• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.167-181
• /
• 2024

자율주행 기술 개발에 있어서 드라이빙 시뮬레이터의 활용은 사고 환경에 대한 다양한 테스트를 단시간에 효과적으로 수행 가능하게 하여 개발 비용 및 노력을 획기적으로 줄일 수 있다. 그러나 드라이빙 시뮬레이터는 실제 환경과 차이가 존재한다는 심각한 단점이 존재하므로 드라이빙 시뮬레이터를 이용하여 개발된 자율주행 알고리즘이 실제 차량 시스템에 직접 적용시킬 때 큰 차이가 발생하는 문제가 있다. 이러한 문제는 Sim2Real 문제로 정의되며, 시나리오, 센서 모델링, 차량 동역학 등으로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 Sim2Real 문제 중에서 IMU센서에 대해서 Sim2Real 문제 해결 방안에 대한 연구를 수행한다. 실제 환경과 에뮬레이터된 가상 IMU 센서의 차이를 줄이기 위해서 IMU 센서의 정밀 오차 모델링을 통한 센서 에뮬레이터 기술에 대해 소개한다. Bias, Scale Factor, Misalignmnet, Random Walk에 따른 오차를 가상 IMU 센서 등급별로 모델링하고 이를 실제 IMU 센서의 등급에 따른 오차 지표와 비교함으로써 IMU 센서의 Sim2Real 문제를 완화한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제18권8호
• /
• pp.744-749
• /
• 2012

In this paper, we suggest that how to improve an accuracy of mobile robot's localization by using the sensor network information which fuses the machine vision camera, encoder and IMU sensor. The heading value of IMU sensor is measured using terrestrial magnetism sensor which is based on magnetic field. However, this sensor is constantly affected by its surrounding environment. So, we isolated template of ceiling using vision camera to increase the sensor's accuracy when we use IMU sensor; we measured the angles by pattern matching algorithm; and to calibrate IMU sensor, we compared the obtained values with IMU sensor values and the offset value. The values that were used to obtain information on the robot's position which were of Encoder, IMU sensor, angle sensor of vision camera are transferred to the Host PC by wireless network. Then, the Host PC estimates the location of robot using all these values. As a result, we were able to get more accurate information on estimated positions than when using IMU sensor calibration solely.

• 한국측량학회지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.65-72
• /
• 2010

본 연구에서는 MMS인 경우 고성능의 중급 IMU가 사용되고 보행자 항법시스템에서는 MEMS형의 저급 IMU가 사용된다고 가정한 후 GPS 신호가 단절되었을 경우 IMU에 의해 생성되는 위치 및 자세 오차를 시뮬레이션을 통하여 계산하였다. 또한 GPS 신호 단절 시에 고도계, 전자나침반 및 2가지 센서를 동시에 이용하는 MultiSensor를 이용하여 중급 및 저급 IMU를 보정하였을 경우의 정확도 향상 효과를 분석하였다. 실험 결과 중급 IMU의 경우 MMS에서 요구되는 3차원 위치오차 정확도가 5m라고 가정할 경우 GPS 단절 시간이 30초가 넘으면 요구 정확도를 만족하지 못하였다. 하지만 GPS 단절 구간에서 고도계 전자나침반 그리고 MultiSensor를 이용하여 IMU 보정을 수행할 경우 약 60초까지 요구정확도를 만족하였다. 또한 고도계 및 전자나침반을 동시에 사용할 경우 고도계에 의한 영향이 더욱 큰 것으로 판단된다 MEMS IMU와 같은 저급 IMU가 사용되는 보행자 항법 시스템의 요구 위치 정확도가 약 20m라고 가정할 경우 4초 이후에는 요구 정확도를 만족하지 못하였으며 자세 오차도 매우 급증하였다. 하지만 GPS 신호 단절시 보조센서를 이용하여 저급 IMU 보정을 수행하였을 경우 약 15초까지 요구 정확도를 만족할수 있을 것으로 시뮬레이션 결과 예측되었으며 또한 중급 IMU 실험과는 반대로 보행자 항법과 같은 속도가 느린 시스템에서 고도계 및 전자나침반 2가지 센서를 동시에 사용할 경우 전자나침반에 의한 영향이 더욱 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 GPS 신호 단절이 발생할 수 있는 지역에 대하여 MMS 또는 보행자 항법시스템을 운용할 경우 요구 정확도에 따른 보조센서 통합을 이용하여 정확도를 높이는 자료로써 사용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.186-192
• /
• 2014

본 논문은 IMU센서를 이용하여 보드로봇을 무선으로 제어하는 연구에 관해 다룬다. 사용된 보드로봇은 일종의 탑승형 로봇으로 탑승자는 옆으로 서서 앞을 보며 제어한다. 탑승자는 제안된 무선제어기를 팔의 상박에 착용하고, 무선제어기의 각도에 따라서 방향전환을 할 수 있다. 무선제어를 위해 블루투스(Bluetooth)가 사용되며, 사용자의 행동에 따른 다섯 종류의 명령('1'우회전, '2'중립, '3'좌회전, '4'운전, '5'정지)을 IMU 센서로 측정하여 기울기에 대한 디지털 값을 보드로봇의 제어기로 전송한다. 보드로봇에서 수신된 값은 정해진 명령을 기반으로 모터를 제어한다. 결과적으로, 제안된 IMU 센서 기반의 사용자 인터페이스는 실제의 보드를 조정하듯이 보드로봇을 쉽고 편리하게 제어할 수 있다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제37권3호
• /
• pp.309-313
• /
• 2013

본 연구는 복합센서를 활용한 무인지게차의 주행 시스템에 대한 것이다. 무인지게차가 화물 이 적재를 위해 랙에 진입할 시 필요한 주행기술로 무인지게차의 위치 및 방향을 정확하게 파악하기 위해 RFID, IMU센서 및 근접센서로 구성된 복합센서 시스템을 이용하였고, 각 센서의 성능실험을 통해 특성을 파악한다. 이를 직접 설계/제작한 실험용 차량에 부착하여 복합센서 시스템을 적용하는 실험을 수행하고 이를 통해 개발된 시스템의 성능을 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제15권8호
• /
• pp.3011-3024
• /
• 2021

Pose estimation of the sensor is important issue in many applications such as robotics, navigation, tracking, and Augmented Reality. This paper proposes visual-inertial integration system appropriate for dynamically moving condition of the sensor. The orientation estimated from Inertial Measurement Unit (IMU) sensor is used to calculate the essential matrix based on the intrinsic parameters of the camera. Using the epipolar geometry, the outliers of the feature point matching are eliminated in the image sequences. The pose of the sensor can be obtained from the feature point matching. The use of IMU sensor can help initially eliminate erroneous point matches in the image of dynamic scene. After the outliers are removed from the feature points, these selected feature points matching relations are used to calculate the precise fundamental matrix. Finally, with the feature point matching relation, the pose of the sensor is estimated. The proposed procedure was implemented and tested, comparing with the existing methods. Experimental results have shown the effectiveness of the technique proposed in this paper.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
• /
• pp.920-922
• /
• 2018

This paper describes a method to classify simple circular artificial markers on surfaces of a box on the back of hand to detect the pose of user's hand for VR/AR applications by using a Leap Motion camera and two IMU sensors. One IMU sensor is located in the box and the other IMU sensor is fixed with the camera. Multi-layer Perceptron (MLP) algorithm is adopted to classify artificial markers on each surface tracked by the camera using IMU sensor data. It is experimented successfully in real-time, 70Hz, under PC environments.

• 실천공학교육논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.119-124
• /
• 2018

IMU(Inertial Measurement Unit) 센서의 가속도와 각속도를 이용하여 거리측정을 하고 측정값을 이용하여 사용자가 원하는 실내공간에 적용하여 사용자 혹은 디바이스가 실내공간을 인식하는 교육용 장비를 소개한다. 본 교육장비를 이용해서 다양한 위치 인식 및 추적 알고리즘을 학습할 수 있고 창의적 공학설계 작품을 구현할 수 있다. IMU 센서의 데이터 값을 $I^2C$(Inter-Integrated Circuit)을 통해 MCU(microcontroller unit)에 전송하고 필터와 연산방식을 통해 데이터 값을 처리 후 실내 위치 인식 알고리즘을 통해 위치인식을 한다. 그리고 무선통신을 이용하여 처리된 값을 송수신하여 사용자가 인식하도록 설계한다. 본 교육 장비를 이용하여 "IMU센서를 이용하여 이동거리를 산출과 데이터 값을 이용한 가상공간 구현 및 인식"의 사례를 소개하고 그 설계를 기반하여 다양한 창의적 공학설계 적용에 대해서 논한다.

• 센서학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.86-92
• /
• 2018

In recent times, motion capture technology using inertial measurement unit (IMU) sensors has been actively used in sports. In this study, we developed a canoe paddle, installed with an IMU and a water level sensor, as a system tool for training and calibration purposes in water sports. The hardware was fabricated to control an attitude heading reference system (AHRS) module, a water level sensor, a communication module, and a wireless charging circuit. We also developed an application program for the mobile device that processes paddling motion data from the paddling operation and also visualizes it. An AHRS module with acceleration, gyro, and geomagnetic sensors each having three axes, and a resistive water level sensor that senses the immersion depth in the water of the paddle represented the paddle motion. The motion data transmitted from the paddle device is internally decoded and classified by the application program in the mobile device to perform visualization and to operate functions of the mobile training/correction system. To conclude, we tried to provide mobile knowledge service through paddle sport data using this technique. The developed system works reasonably well to be used as a basic training and posture correction tool for paddle sports; the transmission delay time of the sensor system is measured within 90 ms, and it shows that there is no complication in its practical usage.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제40권6호
• /
• pp.223-229
• /
• 2019

The number of knee-related disease patients and knee joint surgeries is steadily increasing every year, and for knee rehabilitation training for these knee joint patients, it is necessary to strengthen the muscle of vastus medialis and quadriceps femoris. However, because of the cost and time-consuming difficulties of receiving regular hospital treatment in the course of knee rehabilitation, we developed knee exoskeleton using rapid prototype for knee rehabilitation with feedback from the electromyogram (EMG) and inertia motion unit (IMU) sensor. The modules was built on the basis of EMG and an IMU sensor applied complementary filter, measuring muscle activity in the vastus medialis and the range of joint operation of the knee, and then performing the game based on this measurement. The IMU sensor performed up to 97.2% accuracy in experiments with ten subjects. The functional game contents consisted of an exergaming platform based on EMG and IMU for the real-time monitoring and performance assessment of personalized isometric and isotonic exercises. This study combined EMG and IMU-based functional game with knee rehabilitation training to enable voluntary rehabilitation training by providing immediate feedback to patients through biometric information, thereby enhancing muscle strength efficiency of rehabilitation.