본 논문에서는 관성측정장치를 기반으로 블루투스 환경에서의 자율비행을 위한 멀티 로터형 헬리콥터에 대한 설계 및 성능을 제시하였다. 멀티 로터관련 다양한 연구가 진행되어오고 있긴 하지만 최근에는 다양한 서비스를 목적으로 짐벌이 장착된 헥사로터형의 헬리콥터에 대한 관심이 모아지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 지상의 원격조정 PC나 고성능의 원격제어장치나 영상시스템과 같은 외부보조 시스템 없이 연구와 구조활동, 모니터링 활동을 수행할 수 있는 컴팩트하고 자율비행을 위한 헥사로터(hexa rotor)형 헬리콥터에 대한 하드웨어 및 소프트웨어를 소개하고자 한다. 제안한 시스템은 헥사로터 헬리콥터의 구조와 관성측정장치 관련 하드웨어 구성과 수학적 모델링 및 시뮬레이션 결과를 각각 제시하였다. 또한, IMU 구현을 위하여 MCU(ARM-cortex) 보드를 장착하여 각 로터의 회전과 관성 측정장치의 입력신호에 대한 상태를 제어할 수 있도록 하였다. 그리고 시스템 시뮬레이션과 실험을 통한 시스템의 성능을 각각 검증하였다.
In this paper, an INS compensation algorithm for auto sailing system is proposed, where low cost IMU (Inertial Measurement Unit) is used for measuring the accelerometer data. First, we denote the basic INS algorithm with IMU and show that how to compensate the error of position by using low cost IMU. Second, in considering the ship's characteristic and ocean environments, we consider with a factor as a periodic external disturbance which effects to the exact position. To develop the compensation algorithm, we use a repetitive method to reduce the external environment changes. Lastly, we verify the proposed algorithm by using experiments results.
In this paper, we present a novel idea to integrate low cost Inertial Measurement Unit(IMU) and Differential Global Positioning System (DGPS) for Telematics applications. As well known, low cost IMU produces large positioning and attitude errors in very short time due to the poor quality of inertial sensor assembly. To conquer the limitation, we present a bimodal approach for integrating IMU and DGPS, taking advantage of positioning and orientation data calculated from CCD images based on photogrammetry and stereo-vision techniques. The positioning and orientation data from the photogrammetric approach are fed back into the Kalman filter to reduce and compensate IMU errors and improve the performance. Experimental results are presented to show the robustness of the proposed method that can provide accurate position and attitude information for extended period for non-aided GPS information.
This paper presents a novel Long Short-Term Memory (LSTM) network architecture for the integration of an Inertial Measurement Unit (IMU) and Global Navigation Satellite Systems (GNSS). The proposed algorithm consists of two independent LSTM networks and the LSTM networks are trained to predict attitudes and velocities from the sequence of IMU measurements and mechanization solutions. In this paper, three GNSS receivers are used to provide Real Time Kinematic (RTK) GNSS attitude and position information of a vehicle, and the information is used as a target output while training the network. The performance of the proposed method was evaluated with both experimental and simulation data using a lowcost IMU and three RTK-GNSS receivers. The test results showed that the proposed LSTM network could improve positioning accuracy by more than 90% compared to the position solutions obtained using a conventional Kalman filter based IMU/GNSS integration for more than 30 seconds of GNSS outages.
In this paper, the pose estimation method for the satellite GTB (Ground Test Bed) using vision/MEMS IMU (Inertial Measurement Unit) integrated system is presented. The GTB for verifying a satellite system on the ground is similar to the mobile robot having thrusters and a reaction wheel as actuators and floating on the floor by compressed air. The EKF (Extended Kalman Filter) is also used for fusion of MEMS IMU and vision system that consists of a single camera and infrared LEDs that is ceiling landmarks. The fusion filter generally utilizes the position of feature points from the image as measurement. However, this method can cause position error due to the bias of MEMS IMU when the camera image is not obtained if the bias is not properly estimated through the filter. Therefore, it is proposed that the fusion method which uses the position of feature points and the velocity of the camera determined from optical flow of feature points. It is verified by experiments that the performance of the proposed method is robust to the bias of IMU compared to the method that uses only the position of feature points.
As the elderly population gradually increases, the risk of fatal fall accidents among the elderly is increasing. One way to cope with a fall accident is to determine the fall direction before impact using a wearable inertial measurement unit (IMU). In this context, a previous study proposed a method of classifying fall directions using a support vector machine with sensor velocity, acceleration, and tilt angle as input parameters. However, in this method, the IMU signals are processed through several processes, including a Kalman filter and the integration of acceleration, which involves a large amount of computation and error factors. Therefore, this paper proposes a machine learning-based method that classifies the fall direction before impact using IMU raw signals rather than processed data. In this study, we investigated the effects of the following two factors on the classification performance: (1) the usage of processed/raw signals and (2) the selection of machine learning techniques. First, as a result of comparing the processed/raw signals, the difference in sensitivities between the two methods was within 5%, indicating an equivalent level of classification performance. Second, as a result of comparing six machine learning techniques, K-nearest neighbor and naive Bayes exhibited excellent performance with a sensitivity of 86.0% and 84.1%, respectively.
모바일 매핑시스템은 차량에 GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), CCD 카메라 등을 탑재하고 위치 및 영상 정보를 취득하는 효율적인 방법이다. 모바일 매핑시스템은 도로 시설물 관리, 지도 갱신 등 다양한 분야에 이용되고 있다. 국외에서 개발된 모바일 매핑시스템은 각 센서의 통합 및 동기화 방안을 알 수 없으므로 업그레이드하거나 새로운 센서를 추가하기 어렵다. 본 연구에서는 모바일 매핑시스템의 개선 및 센서추가를 위해서 모바일 매핑시스템에 기본석으로 필요한 GPS, IMU, 그리고 CCD 카메라와 향후 추가될 센서인 레이저, 오도미터(Odometer) 등의 센서가 추가될 경우를 고려하여 멀티 센서 통합 및 동기화 구현 방안을 제시하였다. 또한 동기화에 필요한 각 센1서의 요구사항을 파악한 후 동기화 장비를 설계 및 제작하고 실험하였다.
This paper presents an underwater hybrid navigation system for a semi-autonomous underwater vehicle (SAUV). The navigation system consists of an inertial measurement unit (IMU), and a Doppler velocity log (DVL), accompanied by a magnetic compass. The errors of inertial measurement units increase with time, due to the bias errors of gyros and accelerometers. A navigational system model is derived, to include the scale effect and bias errors of the DVL, of which the state equation composed of the navigation states and sensor parameters is 20. The conventional extended Kalman filter was used to propagate the error covariance, update the measurement errors, and correct the state equation when the measurements are available. Simulation was performed with the 6-d.o,f equations of motion of SAUV, using a lawn-mowing survey mode. The hybrid underwater navigation system shows good tracking performance, by updating the error covariance and correcting the system's states with the measurement errors from a DVL, a magnetic compass, and a depth sensor. The error of the estimated position still slowly drifts in the horizontal plane, about 3.5m for 500 seconds, which could be eliminated with the help of additional USBL information.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제13권3호
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pp.398-404
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2012
A fault detection process is necessary for high integrity systems like satellites, missiles and aircrafts. Especially, the satellite has to be expected to detect faults autonomously because it cannot be fixed by an expert in the space. Faults can cause critical errors to the entire system and the satellite does not have sufficient computation power to operate a large scale fault management system. Thus, a fault detection method, which has less computational burden, is required. In this paper, we proposed a modified PCA (Principal Component Analysis) as a powerful fault detection method of redundant IMU (Inertial Measurement Unit). The proposed method combines PCA with the parity space approach and it is much more efficient than the others. The proposed fault detection algorithm, modified PCA, is shown to outperform fault detection through a simulation example.
This paper presents an integrated underwater navigational algorithm for unmanned underwater vehicles, using additional two-range transducers. This paper proposes a measurement model, using two range measurements, to improve the performance of an IMU-DVL (inertial measurement unit - Doppler velocity log) navigation system for long-time operation of underwater vehicles, excluding DVL measurement. Extended Kalman filter was adopted to propagate the error covariance, to update the measurement errors, and to correct the state equation when the external measurements are available. Simulation was conducted with the 6-d.o.f nonlinear numerical model of an AUV in lawn-mowing survey mode, at current flaw, where the velocity information is unavailable. Simulations illustrate the effectiveness of the integrated navigation system, assisted by the additional range measurements without DVL sensing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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