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저자정보
이준학 (충남대학교) 김혜원 (충남대학교) 오상헌 (넵코어) 도재철 (한화) 남창우 (한화) 황동환 (충남대학교) 이상정 (충남대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제24권 제10호
발행연도
2018.10
수록면
979 - 986 (8page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2018.18.0092

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In this paper, angular velocity estimation performances of the GR-INS are compared according to the order of the extended Kalman filter. The case in which one axis cannot be measured by a gyroscope and two axes can be measured by gyroscopes is investigated. One triad is placed at the center of gravity and three at axes. Two gyroscopes are placed at the axes where angular velocity can be measured. Mechanization of the GR-INS is derived for the arrangement of accelerometers and gyroscopes. Outputs of MEMS accelerometers and MEMS gyroscopes are generated for the trajectory of the vehicle, which rotates 30 times per second. From the outputs, angular velocity is estimated using an extended Kalman filter for the two cases. In the first case, the extended Kalman filter only estimates an angular velocity of the spinning axis of the vehicle. In the other case, the extended Kalman filter estimates the angular velocities of the three axes of the vehicle. Angular velocity estimation performances of the two cases are compared. The result shows that the angular velocity estimation performance is better when the extended Kalman filter estimates the angular velocities of the three axes. It can be seen from the result that the performance of the GR-INS can be improved by using a Kalman filter with higher order.

목차

Abstract
I. 서론
II. GR-IMU 기반 확장 칼만 필터
III. 각속도 추정 성능 비교
IV. 결론 및 추후 연구 계획
REFERENCES

참고문헌 (14)

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