The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.2
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pp.248-254
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2018
In this paper, a Monte Carlo-based Recursive Least Square(MC-RLS) method is presented to directly identify the inverse model of the dynamical system. Although a RLS method has been used for the identification based on the deterministic data in the closed loop controlled form, it would be better for RLS to identify the model with random data. In addition, the inverse model obtained by inverting the identified forward model may not work properly. Therefore, MC-RLS can be used for the inverse model identification without proceeding a numerical inversion of an identified forward model. The performance of the proposed method is verified through experimental studies on a control moment gyroscope.
Park, Chan Gook;Kang, Chang Ho;Hwang, Sanghyun;Chung, Chul Joo
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.17
no.2
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pp.214-221
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2016
An attitude estimation algorithm which integrates gyroscope and vision measurements using an adaptive complementary filter is proposed in this paper. In order to make the filter more tolerant to vision measurement fault and more robust to system dynamics, fuzzy interpolator is applied. For recognizing the dynamic condition of the system and vision measurement fault, the cut-off frequency of the complementary filter is determined adaptively by using the fuzzy logic with designed membership functions. The performance of the proposed algorithm is evaluated by experiments and it is confirmed that proposed algorithm works well in the static or dynamic condition.
In urban environments, signals of Global Positioning System (GPS) can be blocked and reflected by tall buildings, large vehicles, and complex components of road network. Therefore, the performance of the positioning system using the GPS module in urban areas can be degraded due to the loss of GPS signals necessary for the position estimation. To deal with this issue, various localization schemes using inertial measurement unit (IMU) sensors, such as gyroscope and accelerometer, and Bayesian filters, such as Kalman filter (KF) and particle filter (PF), have been designed to enhance the performance of the GPS-based positioning system. Among Bayesian filters, the PF has been widely used for the target tracking and vehicle navigation, since it can provide superior performance in estimating the state of a dynamic system under nonlinear/non-Gaussian circumstance. This paper presents a positioning system that uses the double-stacked particle filter (DSPF) as well as the accelerometer, gyroscope, and GPS receiver on the smartphone to provide higher pedestrian positioning accuracy in urban environments. The DSPF employs a nonparametric technique (Parzen-window) to create the multimodal target distribution that approximates the posterior distribution. Experimental results show that the DSPF-based positioning system can provide the significant improvement of the pedestrian position estimation in urban environments.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.24
no.6
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pp.577-590
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2021
In this paper, we theoretically analyzed the self-alignment/navigation performance in the accelerometer resonance state generated by dither motion of ring laser gyroscope in LINS and verified it through simulation. As a result of analysis, it is confirmed that the amplitude of the accelerometer measurement amplified in the accelerometer resonance state is decreased in the process of sampling per the navigation calculation period and that frequency is changed by the aliasing effect too. It was also analysed that the attitude error in self-alignment is determined by the amplitude/frequency of the accelerometer measurement, the gain of the self-alignment loop, and the velocity and position error in the navigation is determined by the amplitude/frequency/phase error of the accelerometer measurement. This analysis and simulation results show that the self-alignment and navigation performance is not be degraded only when the amplification factor of the accelerometer measurement in the accelerometer resonance state is 3 or less
Piezoelectric gyroscopes are the devices to measure angular rotational velocity of a system with respect to an inertial frame of reference means of the Coriolis principle. Most of current piezoelectric gyroscopes detect rotational velocity about a single axis of rotation. This paper describes development of a new dual axial gyroscope made out of the piezoelectric ceramic, PZT, which can overcome the limitation of the current single axial type. The validity of the new structure is checked through finite element analysis. Based on the design, an experimental sample of the sensor is fabricated and its performance is discussed in comparison with the theoretical expectation. The resutls show that the present gyroscope is capable of measuring the rotational velocity over two orthogonal axes simultaneously with good enough sensitivity and distinction between the two axial components of the rotation.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.21
no.3
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pp.127-132
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2020
In this study, the process of providing information necessary to remove physical barriers such as road slopes that obstruct the activities of the disabled is in progress. Through experiments, we implement a quantified road surface roughness index that enables the implementation of IoT-based systems necessary for the elderly and the disabled to safely move to their destination. As a preliminary study, a road surface measurement device using a gyroscope was devised. To check the roughness and flatness of the road surface, X, Y displacement, and acceleration displacement were measured using a gyroscope. By calculating the measured data, the roughness and flatness of the road surface were quantified from 0 to 100. We implemented an algorithm that divides this index into 4 stages, displays it on a map, and provides it to users. Finally, a system for the disabled and elderly electric wheelchair users to secure basic mobility was established.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.616-619
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2003
In this paper, we develop an input device equipped with accelerometers and gyroscopes. The installed sensors measure the inertial measurements i.e., accelerations and angular rates produced by the movement of the system when a user is writing on the plane surface or in the three dimensional space. The gyroscope measurement are integrated once to give the attitude of the system and consequently used to remove the gravity included in the acceleration measurements. The compensated accelerations bin doubly integrated to yield the position of the system. Due to the integration processes involved in recovering the users'motions, the accuracy of the position estimation significantly deteriorates with time. Among various error sources of the system incorrect estimation of attitude causes the largest portion of the positioning error since the gravity is not fully cancelled. In order to solve this problem, we propose a Kalman filler-based attitude estimation algorithm which fuses measurement data from accelerometers and gyroscopes by fuzzy logic approach. In addition, the online calibration of the gyroscope biases are performed in parallel with the attitude estimation to give more accurate attitude estimation. The effectiveness and the feasibility of the presented system is demonstrated through computer simulations and actual experiments.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.27
no.2
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pp.89-98
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2017
The control moment gyroscope(CMG) can be used for essential balancing control of a one-wheeled mobile robot. A single-gimbal CMG has a simple structure and can supply strong restoring torque against external disturbances. However, the CMG generates unwanted directional torque also besides the restoring torque; the unwanted directional torque causes instability in the one-wheeled robot control system that has high rotational degrees of freedom. This study proposes a control system for a one-wheeled mobile robot by using a CMG scissored pair to eliminate the unwanted directional torque. The well-known LQR control algorithm is designed for robustness against modeling error in the dynamic motion equations of a one-wheeled robot. Computer simulations for 3D nonlinear dynamic equations are carried out to verify the proposed control system with the CMG scissored pair and the LQR control algorithms.
This paper presents a new approach for mobile robot heading detection using MEMS Gyro north finding method in the indoor environment. Based on this, the robot heading angle measurement scheme is proposed; improved north finding theory and algorithm are also explained. Several approaches are applied to confirm system's precision and effectiveness. In order to find out the heading angle, a single axis MEMS gyroscope to sense the angle between the robot heading direction and the north is used. To reach enough estimation accuracy and reduce detection time, the least square method (LSM) for the signal fitting and parameter estimation is applied. Through a turn-table, we setup a carouseling system to decrease the substantial bias effect on gyroscope's heading angle. For the evaluation of the proposed method, this system is implemented to the Pioneer robot platform. The performance and heading error are analyzed after the test. From the simulation and experimental results, system's accuracy, usefulness and adaptability are shown.
In this paper, a two-mass system for SiOG (Silicon on Glass) vibratory gyroscope with the need of frequency tuning was proposed to increase the stability of the device with wide bandwidth. Air damping and bandwidth were analyzed using MATLAB. The measured resonance frequency is 5.2 kHz, which is 7 kHz in the design. But the measured bandwidth is 450 Hz, similar to the designed bandwidth with 500 Hz. Also the frequency difference (210 Hz) between the driving and sensing part is smaller than the wide bandwidth of two mass system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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