본 논문에서는 2차원 포인팅 장치의 한계를 극복하기 위하여 3차원 공간에서 주위환경에 관계없이 위치를 인지하고 좌표를 얻어낼 수 있는 관성항법시스템을 이용한 3차원 포인팅 기기의 설계 및 구현방식을 제안한다. 관성항법시스템은 각속도계(gyroscope)와 가속도계(accelerometer)의 데이터를 바탕으로 좌표를 계산하는 기법으로, 가속도계에서 발생하는 오차는 칼만 필터를 이용하여 데이터를 보정한다. 3차원 포인팅 장치의 프로토 타입 개발을 위해 무선 3차원 공간인식 마우스를 설계 및 구현하였으며, 디스플레이 장치에 표시를 위하여 RFIC를 이용하여 측정한 좌표 데이터를 수신 모듈로 전송하고 수신 모듈은 USB 드라이버를 통하여 호스트로 전달하였다. 본 논문은 관성항법시스템과 칼만 필터의 이론적인 지식을 바탕으로 3차원 포인팅 장치를 설계하고 프로토 타입을 구현하고 성능 평가를 통하여 3차원 공간에서 사용자의 움직임을 추출할 수 있는 입력 기기로서의 유용성을 검증하였으며 향후 유비쿼터스 컴퓨팅의 다양한 응용 장치로서의 가능성을 제시하였다.
스마트폰에 내장된 각종 센서를 통해 획득할 수 있는 정보는 사용자의 움직임, 상황 등을 파악하고 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 가속도 센서와 자이로스코프 센서에서 얻은 정보를 분석하여 'I', 'S', 'Z' 모션을 인식하는 두 가지 규칙기반 시스템을 제안한다. 먼저, 각 모션에 대한 가속도 및 각속도의 특성을 분석한다. 이를 기반으로 두 가지 종류의 규칙기반 모션 인식 시스템을 제안하고 이를 안드로이드 앱으로 구현하여 각 모션에 대한 성능을 비교한다. 두 가지 규칙기반시스템은 각 모션에 대해서 90% 이상의 인식률을 보이며 앙상블을 이용한 규칙기반 시스템은 다른 시스템보다 향상된 성능을 보인다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제6권1호
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pp.27-43
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2005
An INS(Inertial Navigation System) is composed of a navigation computer and an IMU(Inertial Measurement Unit), and can be applied to estimate a vehicle's state. But the inertial sensors assembled in the IMU are too complicated and expensive to use for the general application purpose. In this study, a new concept of inertial sensor system using magnetic levitation is proposed. The proposed system is expected to replace one single-axis rate or position gyroscope, and one single-axis accelerometer concurrently with a relatively simple structure. A simulation of the proposed system is given to describe the capability of this new concept.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권3호
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pp.199-206
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2013
An emergency monitoring system for the elderly, which uses acceleration data measured with an accelerometer, angular velocity data measured with a gyroscope, and heart rate measured with an electrocardiogram, is proposed. The proposed fall detection algorithm uses multiple parameter combinations in which all parameters, calculated using tri-axial accelerations and bi-axial angular velocities, are above a certain threshold within a time period. Further, we propose an emergency detection algorithm that monitors the movements of the fallen elderly person, after a fall is detected. The results show that the proposed algorithms can distinguish various types of falls from activities of daily living with 100% sensitivity and 98.75% specificity. In addition, when falls are detected, the emergency detection rate is 100%. This suggests that the presented fall and emergency detection method provides an effective automatic fall detection and emergency alarm system. The proposed algorithms are simple enough to be implemented into an embedded system such as 8051-based microcontroller with 128 kbyte ROM.
Kim, Jong-Myeong;Mok, Sung-Hoon;Leeghim, Henzeh;Lee, Chang-Yull
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권3호
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pp.555-564
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2017
In this paper, a new technique for attitude and heading reference system (AHRS) using low-cost MEMS sensors of the gyroscope, accelerometer, and magnetometer is addressed particularly in vibration environments. The motion of MEMS sensors interact with the scale factor and cross-coupling errors to produce random errors by the harsh environment. A new adaptive attitude estimation algorithm based on the Kalman filter is developed to overcome these undesirable side effects by analyzing windowed measurement error covariance. The key idea is that performance degradation of accelerometers, for example, due to linear vibrations can be reduced by the proposed measurement error covariance analysis. The computed error covariance is utilized to the measurement covariance of Kalman filters adaptively. Finally, the proposed approach is verified by using numerical simulations and experiments in an acceleration phase and/or vibrating environments.
When it is used for autonomous mobile robots by using dead-reckoning system, odometry system with encorder is the simplest method as well as well-known in the industry. However, odometry system is reflected slide, friction and mechanical errors of wheels when operating the position estimation. And also in order to minimize errors of direction angle which is the most important factor that it is designed the controller in controlling kinematics and quadratic curve, PID that came into the values of sensor fusion with encorder and gyroscope sensor. After designing, the autonomous mobile robot is producted practically and inspected how it works.
This paper presents a fault detection and isolation(FDI) method based on Generalized Likelihood Ratio(GLR) test for the tightly coupled SDINS/CPS system. The GLR test is known to have the capability of detecting an assumed change while estimating its occurrence time and magnitude, and isolating the changing part. Once a fault is detected even if we don't know if the fault occurrs at either INS or GPS, multi-hypothesized GLR scheme performs the fault isolation between INS and GPS, and find which satellite malfunctions. However, in the INS faulty case, it turned out to fail to accomodate the fault isolation between accelerometer and gyroscope due to the coupling effects and a poor observability of the system. Hence, to isolate the INS fault, it needs to change the attitude of the vehicle resulting in enhancing the degree of observability.
This paper is to present a method for recognizing an image of a tracking object by processing the image from a camera, whose attitude is controlled in inertial space with inertial co-ordinate system. In order to recognize an object, a pseudo-random M-array is attached on the object and it is observed by the camera which is controlled on inertial coordinate basis by inertial stabilization unit. When the attitude of the camera is changed, the observed image of M-array is transformed by use of affine transformation to the image in inertial coordinate system. Taking the cross-correlation function between the affine-transformed image and the original image, we can recognize the object. As parameters of the attitude of the camera, we used the azimuth angle of camera, which is de-fected by gyroscope of an inertial sensor, and elevation an91e of camera which is calculated from the gravitational acceleration detected by servo accelerometer.
RLG(Ring Laser Gyroscope) is a main device of LINS(Laser Inertial Navigation System). RLG has the lock-in region in which there is no output signal. To alleviate the lock-in problem, a mechanical oscillation, the dither motion, is applied on RLG. A LPF(Low Pass Filter) is usually used on the output of RLG and accelerometer to remove the noise that is made by the dither motion. When the LINS is induced the disturbance during the initial alignment, it takes more time on alignment due to the use of the LPF and a fixed gain controller. In this paper, an initial alignment using UKF(Unscented Kalman Filter) is designed and analysed. Analysis include comparison between conventional initial alignment loop using fixed gain type controller and proposed initial alignment using UKF. Moreover, Disturbance inducing test results are demonstrated.
In this paper, fabricated is a motion capture and attitude detection system for Head Mounted Display HMD composed of three low-price and low-grade micro gyroscopes and a micro-controller, To calculate attitude of a body, modified INS algorithm is used. Because the micro gyroscope has much bias drift error, scale factor error, and run-to-run bias error, the motion of a body can not be measured exactly if the general INS algorithm and micro gyroscopes are used. To reduce the errors, three accelerometers can be used. In this case, however, the size and power consumption become too large to use in HMD system. The modified INS algorithm use the grid map and the characteristics of the human motions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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