일반적으로 정지상태에서는 중력가속도를 이용하여 Roll, Pitch 자세 각도의 근사값을 외부 도움 없이 계산할 수 있다. 그러나 진동환경에서는 사인 랜덤 함수와 특정 주파수가 혼합하여 MEMS IMU에 인가되고 자세 계산시 오차를 유발한다. 이러한 오차 방지를 위해 일반적으로는 화이트 노이즈 특성을 갖는 진동노이즈의 특성 주파수를 Fast Fourier Transform (FFT)를 이용하여 찾아 제거하는 필터를 적용한다. 그러나 이러한 필터는 충분한 시간이 필요하며, 노이즈가 필터링 되더라도 초기의 데이터가 왜곡되는 현상이 발생한다. 본 연구에서는 진동환경에서 1초 이내 빠른 자세 계산시 오차가 최소화되는 센서 데이터의 평균 개수를 결정하여, 특정 주파수의 진동 인가 시 필터링으로 노이즈를 감소시키는 대체효과를 연구하였다. 이를 검증하기 위해 실제 진동환경 에서의 시험 데이터를 분석하였으며, 실제 다양한 진동 주파수 별로 짧은 시간 내 자세를 추정하는데 필요한 최소화된 평균 개수가 반복적으로 나타남을 확인할 수 있었다.

De-noising Alternative for Fast Self-Alignment Based on Vibration

Sang-Chan Moon*, Tae-Hoon Lee, Young-Seo Kwon, Yong Lee, Seung-Bok Kwon, Hyeon-Gu Son

The self-alignment for attitude of vehicle is easily able to calculate for gravity at a stationary state. However, in the vibration state, its sine random and dominant frequency should be mixed that affect measuring of MEMS IMU then it will be cause errors to calculate attitude itself. For reducing noise, we apply to filtering method that is find dominant frequency and amplitude by Fast Fourier Transform. Now, we concern to filtering method that need enough time to operating its conditions, and it also cause distortion of initial data. In this paper, we analysis to find alternative filtering method at the short-time status for calculating of attitude using MEMS IMU. The proposed method demonstrates its effective use in the acquainted dominant frequency vibration situations for the lower errors repeatability.

Keywords: fast self-alignment, De-noising, MEMS IMU, vibration

Speaker 문상찬* LIG넥스원