• ICROS
• /
• v.16 no.1
• /
• pp.51-55
• /
• 2010

제어 및 로봇 응용에서 이동체의 위치, 속도, 그리고 자세 정보를 획득하는 기능은 매우 중요한 여할을 수행한다. 위치, 속도, 그리고 자세 정보는 통틀어 항법정리라 통칭되며 전파센서, 영상센서, 혹은 관성센서 등 다양한 센서들의 조합에 의하여 획득될 수 있다. 항법정보의 획득에 있어서 특히 관성센서는 다양한 센서들의 조합에 있어서 가장 중요한 역할을 수행하는데 이는 관성센서가 다른 센서들과는 달리 주변의 조명 환경, 전파환경, 그리고 고의적인 외란에 강인한 특성을 지니며, 이동체의 빠른 운동을 세밀하게 수치화하여 표현할 수 있기 때문이다. 본 고에서는 이와 같은 장점을 지닌 관성센서의 출력을 정확하게 다루기 위해 명확한 이해가 요구되는 코리올리 효과에 대하여 살펴보고자 한다. 코리홀리 효과는 이동체의 운동을 회전하는 좌표계에서 관측할 경우 발생하는 특이한 현상에 해당되며 관성센서를 다루기 위한 준비 과정에서 많은 입문자들이 어려움을 가지는 부분으로 이해된다.

• Journal of the KSME
• /
• v.34 no.7
• /
• pp.546-557
• /
• 1994

원격 조정식 비익체(이하 RPV : Remoteloted Vehicle)의 안정성을 향상시키고 조정을 간략화하기 위하여 사용되고있는 관성센서에 관해서 알아본다. 관성센서의 기본 원리는 뉴톤의 운동 제3 법칙인 관성의 법칙이고, 특징은 외부 측정기준을 필요로 하지 않은 점에 있으므로, 관성센서를 탐재한 RPV는 공중에서 운동 상태를 외부의 정보 없이 검토할 수 있다. 실제적으로 기계용으로 실용화되고 있는 센서는 관성항법장치(INS:Inertial Navigation System)라고 불리워지는 매우 고급자립형 장치로부터 자이로 컴파스로 불리워지는 방위 자이로와 자기 방위 센서를 조합한 방법까지 여러 가지가 있지만, 여기에서는 산업용 소형 RPV의 크기, 가격 및 입수성에서 이용이 가능하다고 생각되는 센서를 중심으로 원리, 종류 및 응용예를 설명한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.04a
• /
• pp.244-245
• /
• 2008

본 논문은 관성센서를 이용한 무인 항공체의 자세 제어에 관한 연구를 다루었다. 항공계의 종류는 크게 고정익기와 회선익기로 나뉘는데 본 연구에서는 회전익기의 형태를 가진 Quarter Vehicle을 사통하였다. Quarter Vehicle은 4개의 프로펠러에 의한 양력과 회전 반발력으로 비행을 한다. 이때의 양력은 수평면에 대해 수직으로 추력을 발생시키므로 다른 비행체보다 불안정하며 이를 안정하게 제어하기 위해 관성 센서를 적용하여 균형을 유지한다. 본 연구에서는 관성센서를 이용하여 UAV의 자세와 균형을 안정적으로 유지하여 안정적인 비행이 가능하도록 하였다. 또한 상호 의존적인 항법 시스템으로 환경변화에 영향을 받지 않으며, 정확한 위치정보를 제공하는 GPS를 사용하여 3개 이상의 위성으로부터 정보를 받아 좌표를 계산하고 위치, 속도 및 방향을 결정하여 자율 비행이 가능하도록 설계하였다. 본 논문에서는 Quarter Vehicle의 구조와 이론적 배경을 통한 설계, 그리고 관성센서와 GPS의 적용을 위한 방법을 제시 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2006.07d
• /
• pp.1967-1968
• /
• 2006

본 논문에서는 비전과 관성센서를 이용하여 2바퀴를 가지는 이동장치를 개발하였고, 이에 대한 역학 모델을 제안한다. 본 이동장치에서 바디부분은 바퀴의 축에 직접 연결되어 있으므로 물리적인 결속이 필요한 기존의 센서로는 진자의 기울어짐을 알 수 없다. 따라서 바디의 기울어짐을 측정하기 위하여 관성센서를 사용하였다. 보다 안정된 주행을 위해 바닥의 기울어짐을 측정하기 위해 비전을 이용하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.10b
• /
• pp.85-86
• /
• 2008

로봇은 오도메터리 정보를 이용해 위치추정을 할 수 있다. 그러나 주행하는 동안 발생되는 슬립현상에 의해 오도메터러 정보만으로는 로봇의 정확한 위치추정을 할 수 없다. 정확한 위치추정을 위해서 관성센서를 이용하여 오도메터리 정보를 보정한 위치추정 방법이 있다. 실내 이동로봇에 적용하려면 관성센서는 소형이어야 하는데, 그에 따라 노이즈는 심해지고, 정확성도 낮아지는 문제가 있나. 그래서 현재까지는 이런 문제를 갖고 있는 관성센서를 실내 이동로봇의 위치추정의 정확성을 높이기 위해 비관성센서 또는 카메라 영상을 조합하는 연구들을 하고 있다. 그러나 이러한 연구들은 대부분 관성센서 성능 실험과 시뮬레이션에 결론을 내리고 있어 실제 실험에 따른 정확성을 확인할 수 없다. 또한 최근 영상 SIFT 알고리즘을 적용한 SLAM 연구에서도 나타나는 문제는 이동로봇의 위치추정의 부정확성이다. 따라서 본 논문은 SLAM에서 문제가 되는 위치추정의 부정확성을 최소화하기 위해 자이로와 가속도계를 이용하여 정학한 위치추정을 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2011.06a
• /
• pp.31-33
• /
• 2011

최근 국내에는 원활한 교통 흐름을 위해 연륙교, 연도교등 다수의 해상 교량을 보유함에 따라 통항 안전 관련 해상사고 발생 가능성이 증가하고 있다. 반송파 위상정보를 이용한 정밀측위기법을 선박항해에 적용하기 위해서는 항해시 교량 및 시설물 등의 영향으로 위성 신호세기가 미약해지는 환경에서도 정밀측위의 연속성을 유지해야한다. 그러나 반송파 위상 정보는 미약한 위성신호세기 환경에서 측정잡음이 급격히 증가하여 반송파 미지정수 검색 및 유지를 어렵게하고 이로 인해 정밀측위를 불가능하게 한다. 본 논문에서는 위성신호가 미약해지는 환경에서 정밀측위의 연속성을 유지하기 위하여 관성센서 정보를 이용하였다. 관성센서와 위성정보를 이용하여 해당위성의 ICP(Integrated Carrier Phase)를 추정한다. 추정한 ICP를 이용하여 반송파 위성을 재구성함으로써 끊김없이 반송파 미지정수를 유지하여 연속적이며 안정적인 측위결과를 생성한다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
• /
• v.39 no.8
• /
• pp.796-803
• /
• 2011

It is called self-alignment or initial alignment that INS(Inertial Navigation System) is aligned using the measurements from the inertial sensors as an accelerometer and a gyroscope and the inserted reference navigation information in the stop state. The main purpose of self-alignment is to obtain the initial attitude of INS. The accuracy of self-alignment is determined by the performance grade of the used inertial sensors, especially horizontal attitude accuracy by the horizontal accelerometer and vertical attitude accuracy by the E-axis gyroscope. Therefore the uncertain errors in the inertial sensors cause the performance of self-alignment to degrade. In this paper, we analyze theoretically and through a simulation how the errors of inertial sensors in the temperature stabilizing state, one of the uncertain errors, affect the accuracy of self-alignment.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2007.02a
• /
• pp.379-385
• /
• 2007

관성 센서는 외부 장치의 도움 없이 3차원 공간상에서 움직임 측정이 가능하다. 최근 MEMS 기술의 발달로 소형 저가 관성 센서(가속도 센서 혹은 각속도 센서) 제작이 가능해져 관성 센서를 소형 휴대 기기에 내장하여 사용자의 움직임을 감지하거나 의도 파악하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 관성 센서가 내장된 휴대 기기를 이용하여 3차원 공간상에서 6가지 위치에 따라서 각기 다른 6가지 소리를 발생하는 가상의 멀티 타악기 시스템을 제안한다. 즉, 휴대 기기를 상/하로 흔들면 가상 타악기의 타점 위치에 왔을 때 비트 음을 발생하고, 6개의 다른 위치를 구분하여 다른 타점의 위치에서 휴대 기기를 흔들면 각각 그 위치와 미리 지정된 소리가 발생하도록 하였다. 이러한 가상의 멀티 타악기 시스템을 위해서 3차원 공간상에서 실시간으로 사용자의 움직임을 감지하고 휴대 기기의 위치를 파악하는 것이 필요하다. 저가의 관성 센서를 이용하여 사용자가 휴대 기기를 움직이는 동작이 있는 상황에서 실시간으로 휴대 기기의 위치를 추정하는 것은 쉽지 않지만 본 연구에서는 다양한 사용자의 움직임 동작 분석을 통하여 사용자가 가상의 멀티 타악기를 상/하로 흔드는 동작을 감지하고 다른 위치로 이동하는 동작을 구분하였다. 개발된 동작 감지 알고리즘과 위치 구분 알고리즘을 휴대 기기에 적용되어 실제로 가상의 타악기 시스템을 구현하였다.

• Aerospace Engineering and Technology
• /
• v.3 no.1
• /
• pp.179-187
• /
• 2004

We consider some problems of the Modified SPRT(Sequential Probability Ratio Test) method for fault detection and isolation of inertial redundant sensor systems and propose an Advanced SPRT method which solves the problems of the Modified SPRT method. The problems of the Modified SPRT method to apply to inertial sensor system come from the effect of inertial sensor errors and the correlation of parity vector components. We use a two-stage Kalman filter to remove effects of the inertial sensor errors and propose the modified parity vector and the controlled parity vector which reduces the effect of correlation of parity vector components. The Advanced SPRT method is derived form the modified parity vector and the controlled party vector. Some simulation results are presented to show the usefulness of the Advanced SPRT method to redundant inertial sensor systems.

• Journal of Navigation and Port Research
• /
• v.35 no.10
• /
• pp.785-791
• /
• 2011

This paper describes the evaluation and selection of MEMS(Micro-Elect Mechanical System) based inertial sensor to fit to implement the Inertial Measurement Unit(IMU) for a small-sized vessel at sea. At first, the error model and the noise model of the inertial sensors are defined with Euler's equations and then, the inertial sensor evaluation is carried out with Allan Variance techniques and Monte Carlo simulation. As evaluation results for the five sensors, ADIS16405, SAR10Z, SAR100Grade100, LIS344ALH and ADXL103, the combination of gyroscope and accelerometer of ADIS16405 is shown minimum error having around 160 m/s standard deviation of velocity error and around 35 km standard deviation of position error after 600 seconds. Thus, we select the ADIS16405 inertial sensor as a MEMS-based inertial sensor to implement IMU and, the error reducing method is also considered with the search for reference papers.