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저자정보
최미진 (한경대학교) 이정근 (한경대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제24권 제2호
발행연도
2018.2
수록면
175 - 181 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2018.17.0204

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In an inertial measurement unit (IMU)-based attitude estimation Kalman filter, the estimation accuracy is highly affected by external acceleration during dynamic conditions. Accordingly, various efforts have been made to respond to the external acceleration issue. However, previous approaches have been directed to cases in which IMU-attached objects move freely without constraint. In fact, the movements of many mechanical and robotic systems are kinematically constrained, and these constraints can be utilized to increase the estimation accuracy. Thus, this paper proposes an IMU-based attitude estimation Kalman filter with kinematic constraint projection. As a proof-of-concept, this research deals with a spherical joint constraint. As a way of projecting the constraint, this paper applied three different methods: open-loop estimate projection (OEP), closed-loop estimate projection (CEP), and state prediction projection (SPP). The estimation accuracies of the three constrained Kalman filters are validated experimentally in comparison to those of the unconstrained Kalman filter. Results show that, although all three constrained methods have better estimation performance than the conventional unconstrained method, the CEP and SPP outperformed the OEP and maintained high accuracy even in severe dynamic conditions.
#IMU #attitude estimation #Kalman filter #kinematic constraint projection

목차

Abstract
I. 서론
II. 자세추정 구속 칼만필터
III. 검증실험
IV. 결과 및 고찰
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
H. J. Luinge and P. H. Veltink, “Measuring orientation of human body segments using miniature gyroscopes and accelerometers,” Medical and Biological Engineering and Computing, vol. 43, no. 2, pp. 273-282, Apr. 2005. G. Ligorio and A. M. Sabatini, “A novel Kalman filter for human motion tracking with an inertial-based dynamic inclinometer,” IEEE Transactions on Biomedical Engi-neering, vol. 62, no. 8, pp. 2033-2043, Aug. 2015. A. Filippeschi, N. Schmitz, M. Miezal, G. Bleser, E. Ruffaldi, and D. Stricker, “Survey of motion tracking methods based on inertial sensors: a focus on upper limb human motion,” Sensors, vol. 17, no. 6, pp. 1257, Jun. 2017. H. G. Marina, F. Espinosa, and C. Santos, “Adaptive UAV attitude estimation employing unscented Kalman filter, FOAM and low-cost MEMS sensors,” Sensors, vol. 12, no. 7, pp. 9566-9585, Jul. 2012. J. K. Lee, “Kalman filter for estimation of sensor acce-leration using six-axis inertial,” Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A (in Korean), vol. 39, no. 2, pp. 659-666, Nov. 2015.

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