KR20110033282A - 물체의 배향의 개선된 추정을 위한 방법 및 상기 방법을 구현하는 자세 제어 시스템 - Google Patents

물체의 배향의 개선된 추정을 위한 방법 및 상기 방법을 구현하는 자세 제어 시스템 Download PDF

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모베아 에스.아
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Abstract

3개의 공간 축을 따르는 물체의 전 가속도 측정치(
Figure pct00245
), 자기장 측정치(
Figure pct00246
) 및 회전 속도 측정치(
Figure pct00247
)를 이용하여, 공간에서 시점(k)에서의 상기 물체의 배향(orientation)을 추정하기 위한 방법에 있어서, 상기 방법은
시점(k)에서의 측정치(
Figure pct00248
,
Figure pct00249
및
Figure pct00250
)에서 교란 성분의 존재를 검출하기 위해, 그리고 시점(k)에서의 교란 성분 없는 측정치(disturbance-free measurements)를 추정하기 위한 전-처리 단계(A)와,
단계(A)로부터 얻어진, 시점(k)에서의 추정된 교란 성분 없는 측정치(
Figure pct00251
)로부터, 관측기(observer)에 의해 시점(k)에서의 배향이 추정되는 단계(B)
를 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 배향을 추정하기 위한 방법.

Description

물체의 배향의 개선된 추정을 위한 방법 및 상기 방법을 구현하는 자세 제어 시스템{METHOD FOR THE IMPROVED ESTIMATION OF AN OBJECT ORIENTATION AND ATTITUDE CONTROL UNIT IMPLEMENTING SAID METHOD}
본 발명은, 고유 가속도(proper acceleration)의 존재 여부에 관계없이, 그리고 자기 교란(magnetic disturbance)의 존재 여부에 관계없이, 공간에서의 물체의 배향을 추정하는 방법에 관한 것이며, 상기 방법을 이용하여 배향을 추정하기 위한 장치에 관한 것이다.
배향을 획득하는 과정은 복수의 센서를 이용하여 모션 캡처 장치(motion capture device), 또는 자세 제어 유닛(attitude control unit)으로 지정된 조립체의 일부분을 형성하는 과정을 포함한다.
MEMS(Micro-Electro-Mechanical System) 센서가 이러한 제어 유닛을 구성하기 위해 사용될 수 있으며, 상기 MEMS 센서는 크기가 작고 비용이 낮다는 이점을 갖는다. 이러한 MEMS 센서를 이용함으로써, 다양한 분야에서, 특히, 생물의학 영역에서, 재택 노인 모니터링과 기능적 재교육(functional re-education)을 위해, 스포츠 영역에서 스포츠 운동의 분석을 위해, 자동차, 로봇, 가상 현실 및 3차원 애니메이션 영역에서, 또는 더 일반적으로 움직임을 결정하거나 관찰할 필요가 있는 임의의 영역에서 사용되기 위해 자세 제어 유닛을 고려하는 것이 가능하다.
그러나 (예를 들어, 항해 영역에서 사용되는) 비-MEMS 센서에 비교할 때, 이들 MEMS 센서는 비교적 잡음과 편향(bias)에 영향을 많이 받는다는 단점을 갖는다.
덧붙여, 가속도계(accelerometer)와 자기력계(magnetometer) 모두를 이용하는 자세 제어 유닛이 존재하며, 이러한 자세 제어 유닛에 의해, 3 자유도를 갖는 움직임, 즉, 지구의 중력장과 자기장에 비교하면, 고유 가속도(proper acceleration)와 자기 교란이 각각 무시할만한 수준인 움직임을 재구성하는 것이 가능하다. 그러나 이러한 가정이 관찰되지 않을 때, 즉, 고유 가속도 또는 자기 교란이 무시될 수 없을 때, 움직임은 6 또는 9 자유도를 나타낸다. 이 경우, 움직이는 물체의 배향을 추정하기 위해 가속도계와 자기력계만 사용하는 자세 제어 유닛을 이용하는 것이 불가능하다. 그러나, 모션 캡처 적용예가 다양하기 때문에, 이러한 제약은 극복될 것이 필수이다.
따라서 추가적인 센서의 사용이 고려되어 왔다. 특히, 속도 자이로(rate gyro), 가속도계 및 자기력계를 조합하여 사용하는 것이 고려되어 왔다. 이들 센서로부터 얻어진 측정치는 2개의 부분으로 구성되는데, 상기 2개의 부분은, 움직이는 물체의 배향과 직접 관련된 정보 부분과, 관련 센서에 따라 달라지는 속성을 갖는 교란 부분(disturbing part)이다. 우선, 이들은 가속도계에 의해 제공되는 측정치에 대한 고유 가속도, 자기력계에 의해 전달되는 측정치에 대한 자기 교란, 속도 자이로에 대한 편향 오류(bias)이다. 이들 교란 요소는 올바르지 못한 배향 추정을 초래한다.
현재, 가속도계, 자기력계 및 속도 자이로에 의해 제공되는 측정치로부터, 물체의 배향의 추정치를 획득하기 위한 많은 방법이 존재한다.
하나 이상의 최적화 기준을 구현하는 이른바 최적화 방법이라는 것이 존재한다. 그러나 이들 최적화 방법은 연산 시간(computation time)의 측면에서 비교적 비싸다. 덧붙이자면, 문제가 복잡해지면, 최적화 기준을 찾는 것이 어려워진다.
또한, 신경망(neural network)을 구현하는 방법이 있다. 신경망은, 특히, 정확한 추정치를 획득하기 위해 데이터베이스와 연산 시간의 크기와 관련하여, 필연적 훈련 과정을 필요로 한다.
또한, 관측기(observer)를 구현하는 방법이 있다. 상기 관측기는, 앞서 언급된 방법과 달리, 2가지 소스로부터의 정보(센서에 의해 제공되는 측정치로부터 기원하는 정보와, 추세 모델로부터 기원하는 정보)를 융합할 수 있으며, 실시간 구현과 호환될 수 있는 연산 시간을 유지하면서, 이를 할 수 있다.
관측기를 이용하는 공지된 방법들은 거의 칼만 필터(Kalman filter)를 이용한다. 이러한 기법의 이점은, 센서의 측정치에 의해 제공되는 정보의 품질과 모델의 품질을 고려하면서 데이터를 융합할 수 있다는 것이다.
해당업계 종사자들에게 잘 알려진 여러 가지 유형의 칼만 필터가 다음과 같다.
- 확장 칼만 필터(EKF: extended Kalman filter): 확장 칼만 필터는 구현하기 빠르고 쉬우며, 모션 캡처에 적용되는 경우 중 하나가 문서 "Quaternion - based extended Kalman filter for determination orientation by inertial and magnetic sensing", SABATINI A.M., IEEE Transactions on Biomedical Engineering , 2006, 53(7)에 기재되어 있다.
- 무향 칼만 필터(UKF: unscented Kalman filter): 무향 칼만 필터는 강비선형 문제(strongly nonlinear problem) 전용이다. 공교롭게도, 모션 캡처의 맥락에서, 직면되는 문제는 약비선형 문제이다. 따라서 배향을 추정하기에 덜 적절하다. 덧붙이자면, EKF 필터에 비해 연산 비용도 크게 증가한다. 따라서 EKF 필터보다 덜 관심받는다. 예를 들어, 문서 "Portable orientation estimation device based on accelerometers, magnetometers and gyroscope sensors for sensor networ " HARADA T., UCHINO H., MORI T., SATO T., IEEE Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems , 2003에, 가속도계와 자기력계를 이용해 절대 배향이 융합되고 UKF 필터를 이용해 회전 속도가 융합되는, 휴대용 배향 추정 장치가 설명되어 있다.
- 보완 칼만 필터(complementary Kalman filter): 이 경우, 목표는 상태의 오류를 추정하는 것이지, 상태 자체를 추정하는 것은 아니며, 구현하기 매우 복잡하다.
필터의 선택에 추가로, 필터로 투입되는 측정치의 품질, 특히 측정치 값의 신뢰도가 매우 중요하다.
실제 구현에서, 앞서 언급된 바와 같이, 측정치는 움직이는 물체의 배향과 직접 연결된 정보 부분과, 관련 센서에 따라 달라지는 속성을 갖는 교란 부분을 포함한다. 우선, 이러한 교란 부분은 가속도계에 의해 제공되는 측정치에 대한 고유 가속도, 자기력계에 의해 전달되는 측정치에 대한 자기 교란, 속도 자이로에 대한 편향 오류이다. 또한 측정 잡음을 고려하는 것이 필요하다. 그러나 이러한 잡음은 공지된 방식으로 필터에서 처리된다.
현재 교란 요소를 처리하기 위한 많은 방법이 존재한다. 이러한 방법들 중 하나는, 문서 "Design , implementation and experimental results of a quaternion-based Kalman filter for human body motion tracking ", YUN X., BACHMANN E.R. IEEE Transactions On Robotics , 2006, 22(6), 및 "Application of MIMU/Magnetometer integrated system on the attitude determination of micro satellite ", SU K., REN D.H., YOU Z., ZHOU Q., International Conference on Intelligent Mechatronics and Automation , 2004년 8월, Chengdu , China에 기재된 경우처럼, 교란 요소가 무시할만하다고 간주하고, 센서에 의해 전달되는 상태 그대로의 측정치를 필터에 제공하는 과정을 포함한다. 따라서 센서들 중 하나에 교란이 실제로 발생하는 경우, 필터에 의해 제공되는 측정치에 오류가 발생하지만, 필터는 이를 정확하다고 여길 것이다. 그렇다면, 배향의 추정치가 부정확해질 것이다. 따라서 바람직한 정확도의 추정치를 얻기 위해서는, 자유도 수치에 관계없이, 교란 요소를 무시할 수 없다. 따라서 관측기에게 교란된 측정치가 제공되기 때문에, 성능 레벨(performance level)이 크게 저하된다.
따라서 문서 "Portable orientation estimation device based on accelerometers, magnetometers and gyroscope sensors for sensor network ", HARADA T., UCHINO H., MORI T., SATO T. IEEE Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems , 2003에 기재되어 있는 바처럼, 추정 방법에 의해, 교란 요소의 존재 여부를 검출하고, 측정치의 신뢰도를 업데이트함으로써, 특정 측정치에서 단 한 번의 결함을 고려하는 것이 가능할 수 있다. 이러한 방법은 측정치에서 교란 요소를 검출하기 위한 추가적인 단계를 제공한다. 교란 요소가 검출될 때, 대응하는 측정치에 대한 신뢰도는 최저가 된다.
따라서, 배향을 추정할 때, 교란 요소를 포함하는 측정치에 의해 제공되는 정보는 고려되지 않는다. 그렇다면, 배향의 추정은 그 밖의 다른 센서에 의해 제공되는 측정치에 따라서만 달라진다. 이제, 복수의 센서로부터의 측정치가 동시에 교란 요소를 나타내는 경우, 관측기는 올바른 배향 추정치를 제공하기에 충분한 정보를 더 이상 갖지 않는다.
마지막으로, 문서 "Inertial and magnetic sensing of human motion", ROETENBERG D., doctoral thesis, Twente university, Netherlands, 2006, 및 "Measuring orientation of human body segment using miniature gyroscopoes and accelerometers", PhD Thesis, Inertial sensing of human movement, LUINGE H.J.n 2002b에 기재된 방법이 있다. 여기서, 관측기를 이용하여, 교란 요소의 존재 여부를 검출하고 이를 추정하기 위한 단서가 제공된다. 이를 위해, 상태 벡터가 증가되고, 측정 모델에서 교란이 발생하고, 측정 모델은 현실과 더 비슷해진다. 이 기법은, 원칙적으로, 6 또는 9 자유도를 갖는 움직임의 경우에 적합한 것으로 보인다. 그러나 가관측성(observability)의 결여 때문에, 교란 요소와 배향의 조합된 추정이 어렵다. 또한 많은 개수의 매개변수가 설정될 것을 필요로 하며, 이는 구현의 복잡도를 증가시킨다.
따라서 본 발명의 한 가지 목적은, 고유 가속도와 자기 교란이 존재하는지의 여부에 관계없이, 정확한 배향 추정을 제공하는 배향 추정 방법을 제공하며, 기존 방법에 비교할 때, 간소화된 방식으로 이러한 방법을 수행하는 것이다.
앞서 언급된 본 발명의 목적은,가속도 측정치, 자기장 측정치 및 3개의 공간 축을 따르는 회전 속도 측정치를 토대로, 배향을 추정하는 방법에 의해 달성된다. 상기 방법은:
교란 성분의 존재를 검출하고, 교란 성분 없는 측정치를 추정하기 위한 전-처리 단계와,
상기 전-처리 단계에서 얻어진 측정치를 토대로 배향을 추정하기 위한 단계
를 포함한다.
상기 방법은 교란 성분을 무시하지 않으며, 이는, 추정치에 오류가 없다는 의미이며, 상기 방법은 교란 성분을 지속적으로 추정한다. 교란 성분이 존재하는 경우, 본 발명은 그 밖의 다른 추정방법과 달리, 관련 측정치를 거절하지 않는다. 덧붙이자면, 본 발명에서는 상태 벡터나 측정 모델에 교란 성분을 포함시키지 않으며, 이로 인해, 모델이 단순화되고, 추정이 불가능해지는 상황이 초래되지 않는다.
따라서 2개의 연속적인 단계로, 배향의 추정이 제공되며, 교란 성분의 추정이 제공되는 것이 가능하다. 따라서, 배향을 추정하기에 가능한 이상적인 상태와 유사한 상태(즉, 각각, 고유 가속도, 자기 교란 성분 및 편향 오류가 없는 상태)로 존재하는 가속도계, 자기력계 및 속도 자이로로부터의 측정치가 관측기가 제공된다.
이를 위해, 측정치의 전-처리를 수행하기 위한 추가 정보로서, 선행 시점에서 추정된 배향이 사용된다.
따라서 본 발명에 따르는 추정 방법에 의해, 관련 움직임에 관계없이, 센서 측정치로부터 물체의 배향을 최적의 방식으로 추출하는 것이 가능해진다. 덧붙이자면, 이 방법은 구현하기에 간단하며, 단지 적은 개수의 설정 매개변수만 포함한다.
관측기가 확장 칼만 필터인 것이 바람직하다.
교란 성분, 특히, 고유 가속도를 추정하는 것이 제공될 수 있으며, 각각 적분과 이중 적분에 의해, 물체의 속도와 위치가 얻어진다.
따라서 본 발명의 주 내용은, 물체의 전 가속도, 자기장 및 3개의 공간 축을 따르는 회전 속도 측정치를 이용하여, 시점(k)에서 공간에서의 물체의 배향을 추정하는 방법에 대한 것이며, 상기 방법은
시점(k)에서의 측정치에서 교란 성분의 존재를 검출하기 위해, 그리고 시점(k)에서의 교란 성분 없는 측정치(disturbance-free measurements)를 추정하기 위해, 시점(k)에서의 측정치를 전-처리(preprocessing)하는 단계로서, 교란 성분은 물체의 고유 가속도(proper acceleration), 지구의 자기장에 더해지는 자기장, 및 회전 속도의 측정치에서의 편향 오류(bias)로 구성된 그룹에서 선택된 것임을 특징으로 하는, 전-처리 단계(A)와
단계(A)로부터 얻어진, 시점(k)에서의 추정된 교란 성분 없는 측정치로부터, 관측기(observer)에 의해 시점(k)에서의 배향이 추정되는 단계(B)
를 포함한다.
상기 단계(A)는,
회전 속도 측정치의 전-처리 단계(A1)와,
전 가속도 측정치 및 자기장 측정치에서의, 시점(k)에서의 교란 성분의 존재 여부를 검출하는 단계(A2)와,
시점(k)에서 교란 성분이 없는 경우, 시점(k)에서 추정된 교란 성분 없는 측정치가 시점(k)에서의 측정치와 동일하며, 교란 성분이 있는 경우, 시점(k)에서 추정된 교란 성분 없는 측정치가, 시점(k-1)에서 추정된 배향을 기초로 계산되는 단계(A3)
를 포함하는 것이 바람직하다.
단계(A1)는, 회전 속도 측정치에서, 예비 초기화 단계 동안 결정된 평균 편향 오류를 빼는 단계를 포함한다. 이 평균 편향 오류는 지정 시간 동안 회전 속도 측정치를 제공하는 수단을 정지 상태로 두고, 각각의 축에 대해 회전 속도 측정치의 절댓값을 계산함으로써, 얻어질 수 있다. 사람이 착용하는 자세 제어 유닛의 경우, 이러한 정지 상태로 두는 과정에서, 사람의 불가피한 떨림을 피하기 위해, 상기 제어 유닛을 사람으로부터 멀리 이동시키는 것을 수반한다.
가속도 측정치와 자기장 측정치를 전-처리하기 위한 단계(A2)는,
전 가속도 측정치의 놈(norm)을 중력장의 놈에 비교하도록 테스트하는 단계(A2.1)로서, 시점(k)에서의 전 가속도 측정치의 놈과 중력장(
Figure pct00001
)의 놈의 차이의 절댓값이 지정 임계치 이하인 경우, 가속도 교란 성분은 0이라고 판단되고, 시점(k)에서의 전 가속도 측정치의 놈과 중력장의 놈의 차이의 절댓값이 지정 임계치 이하가 아닌 경우, 가속도 교란 성분이 있다고 판단되며, 각각의 축에서의 상기 가속도 교란 성분은, 시점(k)에서의 전 가속도 측정치와 시점(k)에서 추정된 교란 성분 없는 가속도 측정치 간의 차이와 동일하다고 판단되는, 상기 단계(A2.1)와,
자기장 측정치의 놈(norm)을 지구 자기장의 놈에 비교하도록 테스트하는 단계(A2.2)로서, 자기장 측정치의 놈과 지구 자기장의 놈의 차이의 절댓값이 지정 임계치 이하인 경우, 자기 교란 성분은 0이라고 판단되며, 자기장 측정치의 놈과 지구 자기장의 놈의 차이의 절댓값이 지정 임계치 이하가 아닌 경우, 각각의 축에서의 자기 교란 성분은, 시점(k)에서의 자기장 측정치와 시점(k)에서 추정된 교란 성분 없는 자기장 측정치 간의 차이와 동일하다고 판단되는, 상기 단계(A2.2)
를 포함한다.
상기 단계(A2.1)에서 추가로 수행되는 시점(k-1)에서 추정된 가속도 교란 성분에 대한 테스트, 및 단계(A2.2)에서 추가로 수행되는 시점(k-1)에서 추정된 자기 교란 성분에 대한 테스트 중 하나 이상의 테스트가 수행된다. 상기 시점(k-1)에서 추정된 가속도 교란 성분에 대한 테스트에서, 시점(k)에서의 전 가속도 측정치의 놈(norm)과 중력장의 놈의 차이의 절댓값이 지정된 임계치 이하인 경우, 시점(k-1)에서 추정된 가속도 교란 성분의 놈이 지정 임계치 이하인지를 판단하기 위한 검사가 수행되며, 테스트 결과 양성(positive)인 경우, 시점(k)에서의 가속도 교란 성분이 0이라고 판단되고, 상기 시점(k-1)에서 추정된 자기 교란 성분에 대한 테스트에서, 자기장 측정치의 놈과 지구 자기장의 놈의 차이의 절댓값이 지정 임계치() 이하인 경우, 시점(k-1)에서 추정된 자기 교란 성분의 절댓값이 지정 임계치(
Figure pct00002
) 이하인지를 판단하기 위한 검사가 수행되며, 테스트 결과 양성인 경우, 시점(k)에서의 자기 교란 성분은 0이라고 판단된다. 이러한 추가적인 단계에 의해, 추정 방법의 정확도가 개선될 수 있다.
그러나, 추정된 배향이 편류(drift)될 수 있는 바람직하지 못한 사용 경우, 단계(A2.1)와 단계(A2.2)의 비교 테스트의 강건성(robustness)이, 환경에 따라 달라지는 한정된 시간 윈도우 동안만 보장된다. 따라서 비교 테스트는 일정 시간 대역 동안만 수행되는 것이 바람직하다(상기 일정 시간 대역은 본원에서 추후 언급된다). 따라서 전-처리 단계의 완성에 따라 얻어진 측정치를 일컫기 위해, 이른바 추정된 교란 성분 없는 측정치로서
Figure pct00003
를 이용하여, 다음이 수행된다:
- 가속도 측정치의 놈(norm)을 이용하여 고유 가속도의 검출. 지속시간
Figure pct00004
의 슬라이딩 윈도우 동안의 측정치들 중 하나 이상에 대하여 상기 놈이 지구의 중력(
Figure pct00005
)과 다른 경우, 현 시점에서의 측정치는 교란 성분을 갖는다고 판단되며,
- 위와 유사한 방식으로 이뤄지는 자기 교란 성분의 검출.
○ 지속시간
Figure pct00006
의 슬라이딩 윈도우의 측정치들 중 하나 이상에 대하여 자기 측정치의 놈이 지구의 자기장(
Figure pct00007
)의 놈과 다른 경우,
○ OR, 자기 측정치와 교란 성분 없는 가속도 측정치의 역
Figure pct00008
의 차이 각이 벡터
Figure pct00009
와
Figure pct00010
사이의 각과 다른 경우,
현 시점에서의 측정치가 자기적으로 교란된 상태라고 판단된다.
Figure pct00011
는 정수 매개변수이며, 반면에
Figure pct00012
은 운동 속도와 관련될 수 있다.
동일한 기기상에 위치하여 사용자에 의해 발동될 수 있는 이러한 변형예를 이용하여, 시점(k-1)에서의 측정치의 값을 찾을 필요가 없으며, 편류 오류가 제거된다.
단계(B)에서 사용되는 관측기는, 빠르고 용이한 확장 칼만 필터인 것이 바람직하다.
시점(k)에서 추정된 측정치로부터 배향을 추정하기 위한 단계(B)는
시점(k)에서 후험적(a posteriori)으로 추정된 상태 벡터로부터 시점(k)에서 선험적 상태 벡터(a priori state vector)를 추정하는 단계와,
시점(k)에서 추정된 선험적 상태 벡터로부터, 시점(k)에서의 선험적 측정치를 추정하는 단계와,
시점(k)에서 추정된 교란 성분 없는 측정치와 추정된 선험적 측정치 간의 차이를 계산함으로써, 확장 칼만 필터의 이득과 이노베이션을 계산하는 단계와,
시점(k)에서 추정된 선험적 상태 벡터를 상기 이득과 이노베이션에 의해 교정(correct)함으로써, 시점(k)에서의 추정된 배향을 계산하는 단계
를 포함한다.
확장 칼만 필터에서 사용되는 상태 벡터는 배향 사원수의 원소만 포함하는 것이 바람직하며, 이는 상태 및 측정 모델의 구조를 단순화시킬 수 있을 것이다.
또한, 본 발명의 대상은 가속도 측정치를 제공하기 위한 감지 유닛과, 자기장 측정치를 제공하기 위한 감지 유닛과, 3개의 공간 축에 대한 회전 속도 측정치를 제공하는 감지 유닛과, 상기 감지 유닛들에 의해 제공되는 측정치들을 기초로 시점(k)에서의 배향을 추정하기 위한 처리 유닛을 포함하는 자세 제어 시스템(attitude control system)이다. 상기 자세 제어 시스템은 다음의 수단들을 포함한다:
- 상기 가속도 측정치, 자기장 측정치 및 회전 속도 측정치를 전-처리(pre-processing)하는 수단. 상기 전-처리 수단은 측정치들에서 교란 성분의 존재를 검출하며, 상기 교란 성분은 물체의 고유 가속도, 지구 자기장에 더해지는 자기장, 회전 속도 측정치의 편향 오류 중에서 선택된 것이며, 상기 전-처리 수단은 추정된 교란 성분 없는 가속도 측정치, 추정된 교란 성분 없는 자기장 측정치 및 비-편향된(non-biased) 회전 속도를 전달한다.
- 상기 전-처리 수단에 의해 제공된 추정된 교란 성분 없는 가속도 측정치와 추정된 교란 성분 없는 자기장 측정치와 비-편향된 회전 속도 측정치로부터, 관측기에 의해 시점(k)에서의 배향을 추정하기 위한 추정 수단. 이러한 관측기는 확장 칼만 필터이다.
본 발명에 따르는 자세 제어 유닛은 제어 동안 회전 속도 측정 수단의 평균 편향 오류를 계산하는 수단을 더 포함할 수 있다.
전-처리 수단은 가속도 측정치에서의 고유 가속도의 존재를 검출하는 수단과, 자기장 측정치의 자기 교란 성분의 존재를 검출하는 수단을 포함한다.
본 발명에 따르는 자세 제어 유닛은 고유 가속도를 추정하는 수단과 물체의 속도와 위치를 계산하는 수단을 더 포함할 수 있다.
전 가속도 측정치, 자기장 측정치 및 3개의 공간 축을 따르는 회전 속도 측정치를 제공하기에 적합한 수단은 MEMS 센서인 것이 바람직하다.
본 발명은 다음의 구체적인 내용과 첨부된 도면을 통해 더 잘 이해될 것이다.
도 1은 시점(k)에서의 본 발명에 따르는 방법의 순서도이다.
도 2A 내지 2C는 본 발명에 따르는, 가속도계, 속도 자이로 및 자기력계 각각으로부터의 측정치들을 전-처리하는 단계의 상세한 순서도이다.
본 발명의 목적은 공간에서 움직이는 물체의 배향(orientation)(가령, 사람의 배향)을 획득하는 것이다. 이를 위해, 전 가속도(total acceleration), 자기장 및 3개의 공간 축을 따르는 회전 속도 측정치를 제공하기 위한 센서를 포함하는 자세 제어 유닛(attitude control unit)이 사용된다. 센서는 낮은 비용과 제한된 풋프린트(footprint)를 제공하는 MEMS 센서인 것이 바람직하다.
가속도 측정을 위해, 예를 들어, 센서가 각각의 축에 대한 측정치를 제공하는 3축 가속도계, 또는 단축 가속도계일 수 있다.
마찬가지로 자기장 측정을 위해, 센서는 하나의 3축 자기력계, 또는 3개의 단축 자기력계일 수 있다.
회전 속도 측정을 위해, 예를 들어, 3개의 단축 속도 자이로이거나, 바람직하게는, 2개의 2축 속도 자이로일 수 있다.
3축은 정렬될 수도 있고, 정렬되지 않을 수도 있다. 그러나 정렬되지 않는 경우, 축들 간 상대 배향은 알려져 있어야 한다.
본원에서, 간소화를 위해, 하나의 가속도계 또는 복수의 가속도계를 가속도계라고 통칭할 것이며, 하나의 자기력계 또는 복수의 자기력계를 자기력계라고 통칭하며, 하나의 속도 자이로 또는 복수의 속도 자이로를 속도 자이로라고 통칭할 것이다. 이들 센서는 배향이 알려져야 할 물체에 부착된다.
측정치 y만 갖고 있다면, 수학식
Figure pct00013
에 의해 모델링할 것이다. 이때,
Figure pct00014
: 가속도계에 의해 제공되는 총 가속도의 3축 측정치,
Figure pct00015
: 자기력계에 의해 제공되는 자기장의 3축 측정치,
Figure pct00016
: 속도 자이로에 의해 제공되는 회전 속도의 3축 측정치,
Figure pct00017
: 회전 행렬
Figure pct00018
: 지구의 중력장(벡터 3x1),
Figure pct00019
: 지구의 자기장(벡터 3x1),
Figure pct00020
: 각 속도,
Figure pct00021
: 고유 가속도,
Figure pct00022
: 자기 교란,
Figure pct00023
: 속도 자이로 편향 오류,
Figure pct00024
: 가속도계 측정 잡음,
Figure pct00025
: 자기력계 측정 잡음,
Figure pct00026
: 속도 자이로 측정 잡음
이다.
배향은 기준 좌표에 대하여 추정되고, 벡터
Figure pct00027
와
Figure pct00028
의 데이터에 의해 완전히 정의된다. 예를 들어, 지심 좌표는 벡터
Figure pct00029
와
Figure pct00030
에 의해 정의된다.
간소화를 위해, 3개의 공간 방향에서의 측정치를 구별하지 않을 것이다.
측정치의 수학식 1로부터 명백하게 나타나는 바와 같이, 각각의 측정치가, 배향의 추정치를 획득하기 위해 사용되는 정보를 포함하는 제 1 부분("
Figure pct00031
", "
Figure pct00032
" 및
Figure pct00033
)과, 측정치에서 랜덤으로 나타날 수 있는 가능한 교란 요소 표현하는 제 2 부분(
Figure pct00034
,
Figure pct00035
및
Figure pct00036
)과, 각각의 센서에서의 측정 잡음을 나타내는 제 3 부분(
Figure pct00037
,
Figure pct00038
및
Figure pct00039
)을 포함한다.
본 발명에 따르는 방법의 하나의 실시예에서, 측정치들이 수집된 후, 이들이 배향의 추정치를 제공하기 위한 처리 단계에서 사용되기 전에, 전-처리(preprocessing) 단계가 사용된다.
도 1은 본 발명에 따르는 방법의 일반적인 순서도를 도시한다.
방법에 대한 다음의 기재에서, 시점 k에서의 배향의 추정(k는 2보다 크거나 같은 적정 정수임)이 예로서 제시된다.
본 발명에 따르는 방법은, 자세 제어 유닛의 초기화 단계(100)와, 센서에 의해 제공되는 측정치의 전-처리 단계(200)와, 관측기에 의한 세 번째 처리 단계(300)를 포함한다. 각각의 단계들은 본원에서 더 상세히 설명될 것이다.
본 발명에 따르는 방법의 다양한 단계들을 상세히 기재하기 전에, 관측기에 대해 기재할 것이다. 측정치 처리 단계에서 사용되는 관측기는, 단순하고 강건하며 신속히 구현되는 확장 칼만 필터인 것이 바람직하다.
이 필터는 해당 업계 종사자에게 잘 알려져 있으므로, 상세히 설명되지 않을 것이다. 상태 모델과 측정 모델의 수학식만 제공할 것이다.
칼만 필터는 상태(state)의 시간에 따른 동적 추세를 정의하는 상태 모델과, 센서 측정치와 상태를 연결하기 위해 사용되는 측정 모델을 포함한다.
칼만 필터의 상태 벡터는, 제 1 모델링에 따라, 각 속도의 3가지 요소와, 배향을 정의하는 사원수(quaternion)의 4개의 요소로 구성된다.
서로 연계된 상태 모델과 측정 모델은 각각,
Figure pct00040
와 같으며, 이때,
Figure pct00041
: 상태 벡터,
Figure pct00042
: 각 속도,
Figure pct00043
: 사원수,
Figure pct00044
: 각 속도의 진화 모델의 시간 상수,
Figure pct00045
: 측정치,
Figure pct00046
: 모델링 잡음
이다.
간소화를 위해, 차원 4x1의 벡터 사원수
Figure pct00047
가 차원 3x1의 벡터 로서 식별되고, 차원 4x1의 벡터 사원수
Figure pct00049
에도 동일하게 적용된다(벡터
Figure pct00050
도 역시 차원 3x1을 가짐).
제 2 모델링에 따라 사원수의 요소만 포함하는 상태 벡터가 사용될 수 있으며, 상기 상태 벡터는 차원 4에 불과하며, 반면에 제 1 모델링에서 차원 7이다. 그 후 자이로 측정치가 상태 모델로 직접 투입되고 측정 벡터는 가속도계와 자기력계로부터의 측정치만 포함한다.
그 후, 상태 모델과 측정 모델은,
Figure pct00051
와 같이 표현될 수 있다.
이 제 2 모델링은 상태 모델 및 측정 모델의 구조를 단순화시키기 위해 사용될 수 있다. 상태 모델과 측정 모델의 차원이 바로 감소되기 때문이다. 덧붙여, 측정 잡음 및 상태 벡터 추정치 오류의 설정 매개변수(특히, 모델링 잡음의 공분산 행렬의 원소)의 개수도 작으며, 이로 인해, 이 방법을 구현하기가 더 용이해진다. 이러한 방식에서 획득되는 추정치 결과는, 제 1 모델링을 이용하여 획득되는 추정치 결과와 유사한 정확도를 갖는다.
본 발명에 따르는 단계(100, 200 및 300)를 상세히 기재하겠다.
초기화 단계(100)는, 속도 자이로의 평균 교란을 추정하기 위해 제공된다. 이 교란 요소 b는 실제로는 속도 자이로의 평향치이며, 2개의 한계 값 사이의 값을 갖는다.
초기화 단계에 있어서(k=1):
고유 가속도 a1과 자기 교란 d1 중 하나가 초기 순간(initial moment)에서 알려져 있으며, 이 경우, 초기화 단계는 상태 벡터 x1의 결정 과정을 포함한다. 또는, 초기 순간에서 각 속도는 0으로 가정되며, 교란 요소 a1 및 d1의 교정된 가속도와 자기장 측정치를 이용하여 사원수가 결정된다. 또는 초기 상태에서의 배향이 알려진 경우, a1과 d1이 추론될 수 있다.
k=1에서 제어 유닛을 초기화하기 위한 단계(100)는 또한 다음의 과정을 포함한다:
- 각각, 모델링 잡음, 측정 잡음 및 초기 상태 벡터 추정 오류와 연계되는 공분산 행렬(Q, R 및 P1)의 설정 과정,
- 편향 오류 b(
Figure pct00052
라고 지정됨)의 추정치의 계산 과정: 자세 제어 유닛은 지정된 시간 동안(가령, 약 1초 동안) 부동 상태(immobile)를 유지하고, 속도 자이로로부터의 각각의 축에 대한 출력 값의 평균이 계산된다. 평균 편향 오류
Figure pct00053
의 추정치가, 전-처리 단계(200) 동안 속도 자이로의 각각의 측정치에서 빼진다. 이는 편향 오류가 미치는 영향을 최소화하고, 따라서 얻어진 결과의 정확도를 개선한다.
평균 편향 오류
Figure pct00054
의 이러한 추정치는 각각의 획득의 시작점에서 발생하는 것이 바람직하다. 또한 하나의 실시예에서, 이러한 추정치는 부동 상태 동안 갱신될 수 있다.
도 2A 내지 2C는 본 발명에 따르는 방법의 단계들의 세부사항을 도시한다.
단계(200) 중, 3개의 센서에 의해 전달되는 측정치가 단계(210, 220 및 230)에서 전-처리된다. 방법이 사용되는 맥락과 희망 정확도에 따라, 많은 변형 실시예가 존재한다.
제 1 단계(210)는 모든 실시예에서 동일하다. 도 2B에 도시된 이 단계(210) 동안, 속도 자이로로부터의 측정치
Figure pct00055
는 전-처리된다. 앞서 언급된 바와 같이, 측정치
Figure pct00056
의 이러한 전-처리는, 실제 측정치로부터 평균 편향 오류
Figure pct00057
를 뺌으로써 이뤄지고, 시간(k)에서의 속도 자이로로부터의 전-처리된 측정치
Figure pct00058
가 출력으로서 얻어진다.
본원에서, 단순화의 측면에서, 가속도는
Figure pct00059
의 복수 배로 주어지고, 자기장은
Figure pct00060
의 복수 배로 주어진다.
제 1 실시예에서, 가속도 교란 요소의 존재 여부를 검출하기 위해(단계(220)), 그리고 자기 교란의 존재 여부를 검출하기 위해(단계(230)), 2개의 테스트가 수행된다. 바람직하게는 상기 2개의 테스트가 동시에 수행된다. 단계(220) 동안, 시점(k)에서 가속도계에 의해 전달된 측정치
Figure pct00061
가 전-처리된다. 이 단계(220)는 교란 요소(즉, 고유 가속도 a)의 존재 여부를 검출하기 위한 제 1 서브단계(220.1)와, 선행하는 순간(k-1)에서 추정된 배향을 토대로 가속도의 전-처리된 측정치(
Figure pct00062
)를 구성하기 위한 제 2 서브단계(220.2)를 포함한다.
단계(220.1) 동안, 고유 가속도 a의 존재 여부를 검출하기 위해, 측정치
Figure pct00063
의 놈(norm)이 중력장의 놈에 비교된다(다시 한번 말하지만, 상기 방법은
Figure pct00064
의 복수 배에서 작용한다). 따라서 비교가 1과 관련하여 다음과 같이 이뤄진다:
Figure pct00065
인 경우,
바람직하게도, 테스트가 양성인 경우,
Figure pct00066
의 테스트가 추가된다.
시점(k-1)에서 추정된 고유 가속도
Figure pct00067
의 놈의
Figure pct00068
에서의 비교가 사용되어, 제 1 테스트가 불충분할 특정 경우를 제외하는 것이 바람직하다. 실제로, 시점(k-1)에서, 고유 가속도가 높은값, 즉,
Figure pct00069
보다 큰 값을 갖는 경우, 시점(k)에서 고유 가속도가
Figure pct00070
보다 낮을 가능성이 매우 낮다고 가정된다. 예를 들어,
Figure pct00071
및
Figure pct00072
는 각각, 0.04 및 0.2이다.
따라서 이러한 제 2 테스트가 교란 요소가 없는 측정치의 추정치
Figure pct00073
의 정확도를 개선하고 따라서 배향의 추정치를 개선한다.
앞서 언급된 2개의 테스트가 양성인 경우, 시점(k)에서의 고유 가속도
Figure pct00074
는 0이라는 결정이 내려진다. 단계(220.2) 동안, 추정된 측정치가
Figure pct00075
와 동일하며, 관측기에 의해 직접 사용될 수 있다.
Figure pct00076
그렇지 않다면, 단계(220.2) 동안, 이전 시점에서 추정된 추정 배향
Figure pct00077
을 이용하여, 새로운 가속도 측정치가 구성된다.
시점(k)에서 추정된 교란 성분 없는 가속도 측정치가 측정 모델
Figure pct00078
을 이용하여 표현된다.
또한 시점(k)에서의 고유 가속도
Figure pct00079
가 상기 측정 모델로부터 추론될 수 있다(단계(220.3)). 따라서, 각각 적분과 이중 적분에 의해 상기 모델로부터 물체의 속도와 위치를 추론하는 것이 가능해진다.
Figure pct00080
이기 때문에, 고유 가속도는
Figure pct00081
이다.
단계(230) 동안, 단계(220)와 마찬가지로, 시점(k)에서 자기력계에 의해 전달되는 측정치 가 전-처리된다. 이 단계(230)는 자기 교란 d의 존재 여부를 검출하기 위한 제 1 서브단계(230.1)와, 이전 시점(k-1)에서 추정된 배향을 토대로 자기장의 전-처리된 측정치
Figure pct00083
를 구성하기 위한 제 2 서브단계(230.2)를 포함한다.
단계(230.1) 동안, 자기 교란 d의 존재 여부를 검출하기 위해, 측정치
Figure pct00084
의 놈이 자기장의 놈에 비교된다(다시 상기시키자면, 상기 방법은
Figure pct00085
의 복수 배로 작용한다). 따라서 비교가 1과 관련하여 다음과 같이 이뤄진다:
Figure pct00086
인 경우,
바람직하게도, 자기장의 교란 요소의 비 존재에 대한 양성 테스트의 경우,
Figure pct00087
이 추가된다.
시점(k-1)에서 추정된 자기 교란
Figure pct00088
의 놈의
Figure pct00089
에서의 비교가 사용되어, 첫 번째 테스트가 불충분한 특정 경우를 제외하는 것이 바람직할 수 있다. 실제로, 시점(k-1)에서 자기 교란이 높은 값, 즉,
Figure pct00090
보다 높은 값을 가질 때, 시점(k)에서 자기 교란이
Figure pct00091
보다 낮은 값을 가질 확률이 매우 낮다.
Figure pct00092
과
Figure pct00093
은, 예를 들어, 각각 0.04와 0.2이다.
따라서 이러한 두 번째 테스트는 교란 성분 없는 측정치의 추정치의 정확도를 개선하고, 따라서 배향의 추정치의 정확도를 개선한다.
앞서 언급된 2개의 테스트가 양성이라면, 자기 교란 요소
Figure pct00095
가, 시점(k)에서 0이라는 판단이 이뤄진다. 단계(230.2) 동안 추정된 측정치는,
Figure pct00096
와 동일하며, 관측기에 의해 직접 사용될 수 있다.
Figure pct00097
양성이 아니라면, 단계(230.2) 동안, 자기장의 새로운 측정치가, 이전 시점에서 추정된 추정 배향
Figure pct00098
을 이용하여 구성된다.
그 후, 시점(k)에서 추정된 교란 성분 없는 자기 측정치가, 측정 모델
Figure pct00099
을 이용하여 표현된다.
시점(k)에서의 자기 교란의 값이 상기 측정 모델로부터 추론될 수 있으며(단계(230.3)), 상기 값은,
Figure pct00100
이기 때문에,
Figure pct00101
이다.
두 번째 실시예가, 배향의 추정이 상당히 어긋날 수 있다고 알려진 경우에 특히 적용될 수 있다. 이들 경우, 가속도 교란 및 자기 교란의 존재에 대한 테스트가 수행되는 시간 윈도우를 정의하는 것이 바람직하다.
이 변형예에서, 가속도 측정 테스트를 위해, 단계(220)에서 제공되는 비교가, 시점()에서 끝나는 윈도우에 걸쳐 수행된다. 고유 가속도가 검출되면(윈도우
Figure pct00103
의 측정치들 중 하나 이상에 따라, 가속도 측정치의 놈은 놈
Figure pct00104
과 최대
Figure pct00105
만큼 차이난다.), 교란 성분 없는 가속도 측정치는 전-처리 과정에서의 측정치(센서 측정치)와 동일하다. 고유 가속도의 값이 센서 측정치로부터 계산된다. 예를 들어,
Figure pct00106
와
Figure pct00107
에 대한 통상의 값은 0.2g와 0.4s이다.
그 후, 고유 가속도의 부재에 대한 테스트가 다음과 같이 표현된다:
Figure pct00108
라면,
Figure pct00109
Figure pct00110
그렇지 않다면,
Figure pct00111
바람직하게는, 임계치가 초과되지 않는 경우조차, 첫 번째 변형 실시예에서와 동일한 공식
Figure pct00112
에 의해, 고유 가속도가 체계적으로 계산될 수 있다.
그 후, 또는 동시에, 단계(230)에서 제공되는 자기 신호의 교란 요소를 검출하기 위한 테스트가 수행된다(이러한 테스트가 동시에 수행되는 것이, 시간 절약을 제공하기 때문에 바람직하다). 자기 교란이 검출되면(윈도우
Figure pct00113
의 측정치들 중 하나 이상에서, 자기 측정치의 놈이
Figure pct00114
의 놈과 최대
Figure pct00115
까지 차이나는 경우), 이전 시점에서 추정된 배향을 이용하여, 교란 성분 없는 자기 측정치가 구성된다. 자기 교란이 검출되지 않는 경우, 교란 성분 없는 자기 측정치는 전-처리 과정에서의 측정치(센서 측정치)와 동일하다. 그 후, 자기 교란의 값이 센서 측정치로부터 계산된다. 예를 들어,
Figure pct00116
과
Figure pct00117
에 대한 일반적인 값은 각각, 0.1h와 0.5s이다.
교란의 부재(nonexistence)에 대한 테스트가 다음과 같이 표현된다:
If
Figure pct00118
:
Figure pct00119
,
else
Figure pct00120
End if
임계치가 초과되지 않는 경우라도, 첫 번째 변형 실시예에서와 동일한 공식
Figure pct00121
에 의해, 자기 교란이 체계적으로 계산될 수 있는 것이 바람직하다.
이들 처음 2개의 실시예에서, 단계(202 및 203)는 동시에 수행되는 것이 바람직하다.
한편, 장치가 삼각함수를 이용하기 위한 충분한 연산 저장 수단을 포함할 때 필요에 따라 검출의 정확도를 강화하기 위해 세 번째 실시예가 사용될 수 있다. 이 경우, 검출 계산의 동시 수행에 의해 얻어지는 유리함이 없어지며, 고유 가속도의 존재에 대한 테스트 후에 자기 교란의 존재에 대한 테스트를 수행하는 것이 더 바람직하다. 단계(202)의 이러한 첫 번째 계산의 출력에서,
Figure pct00122
가 또한 계산되고, 벡터
Figure pct00123
와
Figure pct00124
사이에서 측정된 각도를 명시하기 위해
Figure pct00125
가 사용된다. 그 후, 초기화 단계(100) 동안 이 매개변수가 계산될 수 있다. 그 후, 자기 교란의 검출을 위한 테스트가 다음과 같이 수행된다:
자기 교란이 검출되면(윈도우
Figure pct00126
의 측정치들 중 하나 이상에 대하여, 자기 측정치의 놈이
Figure pct00127
의 놈과 최대
Figure pct00128
까지 차이나거나 각도
Figure pct00129
가
Figure pct00130
와 최대
Figure pct00131
까지 차이나는 경우), 이전 순간에서 추정된 배향을 이용하여 교란 성분 없는 자기 측정치가 구성된다. 검출되지 않는 경우, 교란 성분 없는 자기 측정치는 전-처리 과정에서의 측정치(sensor measurement)와 동일하다. 그 후, 자기 교란이 센서 측정치로부터 계산된다.
Figure pct00132
의 2가지 서로 다른 값들(
Figure pct00133
및
Figure pct00134
)이, 고유 가속도가 존재하는지의 여부에 따라 사용될 것이다. 예를 들어,
Figure pct00135
,
Figure pct00136
,
Figure pct00137
및
Figure pct00138
의 일반적인 값은 각각, 0.1h, 10°, 0.5s 및 3s이다.
교란 요소의 존재에 대한 테스트가 다음과 같이 표현된다:
If 고유 가속도가 존재하는 경우,
Figure pct00139
else(고유 가속도가 존재하지 않는 경우),
Figure pct00140
End if
If
Figure pct00141
를 만족하는 하나 이상의 값
Figure pct00142
에 대하여,
Figure pct00143
인 경우,
Figure pct00144
else
Figure pct00145
End if
Figure pct00146
단계(300) 동안, 전-처리된 측정치
Figure pct00147
가 관측기에 의해 사용된다. 예를 들어, 확장 칼만 필터가 자신의 인수 분해된 형태로 사용된다.
지금부터 필터에 의해 수행되는 계산 단계를 설명하겠다.
제 2 모델링을 이용한다고 가정한다. 그러나 제 1 모델링도 이와 유사하게 사용될 수 있음이 자명하다.
단계(300)는,
a) 상태 벡터의 선험적 추정(a priori estimation) 단계
b) 측정치의 선험적 추정 단계
c) 칼만 필터의 이득
Figure pct00148
과 이노베이션(innovation)
Figure pct00149
의 계산 단계
d) 선험적 추정된 상태의 교정(correction) 단계
를 포함한다.
단계 a) 내지 d)가 이하에서 상세히 설명될 것이다.
단계 a) 동안, 선험적 추정은, 시점(k-1)에서의 상태 벡터의 후험적 추정(a posteriori estimation)으로부터의 시점(k)에서의 상태 벡터로 구성된다.
선험적 상태 벡터의 추정은
Figure pct00150
에 의해 제공되는데, 이때,
Figure pct00151
: 시점(k-1)에서의 상태 벡터의 선험적 추정,
Figure pct00152
: 시점(k)에서의 상태 벡터의 선험적 추정,
Figure pct00153
: 샘플링 간격이다.
단계 b) 동안, 측정 모델
Figure pct00154
이 단계 a)에서 추정되는 상태 벡터를 이용한 측정치의 추정을 수행하기 위해 사용된다:
Figure pct00155
단계 c) 동안, 이득
Figure pct00156
과 이노베이션
Figure pct00157
이 계산되며, 상기 이노베이션은, 전-처리된 측정치에서 선험적으로 추정된 측정치를 뺌으로써, 얻어진다.
다음이 얻어진다:
Figure pct00158
단계 d) 동안, 선험적으로 추정된 상태가 이득과 이노베이션을 이용하여 교정된다.
Figure pct00159
이러한 교정은 시점(k)에서의 배향의 선험적 추정치
Figure pct00160
를 제공한다.
뒤 따르는 단계 e) 동안, 추정된 사원수가
Figure pct00161
로 정규화되는 것이 바람직하며, 이로써, 계산의 각각의 단계에서 편류(drift)가 피해질 수 있다.
본 발명에 따르는 방법은 관측기에게, 측정 모델에 따라, 교란 성분 없는 측정치에 유사한 측정치를 제공한다는 이점을 제공한다. 따라서 배향의 추정치에 교란 요소가 미치는 영향이 크게 감소된다. 또한 교란 요소가 존재하는 경우라도, 각각의 측정치에서 일정한 신뢰도를 유지함으로써, 관측기에게, 각각의 센서로부터 발생된 정보를 영구적으로 제공하는 것이 가능해진다. 실제 구현에서, 가속도계로부터의 측정치, 자기력계로부터의 측정치, 속도 자이로로부터의 측정치의 조합된 사용에 의해, 추정된 배향에 측정 오류(측정 잡음, 잔존 교란 요소, 잔존 속도 자이로 편향 오류)가 미치는 영향이 감소될 수 있다.
본 발명에 따르는 방법에 의해, 움직임이 9 자유도까지 수행되는 것의 여부에 관계없이, 배향뿐 아니라 각각의 샘플링 간격에서의 고유 가속도와 자기 교란도 역시 추정될 수 있다. 이러한 방법을 구현하는 것은, 상기 방법이 기본 구성요소(가치 테스트, 분석적 계산, 확장 칼만 필터)의 사용에 따르기 때문에, 매우 단순하다.

Claims (24)

  1. 물체의 전 가속도 측정치(
    Figure pct00162
    ), 자기장 측정치(
    Figure pct00163
    ) 및 3개의 공간 축을 따르는 회전 속도 측정치(
    Figure pct00164
    )를 이용하여, 공간에서 시점(k)에서의 상기 물체의 배향(orientation)을 추정하기 위한 방법에 있어서, 상기 방법은
    시점(k)에서의 측정치(
    Figure pct00165
    ,
    Figure pct00166
    및
    Figure pct00167
    )에서 교란 성분의 존재를 검출하기 위해, 그리고 시점(k)에서의 교란 성분 없는 측정치(disturbance-free measurements)를 추정하기 위해, 시점(k)에서의 측정치(
    Figure pct00168
    ,
    Figure pct00169
    및
    Figure pct00170
    )를 전-처리(preprocessing)하는 단계로서, 교란 성분은 물체의 고유 가속도(proper acceleration), 지구의 자기장에 추가되는 자기장, 및 회전 속도의 측정치에서의 편향 오류(bias)로 구성된 그룹에서 선택된 것임을 특징으로 하는, 전-처리 단계(A)와,
    단계(A)로부터 얻어진, 시점(k)에서의 추정된 교란 성분 없는 측정치(
    Figure pct00171
    )로부터, 관측기(observer)에 의해 시점(k)에서의 배향이 추정되는 단계(B)
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 배향을 추정하기 위한 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 시점(k)에서의 공간에서의 물체의 배향의 추정 단계(B)에서, 공간에서의 상기 물체의 전 가속도 측정치(
    Figure pct00172
    ), 자기장 측정치(
    Figure pct00173
    ) 및 3개의 축을 따라 측정된 회전 속도 측정치(
    Figure pct00174
    )만 사용되는 것을 특징으로 하는 물체의 배향을 추정하기 위한 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 단계(A)는
    회전 속도 측정치(
    Figure pct00175
    )의 전-처리 단계(A1)와,
    전 가속도 측정치 및 자기장 측정치(,
    Figure pct00177
    )에서의, 시점(k)에서의 교란 성분의 존재 여부를 검출하는 단계(A2)와,
    시점(k)에서 교란 성분이 없는 경우, 시점(k)에서 추정된 교란 성분 없는 측정치(
    Figure pct00178
    )가 시점(k)에서의 측정치와 동일하며, 교란 성분이 있는 경우, 시점(k)에서 추정된 교란 성분 없는 측정치(
    Figure pct00179
    )가, 시점(k-1)에서 추정된 배향을 기초로 계산되는 단계(A3)
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 배향을 추정하기 위한 방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 단계(A1)는, 회전 속도 측정치에서, 예비 초기화 단계 동안 결정된 평균 편향 오류(
    Figure pct00180
    )를 빼는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 배향을 추정하기 위한 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, 지정 시간 동안 회전 속도 측정치를 제공하는 수단을 정지 상태로 유지하고, 각각의 축에 대한 회전 속도 측정치의 값들의 평균을 계산함으로써, 평균 편향 오류(
    Figure pct00181
    )가 획득되는 것을 특징으로 하는 물체의 배향을 추정하기 위한 방법.
  6. 제 3 항에 있어서, 단계(A2)는,
    전 가속도 측정치의 놈(norm)을 중력장(
    Figure pct00182
    )의 놈에 비교하도록 테스트하는 단계(A2.1)로서, 시점(k)에서의 전 가속도 측정치의 놈과 중력장(
    Figure pct00183
    )의 놈의 차이의 절댓값이 지정 임계치(
    Figure pct00184
    ) 이하인 경우, 가속도 교란 성분은 0이라고 판단되고, 시점(k)에서의 전 가속도 측정치의 놈과 중력장(
    Figure pct00185
    )의 놈의 차이의 절댓값이 지정 임계치(
    Figure pct00186
    ) 이하가 아닌 경우, 가속도 교란 성분이 있다고 판단되며, 각각의 축에서의 상기 가속도 교란 성분은, 시점(k)에서의 전 가속도 측정치와 시점(k)에서 추정된 교란 성분 없는 가속도 측정치 간의 차이와 동일하다고 판단되는, 상기 단계(A2.1)와,
    자기장 측정치의 놈(norm)을 지구 자기장(
    Figure pct00187
    )의 놈에 비교하도록 테스트하는 단계(A2.2)로서, 자기장 측정치의 놈과 지구 자기장의 놈의 차이의 절댓값이 지정 임계치(
    Figure pct00188
    ) 이하인 경우, 자기 교란 성분은 0이라고 판단되며, 자기장 측정치의 놈과 지구 자기장의 놈의 차이의 절댓값이 지정 임계치(
    Figure pct00189
    ) 이하가 아닌 경우, 각각의 축에서의 자기 교란 성분은, 시점(k)에서의 자기장 측정치와 시점(k)에서 추정된 교란 성분 없는 자기장 측정치 간의 차이와 동일하다고 판단되는, 상기 단계(A2.2)
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 배향을 추정하기 위한 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 단계(A2.1)에서 추가로 수행되는 시점(k-1)에서 추정된 가속도 교란 성분(
    Figure pct00190
    )에 대한 테스트, 및
    단계(A2.2)에서 추가로 수행되는 시점(k-1)에서 추정된 자기 교란 성분(
    Figure pct00191
    )에 대한 테스트
    중 하나 이상의 테스트가 수행되는데,
    상기 시점(k-1)에서 추정된 가속도 교란 성분(
    Figure pct00192
    )에 대한 테스트에서, 시점(k)에서의 전 가속도 측정치의 놈(norm)과 중력장(
    Figure pct00193
    )의 놈의 차이의 절댓값이 지정된 임계치(
    Figure pct00194
    ) 이하인 경우, 시점(k-1)에서 추정된 가속도 교란 성분의 놈이 지정 임계치(
    Figure pct00195
    ) 이하인지를 판단하기 위한 검사가 수행되며, 테스트 결과 양성(positive)인 경우, 시점(k)에서의 가속도 교란 성분이 0이라고 판단되며,
    상기 시점(k-1)에서 추정된 자기 교란 성분(
    Figure pct00196
    )에 대한 테스트에서, 자기장 측정치의 놈과 지구 자기장(
    Figure pct00197
    )의 놈의 차이의 절댓값이 지정 임계치(
    Figure pct00198
    ) 이하인 경우, 시점(k-1)에서 추정된 자기 교란 성분의 절댓값이 지정 임계치(
    Figure pct00199
    ) 이하인지를 판단하기 위한 검사가 수행되며, 테스트 결과 양성인 경우, 시점(k)에서의 자기 교란 성분은 0이라고 판단되는 것을 특징으로 하는 물체의 배향을 추정하기 위한 방법.
  8. 제 3 항에 있어서, 단계(A2)에서의 검출 중 한 가지 이상이 지정된 시간 윈도우(
    Figure pct00200
    ,
    Figure pct00201
    )에 걸쳐 수행되는 것을 특징으로 하는 물체의 배향을 추정하기 위한 방법.
  9. 제 8 항에 있어서, 고유 가속도의 검출이,
    If
    Figure pct00202
    ,

    Else
    Figure pct00204

    End if
    Figure pct00205

    의 식을 처리함으로써 이뤄지는 것을 특징으로 하는 물체의 배향을 추정하기 위한 방법.
  10. 제 8 항에 있어서, 자기 교란 성분의 검출은,
    If
    Figure pct00206

    Figure pct00207

    else
    Figure pct00208

    End if
    Figure pct00209

    의 식을 처리함으로써 이뤄지는 것을 특징으로 하는 물체의 배향을 추정하기 위한 방법.
  11. 제 9 항에 있어서, 고유 가속도의 검출의 검출 출력에서 각
    Figure pct00210
    가 계산되며, 그 후, 자기 교란 성분의 검출은,
    If 고유 가속도가 존재한다면
    Figure pct00211

    else
    Figure pct00212

    End if
    If
    Figure pct00213
    를 만족하는 하나 이상의 값
    Figure pct00214
    에 대하여
    Figure pct00215
    :
    Figure pct00216

    else
    Figure pct00217

    End if
    Figure pct00218

    의 식을 처리함으로써 이뤄지는 것을 특징으로 하는 물체의 배향을 추정하기 위한 방법.
  12. 제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서, 단계(B)에서 사용되는 관측기는 확장 칼만 필터(extended Kalman filter)인 것을 특징으로 하는 물체의 배향을 추정하기 위한 방법.
  13. 제 12 항에 있어서, 시점(k)에서 추정된 교란 성분 없는 측정치로부터 배향을 추정하는 단계(B)는,
    시점(k)에서 후험적(a posteriori)으로 추정된 상태 벡터(
    Figure pct00219
    )로부터 시점(k)에서 선험적 상태 벡터(a priori state vector)(
    Figure pct00220
    )를 추정하는 단계와,
    시점(k)에서 추정된 선험적 상태 벡터(
    Figure pct00221
    )로부터, 시점(k)에서의 선험적 측정치(
    Figure pct00222
    )를 추정하는 단계와,
    시점(k)에서 추정된 교란 성분 없는 측정치와 추정된 선험적 측정치(
    Figure pct00223
    ) 간의 차이를 계산함으로써, 확장 칼만 필터의 이득(
    Figure pct00224
    )과 이노베이션(
    Figure pct00225
    )을 계산하는 단계와,
    시점(k)에서 추정된 선험적 상태 벡터를 상기 이득과 이노베이션에 의해 교정(correction)함으로써, 시점(k)에서의 추정된 배향을 계산하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 배향을 추정하기 위한 방법.
  14. 제 13 항에 있어서, 확장 칼만 필터에서 사용되는 상태 벡터는 각속도의 원소와 배향 사원수의 원소를 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 배향을 추정하기 위한 방법.
  15. 제 14 항에 있어서, 확장 칼만 필터에서 사용되는 상태 벡터는 배향 사원수의 원소만 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 배향을 추정하기 위한 방법.
  16. 가속도 측정치(
    Figure pct00226
    )를 제공하기 위한 감지 유닛과, 자기장 측정치(
    Figure pct00227
    )를 제공하기 위한 감지 유닛과, 3개의 공간 축에 대한 회전 속도 측정치(
    Figure pct00228
    )를 제공하는 감지 유닛과, 상기 감지 유닛들에 의해 제공되는 측정치들을 기초로 시점(k)에서의 배향을 추정하기 위한 처리 유닛을 포함하는 자세 제어 시스템(attitude control system)에 있어서, 상기 자세 제어 시스템은
    상기 가속도 측정치(
    Figure pct00229
    ), 자기장 측정치(
    Figure pct00230
    ) 및 회전 속도 측정치(
    Figure pct00231
    )를 전-처리(pre-processing)하는 전-처리 서브-유닛으로서, 상기 전-처리 서브-유닛은 측정치들에서 교란 성분의 존재를 검출하며, 상기 교란 성분은 물체의 고유 가속도, 지구 자기장에 더해지는 자기장, 회전 속도 측정치의 편향 오류 중에서 선택된 것이며, 상기 전-처리 서브-유닛은 추정된 교란 성분 없는 가속도 측정치(
    Figure pct00232
    ), 추정된 교란 성분 없는 자기장 측정치(
    Figure pct00233
    ) 및 비-편향된(non-biased) 회전 속도(
    Figure pct00234
    )를 전달하는 특징의, 상기 전-처리 서브-유닛과,
    상기 전-처리 서브-유닛에 의해 제공된 추정된 교란 성분 없는 가속도 측정치와 추정된 교란 성분 없는 자기장 측정치와 비-편향된 회전 속도 측정치로부터, 관측기에 의해 시점(k)에서의 배향을 추정하기 위한 추정 서브-유닛
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 자세 제어 시스템.
  17. 제 16 항에 있어서,
    제어 시스템 초기화 단계 동안 회전 속도 측정치의 평균 편향 오류(
    Figure pct00235
    )를 계산하기 위한 모듈
    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자세 제어 시스템.
  18. 제 16 항에 있어서,
    전-처리 서브 유닛은, 가속도 측정치에서 고유 가속도의 존재를 검출하는 모듈과 자기장 측정치에서 자기 교란 성분의 존재를 검출하는 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 자세 제어 시스템.
  19. 제 18 항에 있어서, 가속도 측정치에서 고유 가속도의 존재를 검출하는 모듈과 자기장 측정치에서 자기 교란 성분의 존재를 검출하는 모듈은 하나 이상의 시간 윈도우에서 검출을 수행하는 것을 특징으로 하는 자세 제어 시스템.
  20. 제 16 항에 있어서,
    고유 가속도와 자기 교란 성분을 추정하는 모듈과,
    물체의 속도와 위치를 계산하는 모듈
    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자세 제어 시스템.
  21. 제 16 항에 있어서, 관측기는 확장 칼만 필터인 것을 특징으로 하는 자세 제어 시스템.
  22. 제 16 항에 있어서, 공간에서 전 가속도 측정치(
    Figure pct00236
    ), 자기장 측정치(
    Figure pct00237
    ) 및 3개의 축에 대한 회전 속도 측정치(
    Figure pct00238
    )를 제공하는 감지 유닛들은 MEMS 센서인 것을 특징으로 하는 자세 제어 시스템.
  23. 가속도 측정치(
    Figure pct00239
    )를 제공하기 위한 감지 유닛과, 자기장 측정치(
    Figure pct00240
    )를 제공하기 위한 감지 유닛과, 3개의 공간 축을 따르는 회전 속도 측정치(
    Figure pct00241
    )를 제공하는 감지 유닛과, 하나의 처리 유닛을 포함하는 자세 제어 시스템(attitude control system)에 있어서, 상기 처리 유닛은 상기 가속도 측정치(
    Figure pct00242
    ), 자기장 측정치(
    Figure pct00243
    ) 및 회전 속도 측정치(
    Figure pct00244
    )를 전-처리(pre-processing)하는 전-처리 서브-유닛을 포함하며, 상기 전-처리 서브-유닛은 상기 측정치들에서 교란 성분의 존재를 검출하며, 상기 교란 성분은 물체의 고유 가속도, 지구 자기장에 더해진 자기장 및 회전 속도 측정치의 편향 오류(bias) 중에서 선택된 것임을 특징으로 하는 자세 제어 시스템.
  24. 제 23 항에 있어서, 감지 유닛들과 전-처리 서브-유닛의 출력들의 조합이 상기 감지 유닛들을 지니는 물체의 위치를 추정하기 위해 사용되는 것을 특징으로 하는 자세 제어 시스템.
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