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Error Minimization of Angular Velocity using Encoders and Gyro

엔코더와 자이로를 이용한 각속도 오차 최소화

  • 김정민 (부산대학교 전자전기공학과) ;
  • 도주철 (부산대학교 전자전기공학과) ;
  • 김성신 (부산대학교 전자전기공학과)
  • Received : 2010.07.08
  • Accepted : 2010.11.20
  • Published : 2010.12.25

Abstract

This paper is presented to study the error minimization of angular velocity for AGV(autonomous ground vehicle). The error minimization of angular velocity is related to localization technique which is the most important technique for autonomous vehicle. Accelerometer, yaw gyro and electronic compass have been used to measure angular velocity. And methods for error minimization of angular velocity have been actively studied through probabilistic methods and sensor fusion for AGVs. However, those sensors still occure accumulated error by mathematical error, system characters of each sensor, and computational cost are increased greatly when several sensor are used to correct accumulated error. Therefore, this paper studies about error minimization of angular velocity that just uses encoder and gyro. To experiment, we use autonomous vehicle which is made by ourselves. In experimental result, we verified that the localization error of proposed method has even less than the localization errors which we just used encoder and gyro respectively.

본 논문은 자율주행 장치(autonomous ground vehicle)를 위한 각속도의 오차 최소화에 관한 연구이다. 각속도의 오차 최소화는 자율주행 장치의 이동 거리를 측정하는 엔코더(encoder)와 관련하여 자율주행 장치의 가장 중요한 기반 기술인 위치측정(localization)과 밀접한 관련이 있다. 기존에 각속도의 오차 최소화 방법들에는 이동관성을 측정할 수 있는 가속계(accelerometer)와 회전관성을 측정할 수 있는 자이로(yaw gyro), 방위각을 측정할 수 있는 자계 센서인 전자나침판(electronic compass) 센서들을 확률을 통해 상호 보완하는 형태로 활발한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 각속도 측정을 위해 사용되는 센서들은 수학적인 오차와 센서들의 자체 특성에 의해 누적 오차가 발생하게 되며, 여러 센서들을 이용하여 확률적인 오차 보정을 수행하여도 연산량과 비용이 증가되는 문제점을 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 자율주행 장치의 시스템 특성을 고려하여 엔코더와 자이로만을 이용한 각속도의 오차 최소화에 대한 연구를 수행하였다. 실험은 직접 설계 제작한 자율주행 장치를 이용하였으며, 자율주행 장치가 제어기를 통해 주행하는 동안에 엔코더, 자이로를 통해 계산된 각각의 각속도 결과들과 엔코더와 자이로만을 이용한 제안된 각속도 측정 방법의 결과를 비교하였다. 실험 결과, 엔코더 혹은 자이로만을 이용한 각속도 측정 방법들에 비해 제안한 각속도 측정 방법의 누적 오차가 크게 줄었음을 확인하였다.

Keywords

References

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