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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 1992.10
- 수록면
- 187 - 192 (6page)
이용수
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There are several potential error sources that can affect the estimation of the position of an object using combined vision and acceleration measurements. Two of the major sources, accelerometer dynamics and random noise in both sensor outputs, are considered. Using a second-order model, the errors introduced by the accelerometer dynamics are reduced by the smaller value of damping ratio and larger value of natural frequency. A Kalman filter approach was developed to minimize the influence of random errors on the position estimate. Experimental results for the end-point movement of a flexible beam confirmed the efficacy of the Kalman filter algorithm.
목차
ABSTRACT
INTRODUCTION
APPLICATION OF KALMAN FILTER TO POSITION ESTIMATION
EXPERIMENT
CONCLUSION
REFERENCES
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