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기구학적 구속조건을 투영한 IMU 기반 자세추정 칼만필터 -
분야 농학 > 생물공학
저자 최미진 이정근
발행기관 제어로봇시스템학회
간행물정보 제어로봇시스템학회 논문지 2018년, 제어로봇시스템학회 논문지 제24권 제2호, 175page~181page(총7page)
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목차
부제 : IMU-Based Attitude Estimation Kalman Filter with Kinematic Constraint Projection
Abstract
I. 서론
II. 자세추정 구속 칼만필터
III. 검증실험
IV. 결과 및 고찰
V. 결론
REFERENCES
 
 
영문초록
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.
 
 
attitude estimation, Kalman filter, kinematic constraint projection, IMU
 
 
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