본 논문은 광학적인 방법을 통해 얻은 3차원 좌표들을 이용하여 항공기 동체와 관성항법센서를 정렬하는 방법에 대하여 다루고 있다. 기존에 가공되어 있는 마운트 홀의 제작 정확도를 신뢰하고 장착하던 관행에서 나아가 관성항법센서의 좌표계와 항공기 동체의 기준좌표계를 보다 정확하게 정렬하기 위한 방법에 대해 소개하고 있으며, 실현가능성을 검증하기 위해 실제 3차원 좌표측정장치의 오차 수준을 반영한 시뮬레이션을 통해 정렬 성능을 검증하였다. 또한 광학센서와 관성항법센서의 최적화 기법 기반 정렬 방법을 기술하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.3011-3024
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2021
Pose estimation of the sensor is important issue in many applications such as robotics, navigation, tracking, and Augmented Reality. This paper proposes visual-inertial integration system appropriate for dynamically moving condition of the sensor. The orientation estimated from Inertial Measurement Unit (IMU) sensor is used to calculate the essential matrix based on the intrinsic parameters of the camera. Using the epipolar geometry, the outliers of the feature point matching are eliminated in the image sequences. The pose of the sensor can be obtained from the feature point matching. The use of IMU sensor can help initially eliminate erroneous point matches in the image of dynamic scene. After the outliers are removed from the feature points, these selected feature points matching relations are used to calculate the precise fundamental matrix. Finally, with the feature point matching relation, the pose of the sensor is estimated. The proposed procedure was implemented and tested, comparing with the existing methods. Experimental results have shown the effectiveness of the technique proposed in this paper.
In this paper, we provide a development and evaluation method for an archery posture analyzing system, using an inertial sensor. The system was developed using LabVIEW2014 by National Instruments and evaluated using the DTW algorithm. To convert the voltage value of the inertial sensor into a physical value, a coordinate transformation matrix bias was applied. To evaluate the similarity of movement in archery shooting, the DTW distance was calculated and similarity was confirmed based on simple mechanical movement, the same person's shooting movement, shooting movement with another person, and the noise signal. The average similarity comparison results were as follows: simple mechanical movement was 17.05%, the same person's shooting movement was 26.48%, shooting movement with another person was 62.8%, and the noise signal was 328.5%; a smaller value indicates a higher level of similarity. We confirmed the possibility of analyzing the archery posture using 3-axis acceleration of the inertial sensor. We inferred that the proposed method might be important means for assessing shooting skills, evaluation of archer's progress, and finding talented archers in advance.
The inertial sensor errors in SDINS(Strapdown Inertial Navigation System) can be compensated by rotating the inertial measurement unit and it is called RINS(Rotational Inertial Navigation System). It is assumed that the error of the inertial sensor in RINS is a static bias. However, the error of the inertial sensor actually developed and produced is not a static bias due to the change of the temperature applied to the sensor and the influence of the earth's gravity acceleration. In this paper, we propose a six-position gyro bias calibration method to evaluate the gyro bias required for RINS and present the test results of applying it to a ring laser gyro inertial navigation system under development.
This paper presents WMR modelling and path tracking algorithm using Inertial Navigation System. The error models of gyroscope and accelerometers in INS are derived by Gauss-Newton method which is nonlinear regression model. Then, to test availability of error model, we pursue the fitness diagnosis about probability characteristic for real data and estimated data. Performance of inertial sensor with error model and Kalman filter is pursued by comparing with one without them. The computer simulation shows that position error remarkably decrease when error compensation is applied.
This paper designs and evaluates a complementary filter for fusion of inertial sensor signals. Specifically, the designed filter is applied to inverted pendulum control where the pendulum's angle information is obtained from low-cost tilt and gyroscope sensors instead of an optical encoder. The complementary filter under consideration is a conventional one which consists of low- and high-pass filters. However, to improve the performance of the filter on the gyroscope, we use an integrator in the filter's outer loop. Frequency responses are obtained with both tilt and gyroscope sensors. Based on the frequency response results, we determine appropriate parameter values for the filter. The performance of the designed complementary filter is evaluated by applying the filter to inverted pendulum control. Experiments show that the performance of the designed filter is comparable to that of an optical encoder and low-cost inertial sensors can be used for inverted pendulum control with the heir of sensor fusion.
This paper proposed the new HILS technique called Injection Method for Inertial Sensor Verification of high maneuvering missiles. The performance of Inertial Sensor is verified by Injection Method and traditional FMS Method. After all, Injection Method for Inertial Sensor has capability for various scenario and critical condition test.
가속도계의 신호는 운동체의 가속도와 다르며, 운동체의 자세가 변화하는 경우 가속도계 단독으로 센서가속도를 계측할 수 없다. 본 논문에서는 3 축 가속도계와 3 축 자이로스코프로 구성된 6 축관성센서 신호를 바탕으로 운동체의 자세가 지속적으로 변화하는 가운데 가속도를 정확히 추정할 수 있는 칼만필터를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 센서의 자세뿐 아니라 센서가속도가 상태벡터의 일부로 설정되어 있는 새로운 구조의 칼만필터로써, 센서 가속도를 명시적으로 정확히 구할 수 있다. 제안된 필터는 다양한 조건하에서 광학모션캡쳐시스템을 이용하여 그 정확성이 검증되었는데, 최신 Xsens MTw 센서와 동등수준의 성능이었다. 제안된 알고리즘은 6 축 관성센서를 바탕으로 운동체의 가속도 추정이 필요한 다양한 모션센서 응용분야에 적용될 수 있다.
Park, Young Jae;Jang, Ho Young;Kim, Kwon Hoi;Hwang, Dong Ki;Lee, Suk Min
Physical Therapy Rehabilitation Science
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제11권3호
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pp.311-320
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2022
Objective: To investigate the reliability and validity of static balance measurements using an acceleration sensor and a gyroscope sensor in smart phone inertial sensors. Design: Equivalent control group pretest-posttest. Methods: Subjects were forty five healthy adults aged twenty to fifty-years-old who had no disease that could affect the experiment. After pre-test, all participants wore a waist band with smart phone, and conducted six static balance measurements on the force plate twice for 35 seconds each. To investigate the test-retest reliability of both smart phone inertial sensors, we compared the intra-correlation coefficient (ICC 3, 1) between primary and secondary measurements with the calculated root mean scale-total data. To determine the validity of the two sensors, it was measured simultaneously with force plate, and the comparision was done by Pearson's correlation. Results: The test-retest reliability showed excellent correlation for acceleration sensor, and it also showed excellent to good correlation for gyroscope sensor(p<0.05). The concurrent validity of smartphone inertial sensors showed a mostly poor to fair correlation for tandem-stance and one-leg-stance (p<0.05) and unacceptable correlation for the other postures (p>0.05). The gyroscope sensor showed a fair correlation for most of the RMS-Total data, and the other data also showed poor to fair correlation (p<0.05). Conclusions: The result indicates that both acceleration sensor and gyroscope sensor has good reliability, and that compared to force plate, acceleration sensor has unacceptable or poor correlation, and gyroscope sensor has mostly fair correlation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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