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자료유형
학술저널
저자정보
윤인용 (성균관대학교) 심재용 (로터스에코 (LotusEco, Ltd)) 김중규 (성균관대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제54권 제2호 (통권 제471호)
발행연도
2017.2
수록면
106 - 114 (9page)

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본 논문에서는 센서 결합을 이용하여 공간상의 시스템 자세를 정확히 추정할 수 있는 확장 칼만 필터를 설계하는 방법에 대해서 제안한다. 시스템 자세는 쿼터니언 상태 변수를 이용하여 표현하며, 이는 Gauss-Newton방법을 적용하여 가속도 센서와 지자기 센서로부터 강체의 자세를 획득 하게 된다. 측정된 쿼터니언 값과 속도 센서 값, ARVR_SDK에 의한 영상 정보값을 이용함으로써, 상태 변화를 추정 하게 되는데, 자세 추정의 정밀도를 높이기 위해 입력 값에 대한 에러를 보정하는 과정을 추가하여 적응적으로 입력 값을 조절하는 확장 칼만 필터를 설계 적용 하였다. 그 결과, 설계된 필터에 입력 값에 대한 오차가 있어도 일정부분 이를 보정하여 추정 값에 대한 신뢰도를 높이는 결과를 실험적으로 확인 할 수 있었다.
#Extended Kalman Filter #Quaternion #Gauss-Newton Method #Pose Estimation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
Kato, H., Billinghurst, M., “Marker tracking and hmd calibration for a video-based augmented reality conferencing system.” Augmented Reality, 1999.(IWAR'99) Proceedings. 2nd IEEE and ACM International Workshop on. IEEE, pp. 85-94, 1999. Daniel, W., Schmalstieg, D., “ARToolKitPlus for pose tracking on mobile devices.” Proceedings of 12th Computer Vision Winter Workshop. pp. 139-146, 2007. Vuforia Developer, Vuforia SDK 5.5, (https://developer.vuforia.com/downloads/sdk), 2016. Rekimoto, J., Yuji A., “CyberCode: designing augmented reality environments with visual tags.” Proceedings of DARE 2000 on Designing augmented reality environments. ACM, pp. 1-10, 2000. LotusEco, ARVR_SDK 1.0, 2016.

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