• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.117-121
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• 2004

In this paper, the error compensation method of the low-cost IMU is proposed. In general, the position and attitude error calculated by accelerometers and gyros grows with time. Therefore the additional information is required to compensate the drift. The attitude angles can be bound accelerometer mixing algorithm and the heading angle can be aided by single antenna GPS velocity. The Kalman filter is used for error compensation. The result is verified by comparing with the attitude calculated and dynamics position determination by Attitude Heading Reference System with Micro Electro Mechanical System for a basis

• 로봇학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.205-211
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• 2020

In this paper, we propose a modified ORB-SLAM (Oriented FAST and Rotated BRIEF Simultaneous Localization And Mapping) for precise indoor navigation of a mobile robot. The exact posture and position estimation by the ORB-SLAM is not possible all the times for the indoor navigation of a mobile robot when there are not enough features in the environment. To overcome this shortcoming, additional IMU (Inertial Measurement Unit) and encoder sensors were installed and utilized to calibrate the ORB-SLAM. By fusing the global information acquired by the SLAM and the dynamic local location information of the IMU and the encoder sensors, the mobile robot can be obtained the precise navigation information in the indoor environment with few feature points. The superiority of the modified ORB-SLAM was verified to compared with the conventional algorithm by the real experiments of a mobile robot navigation in a corridor environment.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.921-927
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• 2013

This paper presents a user interface for vision based indirect teaching of a robotic manipulator with Kinect and IMU (Inertial Measurement Unit) sensors. The user interface system is designed to control the manipulator more easily in joint space, Cartesian space and tool frame. We use the skeleton data of the user from Kinect and Wrist-mounted IMU sensors to calculate the user's joint angles and wrist movement for robot control. The interface system proposed in this paper allows the user to teach the manipulator without a pre-programming process. This will improve the teaching time of the robot and eventually enable increased productivity. Simulation and experimental results are presented to verify the performance of the robot control and interface system.

• International Journal of Ocean System Engineering
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• 제1권3호
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• pp.165-170
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• 2011

In this paper, for the accurate estimation of the position and orientation of the UUV (unmanned underwater vehicle), an AHRS (Attitude Heading Reference System) was developed using the IMU (inertial measurement unit) sensor which provides information on acceleration and orientation in the object coordinate and the initial alignment algorithm and the E-KF (extended Kalman Filter). The initial position and orientation of the UUV are estimated using the initial alignment algorithm with 3-axis acceleration and geomagnetic information of the IMU sensor. The position and orientation of the UUV are estimated using the AHRS composed of 3-axis acceleration, velocity, and geomagnetic information and the E-KF. For the performance test of the orientation estimation of the AHRS, a testbed using IMU sensor(ADIS16405) and DSP28335 coded with an E-KF algorithm was developed and its performance was verified through tests.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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• pp.475-478
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• 2006

본 논문에서는 소형 무인항공기의 정확한 위치, 속도, 자세 정보를 제공하기 위해 저급의 MEMS IMU를 이용한 항법 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 비행체의 직선운동과 회전운동을 측정할 수 있는 관성측정기와 위성신호를 수신하여 항체의 위치, 속도 정보를 제공하는 GPS 수신기, 지구 자기장 정보를 이용하여 방향각 정보를 제공하는 지자기 센서들로 구성되었다. SDINS와 약결합 방식의 칼만필터를 이용한 항법 시스템은 초기정렬 알고리즘과 센서 오차 보상 알고리즘, 자력계 보상 알고리즘 및 복합항법 알고리즘으로 나뉘며, 설계된 항법 알고리즘들은 시뮬레이션과 차량 실험을 통해서 성능을 분석하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.355-359
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• 2006

For the poor observability of azimuth misalignment angle and east gyro drift rate of the traditional initial alignment, a bran-new SINS stationary fast self-alignment approach is proposed. By means of analyzing the characteristic of the strapdown inertial navigation system (SINS) stationary alignment seriously, the new approach takes full advantage of the specific force and angular velocity information given by inertial measurement unit (IMU) instead of the mechanization of SINS. Firstly, coarse alignment algorithm is presented. Secondly, a new fine alignment model for SINS stationary self-alignment is derived, and the observability of the model is analysed. Then, a modified Sage-Husa adaptive Kalman filter is introduced to estimate the misalignment angles. Finally, some computer simulation results illustrate the efficiency of the new approach and its advantages, such as higher alignment accuracy, shorter alignment time, more self-contained and less calculation.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.310-312
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• 2003

관성항법 시스템은 항체의 위치, 속도 및 자세정보를 거의 연속적으로 제공할 수 있는 장점이 있다. 그러나 시간의 경과함에 따라 초기오차가 누적되어 발산하게 되는 단점이 있다. 이로 인하여 실제 적용시에는 매우 고가의 정밀한 자이로와 가속도계가 필요하다. 반면 DGPS는 오차의 누적이나 증가없이 장기간 동안 안정적으로 위치정보를 제공하지만 낮은 데이터 전송률과 도심지역과 칼은 곳에서는 신호의 차단이나 전파방해에 영향을 받는 단점이 있다. 이와 같이 상호보완적인 DGPS와 INS 정보를 통합하여 고 정밀의 속도, 위치 및 자세데이터를 제공할 수 있다. 본 논문은 저가의 IMU의 노이즈와 바이어스를 웨이브렛의 soft thresholding 기법을 이용하여 잡음을 제거하여 성능향상을 시도하였다. 통합알고리즘의 필터는 IS차로 구현하였으며 관측치는 DGPS의 위치정보를 이용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.489-492
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• 2015

사용자의 위치기반 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 보행자의 현재 이동경로와 위치를 나타내는 '보행자 항법 시스템(PDR, Pedestrian Dead Reckoning)'에 관한 많은 연구들이 진행 중이다. 보행자 관성 항법 시스템은 IMU를 통해 데이터를 수신하여 각속도와 가속도 값을 구하고, 이 값을 토대로 사용자의 속도와 위치를 추정 한다. 또한 Zero-velocity(영속도)검출을 통해 누적되는 오차를 보정한다. 지금까지 대부분의 보행자 관성항법 시스템의 성능평가는 보행속도가 느리고 제한적인 상황에서 수행되었다. 하지만 이러한 상황은 보행자의 실제 보행상태를 반영하지 못한다. 본 논문에서는 다양한 보행속도에 따른 관성 항법 시스템의 성능을 실험하고 결과를 분석한다.

• 전기학회논문지
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• 제68권1호
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• pp.122-128
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• 2019

This paper describe the method for maintaining initial azimuth of tactical grade IMU. The proposed method uses the zero velocity update (ZUPT) algorithm based on Kalman filter and the azimuth information previously obtained through transfer alignment. ZUPT technique can estimate and correct navigation attitude errors using the observed velocity error without the need of other sensors. Also, ZUPT combined pre-obtained azimuth information allows to maintain initial azimuth for tactical grade IMU. We verify the performance improvement of the proposed azimuth maintaining method by simulation and test.

• 한국측량학회지
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• 제27권2호
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• pp.225-234
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• 2009

실시간 공중 자료획득 시스템은 긴급상황에서 DEM, 정사영상과 같은 공간정보를 실시간으로 생성하기 위해 빠른 자료 수집을 수행하는 시스템이다. 이러한 시스템에서 GPS와 INS는 플랫폼의 위치와 자세정보를 획득 하는데 중요한 역할을 한다. 그러므로 이번 연구에서는 실시간 공중 자료획득 시스템에 장착될 GPS/MEMS IMU 센서의 성능을 평가하였다. 그리고 시뮬레이션 데이터를 통하여 실시간 자료 수집에 더욱 적절한 GPS/INS 통합 알고리즘을 확인하였다. 정지 상태와 이동 상태에서의 GPS/MEMS IMU 센서 성능 평가 결과 각각 3$\sim$4m, 2$\sim$3m의 위치오차를 확인하였다. 또한 자기장 센서를 사용하는 Aerospace 모드에서 더 높은 정밀도의 자세 결과를 확인하였다. EKF와 UKF의 비교에서는 직선 뿐만 아니라 곡선에서도 많은 차이를 보이지 않았다. 하지만 계산 시간에서 EKF가 UKF에 비하여 약 25배 빠르므로 실시간 공중 자료획득 시스템의 GPS/INS 통합 알고리즘에는 EKF가 더욱 적합한 것으로 판단된다.