회전형 관성항법시스템은 IMU(: Inertial Measurement Unit)를 김블 위에 장착하고 김블을 규칙적으로 회전시켜 IMU의 오차를 상쇄시킴으로써 보다 정확한 항법 정보를 제공할 수 있다. 그러나 파도에 의해 자세 변화가 생기면 회전절차의 한 주기가 끝나는 시점에 자세 오차가 0으로 상쇄되지 않게 되어 큰 위치 오차를 유발한다. 본 논문에서는 이 문제를 고려하여 항체의 롤각 정보를 기반으로 외부 김블을 회전시켜 안정화를 시키는 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 기반으로 파도에 의한 영향을 분석하고 외부 김블 안정화의 성능을 검증한다.
This paper describes how a relatively compensate the error of position by using low cost Inertial Measurement Unit (IMU) has been evaluated and compared with the well established method based on a Kalman Filter(KF). The compensation algorithm by using IMU have been applied to the problem of integrating information from an Inertial Navigation System (INS). The KF is to estimate and compensate the errors of an INS by using the integrated INS velocity and position. We verify the proposed algorithm by simulation results.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the validity and reliability of the measurement of shoulder joint motions using an inertial measurement unit (IMU). Methods: For this study, 33 participants (32 females and 1 male) were recruited. The subjects were passively positioned with the shoulder placed at specific angles using a goniometer (shoulder flexion $0^{\circ}-170^{\circ}$, abduction $0^{\circ}-170^{\circ}$, external rotation $0^{\circ}-90^{\circ}$, and internal rotation $0^{\circ}-60^{\circ}$ angles). Kinematic data on the shoulder joints were simultaneously obtained using IMU three-dimensional (3D) angular measurement (MyoMotion) and photographic measurement. Test-retest reliability and concurrent validity were examined. Results: The MyoMotion system provided good to very good relative reliability with small standard error of measurement (SEM) and minimal detectable change (MDC) values from all three planes. It also presented acceptable validity, except for some of shoulder flexion, shoulder external rotation, and shoulder abduction. There was a trend for the shoulder joint measurements to be underestimated using the IMU 3D angular measurement system compared to the goniometer and photo methods in all planes. Conclusion: The IMU 3D angular measurement provided a reliable measurement and presented acceptable validity. However, it showed relatively low accuracy in some shoulder positions. Therefore, using the MyoMotion measurement system to assess shoulder joint angles would be recommended only with careful consideration and supervision in all situations.
Kim, Dong-Kyu;Cho, Sung-Ho;Park, Seoung-Soo;Yoo, Hui-Ryong;Park, Yong-Woo
Journal of Mechanical Science and Technology
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제17권5호
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pp.629-636
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2003
This paper introduces the developed geometry PIG (Pipeline Inspection Gauge), one of several ILI (In-Line Inspection) tools, which provide a full picture of the pipeline from only single pass, and has compact size of the electronic device with not only low power consumption but also rapid response of sensors such as calipers, IMU and odometer. This tool is equipped with the several sensor systems. Caliper sensors measure the pipeline internal diameter, ovality and dent size and shape with high accuracy. The IMU (Inertial Measurement Unit) measures the precise trajectory of the PIG during its traverse of the pipeline. The IMU also provide three-dimensional coordination in space from measurement of inertial acceleration and angular rate. Three odometers mounted on the PIG body provide the distance moved along the line and instantaneous velocity during the PIG run. The datum measured by the sensor systems are stored in on-board solid state memory and magnetic tape devices. There is an electromagnetic transmitter at the back end of the tool, the transmitter enables the inspection operators to keep tracking the tool while it travels through the pipeline. An experiment was fulfilled in pull-rig facility and was adopted from Incheon LT (LNG Terminal) to Namdong GS (Governor Station) line, 13 km length.
Kim, Seong-Baek;Choi, Kyung-Ho;Lee, Seung-Yong;Choi, Ji-Hoon;Hwang, Tae-Hyun;Jang, Byung-Tae;Lee, Jong-Hun
ETRI Journal
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제26권5호
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pp.497-500
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2004
In this paper, we present a novel idea to integrate a low cost inertial measurement unit (IMU) and Global Positioning System (GPS) for land vehicle localization. By taking advantage of positioning data calculated from an image based on photogrammetry and stereo-vision techniques, errors caused by a GPS outage for land vehicle localization were significantly reduced in the proposed bimodal approach. More specifically, positioning data from the photogrammetric approach are fed back into the Kalman filter to reduce and compensate for IMU errors and improve the performance. Experimental results are presented to show the robustness of the proposed method, which can be used to reduce positioning errors caused by a low cost IMU when a GPS signal is not available in urban areas.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제11권3호
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pp.234-239
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2010
The utilization of micro-electro-mechanical system (MEMS) gyros and accelerometers in low-level inertial measurement unit (IMU) influences cost effectiveness in a positive way under the condition that device error characteristics are fully calibrated. The conventional calibration process utilizes a rate table; however, this paper proposes a new method for achieving reference calibration data from the natural motion of pendulum to which the IMU undergoing calibration is attached. This concept was validated with experimental data. The pendulum angle measurements correlate extremely well with the solutions acquired from the pendulum equation of motion. The calibration data were computed using the regression method. The whole process was validated by comparing the measurement from the 6 sensor components with the measurements reconstructed using the identified calibration data.
본 논문에서는 IMU(inertial measurement unit)의 데이터를 이용하여 사람의 앉은 자세를 분류하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 IMU의 데이터를 주성분 분석법(principle component analysis: PCA)을 이용하여 특징 벡터를 3개로 축소시켰고, RBF(radial basis function) 커널을 적용한 서포트 벡터 머신(support vector machine: SVM)을 이용하여 자세를 분류하였다. 데이터의 측정을 위하여 건강한 성인 3명을 대상으로 실험을 실시하였고, 데이터의 수집을 위하여 넥밴드 형태의 이어폰에 IMU를 내장한 장치를 개발하여 착용하였다. 피험자는 각각 neutral position, smartphoning, writing의 세 가지 앉은 자세에 대하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 제안하는 PCA-SVM 알고리즘은 특징 벡터의 차원을 25%로 축소시키면서도 95%의 신뢰를 보였다.
Estimation of vertical position is critical in applications of sports science and fall detection and also controls of unmanned aerial vehicles and motor boats. Due to low accuracy of GPS(global positioning system) in the vertical direction, the integration of IMU(inertial measurement unit) with the GPS is not suitable for the vertical position estimation. This paper investigates an IMU-barometer integration for estimation of vertical position (as well as vertical velocity). In particular, a new two-step Kalman/complementary filter is proposed for accurate and efficient estimation using 6-axis IMU and barometer signals. The two-step filter is composed of (i) a Kalman filter that estimates vertical acceleration via tilt orientation of the sensor using the IMU signals and (ii) a complementary filter that estimates vertical position using the barometer signal and the vertical acceleration from the first step. The estimation performance was evaluated against a reference optical motion capture system. In the experimental results, the averaged estimation error of the proposed method was 19.7 cm while that of the raw barometer signal was 43.4 cm.
본 논문은 보행자의 각 발에 부착된 2개의 IMU(Inertial Measurement Unit) 정보를 융합하여 위치 추적 성능을 향상시키는 보행자 추측 항법 알고리즘을 제안하였다. 센서내의 방향드리프트로 인해 IMU기반 보행자 위치추적은 시간이 지남에 따라 성능이 크게 저하된다. 제안하는 알고리즘은 방향 드리프트로 인해 각 발의 이동경로가 발산하는 점에 착안하여, 보폭이 일정 값을 초과할 시 이를 보정하고 사용자의 위치를 계산한다. 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 방향 드리프트를 효과적으로 감소시키는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 고기동 항체 적용을 위한 관성측정기의 비행환경 특성을 분석할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 관성측정기의 센서 출력을 직접 비교하는 방법을 제안하고, 시험결과를 통하여 장 단점을 분석하였다. 관성측정기의 센서 출력을 비교하는 방법의 단점 보완과 항법 해를 비교할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 유도전자장치를 이용하여 실시간 다중 항법 연산이 가능하도록 구현하였다. 제안한 방법은 유도전자장치를 이용하기 때문에 시스템의 안정성과 타 구성품의 영향도 등을 고려해야 한다. 따라서 실시간 다중 항법 연산이 가능하도록 구현된 내용을 기술하고, 제안한 방법의 검증을 위해 지상시험과 비행시험을 수행하였다. 시험 결과를 통해 제안한 방법은 관성측정기 개발의 신뢰성을 향상하는데 기여함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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