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온도모델 자이로 바이어스 추정 칼만 필터 알고리즘 개발과 이를 이용한 절대 지향각 센서 신호 부재 시 차량 지향각 추정
변상진(Sang Jin Byoen),홍효성(Hyosung Hong),원문철(Mooncheol Won) 대한기계학회 2018 大韓機械學會論文集A Vol.42 No.4
AHRS(Attitude and Heading Reference System)에서 지향각(Heading Angle)을 추정하기 위해선 정확한 3축 각속도와 절대 지향각이 필요하다. 기존 연구들은 자이로 바이어스를 대비해 GPS 나침반이나 지자기 센서 등과 같은 절대 지향각 센서를 사용했다. 하지만 지자기 센서는 오차가 크고 GPS 나침반은 높은 빌딩이 많거나 터널과 같은 곳에서 정확한 값을 얻기 어렵다. 본 논문에서는 비교적 짧은 시간동안 절대 지향각 센서를 사용하지 않고 자이로 바이어스를 추정하는 온도 모델 칼만 필터와 보상된 각속도를 이용한 지향각 추정 알고리즘을 제시한다. 자이로 바이어스는 센서의 움직임이 없는 정지 상태일 때만 측정할 수 있어 실험을 통해 센서의 움직임이 정지 상태와 유사할 때를 찾는 알고리즘을 고안하였다. 또한 바이어스 추정 칼만 필터의 초기 상태변수 값에 따른 지향각 오차를 실내 실험 및 실제차량 실험을 통해 확인하였다. Accurate thee-axis angular velocity and absolute orientation angles are required to estimate the heading angle of an attitude and heading reference system. Previous studies have used a Global Positioning System (GPS) compass or geomagnetic sensor to compensate for gyro bias. However, geomagnetic sensors can produce a large error, and it is difficult to obtain accurate GPS compass values in specific areas, such as tunnels and skyscrapers. In this paper, we propose (1) a temperature model Kalman filter that estimates gyro bias without using an absolute heading sensor, for a relatively short time, and (2) a heading angle estimation algorithm using compensated angular velocity. Gyro bias can be measured only if there is no sensor movement. Therefore, this paper proposes an algorithm to discover if the sensor movement is similar to a no-movement state, via experiments. Additionally, the performance of the bias estimation Kalman filter is validated with an indoor experiment and outdoor vehicle tests.
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