In this paper, a small and effective attitude estimation system for a humanoid robot was developed. Four small inertial sensors were packed and used for inertial measurements(3D accelerometer and three 1D gyroscopes.) An effective 3D pose estimation algorithm for low cost DSP using an extended Kalman filter was developed and evaluated. The 3D pose estimation algorithm has a very simple structure composed by 3 modules of a linear acceleration estimator, an external acceleration detector and an pseudo-accelerometer output estimator. The algorithm also has an effective switching structure based on probability and simple feedback loop for the extended Kalman filter. A special test equipment using linear motor for the testing of the 3D pose sensor was developed and the experimental results showed its very fast convergence to real values and effective responses. Popular DSP of TMS320F2812 was used to calculate robot's 3D attitude and translated acceleration, and the whole system were packed in a small size for humanoids robots. The output of the 3D sensors(pitch, roll, 3D linear acceleration, and 3D angular rate) can be transmitted to a humanoid robot at 200Hz frequency.
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.
CNUSAIL-1은 태양돛을 탑재한 3U 크기의 큐브위성이다. 저궤도에서 태양돛을 전개하고, 이에 따른 자세와 궤도에 대한 영향을 확인하는 임무를 수행한다. 본 논문에서는 CNUSAIL-1을 위한 자세결정 알고리즘의 구현 가능성을 제시하였다. 위성의 기준센서는 태양센서, 3축 지자기센서를 이용하며, 관성센서는 MEMS 자이로센서를 사용한다. 큐브위성용 센서는 상대적으로 저가이며, 성능 및 잡음특성이 좋지 않은 단점이 있다. 따라서 자세결정 알고리즘으로 노이즈 특성을 고려할 수 있는 확장칼만필터를 적용하였다. 또한 자세결정의 결정론적 방법인 QUEST 알고리즘과 비교하여 그 타당성을 검증하였다.
This paper presents a novel aided navigation method for AUV (Autonomous Underwater Vehicles). The navigation system for AUV includes several sensors such as IMU (Inertial Measurement Unit), DVL (Doppler Velocity Log) and depth sensor. In general, the $13^{th}$ order INS error model, which includes depth error, velocity error, attitude error, and the accelerometer and gyroscope biases as state variables is used with measurements from DVL and depth sensors. However, the model may degrade the estimation performance of the heading state. Therefore, the $11^{th}$ INS error model is proposed. Its validity is verified by using a degree of observability and analyzing steady state error. The performance of the proposed model is shown by the computer simulation. The results show that the performance of the reduced $11^{th}$ order error model is better than that of the conventional $13^{th}$ order error model.
Recent studies on ankle-foot prostheses used for transtibial amputees have focused on the adaptation of the ankle angle of the prosthesis according to ground conditions. For adaptation to various ground conditions (e.g., incline, decline, and step conditions), ankle-foot prostheses should first recognize the ground conditions as well as the current human motion pattern. For this purpose, the ground reaction forces and orientation angle of the tibia provide fundamental information. The measurement of the orientation angle, however, creates a challenge in practice. Although various sensors, such as accelerometers and gyroscopes, can be utilized to measure the orientation angles of the prosthesis, none of these sensors can be solely used due to their intrinsic drawbacks. In this paper, a time-varying complementary filtering (TVCF) method is proposed to incorporate the measurements from an accelerometer and a gyroscope to obtain a precise orientation angle. The cut-off frequency of TVCF is adaptively determined according to the human gait phase detected by a fuzzy logic algorithm. The performance of the proposed method is verified through experiments.
With regards to heading estimation using gyroscope and magnetometer signals, magnetic disturbance added in the magnetometer signals is a main degradation factor in the estimation accuracy. Although there are a number of existing mechanisms that may properly compensate for the magnetic disturbances, they are designed to react only to the magnetic disturbances, but not to the time derivative of disturbances. Note that the sensors may experience abrupt changes in the magnetic disturbances, particularly for ambulatory applications. This paper proposes a magnetic disturbance model-embedded heading estimation filter for time-varying magnetic environments. The proposed magnetic disturbance model is based on a first-order Markov chain with a conditional switching technique depending on the time derivative of disturbances. Once a high amount of derivative is detected, the corrupted magnetometer signals are discarded to protect the filter from them. In our experimental results, the averaged heading error of tests was $1.46^{\circ}$, while that of the original approach without switching was $5.75^{\circ}$.
In this paper, a study result to decide the accuracy specifications of inertial sensors satisfying the performance requirements of SINS(ship's inertial navigation system) is proposed. To do this, the performance specifications of overseas SINS is surveyed and the detailed error analysis of SINS at stationary condition is performed. Also, a new performance index to indicate the performance of SINS is derived. Modelling and simulation results show that the accuracy specifications of inertial sensors to meet the performance requirements of SIGMA40XP, a typical overseas SINS, can be determined through the newly derived performance index in this paper.
The attitude information of spacecraft can be obtained by the sensors attached to it using a star tracker, three-axis magnetometer, three-axis gyroscope, and a global positioning signal receiver. By using these sensors, the spacecraft can be maneuvered by actuators that generate torques. In particular, electromagnetic-torque bars can be used for attitude control and as a momentum-canceling instrument. The spacecraft momentum can be created by the current through the electrical circuits and coils. Thus, the current around the electromagnetic-torque bars is a critical factor for precisely controlling the spacecraft. In connection with these concerns, a solar-cell array can be considered to prevent generation of a magnetic dipole moment because the solar-cell array can introduce a large amount of current through the electrical wires. The maximum value of a magnetic dipole moment that cannot affect precise control is $0.25A{\cdot}m^2$, which takes into account the current that flows through the reaction-wheel assembly and the magnetic-torque current. In this study, we designed a 300-W solar cell array and presented an optimal wire-routing method to minimize the magnetic dipole moment for space applications. We verified our proposed method by simulation.
Park, Hyunho;Kwon, Eunjung;Byon, Sungwon;Shin, Won-Jae;Jung, Eui-Suk;Lee, Yong-Tae
ETRI Journal
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제44권2호
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pp.300-312
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2022
Recently, public safety services have attracted significant attention for their ability to protect people from crimes. Rapid detection of dangerous situations (that is, abnormal situations where someone may be harmed or killed) is required in public safety services to reduce the time required to respond to such situations. This study proposes a novel danger detection technology based on multimodal data, which includes data from multiple sensors (for example, accelerometer, gyroscope, heart rate, air pressure, and global positioning system sensors), and multilog data, which includes contextual logs of humans and places (for example, contextual logs of human activities and crime-ridden districts) over time. To recognize human activity (for example, walk, sit, and punch), the proposed technology uses multimodal data analysis with an attitude heading reference system and long short-term memory. The proposed technology also includes multilog data analysis for detecting whether recognized activities of humans are dangerous. The proposed danger detection technology will benefit public safety services by improving danger detection capabilities.
Falls are the main cause of serious injuries and accidental deaths in people over the age of 65. Due to widespread adoption of smartphones, there has been a growing interest in the use of smartphones for detecting human behavior and activities. Modern smartphones are equipped with a wide variety of sensors such as an accelerometer, a gyroscope, camera, GPS, digital compass and microphone. In this paper, we introduce a new method that determines the fall direction of human subjects by analyzing the three axis components of acceleration vector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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