KR101359758B1 - 고체의 움직임을 추정하는 방법 - Google Patents

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야니 까리뛰
크리스뗄 고댕
알랭 바로
쉬잔 르제끄
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꼼미사리아 아 레네르지 아토미끄 에뜨 옥스 에너지스 앨터네이티브즈
유니베르시떼 조셉 푸리에 그르노블 1
엥스띠뛰 뽈리떼끄니끄 드 그르노블
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Abstract

본 발명은 3개의 변수 벡터에 의해 정의된 교란들을 일으킬 수 있는 매질에서의 고체 이동 방법을 고려하고, 여기서 움직임은 6개의 변수 벡터에 의해 정의되고, 고체는 적어도 3개의 감도축들을 갖는 가속도에 대해 민감한 적어도 하나의 센서 및 적어도 3개의 감도축들을 갖는 자기장에 민감한 적어도 하나의 센서로 구성된다. 고체의 움직임을 추정하는 본 발명의 방법은, 3개의 변수들을 갖는 움직임 벡터로 구성된 9개의 변수 벡터(Λ)를 연산하는 단계(B6) 및 9개의 변수 벡터를, 추정될 5개의 변수들보다 많지 않은 벡터로 변환 가능하도록 9개의 변수 벡터(Λ)를 가중하는 단계(B6)를 포함한다.
변수 벡터, 고체 움직임, 가중, 교란, 움직임 추정

Description

고체의 움직임을 추정하는 방법{METHOD FOR ESTIMATING MOVEMENT OF A SOLID}
본 발명은 고체의 움직임을 추정하는 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 본 발명은 공간에서의 고체의 위치를 결정하기 위한 애티튜드 센터(attitude center) 분야에 관한 것이다.
애티튜드 센터는 가속도계들 및 자력계들로 구성되고, 애티튜드 센터를 수반하는(carrying) 고체의 공간에서의 방향성(orientation)을 결정하는 처리(processing)를 수행하도록 구성된다.
그러한 하나의 디바이스는 특히, 프랑스 문헌 FR 02 04260으로부터 알려져 있다.
상기 문헌에 기재된 디바이스는 360°까지의 고체의 회전 각도들의 추정을 나타내고, 고체가 움직이는 매질(medium)에 대해 완전히 자율적(autonomous)이다.
또한, 그러한 애티튜드 센터들은 디바이스의 가격 및 그의 전반적인 크기를 감소시키는 가속도 자이로(rate gyros)의 이용을 반드시 필요로 하지 않는다.
문헌 FR 02 04260에 기재된 애티튜드 센터는, 측정 모델(measurement model)로 미지의(unknown) 고체의 방향성 및 애티튜드 센터로부터 나오는 신호들의 처리 를 다룬다.
고체의 움직임의 가속도가 중력 가속도와 비교하여 높다면, 고체의 움직임에 의해 야기되는 가속도가 중력에 의해 야기되는 가속도와 연관되기 때문에, 추정되는 각도들은 오류가 나기 쉽다.
게다가, 고체가 움직이는 그 매질은, 종래 기술 애티튜드 센터에 의해 고려되지 않은 자기 교란(magnetic disturbance)을 일으킬 수 있다.
본 발명의 목적은 앞서 언급된 결점들을 극복하고, 이러한 종류의 애티튜드 센터에 이용되는 고체의 움직임을 추정하는 방법을 제안하고, 사용가능한 데이터, 계산 비용 및 결과들의 정확성 및 견고성(robustness)의 추정 관점에서 문헌 FR 02 04260에 기재된 방법에 비해 개선된 수행능력을 제공하는 것이다
그 결과로, 본 발명은 3개의 변수들을 갖는 벡터에 의해 정의된 교란들을 일으키기 쉬운 매질에서의 고체 움직임에 대한 6개의 변수들을 갖는 벡터에 의해 정의된 움직임을 추정하는 방법에 관한 것이고, 상기 고체는 적어도 3개의 감도축들(sensitive axes)을 갖는 적어도 하나의 가속도 센서 및 적어도 3개의 감도축들을 갖는 적어도 하나의 자기장 센서를 구비한다.
본 발명에 따르면, 추정 방법은, 6개의 변수들을 갖는 상기 움직임 벡터 및 3개의 변수들을 갖는 상기 교란 벡터로 구성된 9개의 변수들을 갖는 벡터를 생성하는 단계 및 9개의 변수들을 갖는 상기 벡터를, 추정될 많아야 5개의 미지의 변수들을 갖는 벡터로 변환하도록 구성된 9개의 변수들을 갖는 상기 벡터를 가중하는(weighting) 단계를 포함한다.
따라서, 본 발명의 추정 방법은 지구 자기장 및 중력장에서의 고체의 방향성에 대해서만 고려하는 것이 아니라, 고체가 움직이는 매질에서 생기는 자기 교란들과 같은 교란들뿐만 아니라 움직임에 의해 야기되는 가속도에 대해 고려하고, 그로인해 9개의 변수들을 갖는 벡터로 나타낸 새로운 파라미터들이 생성된다.
출원인은, 고체가 움직이는 매질 및 고체의 움직임(motion)을 고려함에 따라, 알려질 그 벡터의 적어도 4개의 변수들을 추측함으로써 9개의 변수들을 갖는 벡터를 가중할 수 있다는 것을 발견했다.
따라서, 3개의 감도축들을 각각 갖는 가속도 센서들 및 자기장 센서들로 인해, 그렇게 가중된 벡터의 5개의 미지의 변수들을 결정하는 것이 가능하다.
고체의 방향성뿐만 아니라 매질의 교란들 또는 가속도를 결정하는 고체의 움직임에 대한 이러한 추정으로 인해, 애티튜드 센터에 대한 이러한 방법이 갖추어진 고체의 사용을 넓히고, 본 발명의 추정 방법을 실행하는 것이 가능하다.
특히, 정확하고 안정적인 측정들이 요구되는 어플리케이션들에서 그 고체를 이용하고 빠른 움직임들을 캡처하는 것이 가능하다.
이행(translation) 중인 고체의 위치를 시작 위치(starting position)와 비교하여 추정하는 것도 가능하다.
실례로, 추정 방법은 움직임 구성(configuration)들의 표(table)로부터 움직임 구성을 선택하는 단계를 포함하고, 가중하는 단계는 미지의 변수를, 선택된 구성의 함수로서 9개의 변수들을 갖는 벡터의 기지의(known) 값으로 대체하도록 구성된다.
사실, 소정의 어플리케이션에서, 공간에서의 고체의 움직임은 거의 자유롭다. 특히, 고체가 자기 교란을 일으키기 쉬운 매질에서 움직인다면, 움직임 구성은 자기 교란이 없는 매질에서의 움직임, 1차원 공간에서의 움직임, 평면에서의 움직임 및 적어도 2개의 기지의 자유도를 갖는 움직임을 포함하는 움직임 구성들의 세트(set)로부터 선택될 수 있다.
실례로, 가중하는 단계는, 고체를 갖춘(equipped) 센서들의 각각의 가중치(weight)를 수정하도록 구성된 가중치 벡터를 선택하는 단계를 포함하고, 방법은, 적어도 하나의 관련 센서들로부터의 측정으로부터 추정될 많아야 5개의 미지의 변수들을 갖는 9개의 변수들을 구비한 벡터의 적어도 하나의 변수로부터 추정하는 단계를 포함한다.
따라서, 가중치 벡터는, 센서들의 감도축들의 일부 또는 전부에 대해 일부 센서들이 무시될 수 있도록 하여, 추정될 변수들 중 일부만을 결정할 수 있다
추정 방법은 장점으로서, 가중치 벡터를 선택하는 단계 및 추정될 최대 5개의 미지의 변수들을 갖는 벡터의 적어도 하나의 변수를 추정하는 단계의 적어도 하나를 반복하는 단계를 포함하고, 상기 선택하는 단계에서 선택된 가중치 벡터는, 각각의 반복하는 단계에서와 상이하다.
이러한 방법의 다수의 시도(pass)들에 영향을 주고, 가중치 벡터의 구성을 수정함으로써, 추정될 많아야 5개의 미지의 변수들을 갖는 벡터의 변수들을 선택적으로 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 추정 방법은, 가속도 센서(들)로부터의 측정을 무 시하도록 구성된 가중치 벡터를 선택하는 단계, 자기장 센서(들)로부터의 측정으로부터 추정될 많아야 5개의 미지의 변수들을 갖는 벡터의 적어도 2개의 변수들을 추정하는 단계, 자기장 센서(들)로부터의 측정을 무시하도록 구성된 가중치 벡터를 선택하는 단계, 및 가속도 센서(들)로부터의 측정으로부터 추정될 많아야 5개의 미지의 변수들을 갖는 상기 벡터의 많아야 나머지 3개의 변수들을 추정하는 단계를 포함한다.
따라서, 가속도 센서들로부터의 측정들을 초기에 무시함으로써, 고체의 가속도에 민감하지 않은 자기장 센서를 이용하여, 고체의 방향성에 따른 공간에서의 각도를 결정할 수 있다.
이러한 각도들이 추정되었다면, 그 후 가속도 센서(들)를 이용하여, 나머지 변수들, 예를 들어, 고체의 제3 각도 및 2개의 가속도를 추정할 수 있다.
대안으로서, 추정 방법은, 자기장 센서(들)로부터의 측정을 무시하도록 구성된 가중치 벡터를 선택하는 단계, 가속도 센서(들)로부터의 측정으로부터 추정될 많아야 5개의 미지의 변수들을 갖는 상기 벡터의 적어도 2개의 변수들을 추정하는 단계, 가속도 센서들로부터의 측정들을 무시하도록 구성된 가중치 벡터를 선택하는 단계, 및 자기장 센서(들)로부터의 측정으로부터 추정될 많아야 5개의 미지의 변수들을 갖는 상기 벡터 중 많아야 나머지 3개의 변수들을 추정하는 단계를 포함한다.
실례로, 연산 시간(calculation time)에 대한 문제들을 감소시키기 위해, 9개의 변수들을 갖는 벡터가 3개의 자유도(degrees of freedom)를 갖는 회전 벡터를 포함한다면, 회전 벡터는 4개의 컴포넌트들에 대한 제한(constraint)과 연관된 4원수(quaternion)의 4개의 컴포넌트들로 나타내어진다.
4원수 기호체계(symbolism)를 이용함으로써, 풀어야 할 방정식들에 특정 비-선형 문자를 부여하는 삼각 함수들보다 더 쉽게 푸는 2차 함수들을 이끌어내어, 고체의 움직임을 추정하는데 이용되는 벡터의 5개의 변수들을 결정한다.
실례에서, 추정될 많아야 5개의 미지의 변수들을 갖는 상기 벡터의 적어도 하나의 변수를 추정하는 단계에서, 4원수의 컴포넌트들에 대한 제한은 회전 벡터의 표시로 통합된다.
본 발명의 하나의 예시적인 실시예에서, 추정될 많아야 5개의 미지의 변수들을 갖는 벡터의 적어도 하나의 변수를 추정하는 단계는 준-뉴튼 타입의 오류 최소화 함수(quasi newton type error minimization function)를 이용한다.
본 발명의 제2 양태는 3개의 변수들을 갖는 벡터에 의해 정의된 교란들을 일으키기 쉬운 매질에서의 고체 이동(solid mobile)에 대한 움직임을 추정하기 위한 디바이스를 고려하고, 상기 움직임은 6개의 변수들을 갖는 벡터에 의해 정의된다.
이러한 추정기 디바이스(estimator device)는 상기 고체에 탑재되고, 적어도 3개의 감도축들을 갖는 적어도 하나의 가속도 센서 및 적어도 3개의 감도축들을 갖는 적어도 하나의 자기장 센서를 포함한다.
이러한 추정기 디바이스는 고체의 움직임을 추정하는 본 발명의 방법을 이용하도록 구성된다.
고체의 움직임을 추정하는 디바이스는 본 발명의 방법과 관련하여 본원의 상기에 기재된 것들과 유사한 특징들 및 장점들을 갖는다.
본 발명의 다른 특징들 및 장점들은 다음의 설명의 코스에서 보다 명확하게 될 것이다.
제한되지 않는 예로서 제공된, 첨부의 도면들에서:
도 1은 본 발명의 움직임 추정 방법에 의해 추정될 수 있는 고체의 움직임을 도시하는 도면이다.
도 2A, 2B, 2C는 본 발명의 3개의 실시예들에 따른, 고체의 움직임을 추정하는 디바이스들의 도표식의 대표도들이다.
도 3은 고체의 움직임을 추정하기 위한 본 발명의 방법을 도시하는 블록도이다.
본 발명의 방법에 의해 추정된 고체의 움직임 타입이 도 1을 참조하여 우선 설명된다.
시간에 따른 방향성 및 역학관계(dynamics), 즉, 측정 디바이스를 수반하는 이동 고체(mobile solid)의 가속도를 재구성(reconstruct)하는 것이 목적이다. 결과적으로, 궤적(trajectory)(가속도의 이중 적분)이 추정될 수도 있다.
여기에서, 이동 고체는 점으로서 다뤄지고, 그의 위치 M이 도 1에 나타나 있다. 그의 방향성은, (점(0)에서의 나머지 위상에서 초기 시스템의 축들일 수 있는) 고정 시스템의 축들(Ro)에서 시스템의 축(R)의 방향성에 대응하는, 벡터(θ)로서 나타나 있다.
게다가, 언제라도, 움직임에 대해 고유한 가속도는 a로 표시된다. 측정 디바이스는 또한, Go로 표시된 중력 및 Ho로 표기된 주변(ambient) 지구 자기장(정지시(at rest) 측정된 자기장)에 의해 야기되는 가속도에 민감하다. 이동 지역(location)에서의 임의의 자기 교란들은 b로 표기된 자기 기여(magnetic contribution)를 추가한다.
여기서, 제한되지 않는 예로서, 고정 시스템의 축들(Ro)의 축(Z)은 Go에 대해 수직하게 정렬(align)되어 있다.
갈릴레오-아인슈타인 원리에 따라, M에서 결과적으로 측정가능한 가속도는 인공-중력(non-gravitational) 가속도, 즉, a-Go에 비례하는 가속도이다.
M에서의 결과적으로 측정가능한 자기장은 Ho+b이다.
고체의 움직임은 고체의 고유한 움직임에 따라 6개의 변수들을 갖는 벡터에 의해 정의된다. 우선, 3개의 변수들은 회전에 있어 3차원, 즉, 벡터(θ)로 나타낸 방향성에 대응한다.
나머지 3개의 변수들은, 축들(R)을 갖는 시스템에서의 고체의 위치에 대응하고, 따라서, 시스템의 축들(R)의 좌표들(X, Y, Z)에 대응한다. 이러한 좌표들은, 움직임의 변수로서 선택될 이동의 가속도 벡터(a)의 이중 적분(double integration)에 의해 추론될 수 있다.
게다가, 매질에서 고체가 움직일 때, 후자는 임의의 자기 교란들 b를 나타내는 3개의 변수들을 갖는 벡터에 의해 정의될 수 있다.
일반적인 규칙에 따라, 9개의 변수들은 그 환경에서의 움직임에서 관찰된 시 스템을 기술한다.
따라서, 고체가 정지 시의 초기 위치에 있을 때, 벡터 Po는 다음과 같이 정의될 수 있다:
Po=(Go, Ho)
여기서, 3차원의 Go는 중력에 의해 야기되는 가속도에 대응하고,
3차원의 Ho는 지구 자기(terrestrial magnetism)에 대응하고,
(M, R)=(O, Ro)이고 벡터 θ=0이다.
고체가 움직이기 시작할 때, 벡터 P가 초기 벡터(Po)에 추가된다.
벡터 P는 P=(a, b)에 따라 정의되고, 여기서, a 및 b는 3차원 벡터들이다.
따라서, 측정 디바이스들에 의해 측정된 전체 필드(field)는 벡터들의 합 Po+P에 대응한다.
따라서, 고체의 움직임을 정의하는 9개의 변수들을 갖는 벡터가 획득되고, 벡터의 각도 θ, 고체의 가속도(a) 및 자기 교란(b)은 알려지지 않는다.
움직임을 추정하기 위한 본 발명의 디바이스의 상이한 실시예들이 도 2A, 2B 및 2C를 참조하여 다음에 기술된다.
추정기 디바이스는 자력계들 및 가속도계들로만 구성된다. 그것은 움직임이 추정될 고체 상에 탑재된다.
도 2A에 나타낸 바와 같이, 움직임 추정기 디바이스는, 적어도 3개의 감도축들(V1, V2, V3)을 갖는 적어도 하나의 가속도 센서(Ca) 및 3개의 감도축들(V4, V5, V6)을 갖는 적어도 하나의 자기장 센서(Cm)도 포함해야 한다.
다른 실시예에서, 도 2B에 나타낸 바와 같이, 각각의 센서(C'a 및 C'm)은, 가속도 센서(C'a)가 감도축들(V'1, V'2, V'3, V'4)을 갖고, 자기장 센서(C'm)이 감도축들(V'5, V'6, V'7, V'8)을 갖도록 4개의 각각의 감도축들을 가질 수 있다.
유사하게, 도 2C에 나타낸 방식으로 측정들의 신뢰성을 향상시키기 위해, 추정기 디바이스는 각각 3개의 감도축들(V"1, V"2, V"3, V"4, V"5, V"6)을 갖는 2개의 가속도 센서들(C") 및 각각 3개의 감도축들(V"7, V"8, V"9, V"10, V"11 및 V"12)을 갖는 2개의 자기장 센서들(C"m)을 포함한다.
실례에서, 본 발명의 추정기 디바이스는, 디바이스를 갖춘 고체의 움직임으로 적어도 추정될 미지의 파라미터들이 존재하는 만큼 많은 감도축들을 가져야 한다.
게다가, 추정될 변수들의 타입에 따라, 일부 센서들은 없어지지(missing) 않아야 한다. 특히, 수평면에서의 투사(projection)가 0이 아닌 자력계 없이 정확하게 수평 방위각을 추정하는 것은 불가능하다.
또한, 신호 대비 잡음 비율이 증가되기 때문에, 감도축들이 상이한 방향들에서 더 많이 존재함에 따라 파라미터들의 평가가 더 좋다. 그러나, 추정 디바이스는, 사용된 가속도 센서들 또는 자기장 센서들의 수에 따라 비례하여 비용이 든다.
실례로, 측정축들(V1, V2, V3 및 V4, V5, V6)의 2개의 시스템들이 동일 지점에서 동시에 일어난다. 명료성을 위해, 그들은 도 2A, 2B, 2C에서 공간적으로 구분된다.
실례로, 동일 지점에서 센서들(Ca 및 Cm)을 겹치게(superpose) 하는 것은 불 가능하지만, 마이크로센서들이 이용된다면 생기는 오류는 적다.
3개의 정렬되지 않은 감도축들은 가속도계 또는 자력계 센서 각각의 타입에 있어 충분하다. 신호 처리에서 공지된 바와 같이, 이러한 수를 넘어서면, 신호 대비 잡음 비율은 증가되고, 동작 범위(operating range)에 걸쳐 더 잘 분포된다.
고체의 움직임을 추정하기 위한 본 발명의 방법이 도 3을 참조하여 다음에 기술된다.
방법은, 위도 및 경도와 같은 지구물리학 좌표들에 의해 또는 초기 시간 t=0에서의 고체의 위치인 것을 고려하는 상대적인 방식으로 정의된 고정 시스템의 축들일 수 있는, 기본 시스템의 축들(Ro)을 정의하는 단계(B1)를 우선 포함한다.
따라서, 이동 시스템의 축들(Ro)의 위치는, t=0인 경우 센서들 V(t)에 의해 제공된 초기 측정들에 대응한다.
본원에 상기 기술된 바와 같이, 이러한 초기 위치는 지구 자기장(Ho) 및 중력 가속도(Go)에 할당된다.
초기화 단계(B2)는, 시간 T=0에서 회전 벡터(θ) 및 교란 벡터(P)의 초기 값들을 정의하기 위해 이행되기도 한다.
그 후, 측정 단계(B3)는 측정 V(t)을 하기 위해 매시간에 실행된다.
이러한 측정 처리의 일반적인 원리는 다음에 기술된다.
측정 V(t)은 센서들의 시스템 축들에서의 전체 물리적 필드(physical field) (Po+p)에 대한 표현이다. 고정 시스템의 축들(Ro)에서의 움직임 및 자기 교란들에 의해 야기되는 9개의 미지의 변수들을 표현하기 위해, (시스템의 축들(Ro)로 표현 된) 물리적인 필드(Po+p)로부터의 측정을 획득하기 위한 필수적인 연속 동작들은 다음과 같다:
- 이동 시스템의 축들에 대한 고정 시스템의 축들의 회전 θ의 표현
- 이동 시스템의 축들로 필드(Po+p)를 투사
- 이동 시스템의 축들에 부착된 기지의 방향성의 센싱 시스템의 축들(θj)로 그 결과를 투사(이 동작은, 축들이 선택된 이동 시스템의 축들의 것과 일치하는 센서들에 대해서는 생략된다).
필드의 함수로서 이론상의 측정(또는 측정 모델)에 대한 표현은,
Figure 112008052996902-pct00001
의 형태를 가진다.
역 직접 함수(inverse direct function)는 일반적인 경우에 명백하지 않고, 오류 최소화 방법들은 평가(evaluation) 단계(B4)에 사용되며, 최소화되는 기준(criterion)은,
Figure 112008052996902-pct00002
이고,
새로운 파라미터 αj는 감도축(j)에 따른 센서의 기여에 대한 가중치를 나타내고, Na+Nb는 자기장 및 가속도 센서들의 감도축의 전체 수에 대응한다.
벡터 α=(α1, α2, ... αj...αNa + Nb)는, 차수 Na+Nb를 갖고, 그들의 다양한 감도축들에 따라 센서들로부터의 측정을 가중하는데 이용된다. 경사-보상 한계(tilt-compensated compass)에 대해, 예를 들어, 가속도계의 2개의 축들에 대한 측정을 이용하는 것은, 수직에 대해 기울기를 제공하고, 자력계의 4개의 축들에 따 른 측정을 이용하는 것은, 기울어진 평면에 각도를 제공한다.
이러한 가중치 벡터 α는, 다양한 센서들의 감도축들에 따른 측정에 할당된 신뢰 기준(trust criteria)에 따라 사용자에 의해 강요되거나 대안적으로 업데이트된다:
α=1이면: 신뢰(trust)
αj이면: 감도축(j)에 대해, 센서에 의해 주어진 측정을 유보(set aside).
측정 정보에 대한 더 많거나 적은 기여는, 이러한 2개의 극값(extreme value)들 사이로 표현될 수 있다.
예를 들어, 센서가 다른 것들보다 잡음에 의한 영향을 많이 받는다면, 변화에 반비례하게 가중치 계수(weighting coefficient)가 선택될 것이다.
회전 함수(θ)의 식(formalation)은 본원에 이후에 기술된 바와 같이, 특정 시스템(오일러(Euler), 카르단(cardan) 등)에서의 행렬 조합(matrix composition)(삼각 함수)에 의해 또는 4원수들(2차 함수)에 의해 표현될 수 있다.
모든 경우들에서, 아핀(affine) 측정 모델은 미지의 p의 함수로서 표현된다:
Figure 112008052996902-pct00003
여기서, A(θ) 및 B(θ)는 벡터(θ)의 함수들이다.
기준(f)이 최소가 되도록 (θ, p)를 최적화하여 처리한다. 따라서, 연산 단계(B5)는 다음의 함수를 푸는데 목적이 있다.
Figure 112008052996902-pct00004
p에 대한 해답은 1차이고, p의 최소 제곱법은 명백한 해답이다.
바람직하게, 준-뉴튼 타입의 오류 최소화 함수가 이용된다.
연산들을 단순화하기 위해, 3개의 자유도를 갖는 회전 벡터는 4개의 컴포넌트들에 대한 제한과 연관된 4원수의 4개의 컴포넌트들로 나타낼 수 있다.
사실, 회전 벡터에 대한 표준 수학적 표현은, 각도에 대한 행렬들의 표현이다. 마지막 표현은, 기준에 특정 비-선형 문자를 제공하여 연산 시 문제들을 일으키는 대다수의 삼각 함수들을 포함한다.
2차 함수들을 생성하는 4원수 기호체계을 이용하는 것이 바람직하다. 그 후, 3개의 배향도(degree of orientation)는 4개의 컴포넌트들로 표현된다:
Figure 112008052996902-pct00005
여기서,
Figure 112008052996902-pct00006
.
여기서, u는 회전축의 좌표들이다.
이러한 4개의 컴포넌트들은, 그들이 회전을 나타낼 때, 다음 제한에 따른다:
Figure 112008052996902-pct00007
또한, 연산 단계(B5)에서, 제한된 최적화 방법들을 이용하는 것을 피하기 위해, 회전 벡터에서 "통합된 제한(integrated constraint)"이 다음 중 하나에 의해 이용될 수 있다:
- 다음의 가능한 경우들 모두를 고려함으로써:
Figure 112008052996902-pct00008
- 또는, 구형 좌표에서의 회전 축을 표현함으로써:
Figure 112008052996902-pct00009
본 발명에 따르면, 본원에 상기 설명된 바와 같이, 최소화되는 기준(f)의 해결을 용이하게 하기 위해, 가중하는 단계(B6)는, 9개의 변수들을 갖는 벡터를 가중하여, 그것을, 추정될 많아야 5개의 미지의 변수들을 갖는 벡터로 변환한다.
이러한 가중치 벡터는 특히, 구성을 선택하는 단계(B7)에서의 움직임 구성 표로부터 움직임 구성을 선택하는 것에 따른다.
구성을 선택하는 이 단계(B7)는, 디바이스의 사용에 대한 표준 경우들에서, 적어도 자동적으로 영향을 받는 것이 바람직하다.
9개의 변수들은 본원의 이후에 다음과 같이 표시된다:
Figure 112008052996902-pct00010
및 시스템의 변수들의 벡터는:
Figure 112008052996902-pct00011
여기서:
- 표시법(notation) Xi는 결정될 미지의 변수를 나타내고,
- 표시법 "-"는, 문제가 이 변수들에 의존하지 않는다는 것을 나타내고(이것은 일부 센서들이 무시되는 경우이다),
- 표시법
Figure 112008052996902-pct00012
은 변수를 대체하는 기지의 값을 나타낸다.
자기 교란들이 존재하지 않거나 또는 자기 교란들이 알려져 있을 때, 이러한 벡터(Λ)를 가중하는 특정한 경우가 다음에 기술된다.
이러한 상황은, 방해하는(intrusive) 미지의 강자성 물질(ferromagnetic mass)들에 의해 저해된 지구 자기 환경에서의 이동(mobile)이 움직이지 않는 전체 어플리케이션들을 그룹화한다.
이는 특히, 스테이디움에서 또는 방에서 및 강철 장비로부터 적어도 1미터로 모험적인(sporting) 움직임들을 실행하는 사람의 경우이다.
이러한 어플리케이션은, 자기 교란들이 예견될 수 있는 상황, 예를 들어, 물리적인 특징들이 알려진 강자성 물체(이동 전화, 배터리, 자동차 차체제작(bodywork), 모든 종류의 차량들 등)에 센서가 부착되는 경우에 이동이 있을 때 마주할 수도 있다.
움직임의 구성은 구성을 선택하는 단계(B7)에서 미리 알려지거나 예견될 수 있다.
0이거나 알려질 자기 교란과 관련된 변수들인, 6개의 미지의 변수들은 고체의 움직임 벡터에 대응한다.
고체의 이러한 방향성 및/또는 가속도 변수들 중 하나를 아는 것이 필요하다.
구성을 선택하는 단계(B7)는 또한, 움직임 타입의 함수로서, 미리 이러한 변수들 중 하나를 결정한다.
예를 들어, 센서가 사람의 팔다리 또는 로봇의 팔과 같은 구조 상에 놓이면, 사람의 관절(팔꿈치, 무릎, 발목, 손목) 또는 로봇의 팔들에 대한 회전 모터(모터들의 1개 또는 2개의 관절)의 경우와 같이, 각도 자유도는 대개 엄밀히 3개보다 작다.
유사하게, 사륜차들과 같은 정지된 시스템에 대해, 접촉하기에 좋은 조건하에서, 스프링들은 핀치(pinch) 및 롤(roll) 즉, 2개의 회전 각도들을 이용하여 움직임을 허여하고, 진로(heading)에 대응하는 제3의 것이 다른 시스템, 예를 들어, GPS에 의해 제공될 수 있다.
유사하게, 가속도 레벨에서, 특히, 이행(translation) 움직임이 평면에 가속된다면, 길 위의 차량, 또는 열차에 대한 경우와 같이, 변수들 중 하나를 미리 알 수 있고, 이 경우 평면에 수직인 방향의 가속도는 0이다.
따라서, 한편에서 가중하는 단계(B6)는 0 또는 기지의 소정의 변수들로서 고려하기 위해 9개의 변수들을 갖는 벡터를 가중하고, 하나 이상의 센서들을 무시함으로써 최소화될 기준(f)의 연산을 용이하게 하기 위해 본원에 상기 기술된 가중치 벡터(α)를 가중한다.
예를 들어, 가중치 벡터 α가 가속도 센서들로부터의 측정들을 무시하는 구성으로 선택된다:
Figure 112008052996902-pct00013
자기 교란 b가 존재하지 않거나 또는 자기 교란이 알려져 있다면, 3개의 감도축들을 갖는 자기장 센서는 2차원으로 고체의 방향성을 결정할 수 있다. 게다가, 이러한 자력계 센서들은 가속도에 민감하지 않고, 따라서 그의 가속도에 독립적으로 고체의 방향성을 결정할 수 있다.
감도를 증가시키기 위해, 기준 시스템의 축들은 바람직하게, 자기장과 일치하는 Z축을 갖도록 선택된다.
따라서, 9개의 변수들을 갖는 가중치 벡터는 기입된다:
Figure 112008052996902-pct00014
본원에 상기 나타낸 바와 같이, 기준을 평가하는 단계(B4) 및 연산 단계(B5)는, 가중치 벡터(α) 및 가중치 벡터(Λ)를 이용하여 실행되어, 고체에 대한 2개의 방향들의 방향성에 대응하는 각도들(θ2 및 θ3)의 값을 추정한다.
그 후, 반복하는 단계는 가중치 벡터(α)를 수정하는 가중하는 단계들(B6)을 반복한다.
따라서, 가중하는 단계(B6)에서, 가중치 벡터(α)는 자기장 센서들로부터의 측정을 무시하도록 구성되도록 선택된다:
Figure 112008052996902-pct00015
이와 병행하여, 9개의 변수들을 갖는 가중치 벡터는 다음와 같이 기입된다:
Figure 112008052996902-pct00016
방향성(orientation) 각도(θ2 및 θ3)는 사전에 연산된 값들에 의해 추정되고, 가속도에 대응하는 미지의 변수(a3)는 선택된 구성의 함수로서 결정된 기지의 값에 의해 대체된다.
따라서, 이는, 오류 기준을 평가하는 단계(B4) 및 가속도(a1 및 a2)를 결정하 단계(B5)를 반복함으로써 가능하다.
따라서, 이전의 예에서, 자기장 센서들에 의해 제공된 측정들은, 고체의 방향성(θ1 및 θ2)과 관련된 2개의 상태들을 결정한다. 제2 단계(phase)에서, 가속도 센서들에 의해 제공된 측정들은, 3개의 다른 변수들, 예를 들어, 방향성 θ3와 관련된 하나의 변수 및 고체의 가속도들(a1 및 a2)과 관련된 2개의 변수들을 추정하는데 이용된다.
물론, 고체의 움직임의 구성에 대한 함수로서, 제3 방향성 파라미터(θ3)의 값이 GPS와 같은 다른 측정 시스템에 의해 쉽게 추정되거나 제공될 수 있다면, 가속도 센서들에 의해 제공된 측정으로부터 3개의 가속도 파라미터들 a1, a2, a3를 추정하는 것이 가능하다.
물론, 움직임 추정 방법은, 특히, 매질에 의해 생성된 자기 교란들이 알려지 지 않는다면, 상이한 움직임 구성들에 대해 이용될 수 있다.
추정 문제를 해결하기 위해, 9개의 변수들을 갖는 벡터는, 많아야 5개의 미지의 변수들을 포함하도록 가중되어야 한다.
자기 교란들과 관련된 3개의 변수들이 알려지지 않는다면, 고체의 움직임은 적어도 4개의 기지의 자유도를 가질 필요가 있다.
이는 특히, 2개의 회전축들 주변의 보행자의 머리의 움직임에 대한 경우이다. 이러한 움직임 타입에 대해, 움직임들의 구성은 가속도들이 가상적으로 0임을 고려한다.
유사하게, 고체가 평면에서 움직인다면, 평면에서의 움직임의 머리에 대응하는 단지 하나의 회전 각도, 및 평면의 2개의 축들에 대한 그 평면에서의 이동 움직임에 대한 2개의 미지의 가속도들이 존재한다.
평면에서의 임의의 자기 교란은 움직임 추정 방법에 의해 결정될 수도 있다.
실례에서, 해결 모드(resolution mode)는, 본원에 상기 기재된 바와 동일하고, 자기장 센서들 및 가속도 센서에 의해 이루어진 측정들 사이의 형식(formalism)만이 교환된다.
앞선 예들에서, 이는, 움직임의 구성 함수로서 기지의 방식으로 자기 교란들의 소정의 파라미터들 또는 고체의 방향성 또는 가속도를 결정하기 위해 구성을 선택하는 단계(B7)에서 가능한 것으로 고려된다.
디바이스는, 기지의 움직임 구성을 자동적으로 확립(establish)하는 소정의 연산 모드를 연관시키기 위해 노력할 수도 있다.
따라서, 평면에서의 고체의 움직임에 대응하는 "자동차"의 동작 모드, 어떠한 자기 교란들도 일으키지 않는 고체의 평면에서의 움직임에 대응하는 "자전거" 모드, 또는 가속도들이 가상으로 0인 "진로 움직임(head movement)" 모드의 파라미터들을 설정하는 것이 가능하다.
실례로, 추정될 9개의 미지의 변수들을 갖는 벡터의 적어도 4개의 변수들을 결정하기 위한 구성의 선택은, 동적(dynamic)일 수 있고, 특히, 자기장의 모듈러스(modulus)의 감시(surveillance)에 의존한다.
따라서, 구성을 선택하는 단계(B7)에서, 자기장의 모듈러스의 자동 감시는 자기 교란의 소스의 존재에 대해 순차적으로 고려하는데 이용될 수 있어, 자기 교란들을 발생시키는 강자성 물체의 존재는 움직이는 고체를 갖춘 센서들에 영향을 준다.
따라서, 실제 측정들로부터 연산된 자기장의 평균(norm)과 예상치 사이의 차이가 모니터링된다.
그 차이가 10% 수준으로, 매우 클수록, 추정을 신뢰하는 기준은 비례하여 감소된다.
유사하게, 구성을 선택하는 단계(B7)는 측정된 가속도 필드의 모듈러스의 자동 감시를 포함할 수 있다.
따라서, a - Go의 차이가 10% Go 보다 커질 때, 가속도는 더 이상 무시되지 않거나 상수로서 간주될 수 없다.
물론, 본 발명은 본원에 상술된 실시예들로 한정되지 않는다.
특히, 측정 디바이스는, 3개의 감도축들을 갖는 센서들 또는 3축으로(triaxially) 배치된 단지 하나의 감도축을 각각 갖는 3개의 센서들을 상호교환할 수 있게 포함할 수 있다.
또한, 가중치 벡터 α는 값들 0과 1 사이의 가중치 계수들을 포함할 수 있다.

Claims (12)

  1. 3개의 변수들을 갖는 교란(disturbance) 벡터(b)에 의해 정의된 교란들을 일으키기 쉬운 매질에서의 고체 이동에 대해 6개의 변수들을 갖는 움직임(movement) 벡터(θ, a)에 의해 정의된 움직임을 추정하는 방법으로서,
    상기 고체는 적어도 3개의 감도축들(sensitive axes)을 갖는 적어도 하나의 가속도 센서(Ca) 및 적어도 3개의 감도축들을 갖는 적어도 하나의 자기장 센서(Cm)를 갖추고,
    상기 방법은,
    6개의 변수들을 갖는 상기 움직임 벡터 및 3개의 변수들을 갖는 상기 교란 벡터로 구성된 9개의 변수들을 갖는 벡터(Λ)를 생성하는 단계(B6); 및
    9개의 변수들을 갖는 상기 벡터를, 추정될 최대 5개의 미지의 변수들을 갖는 벡터로 변환하도록 구성된, 9개의 변수들을 갖는 상기 벡터(Λ)를 가중(weighting)하는 단계(B6)
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    움직임 구성(movement configuration)들에 대한 표(table)로부터 움직임 구성을 선택하는 단계(B7)를 포함하고,
    상기 가중하는 단계(B6)는, 선택된 상기 구성의 함수로서, 9개의 변수들을 갖는 상기 벡터(Λ)에서 미지의 변수를 기지의 값으로 대체하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 고체는 자기 교란들을 일으키기 쉬운 매질에서 이동하고, 상기 움직임 구성은 자기 교란이 없는 매질에서의 움직임, 1차원 공간에서의 움직임, 평면에서의 움직임 및 적어도 2개의 기지의 자유도(degrees of freedom)를 갖는 움직임을 포함하는 움직임 구성들의 세트로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 가중하는 단계(B6)는 상기 고체가 갖춘 상기 센서들의 각각의 가중치를 수정하도록 구성된 가중치 벡터(weighting vector)(α)를 선택하는 단계를 포함하고,
    상기 방법은,
    적어도 하나의 센서로부터의 측정으로부터 추정될, 최대 5개의 미지의 변수들을 갖는 상기 벡터(Λ)의 적어도 하나의 변수를 추정하는 단계(B4, B5)를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 가중치 벡터(α)를 선택하는 단계(B6) 및 추정될 최대 5개의 미지의 변수들을 갖는 벡터(Λ)의 적어도 하나의 변수를 추정하는 상기 단계들(B4, B5) 중 적어도 하나의 단계를 반복(iteration)하는 단계를 포함하고,
    상기 선택하는 단계에서 선택된 상기 가중치 벡터(α)는 상기 반복하는 단계 각각에서 상이한 것을 특징으로 하는 움직임 추정 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 가속도 센서(들)(Ca)로부터의 측정을 무시(ignore)하도록 구성된 가중치 벡터(α)를 선택하는 단계(B6),
    상기 자기장 센서(들)(Cm)로부터의 측정으로부터 추정될 최대 5개의 미지의 변수들을 갖는 상기 벡터(Λ)의 적어도 2개의 변수들(θ2, θ3)을 추정하는 단계(B4, B5),
    상기 자기장 센서(들)(Cm)로부터의 측정을 무시하도록 구성된 가중치 벡터(α)를 선택하는 단계(B6), 및
    상기 가속도 센서(들)(Ca)로부터의 측정으로부터 추정될 최대 5개의 미지의 변수들을 갖는 상기 벡터(Λ)의 나머지 최대 3개의 변수들(θ1, a1, a2)을 추정하는 단계(B4, B5)
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 방법.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 자기장 센서(들)(Cm)로부터의 측정을 무시하도록 구성된 가중치 벡터(α)를 선택하는 단계(B6),
    상기 가속도 센서(들)(Ca)로부터의 측정으로부터 추정될 최대 5개의 미지의 변수들을 갖는 상기 벡터(Λ)의 적어도 2개의 변수들을 추정하는 단계(B4, B5),
    상기 가속도 센서들(Ca)로부터의 측정을 무시하도록 구성된 가중치 벡터(α)를 선택하는 단계(B6), 및
    상기 자기장 센서(들)(Cm)로부터의 측정으로부터 추정될 최대 5개의 미지의 변수들을 갖는 상기 벡터(Λ)의 나머지 최대 3개의 변수들을 추정하는 단계(B4, B5)
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 방법.
  8. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    9개의 변수들을 갖는 상기 벡터(Λ)는, 4개의 컴포넌트들(q0, q1, q2, q3)에 대한 제한(constraint)과 연관된 4원수(quaternion)(q)의 상기 4개의 컴포넌트들(q0, q1, q2, q3)에 의해 표현된 3개의 자유도를 갖는 회전 벡터(θ)를 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    추정될 최대 5개의 미지의 변수들을 갖는 상기 벡터(Λ)의 적어도 하나의 변수를 추정하는 단계(B4, B5)에서, 4원수(q)의 컴포넌트들에 대한 상기 제한은 상기 회전 벡터(θ)의 표현으로 통합되는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 방법.
  10. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    추정될 최대 5개의 미지의 변수들을 갖는 상기 벡터(Λ)의 적어도 하나의 변수를 추정하는 단계(B5)에서, 준-뉴튼 타입의 오류 최소화 함수(quasi-Newton type error minimizing function)가 이용되는 것을 특징으로 하는 움직임 추정 방법.
  11. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 가중하는 단계는, 교란들을 일으키기 쉬운 상기 매질 및 상기 이동 고체의 움직임 조건들에 따라 상기 9개의 변수들을 갖는 벡터(Λ)를 가중하는 단계를 포함하는 움직임 추정 방법.
  12. 3개의 변수들을 갖는 벡터(b)에 의해 정의된 교란들을 일으키기 쉬운 매질에서의 고체 이동의 움직임을 추정하기 위한 디바이스로서,
    상기 움직임은 6개의 변수들을 갖는 벡터(θ, a)에 의해 정의되고,
    상기 디바이스는,
    상기 고체 상에 탑재되며,
    적어도 3개의 감도축들(V1, V2, V3)을 갖는 적어도 하나의 가속도 센서(Ca) 및 적어도 3개의 감도축들(V4, V5, V6)을 갖는 적어도 하나의 자기장 센서(Cm)를 포함하고,
    고체의 상기 움직임을 추정하는 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 따른 방법을 이용하도록 구성된 것을 특징으로 하는 움직임 추정 디바이스.
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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2895500B1 (fr) 2005-12-23 2008-03-28 Commissariat Energie Atomique Procede d'estimation d'un mouvement d'un solide.
FR2897680B1 (fr) * 2006-02-17 2008-12-05 Commissariat Energie Atomique Dispositif de capture de mouvement et procede associe
EP2028504B1 (en) * 2007-08-23 2016-04-13 STMicroelectronics Srl Method and device for calibrating a magnetic sensor
FR2933185B1 (fr) * 2008-06-27 2017-07-21 Movea Sa Systeme et procede de determination d'informations representatives du mouvement d'une chaine articulee
FR2934043B1 (fr) * 2008-07-18 2011-04-29 Movea Sa Procede d'estimation ameliore de l'orientation d'un objet et centrale d'attitude mettant en oeuvre un tel procede
US9395827B2 (en) * 2009-07-21 2016-07-19 Qualcomm Incorporated System for detecting orientation of magnetically coupled devices
FR2948759B1 (fr) * 2009-07-31 2011-08-12 Movea Procede d'estimation de l'orientation d'un solide en mouvement
US10352959B2 (en) * 2010-12-01 2019-07-16 Movea Method and system for estimating a path of a mobile element or body
JP6171016B2 (ja) * 2012-09-14 2017-07-26 ワイドヴァンテージ インク 磁場センサを用いて使用者入力を判断する電気装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001221652A (ja) 1999-10-29 2001-08-17 Visteon Technol Llc 自動車用ナビゲーション・システムのための慣性誘導装置及び方法
US20020100178A1 (en) 2000-12-06 2002-08-01 Honeywell International Inc. Electronic compass and compensation of large magnetic errors for operation over all orientations

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5884215A (en) * 1997-01-31 1999-03-16 Motorola, Inc. Method and apparatus for covariance matrix estimation in a weighted least-squares location solution
FR2838185B1 (fr) 2002-04-05 2004-08-06 Commissariat Energie Atomique Dispositif de capture des mouvements de rotation d'un solide
FR2864225B1 (fr) * 2003-12-22 2006-07-21 Commissariat Energie Atomique Procede de mesure du mouvement d'un solide, utilisant une mesure absolue associee a une mesure par double integration
JP4552658B2 (ja) * 2005-01-13 2010-09-29 日立金属株式会社 ２軸磁気センサを用いた姿勢検知方法およびそのプログラム
FR2895500B1 (fr) 2005-12-23 2008-03-28 Commissariat Energie Atomique Procede d'estimation d'un mouvement d'un solide.

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001221652A (ja) 1999-10-29 2001-08-17 Visteon Technol Llc 自動車用ナビゲーション・システムのための慣性誘導装置及び方法
US20020100178A1 (en) 2000-12-06 2002-08-01 Honeywell International Inc. Electronic compass and compensation of large magnetic errors for operation over all orientations
JP2004525347A (ja) 2000-12-06 2004-08-19 ハネウェル・インターナショナル・インコーポレーテッド 電子コンパス及び全オリエンテーション動作に対する大磁気誤差の補償

Also Published As

Publication number Publication date
US7711516B2 (en) 2010-05-04
FR2895500B1 (fr) 2008-03-28
KR20080083182A (ko) 2008-09-16
CN101365925A (zh) 2009-02-11
WO2007077346A3 (fr) 2007-08-23
EP1969314A2 (fr) 2008-09-17
EP1969314B1 (fr) 2014-06-25
JP2009520969A (ja) 2009-05-28
CN101365925B (zh) 2011-11-30
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