Abstract
In this paper, a Kalman filter-based sensor fusion filter that measures posture by calibrating and combining information obtained from acceleration and gyro sensors was proposed. Recent advancements in sensor network technology have required sensor fusion technology. In the proposed approach, the nonlinear system model of the filter is converted to a linear system model through a Jacobian matrix operation, and the measurement value predicted via Euler integration. The proposed filter was implemented at an operating frequency of 74 MHz using a Virtex-6 FPGA Board from Xilinx Inc. Further, the accuracy and reliability of the measured posture were validated by comparing the values obtained using the implemented filters with those from existing filters.
본 논문에서는 자이로 센서와 가속도 센서로부터 얻은 정보를 보정 및 융합하여 자세를 추정하는 칼만 필터 기반 센서 융합 필터의 설계를 제안한다. 최근 센서 네트워크 기술의 발전으로 인해 센터 데이터의 융합 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 필터의 비선형 시스템 모델을 Jacobian Matrix 연산을 통해 선형 시스템 모델로 변환하며, 오일러 적분을 통해 추정 값을 예측한다. 제안한 필터는 Xilinx 사의 Virtex-6 FPGA Board 를 이용하여 구현하였다. 구현한 필터는 74MHz 동작 주파수로 동작하며, 기존 필터들과 구현한 필터를 비교하여 추정 자세의 정확도 및 신뢰도를 확인하였다.
