• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.38-46
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• 2011

현재 보행 분석에 있어 많이 사용되고 있는 3차원 동작 분석기의 경우, 여러 대의 카메라와 넓은 공간이 필요하다는 공간적 제한성과 함께 고가로 접근성이 용이하지 않으며, 측정 시 준비 과정이 복잡하여 이를 임상에 적용하기에는 많은 제약점이 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 임상에서 용이하게 하지(족부) 이상을 진단하기 위한 관성 센서 기반의 3차원 무선 보행 측정 시스템을 개발하고, 당뇨병 노인 환자 10명을 대상으로 시스템의 타당성을 평가하였다. 개발된 시스템은 보행 특성을 측정하는 관성 측정 장치, 관성 데이터를 수집 및 처리하는 마이크로 컨트롤러, 측정된 데이터를 PC로 전송하는 블루투스로 구성된 무선 보행 측정 모듈과, 수신 데이터의 저장, 처리 및 분석을 위한 윈도우 응용 프로그램 모듈로 구성되었다. 본 연구에서 개발된 시스템은 하지(족부) 이상 진단의 실제 임상에 손쉽게 활용할 수 있을 뿐만 아니라, 스포츠 과학, 재활 등과 같은 인간의 3차원 움직임 분석을 필요로 하는 다양한 분야에 널리 활용할 수 있을 것이다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.108-118
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• 2017

본 논문은 수중 로봇 항법에 사용하기 위한 영상 소나 기반 SLAM (simultaneous localization and mapping) 방법을 제안하고, 성능 평가를 위해 실제 로봇에 탑재하여 실험한 내용을 소개한다. 일반적인 수중 항법은 관성 센서에서 출력되는 정보를 바탕으로 로봇의 위치 및 자세(x,y,z,${\phi}$,${\theta}$,${\psi}$)를 추정한다. 하지만, 장시간 주행할 경우 위치 오차의 누적으로 인하여 정확도가 감소하게 된다. 이에 본 논문에서는 영상 소나로부터 얻을 수 있는 외부 정보를 바탕으로 관성 항법의 위치 추정 성능을 높이고 지도 작성을 수행할 수 있는 SLAM 방법을 제안하고자 한다. 영상 소나를 위한 인공 표식물과 확률 기반 물체 인식 구조를 통해 인공 표식물의 인식 성능을 높이고, 이를 통해 얻게 된 인공 표식물의 위치 정보를 활용하여 관성 항법의 누적 오차를 줄이고자 한다. 항법 알고리즘으로는 확장형 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 적용하여 로봇의 위치 및 자세를 추정하고 지도를 작성한다. 제안한 방법은 선박해양플랜트연구소에서 보유 중인 수중 로봇 'yShark'에 탑재하여 대형 수조에서 실시간 검증을 수행하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권11호
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• pp.943-951
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• 2015

관성센서는 항법 시스템에서 매우 중요한 요소로서, 다수의 관성 센서를 특정한 기하학적 형상으로 배치하여 시스템의 성능과 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 이 때 시스템 신뢰도 향상을 위한 고장검출 및 분리는 배치된 각 센서의 신호를 비교하여 이루어지며, 몇 가지 형태에 대한 최적 조건이 알려져 있다. 본 논문에서는 다중원추 배치형상을 제시하여 항법 최적성능을 위한 조건을 정리하고, 이러한 조건 하에서 기존에 정의된 성능지표를 사용하여 고장검출 및 분리 성능을 분석하였다. 성능지표 비교 결과, 다중 원추배치 형상이 이전에 제시된 다른 형상들보다 고장검출 및 분리 성능 측면에서 더 뛰어나다는 것을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제47권6호
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• pp.438-445
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• 2019

본 논문에서는 MEMS 자이로스코프에서 발생하는 G-민감도 오차를 관성센서 오차 모델에 정의하고, 이를 분석하여 오차 성분을 추출하는 기법을 제안한다. 일반적으로 MEMS기반 자이로스코프는 스프링과 관성질량체를 갖는 진동형 방식으로 개발된다. 따라서 구조적으로 고기동 환경에서 인가되는 가속도에 비례하는 G-민감도 오차 특성을 갖게 된다. 이러한 G-민감도 오차는 외부에서 높은 가속도가 인가되지 않는 민수분야에서는 무시할 정도로 작다. 하지만 전술급 성능의 MEMS 관성측정기가 고가속 환경에서 외란과 가속도에 의해 G-민감도 오차가 발생하게 되면 항체의 유도조종을 위한 항법장치 성능에 큰 영향을 미치게 되므로 오차 분석과 보상은 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 MEMS 자이로스코프에 발생하는 G-민감도 오차를 분석하고 정의하여 관성센서 오차모델에 적용한다. 새로 정의된 관성센서 오차모델을 분석하여, 오차 성분을 고가속도 시험환경이 아닌 FMS 시험만으로 정확히 추출하는 방법을 제안한다. 그리고 제안한 방법으로 얻은 오차를 보상하여 고가속도 시험을 수행하고 그 결과를 분석하여 성능과 신뢰성을 검증한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.344-352
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• 2022

Accurate indoor localization of construction workers and mobile assets is essential in safety management. Existing positioning methods based on GPS, wireless, vision, or sensor based RTLS are erroneous or expensive in large-scale indoor environments. Tightly coupled sensor fusion mitigates these limitations. This research paper proposes a state-of-the-art positioning methodology, addressing the existing limitations, by integrating Stereo Visual Inertial Odometry (SVIO) with fiducial landmarks called AprilTags. SVIO determines the relative position of the moving assets or workers from the initial starting point. This relative position is transformed to an absolute position when AprilTag placed at various entry points is decoded. The proposed solution is tested on the NVIDIA ISAAC SIM virtual environment, where the trajectory of the indoor moving forklift is estimated. The results show accurate localization of the moving asset within any indoor or underground environment. The system can be utilized in various use cases to increase productivity and improve safety at construction sites, contributing towards 1) indoor monitoring of man machinery coactivity for collision avoidance and 2) precise real-time knowledge of who is doing what and where.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.518-524
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• 2011

본 논문은 퍼지 추론 시스템(FIS: fuzzy inference system)을 이용하여 자이로스코프를 사용하지 않는 관성 항법 장치(GFINS: gyroscope free inertial navigation system)의 가속도계 데이터를 보정하는 방법에 관한 연구이다. 일반적인 관성항법 장치(INS: inertial navigation system)는 주로 가속도계와 같은 병진운동을 감지하는 관성 센서와 자이로스코프와 같은 회전 운동을 감지하는 관성 센서를 이용하여 위치와 yaw각을 측정하는 장치이다. 하지만 INS는 자이로스코프를 사용하기 때문에 소형화 및 저전력 설계가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 자이로스코프를 사용하지 않는 GFINS에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. GFINS에 사용되는 가속도계는 적분과 외란에 의한 오차가 시간이 지남에 따라 누적되는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 가속도계의 누적 오차 문제를 해결하기 위해, 레이저 내비게이션과 가속도계의 선속도 비율과 엔코더와 가속도계의 선속도 비율을 통해 GFINS의 데이터를 보정하는 FIS를 제안한다. 제안된 Fuzzy-GFINS를 평가하기 위해, 직접 제작한 메카넘 휠 AGV(autonomous ground vehicle)에 제안된 GFINS를 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 GFINS의 출력 데이터를 효과적으로 보정하는 것을 확인 할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1167-1172
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• 2015

This paper describes the implementation of wearable AHRS for an electromagnetic motion capture system that can trace and analyze human motion on the principal nine axes of inertial sensors. The module provides a three-dimensional (3D) attitude and heading angles combining MEMS gyroscopes, accelerometers, and magnetometers based on the extended Kalman filter, and transmits the motion data to the 3D simulation via Wi-Fi to realize the unrestrained movement in open spaces. In particular, the accelerometer in AHRS is supposed to measure only the acceleration of gravity, but when a sensor moves with an external linear acceleration, the estimated linear acceleration could compensate the accelerometer data in order to improve the precision of measuring gravity direction. In addition, when an AHRS is attached in an arbitrary position of the human body, the compensation of the axis of rotation could improve the accuracy of the motion capture system.

• 전자공학회논문지
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• 제52권5호
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• pp.190-196
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• 2015

본 논문은 항법장치 위치보정을 위해 칼만필터를 적용한 GPS/INS융합의 다중보정방법을 제안한다. 연구에서는 관성항법장치를 구현하기 위해 9축 항법장치로 보정알고리즘을 적용하여 위치오차를 감소시킨 방법을 적용했다. 일반적으로 GPS/INS는 위치정보를 얻어낼 수 있지만 위치정보를 구하는 과정에서 오차 또한 더불어 커지게 되기에 이를 보정하기 위한 강인한 오차 보정 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 9축 관성센서(mpu-9150)의 외란에 대한 강인성 향상을 위해 가속도계 보정 알고리즘을 사용하여 tilt보정을 수행했으며, 제어 대상체의 정확한 방위를 파악할 수 있도록 Yaw각 재정의 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로 GPS/INS와 칼만 필터를 함께 결합한 통합시스템을 구현하였다.

• 한국해양공학회지
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• 제17권4호
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• pp.73-80
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• 2003

This paper presents considerations on the results of the rotating arm test, which was carried out for assessment of an hybrid navigation system for a semi-autonomous underwater vehicle. The navigation system consists of an inertial measurement unit(IMU), an ultra-short baseline(USBL) acoustic navigation sensor and a doppler velocity log(DVL) accompanying a magnetic compass. A navigational systemmodel 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 are 25 in the order. The extended Kalman filter was used to propagate the error covariance, The rotating arm tests were carried out in the Ocean Engineering Basin of KRISO, to generate circular motion. The hybrid underwater navigation system shows good tracking performance against the circular planar motion. Additionally this paper checked the effects of the sampling ratio of the navigation system and the possibility of the dead reckoning with the DVL and the magnetic compass to estimate the position of the vehicle.

• 한국항공우주학회지
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• 제40권1호
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• pp.43-48
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• 2012

본 논문에서는 스트랩다운 영상탐색기 개발을 위해 각속도계 정보를 이용한 실용적인 움직임 훼손영상 복원 필터링 기법을 제안한다. 각속도계 편향오차가 움직임 훼손을 기술하기 위한 점확산 함수 파라미터의 불확실성으로 작용한다는 점에 착안하여, 이를 놈 제한조건을 만족하는 파라미터 불확실성으로 가정한 후 움직임 훼손 영상을 불확정 선형 상태 공간 방정식으로 모델링한다. 각속도계 편향오차에 의한 파라미터 불확실성 행렬이 놈 제한 조건을 만족한다는 가정 하에, 순환 선형 강인 칼만필터에 기반한 움직임 훼손영상 복원필터가 설계된다. 실제 IR 영상을 이용하여 제안된 영상훼손 복원 필터가 각속도계 편향 오차가 존재하는 상황에서도 신뢰할만한 영상복원 성능을 제공함을 확인한다.