Wearable input device that can make free-space typewriting possible is introduced. We named this device as $SCURRY^{TM}$. To measure the angular velocity of hand and the acceleration rates at the ends of fingers, we buried MEMS inertial sensors in this keyboard. We processed sensor signals to get the information on hand movement and finger-click motion. With this signal processing, apparent finger movements were depicted over the virtual keyboard shown on output device of a target computing system. In this paper, a finger-click recognition method is proposed to improve the recognition performance for finger clicking of $SCURRY^{TM}$. The proposed method is composed of three parts including feature extraction part, valid click part, and cross-talk avoidance part. The experiments were conducted to verify the effectiveness and efficiency of the proposed algorithms.
본 논문에서는 높은 동특성 환경에서 동작이 가능한 GPS/MEMS IMU 통합항법 수신모듈을 설계 및 제작하고, 그 결과를 확인하였다. 설계한 모듈은 RF 수신부, 관성측정부, 신호처리부, 상관기, 항법 S/W로 구성된다. RF 수신부는 저잡음증폭, 주파수 변환, 필터링, 자동이득조절 기능을 수행하고, 관성측정부는 3축 자이로스코프, 가속도계, 지자기센서가 적용된 MEMS급 IMU로부터 측정 데이터를 수집하여 항법S/W로 전달하는 인터페이스를 제공한다. 신호처리부 및 상관기는 FPGA 로직으로 구현하여 필터링 및 상관 값 계산을 수행하고, FPGA 내부 CPU를 사용하여 위성항법, 통합항법 S/W를 구현하였다. 제작된 모듈의 크기는 95.0 × 85.0 × 12.5 mm 이고, 무게는 110g을 확인하였으며, 동적성능 1200m/s, 가속도 10g의 환경에서 규격 이내의 항법정확도 성능을 확인하였다.
Objectives : The purpose of this study is to estimate the test-retest reliability and the intratest repeatability in measuring the lumbar range of motion of healthy volunteers with wireless microelectromechanical system inertial measurement unit(MEMS-IMU) system and to discuss the feasibility of this system in the clinical setting to evaluate the lumbar spine movement. Methods : 19 healthy male volunteers were participated, who got under 21 points at oswestry disability index(ODI) were adopted. Their lumbar motion were measured with IMU twice in consecutive an hour for the test-retest reliability study. Intratest repeatability was calculated in the two tests separately. The calculated intraclass correlation coefficients(ICC) were discussed and compared with the those of the previous studies. Results : Lumbar range of motion of flexion $41.45^{\circ}$, extension $16.34^{\circ}$, right lateral bending $16.41^{\circ}$ left lateral bending $13.63^{\circ}$ right rotation $-2.47^{\circ}$, left rotation $-0.61^{\circ}$. ICCs were 0.96~1.00(intratest repeatability) and 0.61~0.92(test-retest reliability). Conclusion : This study shows that MEMS-IMU system demonstrates a high test-retest reliability and intratest repeatability by calculated intraclass correlation coefficients. The results of this study represents that wireless inertial sensor measurement system has portable and economical efficiency. By MEMS-IMU system, we can measures lumbar range of motion and analyze lumbar motion effectively.
최근 도심지, 터널, 지하도 등과 같이 위성항법시스템 (GPS; global positioning system) 신호 수신이 어려운 환경에서 안정적으로 정확한 위치 해를 획득하기 위한 다중센서 결합 기법들이 활발하게 연구되고 있다. GPS 음영 지역에서의 위치 정확도를 개선하기 위하여 본 논문에서는 초음파의 전파 특성을 활용하여 동체의 전방 속도를 추정할 수 있는 저가의 초음파 속도계(ultrasonic-speedometer)를 설계하였고, 이를 활용하여 관성항법시스템 (INS; inertial navigation system)과 효율적으로 결합하는 INS/초음파 속도계 결합 항법 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템의 성능을 분석하기 위해 차량 탑재 실험을 수행하였다. 실험결과에 의하면 저가의 MEMS IMU (micro electro mechanical systems inertial measurement unit)를 활용하고 GPS 신호가 10초 이상 가용하지 않는 경우에도 제안된 INS/ 초음파 속도계 결합 항법 시스템은 위치 정보 정확도의 열화를 효과적으로 제한할 수 있음을 확인하였다.
This paper presents the pedestrian navigation algorithm and the error compensation filter. The pedestrian navigation system (PNS) consists of the MEMS inertial sensors, the fluxgate, and the small-size GPS receiver. PNS calculates the navigational information using the signal patterns of the accelerometers. And the navigational information is completed by integration of the patterns, the fluxgate, and the GPS information. In general, PNS can provide the better solution than the low-cost inertial navigation system.
In this paper, presented is a feedback control performance of vibratory gyroscope at various vacuum levels. Micro gyroscope, whose operation is based on the vibrating motion at the vacuum conditions, is highly influenced by the vacuum level of the operating circumstances. In general, we apply the feedback control scheme to the gyroscope in order to improve the performances of the sensor. And control performances of the gyroscope are related to those vacuum levels. So we need investigate the performances of the closed loop control at various vacuum conditions comparing with those of the open loop. The experimental results show that the sensitivity of the closed loop is less than that of the open loop especially in low vacuum conditions. Therefore, there should be trade-off between sensitivity and other sensor performances such as linearity, bandwidth when we apply feedback control to the gyroscope.
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.
In this study, a Global Navigation Satellite System (GNSS) / Inertial Navigation System (INS) / odometer / barometer integrated navigation system that uses a commercial navigation device including Micro Electro Mechanical Systems (MEMS) accelerometer and gyroscope in addition to GNSS, odometer information obtained from a vehicle, and a separate MEMS barometer sensor was implemented, and the performance was verified. In the case of GNSS and GNSS/INS integrated navigation system that are generally used in a navigation device, the performance would deteriorate in areas where GNSS signals are not available. Therefore, an integrated navigation system that calculates a better navigation solution in areas where GNSS signals are not available compared to general GNSS/INS by correcting the velocity error of GNSS/INS using an odometer and by correcting the cumulative altitude error of GNSS/INS using a barometer was suggested. To verify the performance of the navigation system, a commercial navigation device (Softman, Hyundai Mnsoft, http://www.hyundai-mnsoft.com) and a barometer sensor (ST Company) were installed at a vehicle, and an actual driving test was performed. To examine the performance of the algorithm, the navigation solutions of general GNSS/INS and the GNSS/INS/odometer/barometer integrated navigation system were compared in an area where GNSS signals are not available. As a result, a navigation solution that has a smaller position error than that of GNSS/INS could be obtained in the area where GNSS signals are not available.
This paper introduces a simple and efficient calibration method for three-axis accelerometers and three-axis gyroscopes using three-axis motion rate table. Usually, the performance of low cost MEMS-based inertial sensors is affected by scale and bias errors significantly. The calibration of these errors is a bothersome problem, but the previous calibration methods cannot propose simple and efficient method to calibrate the errors of three-axis inertial sensors. This paper introduces a new simple and efficient method for the calibration of accelerometer and gyroscope. By using a three-axis motion rate table, this method can calibrate the accelerometer and gyroscope simultaneously and simply. Experimental results confirm the performance of the proposed method.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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