For the accurate estimation of the position and orientation of a UUV (unmanned underwater vehicle), a low-cost AHRS (attitude heading reference system) was developed using a low-cost IMU (inertial measurement unit) sensor which provides information on the 3D acceleration, 3D turning rate and 3D earth-magnetic field data in the object coordinate system. The main hardware system is composed of an IMU sensor (ADIS16405) and TMS320F28335, which is coded with an extended kalman filter algorithm with a 50-Hz sampling frequency. Through an experimental gimbal device, good estimation performance for the pitch, roll, and yaw angles of the developed AHRS was verified by comparing to those of a commercial AHRS called the MTi system. The experimental results are here presented and analyzed.
최근 HMD 기기의 보급화로 1인칭 슈팅 게임(FPS; First-Person Shooter), 레이싱 게임 등의 직접적으로 경험하기 어려운 환경을 체험하는 시뮬레이터 게임에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 이러한 시뮬레이터 게임들은 현실감 있는 체험을 위해서 큰 부피의 콘솔과 부가적인 사용자 조작 장치를 요구하는 고가의 제품이 대부분이다. 따라서 본 논문에서는 사실감을 극대화 하고, 작은 부피, 적은 비용으로 즐길 수 있는 저격 시뮬레이터 게임을 위한 아두이노 에어 마우스를 구현한다. 구현한 아두이노 에어 마우스는 가속도 센서와 자이로 센서 값을 기반으로 동작하며, 특히 Unity3D 환경에서 탄도학이 적용된 저격 시뮬레이터 게임에서 테스트한 결과보다 높은 사실감을 보였다.
Purpose: This study aimed to install an RTK-GPS (Real Time Kinematic-Global Positioning System) and IMU (Inertial Measurement Unit) on a tractor used in a farm to measure positions, pasture topography, posture angles, and vibration accelerations, translate the information into maps using the GIS, analyze the characteristics of grass harvesting work, and establish new technologies and construction standards for pasture infrastructure improvement based on the analyzed data. Method: Tractor's roll, pitch, and yaw angles and vibration accelerations along the three axes during grass harvesting were measured and a GIS map prepared from the data. A VRS/RTK-GPS (MS750, Trimble, USA) tractor position measuring system and an IMU (JCS-7401A, JAE, JAPAN) tractor vibration acceleration measuring systems were mounted on top of a tractor and below the operator's seat to obtain acceleration in the direction of progression, transverse acceleration, and vertical acceleration at 10Hz. In addition, information on regions with bad workability was obtained from an operator performing grass harvesting and compared with information on changes in tractor posture angles and vibration acceleration. Results: Roll and pitch angles based on the y-axis, the direction of forward movements of tractor coordinate systems, changed by at least $9-13^{\circ}$ and $8-11^{\circ}$ respectively, leading to changes in working postures in the central and northern parts of the pasture that were designated as regions with bad workability during grass harvesting. These changes were larger than those in other regions. The synthesized vectors of the vibration accelerations along the y-axis, the x-axis (transverse direction), and the z-axis (vertical direction) were higher in the central and northwestern parts of the pasture at 3.0-4.5 m/s2 compared with other regions. Conclusions: The GIS map developed using information on posture angles and vibration accelerations by position in the pasture is considered sufficiently utilizable as data for selection of construction locations for pasture infrastructure improvement.
This paper presents roll angle estimator which used Kalman filter. Recently, the uses of the ELSD (Electronic Limited Slip Differential) and TVD(Torque Vectoring Differential) for vehicle yaw control are studied in many researches. However the roll angle can be negative effect of ELSD and TVD control. Therefore the information of roll angle can be used for vehicle yaw control. Moreover it can be used for rollover prevent control. Recently, most of the vehicles use lateral acceleration and yaw rate sensor. In this paper, design of Kalman filter which used lateral acceleration and yaw rate information is developed. In this paper, in order to verify the estimator ability, the CarSim and Matlab/Simulink are used.
본 논문은 3축 가속도센서를 이용한 사고를 방지하기위한 시스템 설계에 관한 연구이다. 전원 공급단에 스위칭 파워 FET를 구성하였고, 전원 공급장치는 DC-DC, 레귤레이터, LDO를 설계하였다. 전원 문제를 한번에 해결하기 위해 2원화를 하였으며, 3축 가속도 센서를 설계하여 움직임 정보를 추출하여 안전하게 사고를 예방할 수 있도록 설계하였다. 마이크로프로세서는 I2C, UART 통신 포트를 통해 통신할 수 있도록 하였으며, J-LINK를 통해 디버깅 할 수 있도록 하였다. 가속도 센서 데이터 측정결과 30° 이상의 각도의 움직임을 감지했을 때 정상적으로 사고 방지를 위해 전원이 차단되는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 4개의 BLDC 모터를 이용한 쿼드콥터 무인비행체의 센서 신호 성능 개선을 위해 진동에 강인한 센서융합 방식을 제안하고 이를 기반으로 하여 자세제어를 위한 개선된 PID 제어 기법을 제안한다. 쿼드콥터의 자세추정을 위해 사용하는 가속도 센서와 자이로 센서 각각의 특성에서 나타나는 단점을 상호 보완하고 모터에서 발생하는 진동의 영향을 최소화하도록 상보필터를 적용하여 두 센서를 융합하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 센서 융합 방식은 쿼드콥터의 방진을 위해 일반적으로 사용되는 이동평균 필터나 저역통과 필터에 비해 진동에 더욱 강인하고 지연이 적은 결과를 얻을 수 있었다. 또한 쿼드콥터의 자세 제어를 위해 일반적으로 사용되는 PID 제어 중 D 제어 성분을 추정된 각도의 변화량을 이용하는 대신 자이로 센서를 사용하는 쿼드콥터의 특성에 맞게 자이로 센서 출력을 사용하는 방식을 제안하여 사용함으로써 자세 제어 오차를 줄일 수 있고 자세 제어의 안정화가 보다 용이하게 이루어질 수 있음을 확인하였다.
3축 가속도 센서, 2축 지자기 센서, 구동 ASIC 및 마이크로 컨트롤 유니트(MCU, Micro Control Unit)를 집적시킨 복합센서 모듈을 개발하였다. 센서 모듈의 사이즈는 $8.3mm{\times}5.3mm{\times}1.5mm$ (0.066 cc)로서 스택(stack) 패키징 방식으로 제작하였다. 제작된 센서 모듈의 특성은 가속도 센서와 지자기 센서 모두 목표한 범위내의 값이 얻어졌으며, 특히 까다로운 규격의 신뢰성 테스트 모두 통과함으로서 우수한 성능을 보유하고 있음을 입증할 수 있었다.
스마트폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 사용자의 동작 상태나 행동을 인식하기 위한 연구가 다양하게 진행되어 왔다. 본 논문에서는 스마트폰의 3D 가속도 정보에 신경회로망을 적용하여 사람의 행동을 인식하는 연구를 진행하였다. 시계열 데이터를 신경회로망에 그대로 적용하면 성능상의 문제가 발생한다. 따라서 여러 시구간에 대해 특징을 추출하여 각 시구간에 대해 신경회로망을 학습시키고, 이 신경회로망들의 출력들을 입력으로 하여 학습하여 구성하는 다중 시구간 신경회로망을 제안하였다. 제안하는 방법을 실제 가속도 데이터에 적용한 결과 SVM, AdaBoost, IBk 등 다른 분류기보다 우수한 성능을 보였다.
The Terra-Scope system is an affordable 4-D down-hole seismic monitoring system based on independent, microprocessor-controlled sensor Pods. The Pods are nominally 50 mm in diameter, and about 120 mm long. They are expected to cost approximately $6000 each. An internal 16-bit, extremely low power MCU controls all aspects of instrumentation, eight programmable gain amplifiers, and local signal storage. Each Pod measures 3-D acceleration, tilt, azimuth, temperature, and other parametric variables such as pore water pressure and pH. Each Pod communicates over a standard digital bus (RS-485) through a completely web-based GUI interface, and has a power consumption of less than 400 mW. Three-dimensional acceleration is measured by pure digital force-balance MEMS-based accelerometers. These accelerometers have a dynamic range of more than 115 dB and a frequency response from DC to 1000 Hz with a noise floor of less than $30ng_{rms}/{\surd}Hz$. Accelerations above 0.2 g are measured by a second set of MEMS-based accelerometers, giving a full 160 dB dynamic range. This paper describes the system design and the cooperative shared-time scheduler implemented for this project. Restraints accounted for include multiple data streams, integration of multiple free agents, interaction with the asynchronous world, and hardened time stamping of accelerometer data. The prototype of the device is currently undergoing evaluation. The first array will be installed in the spring of 2006.
This paper presents a novel methodology for estimating vehicle ego-motion, i.e. tri-axis linear velocities and angular velocities by using stereo vision sensor and 2G1Y sensor (longitudinal acceleration, lateral acceleration, and yaw rate). The estimated ego-motion information can be utilized to predict future ego-path and improve the accuracy of 3D coordinate of obstacle by compensating for disturbance from vehicle movement representatively for collision avoidance system. For the purpose of incorporating vehicle dynamic characteristics into ego-motion estimation, the state evolution model of Kalman filter has been augmented with lateral vehicle dynamics and the vanishing point estimation has been also taken into account because the optical flow radiates from a vanishing point which might be varied due to vehicle pitch motion. Experimental results based on real-world data have shown the effectiveness of the proposed methodology in view of accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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