선택적 확장 칼만 필터 방식의 자세 추정

Selective Extended Kalman Filter based Attitude Estimation

본 논문에서는 센서 결합을 이용하여 강체 자세 추정을 정확히 할 수 있는 선택적 확장 칼만 필터 방법을 제안한다. 강체의 자세는 Gauss-Newton방법을 적용하여 가속도 데이터와 지자기 데이터로 부터 쿼터니언 상태 변수를 개략 추정하고 비전 정보와 자이로 센서 정보를 이용하여 정밀 추정을 하는데 외부 간섭 잡음이 강 할 경우 이 방식을 이용한 개략 추정이 어려워진다. 본 논문은 외부 간섭 잡음의 정도를 측정하고 잡음이 강할 때 비전 정보와 자이로 센서정보를 주로 이용하는 선택적 확장 칼만 필터 방법을 이용하여 추정 값에 대한 신뢰도를 높인다.

In this paper, we propose a selective extended Kalman filter based accurate pose estimation of the rigid body using a sensor fusion method. The pose of a rigid body can be estimated roughly by the Gauss-Newton method using the acceleration data and geomagnetic data, which can be refined with vision information and the gyro sensor information. However strong external interference noise makes the rough pose estimation difficult. In this paper, according to the measurement level of the external interference noise, the extended Kalman filter selectively uses mostly vision and gyro sensor information to increase the estimation credibility under strong interference noise environment.