This paper is concerned with attitude estimation using low cost, small-sized accelerometers and gyroscopes. A two step extended Kalman filter is proposed, which adaptively compensates external acceleration. External acceleration is the main source of estimation error. In the proposed filter, direction of external acceleration is estimated. According to the estimated direction, the accelerometer measurement covariance matrix of the two step extended Kalman filter is adjusted. The proposed algorithm is verified through experiments.
Park, Sun-Woo;Sohn, Ryang-Hee;Ryu, Ki-Hong;Kim, Young-Ho
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.27
no.2
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pp.145-152
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2010
Gait phase detection is important for evaluating the recovery of gait ability in patients with paralysis, and for determining the stimulation timing in FES walking. In this study, three different motion sensors(tilt sensor, gyrosensor and accelerometer) were used to detect gait events(heel strike, HS; toe off, TO) and they were compared one another to determine the most applicable sensor for gait phase detection. Motion sensors were attached on the shank and heel of subjects. Gait phases determined by the characteristics of each sensor's signal were compared with those from FVA. Gait phase detections using three different motion sensors were valid, since they all have reliabilities more than 95%, when compared with FVA. HS and TO were determined by both FVA and motion sensor signals, and the accuracy of detecting HS and TO with motion sensors were assessed by the time differences between FVA and motion sensors. Results show of that the tilt sensor and the gyrosensor could detect gait phase more accurately in normal subjects. Vertical acceleration from the accelerometer could detect HS most accurately in hemiplegic patient group A. The gyrosensor could detect HS and TO most accurately in hemiplegic patient group A and B. Valid error ranges of HS and TO were determined by 3.9 % and 13.6 % in normal subjects, respectively. The detection of TO from all sensor signals was valid in both patient group A and B. However, the vertical acceleration detected HS validly in patient group A and the gyrosensor detected HS validly in patient group B. We could determine the most applicable motion sensors to detect gait phases in hemiplegic patients. However, since hemiplegic patients have much different gait patterns one another, further experimental studies using various simple motion sensors would be required to determine gait events in pathologic gaits.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.5
no.2
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pp.120-126
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1997
In this study, an effective estimation method of wheel acceleration is presented. The wheel acceleration is mainly used in the ABS(anti-lick brake system) and the TCS(traction control system). The wheel acceleration is a derivative term of the wheel speed which is generally measured by the wheel speed sensors. The results of a simple differentiation of the signal and an observation of the signal by Kalman filter show that Kalman filter has better performance than the simple differentiation. The differentiated sine signal which is contaminated with random noise shows a rugged signal compared with the signal which is filtered by the Kalman filter. The covariance of the differentiated signal is higher than that of the Kalman-filtered signal, too. The presented Kalman filter technique shows an effective way of solution to get the estimated wheel acceleration value which is sufficient to be applied to ABS or TCS control algorithms.
In modal analysis, the mode shape reflects the vibration characteristics of the structure, and thus it is widely performed for finite element model updating and structural health monitoring. Generally, the acceleration-based mode shape is suitable to express the characteristics of structures for the translational vibration; however, it is difficult to represent the rotational mode at boundary conditions. A tilt sensor and gyroscope capable of measuring rotational mode are used to analyze the overall behavior of the structure, but extracting its mode shape is the major challenge under the small vibration always. Herein, we conducted a feasibility study on a multi-mode shape estimating approach utilizing a single physical quantity signal. The basic concept of the proposed method is to receive multi-metric dynamic responses from two sensors and obtain mode shapes through bridge loading test with relatively large deformation. In addition, the linear transformation matrix for estimating two mode shapes is derived, and the mode shape based on the gyro sensor data is obtained by acceleration response using ambient vibration. Because the structure's behavior with respect to translational and rotational mode can be confirmed, the proposed method can obtain the total response of the structure considering boundary conditions. To verify the feasibility of the proposed method, we pre-measured dynamic data acquired from five accelerometers and five gyro sensors in a lab-scale test considering bridge structures, and obtained a linear transformation matrix for estimating the multi-mode shapes. In addition, the mode shapes for two physical quantities could be extracted by using only the acceleration data. Finally, the mode shapes estimated by the proposed method were compared with the mode shapes obtained from the two sensors. This study confirmed the applicability of the multi-mode shape estimation approach for accurate damage assessment using multi-dimensional mode shapes of bridge structures, and can be used to evaluate the behavior of structures under ambient vibration.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.15
no.2
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pp.99-106
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2006
In this paper, the new method that estimates a sensing ability of smart sensor will be proposed. A study is estimation method that evaluates sensing ability about smart sensor respectively. According to acceleration(g) and displacement changing, we estimated sensing ability of smart sensor using SAI(Sensing Ability Index) method respectively. Smart sensors was made fer experiment. The types of smart sensor are two types(hard and soft smart sensor). Smart sensors developed for recognition of material. Experiment and analysis are executed for estimate the SAI method. In develop a smart sensor, the SAI method will be useful for finding optical design condition of smart sensor that can sense a material. And then dynamic characteristics of smart sensors(frequency changing, acceleration changing, critical point, etc.) are evaluated respectively through new method(SAI) that use the power spectrum density. Dynamic characteristic of sensor is evaluated with SAI method relatively. We can use the SAI for finding critical point of smart sensor, too.
Human activity recognition(HAR) using smartphones is a hot research topic in computational intelligence. Smartphones are equipped with a variety of sensors. Fusing the data of these sensors could enable applications to recognize a large number of activities. However, these devices have fewer resources because of the limited number of sensors available, and feature selection and classification methods are required to achieve optimal performance and efficient feature extraction. This paper proposes a smartphone-based HAR scheme according to these requirements. The proposed method in this paper extracts time-domain features from acceleration sensors, gyro sensors, and barometer sensors, and recognizes activities with high accuracy by applying KDA and SVM. This approach selects the most relevant feature of each sensor for each activity. Our comparison results shows that the proposed system outperforms previous smartphone-based HAR systems.
The present work utilizes system identification technique for health monitoring of shear building, wherein Parametric State Space modeling has been adopted. The method requires input excitation to the structure and also output acceleration responses of both undamaged and damaged structure obtained from numerically simulated model. Modal parameters like eigen frequencies and eigen vectors have been extracted from the State Space model after introducing appropriate transformation. Least square technique has been utilized for the evaluation of the stiffness matrix after having obtained the modal matrix for the entire structure. Highly accurate values of stiffness of the structure could be evaluated corresponding to both the undamaged as well as damaged state of a structure, while considering noise in the simulated output response analogous to real time scenario. The damaged floor could also be located very conveniently and accurately by this adopted strategy. This method of damage detection can be applied in case of output acceleration responses recorded by sensors from the actual structure. Further, in case of even limited availability of sensors along the height of a multi-storeyed building, the methodology could yield very accurate information related to structural stiffness.
In this paper, we designed the computer input device for rehabilitation of people with hand disabilities. This input device is made up of two Gyrostar sensors attached in the orthnormal directions of x, y axes. Gyrostar is a sensor for angular Acceleration. This device is attached by the user's head side. Head movement is detected by analysing and processing the output wave signals from the sensors therefore enabling the user to move the mouse pointer that helps to operate the computer. This method does not necessitate a complex hardware or a long installation process, which was formerly the case, and uses real time algorithms which enables simple emulation of a computer mouse. The interface of this device and the mouse are the same.
Smooth shift is one of the key issues in automatic power transmission control systems. However, the torque sensors are too expensive to be used in shift controllers on production vehicles. In order to provide a basic strategy for smooth shifting by using RPM sensors only and in order to accomplish the shift within a designated time, this paper studies detailed characteristics of the smooth shift for clutch-to-clutch shift mechanism. A desired trajectory of slip speed is proposed for smooth acceleration shift defined in this paper. Also the clutch torque needed to achieve this trajectory is derived, and it may be used as a open loop shift control law.
For shift quality improvement, torque sensors are currently too expensive to be used on production vehicles. To achieve smooth acceleration shift, the reference trajectory of the clutch slip speed for accomplishing the shift process within a designated shift completion time and its relationship with the clutch actuating torque were suggested by Jeong and Lee (1999). In order to facilitate the proposed algorithm, nonlinear estimators for necessary information such as the axle shaft torque, clutch friction and turbine torque were designed using only speed sensors. Accounting for the modeling error, a control law for this indirect smooth shift was proposed based on the above mentioned suggestions. Simulation results of the proposed estimators and shift controller were presented and further considerations for practical applications are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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