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센서값들에 대한 적용과 원리 이해 by 하하폴

동일한 목표를 얻기 위해서는 여러가지 방법이 적용될 수 있다.

방법마다 오차범위를 가질 수 있기 때문에 각 방법은 목표값으로 조금씩 다른 결과값을 얻어낼 수 있다.

여기서 얻어낸 2가지 결과값의 신뢰도를 적용하여 공분산하여 1개의 값을 얻어낼 수 있다.

이러한 과정이 kalman filter Algorithm 이다.

자이로의 경우 회전 각속도를 구하는 센서이기에 적분만 하면 각도를 구할 수 있다.

가속도계의 경우 중력 가속도를 구하는 센서이기에 어떠한(?) 수식을 통하여 각도를 구할 수 있다.

     가속도계로는 pitch, roll만 구할 수 있다.
     지자기계로는 yaw를 구할 수 있다.

그러므로 자이로 + 가속도계로 pitch와 roll을 구할 수 있고 자이로 + 지자기계로 yaw를 구할 수 있다.

Kalman filter Algorithm의 3단계로는
predict, estimate, update의 과정이다.

     1. predict
        가속도계, 지자기계 센서를 이용하여 계산값을 얻어냄으로 예측할 수 있다.

     2. estimate
        자이로 센서값을 적분만 함으로서 측정값을 얻어낼 수 있다.

     3. update
        1,2번에서 나온 예측값과 측정값에 해당 알고리즘을 적용하여 (즉, 공분산하여) 결과 각도를 얻어낸다.


이렇게 얻어낸 pitch, roll, yaw 값을 GCS에 보내주자.


-- 이번주에 해야할 일
  - IMU에서 얻어온 데이터 parsing
  - 자이로 센서로 각도 측정
  - 가속도 센서로 각도 측정
  - 왜 kalman filter가 필요할까를 연구해보자.


덧글

  • lll 2013/10/02 03:08 # 삭제 답글

    atmega128 공부하는 학생인데요 혹시 imu에서 자이로센서값 얻어서 parsing 하신거 성공하셨나요?
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