In this paper, we propose a triple nested PID control scheme for stable hovering of a quadrotor and propose a complementary filter based sensor fusion technique to improve the performance of attitude, altitude and velocity measurement. The triple nested controller has a structure in which a double nested attitude controller that has the angular velocity PD controller in inner loop and the angular PI controller in outer loop, is nested in a velocity control loop to enable stable hovering even in the case of disturbance. We also propose a sensor fusion technique by applying a complementary filter in order to reduce the noise and drift error included in the acceleration and gyro sensor and to measure the velocity by fusing image, gyro, and acceleration sensor. In order to verity the performance, we applied the proposed control and measurement scheme to hovering control of quadrotor.
Alternative navigation in underwater environments is essential to prevent accumulating drift error of dead reckoning. In case of using an external positioning system, the installation and management process of the transmission station is cumbersome, and the operation range of underwater vehicle is limited. In order to solve this problem, navigation using geophysical information such as terrain, geomagnetic field and gravity can be used. Unlike the terrain, geomagnetic field and gravity are composed of 3-D information, so continuation process is required. In this paper, we present a integrated navigation algorithm using multiple geophysical information for long-term operation of UUV. The proposed algorithm is verified through numerical simulation in an artificially generated environments. As a result, integrated navigation showed higher navigation accuracy than single alternative navigation.
In this paper, an INS compensation algorithm is proposed using the accelerometer from IMU. First, we denote the basic INS algorithm and show that how to compensate the position error when low cost IMU is used. Second, considering the ship's characteristic and ocean environments, we consider with a drift as a periodic external environment change which is affected with exact position. To develop the compensation algorithm, we use a repetitive method to reduce the external environment changes. Lastly, we verify the proposed algorithm through the experiments, where the acceleration sensor is used to acquire real data.
The purpose of this research is to improve the reliability of automobile navigation system that utilizes the magnetic compass for localization. On account of its sensitiveness against the dynamic external interference of the magnetic field, the electronic compass itself is not accurate enough to be used for the localization compared to the gyro-compass. To overcome this shortcoming, in this research, a robust electronic compass is designed by using two magnetic compasses to cancel out the dynamic interences efficiently. That is, a dual compass predictive calibration algorithm against irregular external interference of magnetic field is newly proposed and implemented in this paper. When the dynamic interference can be eliminated from the electronic compass, it becomes much accurate than the gyro-based system that suffers from the accumulative drift error. The reliability and performance of the designed system have been verified through the real driving experiments.
Strapdown inertial navigation system (SINS) integrated with astronavigation system (ANS) yields reliable mission capability and enhanced navigational accuracy for spacecrafts. The theory and characteristics of integrated system based on unscented Kalman filtering is investigated in this paper. This Kalman filter structure uses unscented transform to approximate the result of applying a specified nonlinear transformation to a given mean and covariance estimate. The filter implementation subsumed here is in a direct feedback mode. Axes misalignment angles of the SINS are observation to the filter. A simple approach for simulation of axes misalignment using stars observation is presented. The SINS error model required for the filtering algorithm is derived in space-stabilized mechanization. Simulation results of the integrated navigation system using a medium accuracy SINS demonstrates the validity of this method on improving the navigation system accuracy with the estimation and compensation for gyros drift, and the position and velocity errors that occur due to the axes misalignments.
The bias characteristics due to the changes of temperature and temperature gradient of fiber coil are investigated in fiber-optic gyroscope. The bias performance is degraded with the changes of temperature and temperature gradient of fiber coil. The temperature compensation using both the temperature-dependent bias measurement and the temperature-induced error model of fiber-optic gyroscope improves the bias stability about 3 times as much as the uncompensated original case, which leads to very stable bias performance over the temperature range from $-35^{\circ}C$ to $+77^{\circ}C$.
TCXO is one of the most important component in communication systems. We present a analytic method approach to design the Temperature Compensated Circuit. The conventional method for extracting the circuit parameters, which are for thermistor, Colpitts and frequency control circuit is the trial and error correction. In this paper, we analyse the temperature compensating circuit to extract TCXO circuit parameter. In order to show the validity of this paper, we have designed and implemented the 10MHz TCXO. The fabricated TCXO shows 1ppm frequency drift characteristic over the temperature range of -40℃∼85℃.
To calculate the attitude in ARS(Attitude Reference System) using 3 gyros and 3 accelerometers, gyro drift must be compensated with accelerometer to avoid divergence of attitude error. Kalman filter is most popular method to integrate those two sensor outputs. In this paper, new Kalman filtering method is proposed for roll and pitch attitude estimation. New states are defined to make linear equation and algorithm for changing Kalman filter parameters is proposed to ignore disturbances of acceleration. This algorithm can be easily applied to low cost ARS.
To achieve the challenges of low-cost MEMS gyros for the precise self-localization of mobile robots, this paper examines an effective method of minimizing the drift on the heading angle that relies solely on integration of rate signals from a gyro. The main idea of the proposed approach is to use wavelet de-noising filter in order to reduce random noise which affects short-term performances. The proposed method was applied to Epson XV3500 gyro and the performances are verified by the comparisons with an existing commercial gyro module of vacuum cleaning robots.
본 논문에서는 확률신경망 이론을 적용하여 GPS 단절구간에서 보행자의 위치정보의 정확도를 향상시키는 기법을 제안한다. 일반적인 보행 외 옆으로 걷기, 오리걸기, 기어가기 등 여러 보행 형태에 대한 보행 패턴을 학습하고 이에 대한 이동거리를 구하여 관성항법의 적분오차를 최소화하도록 한다. 제안 시스템은 보행자가 휴대할 수 있는 소형/경량화/저전력 설계된 H/W 모듈 형태로 구현을 하였으며, 건물 내에서의 보행자 이동 실험을 통해 제안 시스템의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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