관성센서 바이어스를 고려한 쿼터니언 기반 AHRS = Quaternion-based AHRS Improved by Inertial Sensor Bias Compensation

국문 초록 (Abstract)

자세 및 방위 결정 시스템(AHRS)은 자이로 바이어스를 추정하기 위하여 가속도계 센서와 지자기 센서를 이용한다. 저가의 MEMS 가속도계의 경우 바이어스 안정도도 낮을 뿐만 아니라 수십 ㎎ 의 초기 오차를 가진다. 이러한 가속도계 바이어스 오차는 저가 MEMS 센서로 구성된 AHRS 의 자세 정확도를 감소시킨다. 본 논문에서는 자이로 바이어스뿐만 아니라 가속도계 바이어스를 실시간 추정함으로써 자세 및 방위각의 정확도를 향상시키는 쿼터니언 기반 확장칼만핕터 알고리듬을 제시하고, 시뮬레이션을 통해 제시된 알고리듬의 성능을 검증한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Attitude Heading Reference System (AHRS) uses accelerometer and magnetic sensor to compensate gyro bias. A low-cost MEMS grade accelerometer has tens of ㎎ of initial bias as well as low in-run bias stability. This uncorrected initial bias of accelerometer is the main factor to reduce the accuracy of AHRS consisted of MEMS grade inertial sensors. This paper describes the quaternion-based extended Kalman filter algorithm to improve the attitude accuracy by estimating gyro and accelerometer bias together. Simulation results verify the performance of the proposed method.

목차 (Table of Contents)

• 초록
• ABSTRACT
• 1. 서론
• 2. 쿼터니언 기반 AHRS 알고리듬
• 3. 시뮬레이션
• 4. 결론
• 참고문헌