본 논문은 지구자계를 이용하여 3축 자계센서의 수직 성분자계를 보정하는 방법과 장치를 제안한다. 자계센서는 설치각도 및 이득오차에 의해 출력 특성이 변화한다. 따라서 자계센서를 사용하기에 앞서 보정이 필요하다. 지구에서 발생되는 지구자계를 이용하여 간편하게 센서의 설치각도 및 이득오차에 의한 영향을 보정하였으며 이를 위한 장치를 설계하였다. 제안한 방법은 실험을 통하여 실용성을 검증하였다.
본 논문에서는 지구자계를 이용하여 3축 자계센서의 수직성분자계를 간편하게 보정할 수 있는 방법과 장치를 제안한다. 자계센서의 출력은 설치각도 및 이득오차에 의한 출력 오프셋을 포함하고 있다. 따라서 자계센서를 사용하기에 앞서 보정이 필요하다. 자계센서의 보정은 무자계 공간에서 이루어져야 하나 지구자계를 이용하면 간단하게 자계센서의 출력 오프셋을 보정할 수 있다. 그리고 보정을 위한 장치를 설계하였다. 제안하는 방법과 장치는 실험을 통하여 실용성을 검증하였다.
Multi-axis magnetic and accelerometer sensor are widely used in consumer product such as smart phones. The vector output of multi-axis sensors have errors on each axis such as offset error, scale error, non-orthogonality. These errors cause many problems on the performance of the applications. In this paper, we designed the effective inline compensation algorithm for calibrating of 3 axis sensors using ellipsoid for mass production of multi-axis sensors. The outputs with those kinds of errors can be modeled by ellipsoid, and the proposed algorithm makes sequential mappings of the virtual ellipsoid to perfect sphere which is calibrated function of the sensor on three-dimensional space. The proposed calibrating process composed of four main stages and is very straightforward and effective. In addition, another imperfection of the sensor such as the drift from temperature can be easily inserted in each mapping stage. Numerical simulation and experimental results shows great performance of the proposed compensation algorithm.
본 논문은 모바일 단말기에 탑재된 카메라를 이용하여 정지영상을 획득할 때 발생할 수 있는 blur현상을 3축 가속도 센서를 이용하여 실시간 보정 할 수 있는 방법을 제안한다. Blur현상은 획득한 이미지에서 발생하는 번짐 효과이다. 소형의 모바일 단말기는 사용자의 미세한 손 떨림에도 크게 흔들릴 수 있기 때문에 blur현상이 크게 나타나며, 이를 적절하게 보정할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에선 3축 가속도센서를 진자운동에 적용하여 출력결과의 신뢰성을 확보하였고, blur현상을 Uniform 분포와 Gaussian 분포로 모델링하였다. 실험을 통하여 실제 blur 현상이 Non-Gaussian 형태로 모델링됨을 확인하였고, 이 blur모델의 역과정인 deblurring 특성함수를 설계하였다. 이 특성함수에 3축 가속도센서에서 발생하는 미세한 떨림 정보를 적용하여 실험 이미지를 deblurring한 결과, 이미지 blur현상을 적절하게 보정할 수 있었다.
본 연구에서는 사물인터넷 기술을 이용하는 스마트 웨어러블 기기의 상황인식 기능을 향상시키기 위하여 센서부의 이벤트 데이터에 대한 오차 보정 방안을 제안하였다. 스마트 기기를 통한 상황인식에서 기기의 특성상 필수적인 상황 정보 센싱을 함에 있어서 오차가 불가피하게 발생하고, 이는 예측 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 칼만필터의 오류보정 알고리즘을 적용하여 스마트기기의 3축 가속도 센서에서 입수되는 신호 값을 보정하였다. 결과적으로 시계열 데이터를 이루는 3축 가속도 센서가 감지하여 보고하는 데이터에 대한 처리 과정에서 발생하는 오차를 칼만필터를 통하여 효과적으로 제거할 수 있었다. 이 연구가 차후 개발되어질 실시간 상황인지 시스템의 성능을 향상시켜 줄 수 있을 것이라 기대한다.
CMG는 3축으로 토크를 발생시키기 위해 클러스터로 구성하여 사용할 수 있다. CMG 클러스터에서 발생되는 여러 가지 설계에 고려되어야 할 문제들이 있다. 이러한 문제들을 지상에서 미리 검증하는 것이 필수적이다. 따라서 본 논문에서 토크센서로 위성자세를 계산하는 CMG 시뮬레이터를 제안하였다. 개발과정에서 발생한 김발각문제 해결을 위해 보정방법과 칼만필터가 제시되었다. 보정방법은 계산된 김발각을 기본으로 사용하고 센서 값을 보조로 사용해서 오차를 줄인다. 또한 개발된 CMG 시뮬레이터를 이용하여 특이점 회피를 위한 구동법칙과 자세제어 로직 시험결과도 예로서 제시되었다.
본 논문에서는 저가, 저전력 및 소형의 IMU를 구성하기 위한 MEMS 관성 센서를 이용하여 자세 정보를 제공받는 ARHES에 위의 센서를 사용하기 위해 자이로 센서 및 가속도센서의 데이터 출력 특성을 검증하여 오차 및 정확도를 분석하였다. 센서 실험을 위하여 진자 실험 장치를 제작하였고, 진자 운동에 대한 센서 데이터를 수집하였다. 이론적인 수식을 유추하여 센서 데이터의 정확성 분석을 위한 기준 값으로 설정하였다. 센서값과 이론값을 비교하면 각속도에서 4.32~5.72%, 가속도에서 x-, z-축 방향에 대하여 각각 3.53~6.74% 및 3.91~4.16%의 오차율을 나타냈다. 진자실험 장치를 이용한 센서 검증에서 무인헬리콥터에 사용될 센서로서 적합한 것으로 평가되었으며 이는 짐벌장치 등을 이용한 자세추정 알고리즘을 구성하는데 기초가 되었다. 또한, 더욱 정밀한 실험을 위해서는 온도 등 주변 환경 요인에 대한 보정이 요구된다.
A fine stage is developed for the 3-DOF error compensation of a linear axis in order to improve the positioning accuracy. This stage is designed as a planar parallel mechanism, and the joints are based on a flexure hinge to achieve ultra-precise positioning. Also, the effect of Abbe's offsets between the measuring and driving coordinate systems is minimized to ensure an exact error compensation. The mode shapes of the designed stage are analyzed to verify the desired 3-DOF motions, and the workspace and displacement of a piezoelectric actuator (PZT) for compensation are analyzed using forward and inverse kinematics. The 3-DOF error of a linear axis is measured and compensated by using the developed fine stage. A marked improvement is observed compared to the results obtained without error compensation. The peak-to-valley (PV) values of the positional and rotational errors are reduced by 92.6% and 91.3%, respectively.
본 연구에서는 손에 들고 있는 컨트롤러를 이용하여 사용자의 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 컨트롤러에는 3축 가속도 센서가 부착되어 있어 사용자의 움직임에 따라 가속도 신호를 생성 이를 블루투스 통신을 이용하여 컴퓨터로 전달한 후 분석하여 사용자의 동작을 인식한다. 입력된 가속도 신호로부터 중력 가속도를 제거한 후 동작구간을 추출하여 이를 동작 모델에 적용 가장 높은 우도(likelihood)를 갖는 동작으로 인식한다. 각 동작 모델은 HMM을 이용하여 학습되며 성능 향상을 위한 가중치 보정과정과 인식 속도향상을 위한 방법을 포함한다. 제안된 방법을 3가지의 동작 집합에 적용하여 실용화가 가능한 정도의 높은 인식 결과를 얻었다.
본 논문에서는 스마트폰의 자이로센서를 이용하여 다양한 각도에서 촬영한 현실세계의 객체를 증강현실을 위한 자연 마커로 사용할 수 있도록 가상의 Frontal-View로 변환할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 제안한 알고리즘은 pitch, roll, yaw 3축에 대한 회전행렬을 획득하여 대상 이미지에 대한 yaw의 기준점을 설정하였다. 그 후 대상 이미지가 바닥, 벽면, 천장 중 어느 면인지 판단하여 그에 대한 회전 행렬을 보정하였다. 마지막으로 자이로 센서 좌표계와 영상 좌표계 사이의 차이를 고려해 Frontal-View를 얻기 위한 호모그래피 행렬을 획득하여 투영변환을 통해 촬영 영상으로부터 Frontal-View를 획득할 수 있도록 설계하였다. 구현된 Frontal-View 변환 프로그램을 평가하기 위해 바닥, 벽면, 천장에 대해 주변 환경을 스마트폰 환경에서 촬영한 영상을 Frontal-View로 변환하도록 테스트를 한 결과 본 논문에서 설계 및 구현한 변환 알고리즘이 여러 각도에서 촬영한 영상을 정상적으로 Frontal-View로 변환하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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