자이로센서 번역(한국어 원본)Abstract
본 논문에서는 gyro sensor와 accelerometer를 융합하여 1차 보정 필터를 설계한다. 그리고 필터를 설계함에 있어 조금 더 오차를 최소화하기 위해 최소좌승법을 이용해 필터의 계수를 찾는 방법을 제안한다. 설계된 필터를 로터리 펜들럼 시스템에 적용하여 2차 보정 필터와 비교한 후 결과를 확인한다.
1. Introduction
근래 군사적 목적이나 위험지역 탐사 및 인명 구조, 실물 크기 비행체의 시험용으로서 소형무인항공체의 관심이 높아지고 있다. 이로 인해 소형 운동체에 장착될 저가형 소형 센서를 이용한 자세추정장치의 연구가 활발하게 진행되고 있다.
쉽게 각도를 측정할 수 있는 엔코더는 자신을 기준좌표로 바라본 상대각도를 잡는다. 그렇기 때문에 항공기나 배와 같이 어떤 기준좌표를 잡을 수 없는 경우 사용할 수 없다. 그래서 로봇 또는 항공기는 자세를 측정하기 위해 관성센서를 많이 사용한다. 이 중 회전 각속도를 측정하는 자이로 센서와 가속도를 측정하는 accelerometer가 사용 빈도가 높다.
그러나 자이로 센서를 이용한 각도 검출은 적분 오차를 가지고, accelerometer를 이용한 각도 검출은 병진 운동 성분이 포함되면 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 accelerometer와 자이로 센서를 융합하여 사용하는 방법이 많이 연구되고 있다. 그 방법 중 하나가 complementary filter이다. 이 방법은 응답 특성이 다른 두 센서의 장점을 결합하는 것이다. 일반적으로 complementary filter중 second order complementary filter를 많이 사용한다.
본 논문에서는 2차 보정 필터보다 상대적으로 간단한 1차 보정필터를 적용하고, 필터 계수는 최소좌승법으로 설계한다. 이 후 두 필터를 로터리 펜들럼 시스템에 적용하여 결과를 비교하여 성능이 비슷함을 보이고, 필터의 설계가 간단한 1차 보정 필터가 가치가 있음을 확인한다.
본 논문의 구성은 2장에서 자이로 센서와 accelerometer를 이용한 1차 보정 필터를 설계하고, 2차 보정 필터를 소개한다. 3장에서 진자 운동을 통한 실험과정을 보여주고 그 결과를 확인한다. 그리고 4장에서 결론을 맺는다.
2. 자이로 센서와 accelerometer를 이용한 보정 필터
이 장에서는 그림 1의 자이로 센서와 accelerometer를 융합한 1차 보정 필터를 소개한다. 그리고 최소좌승법을 이용하여 1차 보정 필터의 계수 을 찾는 과정을 소개한다. |
자이로센서 번역(영어 번역본)Abstract
This research is to design 1st compensation filter fusing gyro sensor and accelerometer. It proposes the method to measure the filter factor using least square in order to minimize errors in filter design. And the results were verified after applying the designed filter on the rotary pendulum system after comparing the filter with 2nd compensation filter.
1. Introduction
There is increasing interest in Micro Aerial Vehicles designed for the purpose of using for military, exploring hazardous zone, saving lives, and testing real-size air vehicle. This resulted in many researches being carried out to invent attitude estimation devices using low-priced small sensors that are built in small-sized vehicle.
Encoders are known to measure angles easily and recognize relative angles as standard coordinates. Thus, cases such as aircrafts and shops that are not able to set standard coordinates are not applicable. For this reason, inertial sensor is widely used to calculate the positions of robots or aircrafts. The gyro sensor to measure rotational angular velocity and an accelerometer to measure acceleration are most frequently used.
However, angle calculation using gyro sensor is flawed due to integral errors, and measurement using accelerometer is imperfect if it contains translation components. Therefore, the method – fusing accelerometer and gyro sensor has mainly been reviewed as a solution. The compensation filter is one of these methods. In other words, it mixes the merits of two sensors that have distinct response characteristics. In general, the second order compensation filter is prevailing over other filters.
This research applies 1st compensation filter which is considered relatively simpler than 2nd compensation filter, and designs the filter factor using least square.
In chapter 2, we design the 1st compensation filter using gyro sensor and accelerometer, and introduce 2nd compensation filter in addition. In chapter 3, we perform the test process through pendulum movement and obtain the result. Finally, we make the conclusion of this research in chapter 4.
2. Compensation Filter using Gyro Sensor and Accelerometer
This chapter introduces the 1st compensation filter fusing gyro sensor and accelerometer as shown in Figure 1. In addition, we demonstrate the process to find the 1st compensation filter factor using least square. |
