.0001[deg/s]이하로 추정함을 볼 수 있었다. 또한 최종적으로 구해진 자세에서 롤각과 피치각은 0.2, 0.3[deg]이내의 오차를 보여주었다. 요 각은 6[deg] 이하의 오차가 발생하였다.
In this paper, the pose estimation method for the satellite GTB (Ground Test Bed) using vision/MEMS IMU (Inertial Measurement Unit) integrated system is presented. The GTB for verifying a satellite system on the ground is similar to the mobile robot having thrusters and a reaction wheel as actuators and floating on the floor by compressed air. The EKF (Extended Kalman Filter) is also used for fusion of MEMS IMU and vision system that consists of a single camera and infrared LEDs that is ceiling landmarks. The fusion filter generally utilizes the position of feature points from the image as measurement. However, this method can cause position error due to the bias of MEMS IMU when the camera image is not obtained if the bias is not properly estimated through the filter. Therefore, it is proposed that the fusion method which uses the position of feature points and the velocity of the camera determined from optical flow of feature points. It is verified by experiments that the performance of the proposed method is robust to the bias of IMU compared to the method that uses only the position of feature points.
최근 M2M/IoT에 대한 관심이 높아지면서 디바이스의 위치와 자세 등을 인식할 수 있는 동작 인식 센서의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 소형의 디바이스에 적합하도록 저잡음, 저전력, 초소형 6축 관성센서 IC를 구현하였다. 본 논문에서 구현된 IC는 3축의 압전형 자이로 센서와 3축의 압저항형 가속도 센서를 사용하며, 3축의 자이로스코프 감지 회로, 자이로스코프 센서 구동 회로, 3축의 가속도 감지 회로, 16bit sigma-delta ADC, 디지털 필터와 제어 회로로 구성되어 있다. 본 IC은 TSMC $0.18{\mu}m$ mixed signal CMOS공정으로 개발되었으며, STM사의 6축 관성 센서인 LSM330의 소비전류 6.1mA보다는 약 27% 낮은 4.5mA의 소비 전류로 동작한다.
본 연구의 목적은 MEMS 기반의 INS를 적용한 저가형 MMS를 개발하고, 개발된 MMS를 이용하여 x, y의 평면 거리오차가 0.546m인 정확도를 확보하여 도로시설물의 판독에 활용하고자 함에 있다. MMS 기술은 해외 유수의 측량장비제작 업체를 중심으로 지리정보 구축을 위한 새로운 측량기술로 활발하게 사용되고 있지만 국내에서는 아직 관련 연구가 초기단계에 있다. 또한, MMS 장비개발은 몇몇 연구원 및 업체에서 시도를 하였으나 안정화가 이루어지지 않은 시작품 단계에 불과하다. 이러한 MMS 기술은 빠른 시간 내에 지형 지물 데이터를 취득할 수 있어 정밀지도 제작과 도로시설물 데이터 취득에 활용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 MMS 제작에 사용하는 각종 센서(LiDAR, CCD camera, GPS/INS, DMI 등)를 동기화하여 MEMS 기반의 INS를 탑재한 저가형 MMS를 개발하고자 한다.
본 논문에서는 최근 스마트폰이나 웨어러블 디바이스처럼 IoT/M2M 을 위한 여러 종류의 모바일 기기에 사용되는 센서 중에서 각속도를 검출하는데 사용되는 3축 자이로스코프 센서 IC와 가속도를 검출하는데 사용되는 3축 가속도 센서IC를 1 chip으로 하는 6축 관성센서 IC를 설계하였다. 특히 본 논문에는 자이로스코프 센서의 잡음을 분석하고 이를 효과적으로 제거하기 위한 구조를 제안하였다. 자이로스코프 센서는 가속도 센서, 지자기 센서와 더불어 사용자의 동작을 인식하고, 상대적 위치를 추정하기 위한 용도로 사용되는 센서이다. 위치를 추정할 때 사용되는 센서는 아주 작은 잡음이라도 오차로 누적되기 때문에, 정확도를 높이기 위해서 저잡음 IC 설계가 아주 중요한 요소이다. 본 논문에서는 자이로스코프 센서를 모델링하고 MEMS(micro-electro-mechanical system)와 회로에서 발생하는 잡음의 주파수 특성을 분석하여 이를 효과적으로 제거하기 위한 회로 구조를 제안하였으며, 초소형, 저전력 환경에서 사용 가능하면서 잡음 수준이 아주 낮은 3축 자이로스코프 센서와 3축 가속도 센서를 포함하는 6축 1 chip IC를 제작하였다. 제작된 IC는 자이로스코프 센서 잡음의 주요 원인이 되는 quadrature error를 효과적으로 제거하기 위한 회로 구조를 사용하였고, 0.18um CMOS공정을 이용하여 0.01dps/${\sqrt{Hz}}$의 자이로스코프 센서 잡음밀도를 가지는 IC를 제작하였다.
본 연구는 다족 로봇용 자세제어장치(ACS - Attitude Control System)인 관성측정 시스템(IMU) 의 H/W 설계와 자세제어 알고리즘 S/W을 설계하여 다관절용 로봇의 IMU 통합시스템을 구현 후 이 시스템의 동작성능을 검증하기 위해 Mtx와 MTx와의 성능을 비교 검증을 하고자 한다. ACS는 자이로와 가속도계 그리고 지자기 센서를 이용하여 항체의 롤, 피치각 자세를 제어하는 시스템이다. 일반적인 저가형 MEMS 관성센서로는 오차가 심하게 발생하여 항체의 정확한 위치를 계산하기 힘들다. 본 연구에서는 ACS 개발하기 위하여 상용의 MEMS 가속도계 및 자이고 센서, 추가적으로 지자기 센서를 사용하여 관성측정 시스템(IMU)을 표현한다. 구현된 IMU 시스템에 자세계산 프로그램을 내장하여 일정 성능을 보장하는 롤, 피치, 요 자세각 알고리즘을 설계하여 시스템에 포팅한다. 본 연구에서는 자이로와 가속도계 출력을 혼합하여 롤, 피치각을 보상함으로써 지속적으로 일정 수준이상의 성능을 보장하는 ACS를 구현하기위해 목표 플랫폼에 적재하여 실시간으로 구동하여 포팅하고 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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