이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.
쿼드로터의 헤딩 방향 감지를 위하여 일반적으로 활용하는 지자기 센서에서는 주변 자기 간섭 및 롤/피치 축 기울기로 인한 오차가 발생한다. 본 논문에서는 쿼드로터 헤딩 방향 제어를 위하여 지자기 센서와 자이로 센서의 측정 결과를 융합하는 방위각 측정 방법을 제안한다. 롤/피치 축 방향 회전으로 인하여 발생하는 지자기 센서의 좌표축 변화를 분석하고, 수평 자세 제어를 목적으로 측정된 롤/피치 축 각도를 활용하여 지자기 센서의 기울기 보상을 적용한다. 또한, 요 축 각도 측정에 상보필터를 활용하여 지자기 센서의 요 축 각도와 자이로스코프 센서의 요 축 방향 각속도 데이터를 융합한다. 제안한 방식을 실험에 적용하고 결과를 제시하여 요 축 각도 측정의 타당성 및 효과를 검증한다.
최근 무인자동차가 큰 관심을 받고 있다. 세계 최대 규모의 온라인 쇼핑 서비스업체인 아마존은 드론을 활용한 배송시스템을 개발하고 있다. 이러한 플랫폼의 항법을 위해서는 정확한 자세정보가 필요하다. 본 논문에서는 저가형 관성센서를 활용한 AHRS 구조 설계를 제안하였다. 쿼터니언기반의 운동방정식, 바이어스가 제거된 자이로 측정치, MEMS 가속도계와 지자기 센서를 이용하여 자세를 추정하는 칼만 filter를 설계하였다. MEMS 자이로의 바이어스를 제거하기 위하여 자이로 측정치와 자세 추정치를 이용하는 자이로 바이어스 제거용 칼만 filter를 추가하였다. 구현한 AHRS의 성능을 고가의 상용 Microstrain사의 3DM-GX3-25 AHRS와 비교 실험을 통하여 칼만 filter가 자이로의 바이어스 오차를 0.0001[deg/s]이하로 추정함을 볼 수 있었다. 또한 최종적으로 구해진 자세에서 롤각과 피치각은 0.2, 0.3[deg]이내의 오차를 보여주었다. 요 각은 6[deg] 이하의 오차가 발생하였다.
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.
휴대폰 기술은 2007년 애플의 '아이폰' 출시와 함께 스마트폰이라는 새로운 패러다임을 맞이하게 되었다. 이후 블랙베리, 안드로이드 계열, 윈도우 계열 등 다양한 스마트폰의 등장으로 2012년 말을 기준으로 스마트폰 사용자 수가 10억 명을 돌파하였으며, 전 세계 휴대폰 시장의 30%를 넘을 정도로 급성장하였다. 이와 함께 기존의 피쳐폰에서는 볼 수 없었던 터치패널, 자이로 지자기 가속도센서, 응용 프로세서(AP, Application Processor), OS(Operation System), 응용 프로그램(App, Application Program) 등 새로운 부품 및 소프트웨어들이 적용되기 시작했다.
In this study, a governing equation for 4-axis active magnetic bearing system composed of a rigid rotor and two radial magnetic bearings is derived. We find out that there are two kind of coupling between control axes in the system. And digital contralized controller is designed based on state-space approach and linear quadratic regulator(LQR) theory. By numerical simulation, it is shown what the designed controller can stabilize the system and control the coupling effectively using limited control input.
본 연구는 선박의 위치 및 선내 화물/장치들의 이동으로 인한 자차수정 값의 변화에 따른 부정확성을 보완하고, 수작업의 불편함을 해소하기 위해 자차수정 방법 간편화 및 자동화를 통해 시켜 수정 값의 정확성과 수정의 편의성을 도모한 연구로써 사용된 주된 방식은 자차수정을 위한 자동 변환 프로그램에 자기컴퍼스 선수방향 신호를 자동 또는 수동 입력하여 자차수정 값을 자동 도표화 하는 것으로 24방위를 기본 측정방위로 하였으며 측정된 값은 데이터 및 도표로 전시되어 정확한 자차수정 값 산출이 가능하게 하였고 이를 통해 전문가에 의한 자차수정 불필요로 자차수정 시간/장소 및 비용 감소 등의 효과를 얻을 수 있어 전 세계 모든 지역(해상/육상/항공)에서 비전문가의 별도 자차수정 작업없이 ${\pm}3^{\circ}$이내 오차 범위 내에서 자차표 작성이 가능하여 자이로컴퍼스 사용 불가시 또는 제한시 항해안전 도모 등 선박 경제성과 안전성 측면에 많은 도움을 줄 것이다.
카오스 로봇의 하드웨어 구현에서 로봇의 차제 또는 바퀴가 정확하기 자기 위치를 인식하고 지시한 방향과 거리만큼 이동하는 것이 가장 중요하다. 본 논문에서는 방위 측정용으로 사용한 마그네틱 자이로센서를 대체한 새로운 각속도 센서를 사용하여 자기 위치 보정 능력 을 향상시키고 정확한 방향을 움직일 수 있는 카오스 로봇을 설계하였다.
본 연구는 다족 로봇용 자세제어장치(ACS - Attitude Control System)인 관성측정 시스템(IMU) 의 H/W 설계와 자세제어 알고리즘 S/W을 설계하여 다관절용 로봇의 IMU 통합시스템을 구현 후 이 시스템의 동작성능을 검증하기 위해 Mtx와 MTx와의 성능을 비교 검증을 하고자 한다. ACS는 자이로와 가속도계 그리고 지자기 센서를 이용하여 항체의 롤, 피치각 자세를 제어하는 시스템이다. 일반적인 저가형 MEMS 관성센서로는 오차가 심하게 발생하여 항체의 정확한 위치를 계산하기 힘들다. 본 연구에서는 ACS 개발하기 위하여 상용의 MEMS 가속도계 및 자이고 센서, 추가적으로 지자기 센서를 사용하여 관성측정 시스템(IMU)을 표현한다. 구현된 IMU 시스템에 자세계산 프로그램을 내장하여 일정 성능을 보장하는 롤, 피치, 요 자세각 알고리즘을 설계하여 시스템에 포팅한다. 본 연구에서는 자이로와 가속도계 출력을 혼합하여 롤, 피치각을 보상함으로써 지속적으로 일정 수준이상의 성능을 보장하는 ACS를 구현하기위해 목표 플랫폼에 적재하여 실시간으로 구동하여 포팅하고 검증하였다.
지자기를 측정하여 방위각을 추정하는 방법은 매우 오래전부터 사용되어 왔다. 그러나 실내외의 금속 구조물 때문에 지자기에 외란이 발생하여 추정된 방위각에 오차가 발생하는 경우가 많다. 이를 보정하기 위한 연구가 많이 진행되어 왔지만 오차를 줄이는데 한계가 있다. 본 논문에서는 측정된 지자기 센서 값을 LSTM 구조의 신경망에 적용하여 방위각을 추정하는 방법을 제안한다. 신경망을 학습시키기 위해서는 데이터의 사전 처리가 매우 중요하며, 본 논문에서는 스마트폰에 내장된 가속도 센서와 자이로 센서, 지자기 센서를 이용하여 데이터를 수집하고, EKF를 사용하여 지자기 센서 값을 균등하게 샘플링하는 방법으로 학습 데이터를 생성하였다. 4개의 은닉층을 사용하여 평균 방위각 추정 오차가 0.9도인 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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