KR101006812B1 - 자기 데이터 처리 장치, 네비게이션 장치, 자기 데이터 처리 방법 및 자기 데이터 처리 프로그램을 포함하는 기계 판독가능 매체 - Google Patents

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Abstract

자기 데이터 처리 장치는, 3차원(3D) 자기 센서로부터 출력되는 자기 데이터를 순차적으로 수신하는 자기 데이터 입력부, 복수의 자기 데이터를 통계적 모집단 데이터 세트로서 저장하는 저장부, 3차원 가속도 센서로부터 출력되는 가속도 데이터를 수신하는 가속도 데이터 입력부, 통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 근사(approximate) 평면의 수선(a line perpendicular to) 방향과 가속도 데이터가 나타내는 가속도 방향의 각도차의 함수인 신뢰 지수를 도출하는 신뢰성 판정부를 포함한다.
자기 데이터 처리 장치, 3차원 자기 센서, 차량, 가속도, 네비게이션 장치

Description

자기 데이터 처리 장치, 네비게이션 장치, 자기 데이터 처리 방법 및 자기 데이터 처리 프로그램을 포함하는 기계 판독가능 매체{MAGNETIC DATA PROCESSING DEVICE, MAGNETIC DATA PROCESSING METHOD, AND MAGNETIC DATA PROCESSING PROGRAM}
본 발명은 자기 데이터 처리 장치, 자기 데이터 처리 방법 및 자기 데이터 처리 프로그램에 관한 것이며, 보다 상세히는 자기 데이터의 신뢰성을 판정하는 기술에 관한 것이다.
종래에는, 방위 등을 계측하기 위해 자기 센서가 이용되었다. 자기 센서를 이용하여 자기(magnetism)를 계측하면, 자기 센서의 출력은 지자기(Earth's magnetism; geomagnetism) 등의 계측 대상의 성분 뿐만 아니라 노이즈 성분이나 오프셋 성분도 포함한다. 예를 들어, 차량 등의 수송 장치에 장착된 PND(Personal Navigation Device)에서 자기 센서에 의해 지자기를 계측할 경우, 오프셋 성분은 PND 자체나 수송 기계의 자화(magnatization)에 의한 것이거나, 자기 센서의 온도 특성에 의한 것이다. 오프셋 성분은 온도나 차량의 자화 상태와 같은 동작 환경의 변화에 따라 변화된다. 이 때문에, 자기 센서의 출력에 의거하여 도출(derived)되 는 오프셋 성분을 자기 센서의 출력으로부터 뺌으로써 자기 센서의 출력이 보정된다(예를 들어 특허문헌 1 참조).
[특허문헌 1] 일본 공개특허 제2007-240270호 공보
그런데, 수송 장치에 장착된 PND에서 자기 센서에 의해 지자기를 계측하는 경우, 오프셋 성분이 PND나 수송 기계에 장착되어 있는 전자 회로가 발생시킨 자기장에 의해 발생되거나, 수송 장치가 평면 교차점(grade crossing) 등의 강한 자기장 소스의 근방을 지나갈 때에 받는 자기장에 의해 발생된다. 따라서, 노이즈 성분을 완전히 소거하기 위한 보정이 수행되기 어렵다. 이 때문에, 이러한 자기 센서를 이용한 시스템에서, 자기 센서의 출력으로부터 도출되는 데이터에는 오차가 포함되어 있다. 그러나, 자기 센서의 출력 오차가 큰 경우나, 소정의 자기 데이터 성분의 오차가 다른 자기 데이터 성분의 오차를 증폭시킬 경우 시스템의 신뢰성이 크게 손상된다. 따라서, 자기 센서로부터 출력되는 자기 데이터의 신뢰성을 판정하는 것이 중요하다.
본 발명은 신뢰성이 보증된 자기 데이터의 이용을 가능하게 하는 것을 목적으로 한다.
상기 목적을 달성 하기 위한 자기 데이터 처리 장치는, 3차원(3D) 자기 센서로부터 출력되는 자기 데이터를 순차적으로 입력하는 자기 데이터 입력부, 복수의 자기 데이터를 통계적 모집단(statistical population) 데이터 세트로서 저장하는 저장부, 3차원 가속도 센서로부터 출력되는 가속도 데이터를 수신하는 가속도 데이터 수신부, 및 통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 근사(approximate) 평면의 수선(line perpendicular to) 방향과 가속도 데이터가 나타내는 가속도 방향의 각도차의 함수인 신뢰 지수를 도출하는 신뢰성 판정부를 구비한다.
3차원 자기 센서가 육상 수송 장치 또는 해상 수송 장치 등의 거의 수평면 상을 이동하는 이동체에 부착되어 있을 경우, 이동체의 회전은 거의 연직축을 중심으로 하여 일어나기 때문에, 이 이동체가 회전하는 동안 지자기를 측정하고 있는 3차원 자기 센서의 출력은 3차원의 좌표계에서 평면적인 범위에 분포된다. 따라서, 3차원 자기 센서로부터 출력되는 복수의 자기 데이터를 포함하는 통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 근사 평면의 수선 방향은 연직축과 거의 평행하게 된다.
한편, 정지(stationary) 또는 등속직선(linear)운동을 하고 있는 이동체에 부착되어 있는 가속도 센서로부터 출력되는 가속도 데이터는 중력 가속도를 나타낸다. 따라서, 원심력(centrifual force)에 상당하는 가속도 성분이 중력 가속도에 대하여 충분히 작은 범위에서 수평면 상을 이동체가 회전할 경우, 3차원 자기 센서로부터 출력되는 복수의 자기 데이터를 포함하는 통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 근사 평면의 수선 방향은 가속도 데이터가 나타내는 가속도 방향과 거의 평행하게 된다.
그리고, 자기 데이터의 오차가 클 경우에는, 가속도 데이터가 나타내는 가속 도 방향과 3차원 자기 센서로부터 출력되는 복수의 자기 데이터를 포함하는 통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 근사 평면의 수선 방향과 중력 가속도 방향의 각도차가 커진다. 즉, 3차원 자기 센서로부터 출력되는 복수의 자기 데이터를 포함하는 통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 근사 평면의 수선 방향과 중력 가속도 방향의 각도차는 지자기를 나타내는 데이터로서의 자기 데이터의 신뢰성을 나타낸다. 따라서, 본 발명에서는 3차원 자기 센서로부터 출력되는 복수의 자기 데이터를 포함하는 통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 근사 평면의 수선 방향과 중력 가속도 방향의 각도차의 함수인 신뢰 지수(reliability index)를 자기 데이터의 신뢰성을 나타내는 지수로서 도출한다. 따라서, 본 발명에 의하면, 지자기를 나타내는 데이터로서의 자기 데이터의 신뢰성을 판정할 수 있다.
가속도 방향은 가속도 데이터로부터 도출될 수 있다. 예를 들어 복수의 가속도 데이터를 이용하여 지표 벡터를 도출하고, 그 지표 벡터의 방향을 가속도 방향으로 하여 통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 근사 평면의 수선 방향과 가속도 방향의 각도차의 함수인 신뢰 지수를 도출할 수도 있다. 지표 벡터는 복수의 가속도 데이터에 가중치를 부여(weighting)하고 복수의, 가중치가 부여된 가속도 데이터를 합산함으로써 획득된다.
일반적으로, 차량 등의 이동체는 다양한 방향으로 가속하면서 운동하고 있기 때문에, 어느 순간의 동적(dynamic) 가속도와 중력 가속도의 차가 커질 수 있다. 복수의 가속도 데이터를 이용하면, 평균(averaging)이나 스무싱(smoothing)에 의해 이동체의 중력 가속도 성분을 제외한 가속도의 편차를 상쇄하여, 중력 가속도에 가까운 지표 벡터를 도출할 수 있다. 이러한 지표 벡터를 이용하여 신뢰 지수를 도출함으로써, 자기 데이터의 신뢰성의 판정 정밀도가 향상된다.
신뢰 지수는 통계적 모집단 데이터 세트를 나타내는 근사 평면의 수선 방향과 가속도 데이터가 나타내는 가속도 방향의 각도차의 함수일 수 있다. 예를 들어, 통계적 모집단 데이터 세트의 분산-공분산 행렬의 최소 고유값에 대응하는 고유 벡터와 지표 벡터의 내적(inner product) 함수를 신뢰 지수로서 도출할 수 있다.
본 발명에 있어서 도출되는 신뢰 지수의 이용 방법은 다양한 것을 생각해볼 수 있다. 예를 들어 통계적 모집단 데이터 세트에 포함되는 1개의 자기 데이터 성분을 물체의 방향을 나타내는 데이터로서 이용할 때에 신뢰 지수가 이용될 수 있다. 보다 중요한 것은, 신뢰 지수에 의해 신뢰성이 보증되고 있는 통계적 모집단 데이터 세트에 의거하여 자기 데이터의 오프셋을 도출하는 것은 매우 실용적이다. 상술한 바와 같이, 자기 데이터의 오프셋은 온도나 차량의 자화와 같은 동작 환경의 변화에 따라 변화되는 것이며, 이러한 오프셋 요인으로부터 생기는 오프셋 성분을 자기 데이터로부터 제거하는 오프셋 보정(correction) 처리에 이용된다. 이러한 오프셋 자체에 큰 오차가 포함되어 있을 경우에는, 오프셋 보정되는 자기 데이터 모두에 큰 오차가 포함될 것이다. 따라서, 신뢰성에 대해서 수용가능하다고 판정된 통계적 모집단 데이터 세트에 의거하여 자기 데이터의 오프셋을 도출하는 것은 매우 효과적이다. 따라서, 이 자기 데이터 처리 장치는 통계적 모집단 데이터 세트를 신뢰 지수에 따라 이용하여 자기 데이터의 오프셋을 도출하는 오프셋 도출부를 더 구비하는 것이 바람직하다. 한 형태로서, 오프셋 도출부는 신뢰 지수가 통계적 모집단 데이터 세트는 수용가능함을 나타낼 때에만 통계적 모집단 데이터 세트를 이용함으로써 자기 데이터의 오프셋을 도출하지만, 오프셋 도출부는 신뢰 지수가 통계적 모집단 데이터 세트는 수용가능하지 않음을 나타냈을 때에는 통계적 모집단 데이터 세트를 이용하지 않는다.
본 발명의 자기 데이터 처리 장치는, 3차원 자기 센서 및 3차원 가속도 센서를 구비하는 장치로서 구성될 수도 있고, 3차원 자기 센서와 3차원 가속도 센서를 구비하는 장치로서 구성될 수도 있다.
본 발명은 자기 데이터 처리 장치, 오프셋에 의거하여 자기 데이터를 보정하는 보정부, 및 보정된 자기 데이터에 의거하여 방위를 통지하는 방위 통지부를 구비하는 네비게이션 장치 또한 제공한다.
또한, 본 발명은 3차원 자기 센서로부터 출력되는 자기 데이터를 순차적으로 수신하는 단계, 복수의 자기 데이터를 통계적 모집단 데이터 세트로서 저장하는 단계, 3차원 가속도 센서로부터 출력되는 가속도 데이터를 수신하는 단계, 및 통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 근사 평면의 수선 방향과 가속도 데이터가 나타내는 가속도 방향의 각도차의 함수인 신뢰 지수를 도출하는 단계를 포함하는 자기 데이터 처리 방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 컴퓨터로 하여금 3차원 자기 센서로부터 출력되는 자기 데이터를 순차적으로 수신하는 것, 복수의 자기 데이터를 통계적 모집단 데이터 세트 로서 저장하는 것, 3차원 가속도 센서로부터 출력되는 가속도 데이터를 수신하는 것, 통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 근사 평면의 수선 방향과 가속도 데이터가 나타내는 가속도 방향의 각도차의 함수인 신뢰 지수를 도출하는 것을 포함하는 처리를 수행하게 하는 자기 데이터 처리 프로그램을 포함하는 기계 판독 매체를 제공한다.
또한, 상기 기재된 동작의 순서는 기술적인 문제가 없는 한 이 기재 순서로 한정되지 않으며, 동작들이 동시에 실행될 수도 있거나, 기재 순서의 역순으로 실행될 수도 있으며, 연속된 순서로 실행될 필요가 없다. 상기 기재된 각 부분의 기능은 구성 자체로 기능이 특정되는 하드웨어 자원, 프로그램에 따라 기능이 특정되는 하드웨어 자원, 또는 그들의 조합에 의해 실현된다. 이들 각 부분의 기능은 각각이 물리적으로 서로 독립된 하드웨어 자원에 의해 실현되는 것에 한정되지 않는다. 또한, 본 발명은 자기 데이터 처리 프로그램을 포함하는 기록 매체도 제공한다. 물론, 자기 데이터 처리 프로그램을 포함하는 기록 매체는 자기 기록 매체일 수도 있고, 광 자기 기록 매체일 수도 있으며, 앞으로 개발될 어떠한 기록 매체도 될 수 있다.
일반적으로, 차량 등의 이동체는 다양한 방향으로 가속하면서 운동하고 있기 때문에, 어느 순간의 동적(dynamic) 가속도와 중력 가속도의 차가 커질 수 있다. 복수의 가속도 데이터를 이용하면, 평균(averaging)이나 스무싱(smoothing)에 의해 이동체의 중력 가속도 성분을 제외한 가속도의 편차를 상쇄하여, 중력 가속도에 가 까운 지표 벡터를 도출할 수 있다. 이러한 지표 벡터를 이용하여 신뢰 지수를 도출함으로써, 자기 데이터의 신뢰성의 판정 정밀도가 향상된다.
이하, 본 발명의 실시형태를 첨부 도면을 참조하면서 상세히 설명한다.
1. 자기 데이터로부터 연직축(vertical Axis)의 방향을 도출하는 원리
2. 하드웨어 구성
3. 소프트웨어 구조
4. 자기 데이터 처리의 흐름
5. 다른 실시형태
1. 자기 데이터로부터 연직축의 방향을 도출하는 원리
자동차 등의 지상 수송 장치나 해상 수송 장치의 운동은 거의 수평면 상에서 행해진다. 자동차가 선회(turn)할 때, 자동차에 부착되어 있는 3차원 자기 센서는 자동차와 함께 거의 연직축을 중심으로 하여 회전운동한다. 자동차가 사면(slope)을 주행할 경우에는 3차원 자기 센서의 회전축이 연직축과 어긋나게 되지만, 본 실시형태에 있어서 그 어긋남에 의해 생기는 신뢰 지수의 오차는 무시할 수 있다.
자동차가 360도 선회하는 기간 중에, 3차원 자기 센서로부터 이산(discrete) 시점마다 순차적으로 출력되는 복수의 자기 데이터를 자기 센서에 고정되어 있는 좌표계에 플롯(plot)하면, 이 복수의 자기 데이터는 도 1에 있어서 해칭된(hatched) 도넛 형상의 영역 상에 분포된다. 상술한 바와 같이, 자동차는 거의 수평면 상을 운동하고 있기 때문에 이 자동차의 회전축의 흔들림은 작다. 따라서, 3차원 자기 데이터의 분포는 얇아져서(thin) 평면으로서 근사시킬 수 있다. 3차원 자기 센서에 고정된 좌표계에서의 연직축은 그 근사 평면의 수선과 거의 일치한다. 따라서, 자동차가 회전하고 있을 때에는, 자기 데이터에 의거하여 자기 센서에 고정된 좌표계에서 연직축의 방향을 도출할 수 있다. 본 실시형태에서는 자기 데이터의 분포의 고유값을 이용하여 분포의 근사 평면의 수선 방향을 도출할 수 있다.
2. 하드웨어 구성
도 2는 본 발명에 따른 네비게이션 장치의 일 실시형태를 나타내는 블록도이다. 네비게이션 장치(1)는 서로 직교하는 x, y, z의 3방향에 대해서 자계의 강도(magnitude)를 획득하여 지자기의 방향을 검출하고, 사용자에게 이 검출된 지자기의 방향을 통지한다. 네비게이션 장치(1)는 자동차 등의 차량에 부착되는 PND이다.
자기 데이터 처리 장치(10)는 자기 센서(2)와 가속도 센서(6)와 제어부(4)를 포함한다. 제어부(4)는 자기 센서(2)로부터 자기 데이터를 수신하고, 오프셋 보정된 자기 데이터에 의거하여 결정된 진행 방향이나 주행 예정 경로(route)를 화상 정보나 음성 정보를 이용하여 운전자에게 통지한다. 제어부(4)에 의해 제어되는 디스플레이(7)에는 진행 방향이 주행 예정 경로를 나타내는 화상이 표시된다. 제어부(4)에 의해 제어되는 스피커(8)로부터는 진행 방향이 주행 예정 경로를 나타내는 음성이 출력된다.
자기 센서(2)는 자계 벡터의 x방향 성분, y방향 성분, z방향 성분을 각각 검출하는 x축 센서(21)와 y축 센서(22)와 z축 센서(23)를 구비하고 있는 3차원 자기 센서이다. 각각의 x축 센서(21), y축 센서(22), 및 z축 센서(23)는 자기저항 소자, 홀 소자 등을 포함하고, 방향성이 있는 1차원 자기 센서이면 어떠한 유형이라도 될 수 있다. x축 센서(21), y축 센서(22) 및 z축 센서(23)는 각각의 감도 방향이 서로 직교하도록 고정되어 있다. x축 센서(21), y축 센서(22), 및 z축 센서(23)의 출력은 시분할하여 자기 센서 I/F(Interface)(20)에 입력된다. 자기 센서 I/F(20)에서는, x축 센서(21), y축 센서(22) 및 z축 센서(23)로부터 수신된 신호를 증폭한 후에 이 증폭된 신호에 대하여 AD(analog to digital) 변환한다. 자기 센서 I/F(20)로부터 출력되는 디지털의 자기 데이터는 버스(5)를 통하여 제어부(4)에 입력된다.
가속도 센서(6)는, 중력과 평행하는 정적 가속도와 가속도 센서의 운동에 고유한 동적 가속도가 합성된 가속도를 나타내는 가속도 데이터 gi=(gix, giy, giz):(i=1, 2…)를 출력하는 3차원 가속도 센서이다. 가속도 센서(6)의 좌표축과 자기 센서(2)의 좌표축은 일치하고 있다. 가속도 센서(6)는 정전 용량형, 압전형, 왜곡 게이지형, 열 검지형 등 다양한 방식 중 어떠한 것이라도 이용하여 구성될 수 있다. 가속도 센서(6)로부터 출력되는 디지털의 가속도 데이터는 버스(5)를 통하여 제어부(4)에 입력된다. 정지된 상태에서 가속도 센서(6)로부터 출력되는 가속도 데이터와 관련된 방향은 연직축의 방향을 나타내고 있기 때문에, 가속도 센서(6)의 출력은 연직축의 방향을 나타내는 데이터로서 이용할 수 있다.
제어부(4)는 CPU(42), ROM(43), RAM(41), 및 제어 I/F(40)를 구비하고 있는 컴퓨터이다. CPU(42)는 네비게이션 장치(1)의 전체 제어를 담당하는 프로세서이다. 제어부(4)는 자기 센서(2)와 가속도 센서(6) 등의 주변 장치로 및 이 주변장치로부터 제어 I/F(40)를 통하여 데이터를 송수신한다. ROM(43)은 CPU(42)에 의해 실행되는 자기 데이터 처리 프로그램 및, 네비게이션 장치의 기능을 실현하기 위한 다양한 프로그램이 저장되어 있는 불휘발성의 기계 판독가능 저장 매체이다. RAM(41)은 CPU(42)에 의해 처리되는 데이터를 일시적으로 저장하는 휘발성의 저장 매체이다. 또한, 제어부(4)와 자기 센서(2)를 1칩의 자기 데이터 처리 장치로서 구성할 수도 있고, 대안으로, 제어부(4)와 자기 센서(2), 및 가속도 센서(6)를 1칩의 자기 데이터 처리 장치로서 구성할 수도 있다.
3. 소프트웨어 구조
도 3은 자기 데이터 처리 프로그램(90)의 구성을 나타내는 블록도이다. 자기 데이터 처리 프로그램(90)은 네비게이션 프로그램(98)에 방위 데이터를 출력하기 위한 프로그램으로서, ROM(43)에 저장되어 있다. 방위 데이터는 지자기(즉, 지자기장)의 방향을 나타내는 벡터 데이터이다. 자기 데이터 처리 프로그램(90)은 버퍼 관리 모듈(91), 신뢰성 판정 모듈(92), 가속도 입력 모듈(93), 오프셋 도출 모듈(94), 및 방위 도출 모듈(96) 등의 모듈 그룹을 포함한다.
버퍼 관리 모듈(91)은 자기 센서(2)로부터 순차적으로 출력되는 자기 데이터를 특정 시간 간격 마다 순차적으로 수신하고, 이 수신된 자기 데이터를 오프셋 갱신에 이용하기 위해 버퍼에 저장하기 위한 프로그램 모듈이다. 따라서, 이 버퍼 관리 모듈(91)은 제어부(4)를 자기 데이터 입력부 및 저장부로서 기능시킨다. 버 퍼로서의 RAM(41)에 저장되는 자기 데이터 세트가 통계적 모집단 데이터 세트이다.
가속도 입력 모듈(93)은 가속도 센서(6)로부터 순차적으로 출력되는 가속도 데이터를 일정 시간 간격 마다 순차적으로 수신하기 위한 프로그램 모듈이다.
신뢰성 판정 모듈(92)은 버퍼 관리 모듈(91)에 의해 저장되어 있는 통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 근사 평면의 수선 방향과 가속도 입력 모듈(93)로부터 수신된 가속도 데이터가 나타내는 가속도 방향의 각도차의 함수인 신뢰 지수를 도출하고, 신뢰 지수와 임계값을 비교함으로써 통계적 모집단 데이터 세트의 신뢰성이 수용가능한지 여부를 판정하기 위한 프로그램 모듈이다. 따라서, 이 신뢰성 판정 모듈(92)은 제어부(4)를 신뢰성 판정부로서 기능시킨다.
오프셋 도출 모듈(94)은 신뢰성 판정 모듈(92)에 의해 신뢰성이 수용가능하다고 판정된 통계적 모집단 데이터 세트에 의거하여 신(new) 오프셋을 도출하여, 구(old) 오프셋을 신 오프셋으로 갱신하기 위한 프로그램 모듈이다. 따라서, 이 오프셋 도출 모듈(94)은 제어부(4)를 오프셋 도출부로서 기능시킨다. 또한, 구 오프셋이 신 오프셋으로 갱신되었을 때 그 신 오프셋은 구 오프셋으로 된다. 따라서, 오해를 일으키지 않는 문맥에서는 구 오프셋을 간단히 "오프셋"이라 칭한다. 실제로는, 방위 데이터의 보정에 이용되는 오프셋은 1개의 변수로 설정되고, 신 오프셋은 그 변수와는 다른 변수로서 도출되어, 이 다른 변수는 신 오프셋이 도출되었을 때 방위 데이터의 보정에 이용되는 변수로서 설정된다.
방위 도출 모듈(96)은 버퍼 관리 모듈(91)에 의해 순차적으로 수신되는 자기 데이터를 오프셋 도출 모듈(94)에 저장되어 있는 오프셋을 이용하여 보정하여 방위 데이터를 생성하기 위한 프로그램 모듈이다. 따라서, 이 방위 도출 모듈(96)은 제어부(4)를 보정부로서 기능시킨다. 구체적으로는, 방위 도출 모듈(96)은 벡터 데이터인 자기 데이터의 성분들로부터 오프셋의 각 성분을 감산(substract)하고, 이 오프셋이 감산된 벡터 데이터를 방위 데이터로서 출력한다.
네비게이션 프로그램(98)은 방위 데이터가 나타내는 현재 주행 방위, 지도 정보, 및 현재 위치(location) 정보에 의거하여 선회 예정 교차점(intersection)에서 선회 방향을 운전자에게 통지하는 주지의 프로그램이다. 따라서, 이 네비게이션 프로그램(98)은 제어부(4)를 방위 통지부로서 기능시킨다. 방위 데이터는 단순히 동서남북을 문자(text), 화살표, 또는 음성으로 통지하는 데에 이용될 수 있고, 디스플레이(7)에 표시되는 지도에 대한 헤딩업(heading-up) 처리를 수행하는 데에 이용될 수도 있다.
4. 자기 데이터 처리의 흐름
도 4는 오프셋을 도출하기 위한 처리를 나타내는 흐름도이다. 도 4에 나타낸 처리는 오프셋의 갱신 요구가 발행되었을 때에 CPU(42)가 자기 데이터 처리 프로그램(90)을 실행함으로써 수행된다. 오프셋의 갱신 요구는 일정한 시간 간격 마다 발행되었거나, 드라이버로부터의 명시적인 지시에 응답하여 발행될 수 있다.
우선, 단계(S100)에서 버퍼 관리 모듈(91)은 자기 데이터를 수신하여 버퍼에 저장한다. 자동차의 주행 방향이 거의 변화되지 않을 때, 짧은 시간 간격 마다 순차적으로 자기 센서(2)로부터 자기 데이터를 수신하는 경우, 연속적으로 수신되는 2개의 자기 데이터 사이의 거리는 가까워진다. 거리가 서로 가까운 복수의 자기 데이터가 한정된 용량의 버퍼에 저장되는 것은 메모리 자원의 낭비이며, 불필요한 버퍼의 갱신 처리를 발생시킨다. 또한, 서로의 거리가 가까운 자기 데이터 세트에 의거하여 신 오프셋을 도출하면, 편중된(biased) 분포를 갖는 통계적 모집단 데이터 세트에 의거하여 정확도가 낮은 신 오프셋이 도출될 가능성이 있다. 따라서, 버퍼의 갱신 필요성이 다음과 같이 판정될 수도 있다. 예를 들어, 직전에 버퍼에 저장된 자기 데이터와 마지막으로 수신된 자기 데이터의 거리가 소정 임계값보다 작으면, 버퍼의 갱신 필요성이 없다고 판정되어, 마지막으로 수신된 자기 데이터는 버퍼에 저장되지 않고 파기(discard)된다.
다음으로, 단계(S110)에서 버퍼 관리 모듈(91)은 신 오프셋을 도출하기 위해 필요한 규정 개수의 자기 데이터가 버퍼에 저장되었는지를 판정한다. 즉, 통계적 모집단 데이터 세트의 요소 수는 미리 정해져 있다. 소정 개수의 자기 데이터가 버퍼에 저장될 때까지 단계(S100)와 단계(S110)의 처리가 반복된다.
소정 개수의 자기 데이터가 버퍼에 저장되면 신뢰성 판정 모듈(92)은 통계적 모집단 데이터 세트의 신뢰성이 수용가능한지 여부를 판정한다(단계(S120)). 구체적으로, 신뢰성 판정 모듈(92)은 통계적 모집단 데이터 세트와 가속도 데이터 모두에 의거하여 신뢰 지수를 도출하고, 신뢰 지수와 소정의 임계값 p에 의거하여 통계적 모집단 데이터 세트의 신뢰성이 수용가능한지 여부를 판정한다.
단계(S120)에서는, 우선, 신뢰성 판정 모듈(92)이 다음 수학식 1에 각 자기 데이터가 나타나는 통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 근사 평면의 수선과 평행한 벡터를 도출한다.
Figure 112008089472349-pat00001
(i=1,2…)
수학식 1에서 나타나는 통계적 모집단 데이터 세트의 분포는 각각이 통계적 모집단 데이터 세트의 중심을 시점(start)으로 하고 대응하는 자기 데이터를 종점(end)으로 하는 벡터들의 합을 이용하여 수학식 2, 수학식 3, 및 수학식 4에서 정의되는 대칭(symmetric) 행렬 A의 고유값을 지표(indicator)로서 나타낼 수 있다.
Figure 112008089472349-pat00002
여기서,
Figure 112008089472349-pat00003
Figure 112008089472349-pat00004
행렬 A는 수학식 5로도 작성될 수 있기 때문에, 분산-공분산 행렬의 N배가 된다.
Figure 112008089472349-pat00005
행렬 A의 고유값은 작아지는 순서로 λ1, λ2, 및 λ3이다. 또한, λ1, λ2, 및 λ3에 대응하며, 1로 정규화되어 서로 직교(orthogonal)하는 고유 벡터를 l1, l2, 및 l3으로 한다. 그리하면, 최소 고유값 λ3에 대응하는 고유 벡터 l3의 방향은 도 1에 나타낸 통계적 모집단 데이터 세트의 도넛 형상의 분포를 거의 포함하는 평면, 즉, 통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 근사 평면의 수선과 평행하게 된다. 따라서, 단계(S120)에서 신뢰성 판정 모듈(92)은 고유 벡터 l3을 도출한다.
이어서, 신뢰성 판정 모듈(92)은 고유 벡터 l3의 방향과 가속도 데이터가 나타내는 가속도 방향의 각도차를 신뢰 지수로서 도출한다. 여기서는 3차원 벡터 데이터인 가속도 데이터의 방향을 그대로 이용하는 것이 아니라, 자기 데이터의 신뢰성의 판정 정밀도를 향상시키기 위해, 신뢰성 판정 모듈(92)은 복수의 가속도 데이터를 이용하여 중력 가속도에 대응하는 지표 벡터 G를 도출하고, 이 도출된 지표 벡터 G의 방향과 고유 벡터 l3의 방향의 각도차의 함수를 신뢰 지수로서 도출한다.
지표 벡터 G는 가속도 데이터 gi=(gix, giy, giz):(i=1, 2…)의 성분들 gix, giy, 및 giz를 IIR(Infinite Impulse Response} 필터 또는 FIR(Finite Impulse Response) 필터를 통과시킴으로써 평활화(flatten)한 값에 대응하는 x, y, 및 z 성분을 포함하는 벡터이다. IIR 필터에서는 순차적으로 입력되는 복수의 가속도 데이터에 가중치를 부여하여 합산하고, 복수의 가중치가 부여된 합산 값들을 가중치 부여 합산한 다음 그 결과를 피드백한다. FIR 필터에서는 순차적으로 입력되는 복수의 가속도 데이터에 가중치를 부여하여 합산한다. 네비게이션 장치(1)가 부착되는 이동체가 자동차일 경우, IIR 필터 및 FIR 필터의 차단 주파수는 매우 작아을 수 있다.
고유 벡터 l3과 지표 벡터 G의 내적(inner product)은 고유 벡터 l3의 방향과 가속도 데이터가 나타내는 가속도 방향의 각도차의 함수이다. 따라서, 신뢰성 판정 모듈(92)은 다음 수학식 6에서 나타내는 신뢰 지수 S를 도출하고, 이 신뢰 지수 S와 소정의 임계값 p를 비교하여, 신뢰 지수 S가 임계값 p 이상일 경우에는 통계적 모집단 데이터 세트의 신뢰성이 수용가능하다고 판정한다.
Figure 112008089472349-pat00006
신뢰성 판정 모듈(92)에 의해 통계적 모집단 데이터 세트의 신뢰성이 수용가능하다고 판정되면, 오프셋 도출 모듈(94)은 통계적 모집단 데이터 세트에 의거하 여 신 오프셋을 도출한다(단계(S130)).
본 발명자는 자기 센서(2)로부터 순차적으로 수신되는 복수의 자기 데이터를 포함하는 통계적 모집단 데이터 세트에 의거하여 자기 데이터의 오프셋을 도출하기 위한 방법을 제안하였다(일본 공개특허 제2007-240270호 공보, 일본 공개특허 제2007-205944호 공보, 일본 공개특허 제2007-139715호 공보, 일본 공개특허 제2007-107921호 공보 참조). 신뢰성이 수용가능하다고 판정된 통계적 모집단 데이터 세트로부터 오프셋을 도출하기 위한 방법은 통계적인 방법일 수 있거나 통계적인 방법이 아닐 수도 있다. 이하는 통계적인 방법의 일례를 설명한다.
통계적 모집단 데이터 세트가 동일 직선상에 없는 3개의 자기 데이터를 포함할 때, 통계적 모집단 데이터 세트가 분포되는 구(sphere)는 통계적 방법을 이용하지 않고 고유하게 지정된다. 이 구의 중심의 위치 벡터 c=(cx, cy, cz)는 수학식 7의 연립방정식을 푸는 것에 의해 얻어진다. 3개의 변수에 대하여 등호 제약이 4개 있지만, 이 4개의 등호 제약 중의 하나는 중복되어(redundant) 있기 때문에 수학식 7의 연립방정식은 반드시 해를 갖는다.
Figure 112008089472349-pat00007
여기서,
Figure 112008089472349-pat00008
통계적 모집단 데이터 세트의 요소 수가 4개 이상 있을 때, j를 다음 수학식 9에 따라 정의하기로 한다.
Figure 112008089472349-pat00009
이 때, "c"에 대한 수학식 10의 연립 1차방정식이 해를 가지면, 그 해는 통계적 모집단 데이터 세트가 분포되는 구의 중심이다.
Figure 112008089472349-pat00010
그러나, 자기 센서(2)의 측정 오차를 고려하면, 현실적으로는, 수학식 10의 방정식이 해를 가질 수는 없다. 따라서, 통계적인 방법을 이용하여 그럴듯한 해를 얻기 위해, 다음 수학식 11에서 정의되는 벡터 "e"를 도입하기로 한다.
Figure 112008089472349-pat00011
∥e∥2 2(즉, eTe)를 최소로 하는 값 "c"가 통계적 모집단 데이터 세트가 가장 가까이에 분포되는 구의 중심일 가능성이 높다. ∥e∥2 2를 최소로 하는 값 "c"를 구하는 문제는 행렬 A가 정칙(regular)일 때에는 다음 수학식 12의 목적함수를 최소로 하는 최적화 문제로 된다.
Figure 112008089472349-pat00012
즉, 수학식 12의 목적함수 f(c)를 최소로 하는 값 "c"는 신 오프셋으로서 도출된다. 목적함수 f(c)를 최소로 하는 값 "c"는 본 실시형태에서 가정한 바와 같이 XTX가 정칙일 때는 다음의 수학식 13과 같이 작성될 수 있다.
Figure 112008089472349-pat00013
단계(S130)의 처리가 종료되면, 단계(S100)의 처리로 되돌아가 상술한 처리가 반복된다. 또한, 통계적 모집단 데이터 세트의 신뢰성이 수용가능하지 않다고 판정되면, 신 오프셋은 도출되지 않고, 통계적 모집단 데이터 세트는 파기된다. 방위 도출 모듈(96)은 상술한 처리에 의해 필요할 때마다 도출되는 신 오프셋을 이용하여 자기 데이터를 보정함으로써 방위 데이터를 도출하고, 방위 데이터를 네비게이션 프로그램(98)에 출력한다.
5. 다른 실시형태
상기 실시형태에서는 자기 데이터의 신뢰성이 낮거나 수용가능하지 않을 경우, 즉, 신뢰 지수 S가 작을 경우에는, 그 자기 데이터를 오프셋의 도출에 이용하지 않지만, 자기 데이터의 신뢰성이 낮을 경우에도 자기 데이터를 오프셋을 도출하는 데에 이용할 수도 있다. 예를 들어, 신뢰 지수 S의 크기에 상관없이 통계적 모집단 데이터 세트에 의거하여 도출되는 임시(temporary) 오프셋 c1에 신뢰 지수 S에 따라 가중치가 부여되고, 임시 오프셋 c1과 구 오프셋 c0의 가중된 평균을 신 오프셋 c로서 도출할 수도 있다. 구체적으로는, 예를 들어, 다음 수학식 14에 따라 신 오프셋 c를 도출할 경우, 신 오프셋 c는 도 5에 나타낸 바와 같이 임시 오프셋 c1과 구 오프셋 c0의 내분점(internal point of division)이 된다.
Figure 112008089472349-pat00014
통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 근사 평면의 수선 방향과 가속도 데이터가 나타내는 가속도 방향의 각도차가 클 경우, 즉, 통계적 모집단 데이터 세트의 신뢰성이 낮을 경우에는, 신 오프셋은 구 오프셋에 가까워지고, 신뢰성이 낮은 통계적 모집단 데이터 세트에 의거하여 오프셋이 크게 변화되는 것이 방지된다. 통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 근사 평면의 수선 방향과 가속도 데이터가 나타내는 가속도 방향의 각도차가 작을 경우, 즉, 통계적 모집단 데이터 세트의 신뢰성이 높을 경우에는, 신 오프셋은 임시 오프셋에 가까워지고, 신뢰성이 높은 통계적 모집단 데이터 세트에 의거하여 정확하게 오프셋이 갱신된다.
또한, 본 발명의 기술적 범주는 상술한 실시형태로 한정되지 않으며, 본 발명의 범주를 일탈하지 않는 다양한 변경이 이루어질 수 있다. 예를 들어, 본 발명이 적용되는 네비게이션 장치로서 PND(Portable Navigation Device)를 예시했으나, 거치형 네비게이션 장치나, 보행자용 네비게이션 장치에 본 발명을 적용할 수도 있다.
도 1은 본 발명의 실시형태에 따른 벡터도.
도 2는 본 발명의 실시형태에 따른 블록도.
도 3은 본 발명의 실시형태에 따른 블록도.
도 4는 본 발명의 실시형태에 따른 플로차트.
도 5는 본 발명의 실시형태에 따른 벡터도.
*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명
1 : 네비게이션 장치 2 : 자기 센서
4 : 제어부 5 : 버스
6 : 가속도 센서 7 : 디스플레이
8 : 스피커 10 : 자기 데이터 처리 장치
20 : 자기 센서 I/F 21 : x축 센서
22 : y축 센서 23 : z축 센서
40 : 제어 I/F 41 : RAM
42 : CPU 43 : ROM
90 : 자기 데이터 처리 프로그램 91 : 버퍼 관리 모듈
92 : 신뢰성 판정 모듈 93 : 가속도 입력 모듈
94 : 오프셋 도출 모듈 96 : 방위 도출 모듈
98 : 네비게이션 프로그램 c : 신 오프셋
c0 : 구 오프셋 c1 : 임시 오프셋

Claims (11)

  1. 자기 데이터 처리 장치로서,
    3차원(3D) 자기 센서로부터 출력되는 자기 데이터를 순차적으로 수신하는 자기 데이터 입력부,
    복수의 상기 자기 데이터를 통계적 모집단 데이터 세트(a data set of statistical population)로서 저장하는 저장부,
    3차원 가속도 센서로부터 출력되는 가속도 데이터를 수신하는 가속도 데이터 입력부, 및
    상기 통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 근사 평면(approximate plane)의 수선(a line perpendicular to) 방향과 상기 가속도 데이터가 나타내는 가속도 방향의 각도차의 함수인 신뢰 지수를 도출하는 신뢰성 판정부를 포함하는 자기 데이터 처리 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 신뢰성 판정부는, 복수의 상기 가속도 데이터를 이용하여 지표 벡터(indicator vector)를 도출하고, 상기 통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 근사 평면의 수선 방향과 상기 가속도의 방향을 나타내는 상기 지표 벡터의 방향의 각도차의 함수인 상기 신뢰 지수를 도출하는 자기 데이터 처리 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 신뢰성 판정부는, 상기 복수의 가속도 데이터에 가중치를 부여하고 가중치가 부여된 상기 복수의 가속도 데이터를 합산함으로써 상기 지표 벡터를 도출하는 자기 데이터 처리 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 신뢰성 판정부는, 상기 통계적 모집단 데이터 세트의 분산-공분산 행렬의 최소 고유값에 대응하는 고유 벡터와 상기 지표 벡터의 내적(inner product) 함수를 상기 신뢰 지수로서 도출하고,
    상기 최소 고유값의 고유 벡터는 상기 통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 상기 근사 평면의 근사 평면의 수선 방향을 나타내는 자기 데이터 처리 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 통계적 모집단 데이터 세트를 상기 신뢰 지수에 따라 이용하여 상기 자기 데이터의 오프셋을 도출하는 오프셋 도출부를 더 포함하는 자기 데이터 처리 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 오프셋 도출부는, 상기 신뢰 지수가 상기 통계적 모집단 데이터 세트가 수용가능함을 나타낼 때에만 상기 통계적 모집단 데이터 세트를 이용함으로써 상기 자기 데이터의 오프셋을 도출하고, 상기 신뢰 지수가 상기 통계적 모집단 데이터 세트가 수용가능하지 않음을 나타낼 때에는 상기 통계적 모집단 데이터 세트를 이용하지 않는 자기 데이터 처리 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 오프셋 도출부는 상기 신뢰 지수의 값에 의해 가중치가 부여된 상기 통계적 모집단 데이터 세트를 이용함으로써 상기 자기 데이터의 오프셋을 도출하는 자기 데이터 처리 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 자기 데이터를 출력하는 상기 3차원 자기 센서와,
    상기 가속도 데이터를 출력하는 상기 3차원 가속도 센서를 더 포함하는 자기 데이터 처리 장치.
  9. 네비게이션 장치로서,
    3차원(3D) 자기 센서로부터 출력되는 자기 데이터를 순차적으로 수신하는 자기 데이터 입력부,
    복수의 상기 자기 데이터를 통계적 모집단 데이터 세트로서 저장하는 저장부,
    3차원 가속도 센서로부터 출력되는 가속도 데이터를 수신하는 가속도 데이터 입력부,
    상기 통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 근사 평면의 수선 방향과 상기 가속도 데이터가 나타내는 가속도 방향의 각도차의 함수인 신뢰 지수를 도출하는 신뢰성 판정부,
    상기 통계적 모집단 데이터 세트를 상기 신뢰 지수에 따라 이용하여 상기 자기 데이터의 오프셋을 도출하는 오프셋 도출부,
    상기 오프셋에 의거하여 상기 자기 데이터를 보정하는 보정부, 및
    보정된 상기 자기 데이터에 의거하여 방위의 통지를 제공하는 방위 통지부를 포함하는 네비게이션 장치.
  10. 자기 데이터 처리 방법으로서,
    3차원 자기 센서로부터 출력되는 자기 데이터를 순차적으로 수신하는 단계,
    복수의 상기 자기 데이터를 통계적 모집단 데이터 세트로서 저장하는 단계,
    3차원 가속도 센서로부터 출력되는 가속도 데이터를 수신하는 단계, 및
    상기 통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 근사 평면의 수선 방향과 상기 가속도 데이터가 나타내는 가속도 방향의 각도차의 함수인 신뢰 지수를 도출하는 단계를 포함하는 자기 데이터 처리 방법.
  11. 자기 데이터 처리 프로그램을 포함하는 기계 판독가능 매체로서,
    상기 자기 데이터 처리 프로그램은 컴퓨터로 하여금
    3차원 자기 센서로부터 출력되는 자기 데이터를 순차적으로 수신하고,
    복수의 상기 자기 데이터를 통계적 모집단 데이터 세트로서 저장하고,
    3차원 가속도 센서로부터 출력되는 가속도 데이터를 수신하고,
    상기 통계적 모집단 데이터 세트의 분포를 나타내는 근사 평면의 수선 방향과 상기 가속도 데이터가 나타내는 가속도 방향의 각도차의 함수인 신뢰 지수를 도출하는 프로세스를 실행하게 하는 기계 판독가능 매체.
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