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Fuzzy Inference System for Data Calibration of Gyroscope Free Inertial Navigation System

Gyroscope Free 관성 항법 장치의 데이터 보정을 위한 퍼지 추론 시스템

  • 김재용 (부산대학교 전자전기공학과) ;
  • 김정민 (부산대학교 전자전기공학과) ;
  • 우승범 (부산대학교 로봇협동과정) ;
  • 김성신 (부산대학교 전자전기공학과)
  • Received : 2011.06.07
  • Accepted : 2011.08.10
  • Published : 2011.08.25

Abstract

This paper presents a study on the calibration of accelerometer data in the gyroscope free inertial navigation system(GFINS) using fuzzy inference system(FIS). The conventional INS(inertial navigation system) which can measure yaw rate and linear velocity using inertial sensors as the gyroscope and accelerometer. However, the INS is difficult to design as small size and low power because it uses the gyroscope. To solve the problem, the GFINS which does not have the gyroscope have been studied actively. However, the GFINS has cumulative error problem still. Hence, this paper proposes Fuzzy-GFINS which can calibrate the data of an accelerometer using FIS consists of two inputs that are ratio between linear velocity of the autonomous ground vehicle(AGV) and the accelerometer and ratio between linear velocity of the encoders and the accelerometer. To evaluate the proposed Fuzzy-GFINS, we made the AGV with Mecanum wheels and applied the proposed Fuzzy-GFINS. In experimental result, we verified that the proposed method can calibrate effectively data of the accelerometer in the GFINS.

본 논문은 퍼지 추론 시스템(FIS: fuzzy inference system)을 이용하여 자이로스코프를 사용하지 않는 관성 항법 장치(GFINS: gyroscope free inertial navigation system)의 가속도계 데이터를 보정하는 방법에 관한 연구이다. 일반적인 관성항법 장치(INS: inertial navigation system)는 주로 가속도계와 같은 병진운동을 감지하는 관성 센서와 자이로스코프와 같은 회전 운동을 감지하는 관성 센서를 이용하여 위치와 yaw각을 측정하는 장치이다. 하지만 INS는 자이로스코프를 사용하기 때문에 소형화 및 저전력 설계가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 자이로스코프를 사용하지 않는 GFINS에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. GFINS에 사용되는 가속도계는 적분과 외란에 의한 오차가 시간이 지남에 따라 누적되는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 가속도계의 누적 오차 문제를 해결하기 위해, 레이저 내비게이션과 가속도계의 선속도 비율과 엔코더와 가속도계의 선속도 비율을 통해 GFINS의 데이터를 보정하는 FIS를 제안한다. 제안된 Fuzzy-GFINS를 평가하기 위해, 직접 제작한 메카넘 휠 AGV(autonomous ground vehicle)에 제안된 GFINS를 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 GFINS의 출력 데이터를 효과적으로 보정하는 것을 확인 할 수 있었다.

Keywords

References

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