Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.18
no.4
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pp.37-41
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2013
A balance maintain system of Stewart platform using AHRS(Attitude and Heading Reference System) sensor is introduced. The Stewart platform is used for controlling a standing plate to keep up horizontal level at any slopes. To know current leaned degrees, AHRS sensor is used. We made feed-back system that AHRS sensor sends current status and the Stewart platform revises top plate to be equilibrium state.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.540-541
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2018
본 논문에서는 체험형 VR 환경을 고려한 다중 AHRS 기반의 MTL 디바이스를 제안한다. 제안하는 MTL 디바이스는 신체부위에 복수개의 AHRS 디바이스를 부착하고 이를 기준으로 좌표계를 정의하여 9축 움직임 정보를 기반으로 사용자의 동작을 추정한다. 그리고 전송 효율 향상과 모션투포톤(MTP) 지연시간을 최소화하기 위해 SPI 인터페이스를 통해 유선으로 직접 연결하고, 자세정보를 취합하여 서버로 전송한다.
An Attitude and Heading Reference System (AHRS) provides the attitude of a vehicle with a constant velocity using an Inertial Measurement Unit (IMU) and a magnetometer. In this case, in order to avoid the disadvantage of a gyroscope, an AHRS using a Gyro-Free IMU (GF-IMU) that is composed of only accelerometers may be considered instead of the gyroscopes. In this paper, a design method of an AHRS using a GF-IMU is proposed. The proposed AHRS consists of roll and pitch calculation, yaw calculation, angular acceleration and angular velocity calculation, attitude calculation, and a Kalman filter. In particular, since the angular velocity cannot be measured from a gyroscope, the angular acceleration is obtained from the accelerometer output, and the angular velocity is calculated by integrating it. In order to show the usefulness of the proposed method, a performance evaluation was carried out. The performance evaluation results show that the attitude estimation performance of the proposed AHRS is similar to that of the conventional AHRS.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.3
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pp.89-96
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2015
IT is widely used for biomechanics and AHRS sensor also be highlighted with small sized characteristics and price competitiveness in the field of motion measurement and analysis of sports. In this paper, we attach the AHRS to the figure skate shoes to measure the motion data like spin, forward/backward, jump, in/out edge and toe movement. In order to reduce the measurement error, we have adopted the sensors equipped with Madgwick complementary filtering and also use Euler angle to quaternion conversion to reduce the Gimbal-lock effect. We test and experiment the accuracy and execution time of the pattern recognition algorithms like PCA, ICA, LDA, SVM to show the recognition possibility of it on the basic motions of figure skating from the 9-axis trajectory information which is gathered from AHRS sensor. From the result, PCA, ICA have low accuracy, but LDA, SVM have good accuracy to use for recognition of basic motions of figure skating.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.12
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pp.2365-2370
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2017
In this paper, we propose a motion and position recognition technique considering an experiential VR environment. Motion recognition attaches a plurality of AHRS devices to a body part and defines a coordinate system based on this. Based on the 9 axis motion information measured from each AHRS device, the user's motion is recognized and the motion angle is corrected by extracting the joint angle between the body segments. The location recognition extracts the walking information from the inertial sensor of the AHRS device, recognizes the relative position, and corrects the cumulative error using the BLE fingerprint. To realize the proposed motion and position recognition technique, AHRS-based position recognition and joint angle extraction test were performed. The average error of the position recognition test was 0.25m and the average error of the joint angle extraction test was $3.2^{\circ}$.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.3
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pp.83-89
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2016
Internet of Things (IoT) is widely used for biomechanics in sports activities and AHRS(Attitude and Heading Reference System) is a more cost effective solution than conventional high-grade IMUs (Inertial Measurement Units) that only integrate gyroscopes. In this paper, we attach the AHRS to the snowboard to measure the motion data like Air To Fakie, Caballerial and Free Style. In order to reduce the measurement error, we have adopted the sensors equipped with Kalman filtering and also used Euler angle to quaternion conversion to reduce the Gimbal-lock effect. We have tested and evaluated the accuracy and execution time of the pattern recognition algorithms like PCA, ICA, LDA, SVM to show the recognition possibility of it on the basic motions of Snowboarding from the 9-axis trajectory information which is gathered from AHRS sensor. With the result, PCA, ICA have low accuracy, but SVM have good accuracy to use for recognition of basic motions of Snowboarding.
Kim, Ho-Sung;Choi, Hyeung-Sik;Yoon, Jong-Su;Ro, P.I.
International Journal of Ocean System Engineering
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v.1
no.3
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pp.165-170
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2011
In this paper, for the accurate estimation of the position and orientation of the UUV (unmanned underwater vehicle), an AHRS (Attitude Heading Reference System) was developed using the IMU (inertial measurement unit) sensor which provides information on acceleration and orientation in the object coordinate and the initial alignment algorithm and the E-KF (extended Kalman Filter). The initial position and orientation of the UUV are estimated using the initial alignment algorithm with 3-axis acceleration and geomagnetic information of the IMU sensor. The position and orientation of the UUV are estimated using the AHRS composed of 3-axis acceleration, velocity, and geomagnetic information and the E-KF. For the performance test of the orientation estimation of the AHRS, a testbed using IMU sensor(ADIS16405) and DSP28335 coded with an E-KF algorithm was developed and its performance was verified through tests.
The IMU(Inertial Measurement Unit) which is the expensive equipment has been used as a special limited area, usually in measurement of posture of applying to the areas of ship, submarine, aircraft and military equipment application. However, in the current situation, MEMS AHRS technology can replace the high-priced IMU in MEMS AHRS selected application field. In this paper, wireless hull motion measurement system was suggested for measuring key elements of ship's movement such as rolling, pitching and yawing using gyro, acceleration and magnetic sensors of AHRS. In order to reduce the error such as instantaneous acceleration, effects and vibration of geomagnetic, we have adopted the sensors equipped with Kalman filtering. The Wireless hull motion measurement system using AHRS sensors was tested in actual ship and it could easily be applied in limited installation circumstances of the ship. In the future, this system can be useful in the navigation safety and marine accident analysis by using with ship equipment such as INS or VDR in the maritime.
A small UAVs(Unmaned Aerial Vehicles) have limited by the payload capacity which requires miniaturization of a navigation system. In this paper, the performance of the lightweight and small sized AHRS(Attitude Heading Reference System), which is self-developed, is evaluated at low acceleration environment. The designed AHRS adopts the commercial low-cost MEMS sensors. A quaternion-based attitude calculation method, which eliminates singularity with relatively simple algebra, is used. In an attitude correction algorithm, the Kalman filter is used with accelerometers and magnetometers combined. The fabricated AHRS is also evaluated with reference to a COTS(Commercial Off-The-Shelf) AHRS which reports a number of successful applications to a small UAVs. The test results show that the measurements from the fabricated AHRS provide proper attitude output data with acceptable amount of differences(horizontal axis 0.5$^{\circ}$, vertical axis 1.5$^{\circ}$) in test environment.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.1
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pp.177-186
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2017
Recently, Autonomous vehicles are getting hot attention. Amazon, the biggest online shopping service provider is developing a delivery system that uses drones. This kinds of platforms are need accurate attitude information for navigation. In this paper, a structure design of AHRS using low-cost inertia sensor is proposed. To estimate attitudes a Kalman filter which uses a quaternion based dynamic model, bias-removed measurements from MEMS Gyro, raw measurements from MEMS accelerometer and magnetometer, is designed. To remove bias from MEMS Gyro, an additional Kalman filter which uses raw Gyro measurements and attitude estimates, is designed. The performance of implemented AHRS is compared with high price off-the-shelf 3DM-GX3-25 AHRS from Microstrain. The Gyro bias was estimated within 0.0001[deg/s]. And from the estimated attitude, roll and pitch angle error is smaller than 0.2 and 0.3 degree. Yaw angle error is smaller than 6 degree.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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