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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최지석 (국립한경대학교) 이정근 (국립한경대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제28권 제12호
발행연도
2022.12
수록면
1,216 - 1,223 (8page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2022.22.0127

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이 논문의 연구 히스토리 (6)

2023

순환 신경망을 이용한 착용형 관성센서기반 하지 관절 역학 추정
최지석 ,  이창준 ,  이정근 Journal of the Korean Society for Precision Engineering 2023.08 학술저널
관성자기센서를 활용한 자세 추정을 위한 순환신경망
최지석 ICT로봇기계공학부 2023.01 학위논문

2022

9 축 IMU 기반 자세 추정을 위한 순환 신경망: 교란조건에서의 3 차원 자세 추정 성능
최지석 ,  이정근 제어로봇시스템학회 논문지 2022.12 학술저널
관성자기측정장치 신호 기반의 방향코사인행렬 결정 순환신경망
최지석 ,  이창준 ,  이정근 대한기계학회 춘추학술대회 2022.11 학술대회자료
순환신경망을 통한 IMMU 기반 3 차원 자세추정: 기존 필터와의 교란조건에서의 추정 정확도 비교
최지석 ,  이창준 ,  이정근 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2022.06 학술대회자료

2020

IMU 기반 자세 추정 칼만필터에서 공분산 모델링이 추정 정확도에 미치는 영향
최지석 ,  이정근 센서학회지 2020.01 학술저널

초록· 키워드

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The estimation of 3D orientation based on nine-axis inertial measurement unit (IMU) is an essential technology in various applications, from unmanned aerial vehicle to human motion tracking. Various sensor fusion filter algorithms such as Kalman filter (KF) or complementary filter (CF) have been proposed for accurate 3D orientation estimation. However, the degradation of estimation performance due to disturbance components such as magnetic distortion and external acceleration is still a critical issue. An alternative approach for the orientation estimation task is to train a neural network end-to-end with a variety of massive experimental datasets consisting of the raw IMU signals and the ground truth orientations. This paper proposes a recurrent neural network (RNN) for robust IMU-based 3D orientation estimation. Overall, this paper is an extension of the previous work by Weber et al., where the RNN model was used to estimate the quaternion, but only the attitude estimation performance was investigated without considering the heading estimation. The proposed RNN receives a nine-dimensional sensor signal as an input and outputs a unit quaternion representing 3D orientation, and it can robustly estimate the orientation across various motion characteristics and magnetic environments without needing an additional filter algorithm. Verification results showed that the proposed method outperformed the conventional CF and KF algorithms. In particular, in magnetically disturbed conditions, the averaged root mean square error of the proposed RNN approach was reduced by 41.4% and 60.3%, respectively, when compared to the CF and the KF algorithm.
#inertial measurement unit #3D orientation estimation #recurrent neural network #disturbed conditions

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 방법
Ⅲ. 실험 및 데이터 처리
Ⅳ. 결과 및 고찰
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (33)

참고문헌 신청
S. Ding, X. Ouyang, T. Liu, Z. Li, and H. Yang, “Gait event detection of a lower extremity exoskeleton robot by an intelligent IMU,” IEEE Sensors Journal, vol. 18, no. 23, pp. 9728-9735, Sep. 2018. google schola M. B. Alatise and G. P. Hancke, “Pose estimation of a mobile robot based on fusion of IMU data and vision data using an extended Kalman filter,” Sensors, vol. 17, no. 10, pp. 2164, Sep. 2017. google schola M. S. Chae and S. Y. Cho, “Vehicular integrated navigation SYSTEM compensating for mounting misalignment of the IMU through CKF-based state extension,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 12, pp. 1084-1091, Dec. 2021. google schola N. Koksal, M. Jalalmaab, and B. Fidan, “Adaptive linear quadratic attitude tracking control of a quadrotor UAV based on IMU sensor data fusion,” Sensors, vol. 19, no. 1, pp. 46, Dec. 2018. google schola R. C. Avram, X. Zhang, J. Campbell, and J. Muse, “IMU sensor fault diagnosis and estimation for quadrotor UAVs,” IFACPapersOnLine, vol. 48, no. 21, pp. 380-385, Sep. 2015. google schola

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