KR101393063B1 - 자기-자이로 유도 장치를 위한 자이로의 민감도 최적화 방법 - Google Patents

자기-자이로 유도 장치를 위한 자이로의 민감도 최적화 방법 Download PDF

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김정민
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김재용
배선일
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부산대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 이동체에 대한 양측 바퀴의 각속도를 각기 계측하는 제1, 2 엔코더와 차체의 각속도 계측을 위한 자이로로 주행 유도하는 자기-자이로 유도 장치를 위한 자이로의 민감도 최적화 방법에 있어서, 상기 이동체의 제1 방향 주행시, 상기 제1 엔코더에 의해 산출된 이동체 각도가 설정 각도로 회전이 완료된 경우, 누적된 자이로의 출력 값과 상기 설정 각도 및 하기의 [수학식 11]로 얻어지는 각도 오차의 평균 값이 가장 작은 자이로 민감도의 이진 스트링을 구하는 단계;
[수학식 11]
Figure 112013017318626-pat00019

Figure 112013017318626-pat00020

여기서, f(x)는 각도 오차의 평균 값, TD는 설정 각도, x는 누적된 자이로의 출력 값, N은 누적된 자이로의 데이터 개수, O(또는, fd(bm -1bm -2 ···b1b0)는 민감도, b는 이진 스트링.
상기 구해진 이진 스트링의 길이는 고정시키고 탐색 방향에 따라 값을 가변시켜가면서 하기의 [수학식 12]로 상기 제1 방향에서의 자이로의 최적의 민감도를 산출하는 단계를 포함하여 이루어진 자기-자이로 유도 장치를 위한 자이로의 민감도 최적화 방법에 관한 것으로,
[수학식 12]
Figure 112013017318626-pat00021

Figure 112013017318626-pat00022

여기서, f(x)는 각도 오차의 평균 값, TD는 설정 각도, x는 누적된 자이로의 출력 값, N은 누적된 자이로의 데이터 개수, O(또는, fd(bm -1bm -2 ···b1b0)는 민감도, b는 이진 스트링.
자이로의 계측 시스템상에서 자이로의 민감도를 최적화함으로 자이로가 설치된 환경 및 계측 시스템의 특성을 포함하여 정확한 자이로의 민감도를 계산할 수 있다.

Description

자기-자이로 유도 장치를 위한 자이로의 민감도 최적화 방법{Sensitivity optimization method of gyroscope for magnet-gyro guidance}
본 발명은 자기-자이로 유도 장치를 위한 자이로의 민감도 최적화 방법에 관한 것으로, 특히 설치된 위치 기울기와 계측 시스템의 성능에 따라 변하는 자이로의 민감도를 최적화하기 위해서 이동체에 탑재된 자이로를 계측하는 시스템상에서 동부호화 최적화 기법으로 왼쪽 방향과 오른쪽 방향의 회전에 대한 각각의 민감도를 최적화하는 자기-자이로 유도 장치를 위한 자이로의 민감도 최적화 방법에 관한 것이다.
일반적으로, MEMS(Micro Electro Mechanical System)형 자이로는 기존의 유체식과 광파이버, 링레이저 방식의 자이로들에 비해 소형 저전력이며 무엇보다 가격이 매우 저렴하다.
이에, 각속도 값을 계측하는 대부분의 시스템에서는 MEMS형 자이로가 주로 사용된다.
하지만, MEMS형 자이로는 다른 방식의 자이로들에 비해 드리프트(drift)와 직선성, 각속도 정밀도가 크게 떨어진다.
그래서, 자이로의 민감도 정밀도를 높이기 위한 많은 종래의 발명들이 이루어졌다.
종래의 대표적인 MEMS형 자이로의 민감도 보정 발명으로는 자이로의 각속도의 평균값을 이용하는 방법이다.
이는, 특정 시간 동안에 자이로를 일정 각도로 회전 시키고 측정된 회전각을 누적하여 계산된 평균 각속도 값으로 회전 각도에 대응하는 가중치를 선택하는 방법이다.
하지만, 평균 각속도를 이용하는 방법은 자이로가 탑재된 상황이나 시스템의 영향을 전혀 고려하지 못하기 때문에 탑재되는 시스템에 따라 정밀도가 달라진다.
또한, 평균 각속도 값으로 자이로의 민감도를 계산하기 때문에 정확한 민감도 값을 계산할 수 없었다.
이에, 기본 시스템 이외의 별도의 기구물인 회전 장치를 이용하여 자이로의 민감도를 최적화하는 방법이 발명되었다.
하지만, 별도의 기구물을 이용해야함으로 비용이 올라가고 부피가 커지는 문제가 있었다.
그래서, 자이로가 탑재된 이동체를 직접 회전시켜 자이로의 민감도를 보정하는 방법이 발명되었다.
이는, 이동체를 직접 회전시켜 자이로로 계측된 각속도의 특성 곡선을 계산하여 민감도를 계산하는 방법으로, 특성 곡선을 계산해야함으로 연산량이 많아 높은 비용의 마이컴(Microcontroller Unit: MCU)을 이용해야하고 이동체의 절대 각도를 계측하기 위해 별도의 장치가 필요했다.
또한, 종래의 방법들은 한 쪽 방향의 자이로 민감도만을 보정함으로 회전 방향에 따른 각속도 오차가 존재하였다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 개발된 것으로, 이동체에 탑재된 자이로의 위치 기울기와 계측 시스템의 특성을 포함되도록 자이로의 계측 시스템 상에서 자이로의 민감도를 최적화할 수 있도록 하는 자기-자이로 유도 장치를 위한 자이로의 민감도 최적화 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또 다른 목적은, 자기-자이로 유도형 무인운반차 이외에 별도의 기구물과 별도의 절대각도 계측 장치 없이 자이로의 민감도를 최적화할 수 있도록 하는 자기-자이로 유도 장치를 위한 자이로의 민감도 최적화 방법을 제공하는데 있다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 자기-자이로 유도 장치를 위한 자이로의 민감도 최적화 방법은,
이동체에 대한 양측 바퀴의 각속도를 각기 계측하는 제1, 2 엔코더와 차체의 각속도 계측을 위한 자이로로 주행 유도하는 자기-자이로 유도 장치를 위한 자이로의 민감도 최적화 방법에 있어서,
상기 이동체의 제1 방향 주행시, 상기 제1, 2 엔코더에 의해 산출된 이동체 각도가 설정 각도로 회전이 완료된 경우, 누적된 자이로의 출력 값과 상기 설정 각도 및 하기의 [수학식 1]로 얻어지는 각도 오차의 평균 값이 가장 작은 자이로 민감도의 이진 스트링을 구하는 단계;
Figure 112013017318626-pat00001
Figure 112013017318626-pat00002
여기서, f(x)는 각도 오차의 평균 값, TD는 설정 각도, x는 누적된 자이로의 출력 값, N은 누적된 자이로의 데이터 개수, O(또는, fd(bm -1bm -2 ···b1b0)는 민감도, b는 이진 스트링.
상기 구해진 이진 스트링의 길이는 고정시키고 탐색 방향에 따라 값을 가변시켜가면서 하기의 [수학식 2]로 상기 제1 방향에서의 자이로의 최적의 민감도를 산출하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
Figure 112013017318626-pat00003
Figure 112013017318626-pat00004
여기서, f(x)는 각도 오차의 평균 값, TD는 설정 각도, x는 누적된 자이로의 출력 값, N은 누적된 자이로의 데이터 개수, O(또는, fd(bm -1bm -2 ···b1b0)는 민감도, b는 이진 스트링.
바람직하게, 상기 산출한 자이로의 최적의 민감도와 설정 각도 회전시켜서 나온 자이로의 출력 값을 승산(×)시켜 자이로 계측 각도를 구하는 단계 및, 상기 설정 각도에서 자이로 계측 각도를 감산시켜 나온 각도 오차가 설정 문턱치를 초과한 경우 상기 제1 방향에서의 자이로의 최적의 민감도를 다시 산출하도록 하고, 상기 설정 각도에서 자이로 계측 각도를 감산시켜 나온 각도 오차가 설정 문턱치 이하인 경우 해당 자이로의 최적의 민감도를 상기 제1 방향에서의 최적의 민감도로 최종 설정하는 단계를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 설정 각도에서 자이로 계측 각도를 감산시켜 나온 각도 오차가 설정 문턱치 미만인 경우,
상기 이동체의 제2 방향에서의 최적의 민감도를 산출하되,
상기 산출은
상기 이동체의 제2 방향 주행시, 상기 제1, 2 엔코더에 의해 산출된 이동체 각도가 설정 각도로 회전이 완료된 경우, 누적된 자이로의 출력 값과 상기 설정 각도 및 하기의 [수학식 3]로 얻어지는 각도 오차의 평균 값이 가장 작은 자이로 민감도의 이진 스트링을 구하는 단계;
Figure 112013017318626-pat00005
Figure 112013017318626-pat00006
여기서, f(x)는 각도 오차의 평균 값, TD는 설정 각도, x는 누적된 자이로의 출력 값, N은 누적된 자이로의 데이터 개수, O(또는, fd(bm -1bm -2 ···b1b0)는 민감도, b는 이진 스트링.
상기 구해진 이진 스트링의 길이는 고정시키고 탐색 방향에 따라 값을 가변시켜가면서 하기의 [수학식 4]로 상기 제2 방향에서의 자이로의 최적의 민감도를 산출하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
Figure 112013017318626-pat00007
Figure 112013017318626-pat00008
여기서, f(x)는 각도 오차의 평균 값, TD는 설정 각도, x는 누적된 자이로의 출력 값, N은 누적된 자이로의 데이터 개수, O(또는, fd(bm -1bm -2 ···b1b0)는 민감도, b는 이진 스트링.
본 발명은 다음과 같은 효과를 갖는다.
첫 번째로, 자이로의 계측 시스템상에서 자이로의 민감도를 최적화함으로 자이로가 설치된 환경 및 계측 시스템의 특성을 포함하여 정확한 자이로의 민감도를 계산할 수 있다.
두 번째로, 저성능의 마이컴에서도 강인하게 최적화시킬 수 있는 동부호화 최적화 기법을 이용함으로 적은 비용으로 높은 정밀도의 자이로 시스템을 구현할 수 있다.
세 번째로, 자이로의 민감도를 오른쪽과 왼쪽 회전 방향에 각각 최적화하여 방향에 상관없이 정확한 각속도를 계측할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 자기-자이로 유도형 무인운반차의 구성을 도시한 도면
도 2는 본 발명에 따른 자이로 민감도 최적화 방법을 순서대로 도시한 플로우 챠트
도 3은 본 발명에 따른 동부호화 최적화 기법을 순서대로 도시한 플로우 챠트
도 4는 본 발명에 따른 BSS(Bisectional Search) 절차를 순서대로 도시한 플로우 챠트
도 5는 본 발명에 따른 UDS 절차를 순서대로 도시한 플로우 챠트
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 설명한다.
다만, 이하에서 설명되는 실시 예는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 발명을 쉽게 실시할 수 있을 정도로 상세하게 설명하기 위한 것에 불과하며, 이로 인해 본 발명의 보호범위가 한정되는 것을 의미하지는 않는다.
본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명에 따른 자기-자이로 유도형 무인운반차의 구성을 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 자기-자이로 유도형 무인운반차(1)는 크게, 몸체(2)와 바퀴(3), 제어시스템(10)으로 구성되고, 제어시스템(10)은 다시 모터들과 센서들을 제어 및 계측하는 마이컴(11)과 바닥에 매설된 원통형 자석의 위치를 계측하는 자기 위치측정 센서(12), 바퀴의 각속도를 계측하는 엔코더(13) 및, 차체의 각속도 계측을 위한 자이로(14)로 구성된다.
이렇게 구성된 자기-자이로 유도형 무인운반차(1)는 엔코더(13)와 자이로(14)로 계측 및 계산된 각속도를 이용하여 유도되다가, 자기 위치측정 센서(12)가 바닥에 매설된 원통형 자석을 계측하면 이를 통해 무인운반차(1)의 위치와 각도를 보정하는 방식이다.
이는, 원통형 자석을 바닥에 드문드문 매설하면 되기 때문에 다른 유도 방식들에 비해 설치 및 유지보수가 매우 쉽다는 장점이 있다.
하지만, 자이로의 성능이 좋지 않으면 원통형 자석 간의 거리가 좁아지게 되어 원통형 자석을 바닥에 많이 설치해야함으로 자기-자이로 유도 방식 자체가 무의미하게 된다.
이에, 다른 방식의 자이로들에 비해 드리프트와 직선성, 각속도 정밀도가 크게 떨어지는 MEMS형 자이로의 민감도 보정이 매우 중요하다.
도 2는 본 발명에 따른 자이로의 민감도 최적화 방법의 절차 흐름을 순서대로 도시한 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명은 먼저, 자기-자이로 유도형 무인운반차(1)가 오른쪽으로 주행하면(S101), 무인운반차(1)의 모터에 설치된 엔코더(13)로 무인운반차(1)의 각도를 계산하고(S102), 자이로(14)의 출력을 누적시킨다(S103).
다음, 계산된 무인운반차(1)의 각도가 설정 각도(TD)로 회전이 완료되면(S104), 무인운반차(1)는 정지하고(105) 누적된 자이로의 출력과 설정각도(TD)를 토대로 동부호화 최적화 기법을 이용하여 오른쪽 방향의 자이로 민감도(S r )을 찾는다(S200).
그리고, 찾아진 자이로의 민감도(S r )로 각도 오차(E sr )를 계산하고(S106) 문턱치(T)를 초과하면(S107) 다시 동부호화 최적화 기법으로 오른쪽 방향의 자이로 민감도(S r )을 찾는다(S200).
즉, 찾아진 자이로의 최적의 민감도와 설정 각도 회전시켜서 나온 자이로의 출력 값을 승산(×)시켜 자이로 계측 각도를 구한 다음, 상기 설정 각도에서 자이로 계측 각도를 감산시켜 나온 각도 오차가 설정 문턱치를 초과한 경우 오른쪽 방향에서의 자이로의 최적의 민감도를 다시 산출하도록 한다(S200).
반면, 상기 설정 각도에서 자이로 계측 각도를 감산시켜 나온 각도 오차가 설정 문턱치 이하인 경우에는 해당 자이로의 최적의 민감도를 오른쪽 방향에서의 최적의 민감도로 최종 설정한다.
다음, 각도 오차(E sr )가 문턱치(T) 이하이면(S107) 무인운반차는 왼쪽 주행을 시작(S108)하고, 무인운반차(1)의 모터에 설치된 엔코더(13)로 무인운반차(1)의 각도를 계산하면서(S109) 자이로(14)의 출력을 누적시킨다(S110).
계산된 무인운반차(1)의 각도가 설정 각도(TD)로 회전이 완료되면(S111), 무인운반차(1)는 정지하고(112) 누적된 자이로의 출력과 설정각도(TD)를 토대로 동부호화 최적화 기법을 이용하여 왼쪽 방향의 자이로 민감도(S l )을 찾는다(S210).
그리고, 찾아진 자이로의 민감도(S l )로 각도 오차(E sl )를 계산하고(S113) 문턱치(T)를 초과하면(S114) 다시 동부호화 최적화 기법으로 왼쪽 방향의 자이로 민감도(S r )을 찾는다(S210).
즉, 찾아진 자이로의 최적의 민감도와 설정 각도 회전시켜서 나온 자이로의 출력 값을 승산(×)시켜 자이로 계측 각도를 구한 다음, 상기 설정 각도에서 자이로 계측 각도를 감산시켜 나온 각도 오차가 설정 문턱치를 초과한 경우 왼쪽 방향에서의 자이로의 최적의 민감도를 다시 산출하도록 한다(S210).
반면, 상기 설정 각도에서 자이로 계측 각도를 감산시켜 나온 각도 오차가 설정 문턱치 이하인 경우에는 해당 자이로의 최적의 민감도를 왼쪽 방향에서의 최적의 민감도로 최종 설정한다.
만약, 각도오차(E sr )가 문턱치(T) 이하이면(S114) 자이로의 민감도 최적화는 끝이 나게 된다.
도 3은 본 발명에 따른 동부호화 최적화 기법을 이용한 자이로의 민감도 사산출(S200, S210) 방법의 전체 흐름도를 보여준다.
먼저, 본 발명은 자이로의 민감도 최적화를 시작하게 되면 수행횟수(t)를 카운트하고(S211) 전역위치에서 무작위로 탐색 위치를 선택하게 된다(S212).
다음, 선택된 시작 위치가 히스토리에 중첩되는지를 확인하고(S213), 중첩이라면 다시 전역위치에서 무작위로 새로운 탐색 시작 위치를 선택하게 된다(S212).
만약, 중첩이 되지 않는다면 BSS(bisectional search) 단계를 통해 선택된 탐색 위치에서 서로 상반된 이웃 탐색 위치들을 생성하고 생성된 이웃의 값으로 계산된 목적 함수 값을 비교하여 최적 해를 도출한다(S300).
다음, 최적해가 도출되면 목적 함수의 값이 최적이 될 때까지 증가 및 감소를 수행하여 주변 지역을 탐색하는 UDS 단계(S400)를 거치게 된다.
UDS 단계(S400)가 끝나면 수행횟수(t)가 반복횟수(n) 만큼 수행되었는지를 확인하고(S214) 반복횟수(n)만큼 수행횟수(t)가 되지 않았다면 히스토리에 탐색 시작 위치를 추가하고(S215) 다시 처음부터 반복 수행하게 된다.
만약, 수행횟수(t)가 반복횟수(n)만큼 수행되었다면 자이로의 민감도 탐색이 완료된다.
BSS 단계(S300)는 이진 스트링의 최하위비트(least significant bit: LSB)에 0을 붙여 복호화하면 실수 값이 감소하고, 1을 붙여 복호화하면 실수 값이 증가하는 특성을 이용하여 최적 해를 찾는 지역 탐색 기법에 해당한다.
도 4는 본 발명에 따른 BSS 단계의 흐름도를 보여준다.
먼저, 탐색 위치 이외의 이진 스트링 데이터를 초기화 하고(S301) 탐색 위치에 해당하는 이진 스트링의 최하위비트에 0과 1을 추가하여 2 n 개의 이웃 탐색 위치를 생성한다(S302).
그리고 생성된 이웃 탐색 위치에 해당하는 이진 스트링을 만들기 위해 [수학식 5과 같이 복호화(deconding)를 수행한다(S303).
Figure 112013017318626-pat00009
여기서, O(또는, fd(bm -1bm -2 ···b1b0)는 민감도, b는 이진 스트링이다.
다음, 복호화된 값(O)을 [수학식 6]와 같은 목적 함수에 대입하여 비용 함수(cost function)을 계산한다(S304).
Figure 112013017318626-pat00010
여기서, f(x)는 각도 오차의 평균 값, TD는 설정 각도, x는 누적된 자이로의 출력 값, N은 누적된 자이로의 데이터 개수를 나타낸다.
다음, 비용 함수를 통해 계산된 비용 값들은 서로 비교되어(S305), 최종적으로 가장 작은 값을 최적 해로 선택하게 된다(S306).
그래서, 각도 오차의 평균 값이 가장 작은 자이로 민감도의 이진 스트링을 구하게 된다.
도 5는 본 발명에 따른 UDS 단계의 흐름도를 보여준다.
상기 UDS 단계는 상기 BSS 단계를 통해 구해진 이진 스트링의 길이는 고정시키고, 탐색 방향에 따라 값을 가변시켜가면서 해당 방향에서의 자이로의 최적의 민감도를 산출하는 것이다.
구체적으로는 다음과 같다.
먼저, BSS 단계(S300)는 스트링의 길이를 변화시켜 최적 해를 찾는 집중 탐색이라면, UDS 단계(S400)는 스트링의 길이를 변화시키지 않고 넓은 범위를 탐색하는 광역 탐색의 특성을 갖는다.
UDS 단계(S400)는 BSS 단계(S300)와 달리, 이진 스트링의 길이가 고정되어 있으며 더 이상 비용 값이 줄어들지 않을 때까지 반복 수행된다.
UDS 단계(S400)는 먼저 이진 스트링 데이터를 초기화 하고(S401) 한계(limit)되었는지를 확인한다(S402).
한계의 확인 단계(S402)는 이진 스트링이 표현할 수 있는 최대와 최소를 제외시키는 작업으로 일련의 이진 스트링에서 행 전체가 모두 0 혹은 1인 스트링을 찾아서 UDS 단계(S400)에서 제외시키는 것이다.
만약, 한계 위치에 탐색 위치가 있다면(S402) UDS 단계(S400)는 종료되고 그렇지 않다면(S402) 중첩(overlap)되었는지를 확인한다(S403).
중첩의 확인 단계(S403)는 한 번 계산 되었던 탐색 위치를 탐색에서 제외하는 것으로 이전 최적해와 탐색해야하는 최적 탐색 위치의 값을 비교한다.
만약, 탐색 위치가 중첩되었다면(S403) UDS 단계(S400)는 종료되고 그렇지 않다면(S403) 상기 [수학식 5]을 통해 복호화를 수행한다(S404).
그리고, 복호화된 값을 [수학식 6]에 넣어 비용 값(O t )을 계산한다(S405).
만약, 계산된 비용 값(O t )이 이전에 계산된 비용 값(O t -1 )보다 크다면(S408) 현재 탐색 위치의 이진 스트링의 길이를 고정하여 다른 탐색 위치를 선택하게 하고(S409), 한계의 확인 단계(S402)로 다시 돌아가게 된다.
만약, 계산된 비용 값(O t )이 이전에 계산된 비용 값(O t -1 )보다 작다면(S408) UDS 단계(S400)은 완료되게 된다.
이상과 같이, 비선형 최적화 문제의 해결 방법을 제시하는 동부호화 최적화 기법은 미분을 사용하여 목적 함수의 최적해를 찾는 다른 최적기법들과는 달리, 잘 계획된 컴퓨터 연산만을 이용하여 지역 및 전역 최적해를 찾아준다.
자이로의 민감도 값을 최적으로 탐색하기 위해서는 이동체에 설치된 자이로의 위치 기울기와 계측 시스템의 특성을 반영하기 위해 계측 시스템 위에서 최적화 기법을 사용해야한다.
하지만, 기존의 최적화 방법들은 고차 미분 연산을 수행해야함으로 연산 오차가 커지고 높은 비용의 마이컴을 이용해야한다.
이에, 동부호화 최적화 기법을 이용한 자이로의 민감도 최적화 방법은 최적해를 이진수로 표현함으로 소스코드가 최적화되어 낮은 사양의 마이컴에서도 강인하고 빠르게 최적해의 탐색이 가능하다.
이는, 비용을 줄일 뿐만 아니라 시스템을 강인하게 설계할 수 있으며 이동체에 설치된 자이로의 특성을 모두 반영하여 최적화된 자이로의 민감도를 탐색할 수 있다.
또한, 오른쪽 방향과 왼쪽 방향의 민감도를 최적화 기법으로 각각 탐색하여 방향에 상관없이 높은 정밀도의 자이로 시스템을 구현할 수 있다.
이상에서의 설명에서와 같이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명이 구현되어 있음을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 명시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구 범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
1 : 자기-자이로 유도형 무인운반차 2 : 몸체
3 : 바퀴 10 : 제어시스템
11 : 마이컴 12 : 자기 위치측정 센서
13 : 엔코더 14 : 자이로

Claims (3)

  1. 이동체에 대한 양측 바퀴의 각속도를 각기 계측하는 제1, 2 엔코더와 차체의 각속도 계측을 위한 자이로로 주행 유도하는 자기-자이로 유도 장치를 위한 자이로의 민감도 최적화 방법에 있어서,
    상기 이동체의 제1 방향 주행시, 상기 제1, 2 엔코더에 의해 산출된 이동체 각도가 설정 각도로 회전이 완료된 경우, 누적된 자이로의 출력 값과 상기 설정 각도 및 하기의 [수학식 7]로 얻어지는 각도 오차의 평균 값이 가장 작은 자이로 민감도의 이진 스트링을 구하는 단계;
    [수학식 7]
    Figure 112013017318626-pat00011

    Figure 112013017318626-pat00012

    여기서, f(x)는 각도 오차의 평균 값, TD는 설정 각도, x는 누적된 자이로의 출력 값, N은 누적된 자이로의 데이터 개수, O(또는, fd(bm -1bm -2 ···b1b0)는 민감도, b는 이진 스트링.
    상기 구해진 이진 스트링의 길이는 고정시키고 탐색 방향에 따라 값을 가변시켜가면서 하기의 [수학식 8]로, 상기 제1 방향에서의 자이로의 최적의 민감도를 산출하는 단계를 포함하여 이루어진 자기-자이로 유도 장치를 위한 자이로의 민감도 최적화 방법.
    [수학식 8]
    Figure 112013017318626-pat00013

    Figure 112013017318626-pat00014

    여기서, f(x)는 각도 오차의 평균 값, TD는 설정 각도, x는 누적된 자이로의 출력 값, N은 누적된 자이로의 데이터 개수, O(또는, fd(bm -1bm -2 ···b1b0)는 민감도, b는 이진 스트링.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 산출한 자이로의 최적의 민감도와 설정 각도 회전시켜서 나온 자이로의 출력 값을 승산(×)시켜 자이로 계측 각도를 구하는 단계; 및
    상기 설정 각도에서 자이로 계측 각도를 감산시켜 나온 각도 오차가 설정 문턱치를 초과한 경우 상기 제1 방향에서의 자이로의 최적의 민감도를 다시 산출하도록 하고, 상기 설정 각도에서 자이로 계측 각도를 감산시켜 나온 각도 오차가 설정 문턱치 이하인 경우 해당 자이로의 최적의 민감도를 상기 제1 방향에서의 최적의 민감도로 최종 설정하는 단계를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 자기-자이로 유도 장치를 위한 자이로의 민감도 최적화 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 설정 각도에서 자이로 계측 각도를 감산시켜 나온 각도 오차가 설정 문턱치 미만인 경우,
    상기 이동체의 제2 방향에서의 최적의 민감도를 산출하되,
    상기 산출은
    상기 이동체의 제2 방향 주행시, 상기 제1, 2 엔코더에 의해 산출된 이동체 각도가 설정 각도로 회전이 완료된 경우, 누적된 자이로의 출력 값과 상기 설정 각도 및 하기의 [수학식 9]로 얻어지는 각도 오차의 평균 값이 가장 작은 자이로 민감도의 이진 스트링을 구하는 단계;
    [수학식 9]
    Figure 112013017318626-pat00015

    Figure 112013017318626-pat00016

    여기서, f(x)는 각도 오차의 평균 값, TD는 설정 각도, x는 누적된 자이로의 출력 값, N은 누적된 자이로의 데이터 개수, O(또는, fd(bm -1bm -2 ···b1b0)는 민감도, b는 이진 스트링.
    상기 구해진 이진 스트링의 길이는 고정시키고 탐색 방향에 따라 값을 가변시켜가면서 하기의 [수학식 10]로, 상기 제2 방향에서의 자이로의 최적의 민감도를 산출하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 자기-자이로 유도 장치를 위한 자이로의 민감도 최적화 방법.
    [수학식 10]
    Figure 112013017318626-pat00017

    Figure 112013017318626-pat00018

    여기서, f(x)는 각도 오차의 평균 값, TD는 설정 각도, x는 누적된 자이로의 출력 값, N은 누적된 자이로의 데이터 개수, O(또는, fd(bm -1bm -2 ···b1b0)는 민감도, b는 이진 스트링.
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