KR101147133B1 - Complementary filter for angle measuring - Google Patents
Complementary filter for angle measuring Download PDFInfo
- Publication number
- KR101147133B1 KR101147133B1 KR1020110014091A KR20110014091A KR101147133B1 KR 101147133 B1 KR101147133 B1 KR 101147133B1 KR 1020110014091 A KR1020110014091 A KR 1020110014091A KR 20110014091 A KR20110014091 A KR 20110014091A KR 101147133 B1 KR101147133 B1 KR 101147133B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- filter
- sensor
- angle
- value
- pass filter
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B7/00—Measuring arrangements characterised by the use of electric or magnetic techniques
- G01B7/30—Measuring arrangements characterised by the use of electric or magnetic techniques for measuring angles or tapers; for testing the alignment of axes
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C19/00—Gyroscopes; Turn-sensitive devices using vibrating masses; Turn-sensitive devices without moving masses; Measuring angular rate using gyroscopic effects
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
- H03H17/00—Networks using digital techniques
- H03H17/02—Frequency selective networks
- H03H17/0248—Filters characterised by a particular frequency response or filtering method
- H03H17/0264—Filter sets with mutual related characteristics
- H03H17/027—Complementary filters; Phase complementary filters
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Gyroscopes (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 각도측정을 위한 상보필터 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 n(단, n>=1)차의 저역통과필터와 고역통과필터를 적용하고, 최소자승법을 적용하여 n차의 상보필터를 형성함으로써 피사체의 움직임에 대한 각도를 측정하는 각도측정을 위한 상보필터 및 그 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a complementary filter for angular measurement and a method thereof, and more specifically, to apply a low pass filter and a high pass filter of order n (where n> = 1), and apply a least-square method to complement the order n of complement. The present invention relates to a complementary filter for angular measurement for measuring an angle with respect to the movement of a subject by forming a filter, and a method thereof.
고정점을 기준으로 상대각도를 측정하는 엔코더와 같은 센서를 사용할 수 없는 무인 비행체, 밸런싱 로봇 등과 같은 모바일 로봇이 자신의 자세를 측정하기 위해서는 자이로 센서와 같은 관성센서를 이용하는 것이 필수적이다. 여기서 저가의 MEMS(Micro Electro Mechanical Systems) 관성 센서의 성능향상으로 소형로봇에 관성센서를 장착하여 자세 측정에 이용하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 특히, 회전 각속도를 측정하는 자이로 센서와 가속도를 측정하는 가속도 센서에 관심이 집중되고 있다. Mobile robots such as unmanned aerial vehicles and balancing robots, which cannot use sensors such as encoders that measure relative angles based on fixed points, use inertial sensors such as gyro sensors to measure their posture. In order to improve the performance of low-cost MEMS (Micro Electro Mechanical Systems) inertial sensors, a lot of researches are being made to use the inertial sensors in small robots for attitude measurement. In particular, attention is focused on the gyro sensor for measuring the rotational angular velocity and the acceleration sensor for measuring the acceleration.
가속도 센서를 이용해서 각도를 측정하는 방법은 간단하게 수행될 수 있으나, 센서의 중심축이 회전중심축과 동일하지 않은 경우, 병진운동성분이 포함되어 오차가 발생되는 문제점이 있다. 또한, 자이로 센서를 이용하여 각도를 측정하는 방법은 측정된 각속도를 적분하여 각도를 산출해야 하므로 적분오차가 누적되는 에러가 발생하는 문제점이 있다. The method of measuring an angle using an acceleration sensor can be performed simply, but when the central axis of the sensor is not the same as the central axis of rotation, there is a problem in that an error occurs due to the translational motion component. In addition, the method of measuring an angle using a gyro sensor has a problem in that an error in which an integration error accumulates because an angle is calculated by integrating the measured angular velocity.
이와 같이, 단일 센서를 사용한 경우에 발생하는 문제점으로 인하여 자이로 센서와 가속도 센서를 병합하여 사용하는 칼만필터 또는 상보필터 방법을 사용하기도 한다. As such, due to a problem occurring when a single sensor is used, a Kalman filter or a complementary filter method using a gyro sensor and an acceleration sensor may be used.
칼만필터 방법은 칼만필터 설계 시에 복잡한 수학적 문제를 다루어야 하고, 실제 구현에 있어서 많은 연산량을 필요로 하기 때문에 응답속도가 지연되는 문제점이 발생한다. The Kalman filter method has to deal with complex mathematical problems in the design of the Kalman filter, and it causes a problem of delayed response speed because it requires a large amount of computation in actual implementation.
아울러, 상보필터의 설계는 칼만필터의 설계보다 상대적으로 간단한 각도 추정 필터 기법을 이용하고, 자이로 센서와 가속도 센서에 각각 고역통과필터와 저역통과필터를 적용한 후 조합한다. In addition, the design of the complementary filter uses an angle estimation filter technique that is relatively simpler than the design of the Kalman filter, and then combines a high pass filter and a low pass filter to the gyro sensor and the acceleration sensor, respectively.
일반적으로 상보필터는 필터계수를 이용하여 설계되는데 이는 실제 실험 환경을 구축하는 것이 용이하지 않고, 2차 이상의 고역통과필터 및 저역통과필터를 적용하는 경우, 결정해야할 미지수가 많아져 설계하기가 어려운 문제점이 발생한다. In general, the complementary filter is designed using a filter coefficient, which is not easy to construct an actual experimental environment, and it is difficult to design a large number of unknown factors to be determined when applying a high pass filter and a low pass filter of two or more orders. This happens.
또한, 각도측정을 위해 사용되는 센서의 종류, 센서의 제조사 등에 따라 필터계수는 변경되기 때문에 피사체의 움직임에 따른 각도 값이 정확하지 않은 문제가 발생한다. In addition, since the filter coefficient is changed according to the type of sensor used for the angle measurement, the manufacturer of the sensor, and the like, an angle value according to the movement of the subject may be incorrect.
따라서, 보다 용이하게 설계할 수 있고, 응답속도의 지연을 방지하면서도 각도측정에 정확한 필터의 설계가 시급한 실정이다. Therefore, it is possible to design more easily, and it is urgent to design a filter that is accurate for angle measurement while preventing a delay in response speed.
따라서, 본 발명의 목적은 응답속도의 지연을 방지하고, 보다 용이하게 설계할 수 있으며, 피사체의 움직임에 대한 정확한 각도측정을 수행할 수 있도록 n(단, n>=1)의 저역통과필터와 고역통과필터 및 최소자승법을 적용하여 각도측정을 위한 n차 상보필터를 제공하는 것이다. Accordingly, an object of the present invention is to prevent the delay of the response speed, to be more easily designed, and to achieve an accurate angle measurement for the movement of the subject, n (where n> = 1) and a low pass filter and The high pass filter and the least square method are applied to provide an n-th order complementary filter for angular measurement.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 각도측정을 위한 상보필터는 최소자승법을 적용하여 n(단, n>=1)차의 필터계수를 산출하는 산출수단, 제1 센서의 출력 값을 필터링 하기 위한 n차의 저역통과필터, 제2 센서의 출력 값을 필터링 하기 위한 n차의 고역통과필터, 상기 저역통과필터와 고역통과필터의 출력 값을 합산하는 합산수단, 상기 합산수단으로부터 출력된 합산결과에 적분을 수행하여 피사체의 움직임에 대한 각도를 산출하는 적분수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the complementary filter for the angle measurement according to the present invention is a means for calculating the filter coefficient of the order n (where n> = 1) by applying a least-squares method, filtering the output value of the first sensor N-th low pass filter for filtering, n-th high pass filter for filtering output value of second sensor, summing means for summing output values of the low-pass filter and high-pass filter, summing output from the summing means And integrating means for calculating an angle with respect to the movement of the subject by performing integration on the result.
또한, 상기 고역통과필터의 출력 값과 필터계수를 연산하는 연산수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, it characterized in that it comprises a calculation means for calculating the output value and the filter coefficient of the high pass filter.
또한, 상기 최소자승법은, 피사체에 발생한 움직임에 대한 각도의 실측정 값과 상기 제2 센서 측정 값의 델타 값을 산출하고, 산출된 델타 값에 대한 n-1회 적분 값과, 상기 제1 센서 측정 값과 상기 실측정 값에 대한 크사이 값을 이용하여 도출되는 것을 특징으로 한다. In addition, the least square method calculates a delta value of an angle of the angle with respect to a movement occurring in a subject and a delta value of the second sensor measurement value, and integrates n-1 times of the calculated delta value and the first sensor. It is characterized in that it is derived by using the measured value and the magnitude value for the actual measurement value.
또한, 상기 제1 센서는, 자이로 센서인 것을 특징으로 한다. The first sensor may be a gyro sensor.
또한, 상기 제2 센서는, 가속도 센서 또는 기울기 센서인 것을 특징으로 한다. The second sensor may be an acceleration sensor or an inclination sensor.
따라서, 본 발명의 구조를 따르면 본 발명은 n(단, n>=1)차의 저역통과필터와 고역통과필터 및 최소자승법을 적용한 n차 상보필터를 설계하여 필터자체의 설계를 보다 용이하게 설계하고, 피사체의 움직임에 대한 각도측정 시 발생하는 응답속도의 지연을 방지함과 동시에 보다 정확한 각도측정을 수행할 수 있는 효과가 있다. Therefore, according to the structure of the present invention, the design of the filter itself is more easily designed by designing the n-th order low pass filter, the n-th order equalizer filter, and the n-th order complementary filter to which the least-square method is applied. In addition, it is possible to prevent the delay of the response speed generated when measuring the angle of the movement of the subject, and at the same time, to perform a more accurate angle measurement.
도 1은 종래기술에 따른 1차 상보필터를 나타내는 회로도
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 각도측정을 위한 n(단, n>=1)차 상보필터를 나타내는 회로도
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 3차 상보필터의 실험결과를 나타내는 도면1 is a circuit diagram showing a first complementary filter according to the prior art
2 is a circuit diagram illustrating an n (where n> = 1) complementary filter for angle measurement according to an exemplary embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating experimental results of a tertiary complementary filter according to an exemplary embodiment of the present invention.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정하여 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail an embodiment of the present invention. Prior to this, terms and words used in the present specification and claims should not be construed as limited to ordinary or dictionary terms, and the inventor should appropriately interpret the concept of the term appropriately in order to describe its own invention in the best way. The present invention should be construed in accordance with the meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다. Therefore, the embodiments described in the specification and the drawings shown in the drawings are only the most preferred embodiment of the present invention and do not represent all of the technical idea of the present invention, various modifications that can be replaced at the time of the present application It should be understood that there may be equivalents and variations.
도 1은 종래기술에 따른 1차 상보필터를 나타내는 회로도이다. 1 is a circuit diagram illustrating a primary complementary filter according to the prior art.
일반적으로, 종래기술에 따른 1차 상보필터는 고주파 영역에서 응답특성이 좋은 자이로 센서(미도시)에서의 출력 값을 적분한 값에 고역통과필터를 설계하고, 저주파 영역에서 응답특성이 좋은 가속도 센서(미도시) 또는 기울기 센서(미도시)에서 출력된 값에 저역통과필터를 설계한다. 그리고 설계된 각 필터로부터 출력되는 출력 값을 합산하여 피사체의 움직임에 따른 각도 값을 도출한다. 이는 간단하게 정리하면 하기의 수학식 1과 같이 나타낼 수 있고, 수학식 1을 회로도로 나타내면 도 1과 같다. In general, the first complementary filter according to the prior art design a high-pass filter to the integrated value of the output value from the gyro sensor (not shown) with good response characteristics in the high frequency region, acceleration sensor with good response characteristics in the low frequency region Design a low-pass filter on a value output from a (not shown) or a tilt sensor (not shown). Then, the output value from each designed filter is summed to derive the angle value according to the movement of the subject. This can be briefly summarized as in
여기서, 는 피사체의 움직임에 대한 각도 산출의 결과 값, 는 자이로 센서에서 측정된 각속도 값, 는 가속도 센서 또는 기울기 센서(미도시)에서 측정된 각도 값, 은 필터계수를 나타낸다. here, Is the resulting value of the angle calculation for the subject's movement, Is the angular velocity value measured by the gyro sensor, Is the angle value measured by the accelerometer or tilt sensor (not shown), Denotes a filter coefficient.
도 1을 참조하면, 종래기술에 따른 1차 상보필터(100)는 제1 합산수단(110), 연산수단(120), 제2 합산수단(130), 적분수단(140)으로 구성된다. Referring to FIG. 1, the first
제1 합산수단(110)은 에서 각속도 센서 또는 기울기 센서로부터 출력된 각도 값이 저역통과필터(미도시)를 통과한 이후의 각도 값()을 뺀다. The first summing means 110 The angle value after the angle value output from the angular velocity sensor or the tilt sensor passes through the low pass filter (not shown) Subtract).
연산수단(120)은 제1 합산수단(110)에서 도출된 값에 필터계수()을 곱한다. The calculation means 120 has a filter coefficient (S) with a value derived from the first summing means 110. Multiply by
제2 합산수단(130)은 자이로 센서에서 출력된 각속도 값이 고역통과필터(미도시)를 통과한 이후의 각속도 값()에서 연산수단(120)에서 도출된 값을 뺀다.The
이후, 적분수단(140)은 제2 합산수단(130)에서 도출된 값에 적분을 수행하여 피사체의 움직임에 따른 각도 값을 도출한다. Thereafter, the integrating means 140 derives an angle value according to the movement of the subject by performing integration on the value derived from the second summing means 130.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 각도측정을 위한 n(단, n>=1)차 상보필터를 나타내는 회로도이다. 2 is a circuit diagram illustrating an n (where n> = 1) complementary filter for angle measurement according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 각도측정을 위한 n차 상보필터(200, 이하, n차 상보필터라 함)는 제1 합산수단(210), n개의 연산수단(220), 제2 합산수단(230), n개의 적분수단(240)으로 구성되고, 산출수단(미도시)을 포함한다. Referring to FIG. 2, the n-th complementary filter 200 (hereinafter, referred to as the n-th complementary filter) for angular measurement according to the present invention includes a
n차 상보필터(200)는 각도정보를 가공하고 보정하는데 사용되는 여러 가지 주요 필터 중 하나를 나타내는 것으로, n차 상보필터(200)는 하기의 수학식 2에 의해 설계되고, 도 2는 수학식 2를 도식화한 도면이다. The n-th
여기서, 는 피사체의 움직임에 대한 각도 산출의 결과 값, 는 상기 자이로 센서(미도시)에서 측정된 각속도 값, 는 가속도 센서 또는 기울기 센서(미도시)에서 측정된 각도, 은 필터계수, k는 자이로 센서 및 가속도 센서 또는 자이로 센서 및 기울기 센서에서 측정된 측정 횟수를 나타낸다. here, Is the resulting value of the angle calculation for the subject's movement, Is an angular velocity value measured by the gyro sensor (not shown), Is the angle measured by the accelerometer or tilt sensor (not shown), Is the filter coefficient, k denotes the number of measurements measured by the gyro sensor and the acceleration sensor or the gyro sensor and the tilt sensor.
보다 구체적으로 설명하면, 제1 합산수단(210)은 n(단, n>=1)차의 고역통과필터를 통해 출력된 가속도 센서 또는 기울기 센서에서 감지된 각도 값과, 피사체의 움직임에 대한 각도 산출의 결과 값을 1차적으로 합산한다. In more detail, the first summing means 210 is an angle value detected by the acceleration sensor or the tilt sensor output through the high pass filter of n (where n> = 1), and the angle with respect to the movement of the subject. The results of the calculation are summed up first.
그리고 연산수단(220)은 제1 합산수단(210)에서 합산된 출력 값에 필터계수를 곱하는 연산을 수행한다. 이때, 연산수단(220)은 n차 상보필터(200)에 해당하는 n개의 필터계수를 곱하는 연산을 수행한다. The
연산수단(220)에서 연산이 종료되면, 제2 합산수단(230)은 자이로 센서에서 감지되어 저역통과필터를 통해 출력된 각속도 값과, 연산수단(220)에서 출력된 연산 값을 합산한다. When the calculation is completed in the calculation means 220, the second adding means 230 sums the angular velocity value detected by the gyro sensor and output through the low pass filter and the calculation value output from the calculation means 220.
이후, 적분수단(240)은 최종적으로 합산된 값에 적분을 수행한다. 적분수단(240)에 의해 적분된 최종 값이 피사체의 움직임에 대한 각도 산출의 결과 값이 된다. Thereafter, the integrating means 240 performs integration on the finally summed values. The final value integrated by the
아울러, 산출수단은 하기의 수학식 3을 이용하여 수학식 2에 기재된 필터계수를 산출한다. 산출수단은 n개의 필터계수를 산출하는데, 수학식 3에 기재된 , , .., 은 필터계수를 의미하고, 수학식 1에 기재된 와 동일한 의미이다. In addition, the calculation means calculates the filter coefficient described in Equation 2 using Equation 3 below. The calculating means calculates n filter coefficients, , , .., Denotes a filter coefficient and has the same meaning as described in Equation (1).
수학식 3에 기재된 A와 B는 각각 하기의 수학식 4와 수학식 5를 통해 도출된다. A and B described in Equation 3 are derived through Equations 4 and 5, respectively.
이때, 이고, 이다. At this time, ego, to be.
는 피사체에서 발생한 움직임에 대한 각도의 참값, 즉 엔코더에서 측정된 값을 나타내고, 도출된 를 n-1번 적분한 결과 값이 이다. Denotes the true value of the angle with respect to the movement in the subject, that is, the value measured by the encoder. The result of integrating n-1 times to be.
이때, 이다. At this time, to be.
는 자이로 센서에 획득된 값과 엔코더에서 측정된 값을 이용하여 산출한다. Is calculated using the value obtained by the gyro sensor and the value measured by the encoder.
이와 같이, 본 발명에서는 수학식 3 내지 5를 이용하여 각도 측정 시 사용된 센서에 대한 n차 상보필터(200)에 해당하는 n개의 필터계수를 간단하게 산출하고, 산출된 필터계수를 수학식 2에 대입함으로써, 피사체에서 발생한 움직임에 대한 각도를 정확히 산출할 수 있다. As described above, the present invention simply calculates n filter coefficients corresponding to the n-th order
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 3차 상보필터의 실험결과를 나타내는 도면이다. 3 is a diagram illustrating an experimental result of a tertiary complementary filter according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 도면부호 11은 엔코더를 이용하여 피사체의 움직임에 대한 각도를 측정한 실제 각도 값이고, 도면부호 12는 3차 상보필터를 이용하여 피사체의 움직임에 대한 각도를 산출한 각도 값이다. 도 3에서와 같이, 3차 상보필터를 이용하여 산출한 피사체의 움직임에 대한 각도와 엔코더를 이용하여 실제로 측정한 각도가 매우 유사함을 확인할 수 있다. Referring to FIG. 3,
이와 같이, n차 상보필터(200)는 피사체의 움직임에 대한 정확한 각도측정을 수행할 수 있는 효과가 있다. As described above, the n-th
아울러, 저가의 MEMS 센서를 이용하여 피사체의 움직임에 대한 정확한 각도측정을 수행할 수 있으므로, 엔코더와 같은 센서를 사용할 수 없는 무인 비행체, 밸런싱 로봇 등과 같은 장비의 움직임에 대한 각도측정 장비 설계 시 비용을 절감할 수 있는 효과가 발생한다. In addition, the low-cost MEMS sensor can be used to accurately measure the movement of the subject. Therefore, the cost of designing the angle measurement equipment for the movement of equipment such as unmanned aerial vehicles and balancing robots that cannot use sensors such as encoders can be increased. There is a saving effect.
이상과 같이, 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술 사상과 하기에 기재될 청구범위의 균등 범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다. As described above, although the present invention has been described by means of a limited embodiment and drawings, the present invention is not limited thereto and by those skilled in the art to which the present invention pertains, Of course, various modifications and variations are possible within the scope of equivalents of the claims to be described.
200: n차 상보필터
210: 제1 합산수단 220: 연산수단
230: 제2 합산수단 240: 적분수단200: nth complementary filter
210: first adding means 220: calculating means
230: second adding means 240: integrating means
Claims (5)
제1 센서의 출력 값을 필터링 하기 위한 n차의 저역통과필터;
제2 센서의 출력 값을 필터링 하기 위한 n차의 고역통과필터;
상기 저역통과필터와 고역통과필터의 출력 값을 합산하는 합산수단;
상기 합산수단으로부터 출력된 합산결과에 적분을 수행하여 피사체의움직임에 대한 각도를 산출하는 적분수단; 및
을 포함하는 것을 특징으로 하는 각도측정을 위한 상보필터.Calculating means for calculating a filter coefficient of order n (where n> = 1) by applying the least square method;
An n-th order low pass filter for filtering the output value of the first sensor;
An n-th high pass filter for filtering the output value of the second sensor;
Summing means for summing output values of the low pass filter and the high pass filter;
Integrating means for integrating the sum result output from the adding means to calculate an angle with respect to the movement of the subject; And
Complementary filter for angle measurement, characterized in that it comprises a.
상기 n차의 고역통과필터에서 필터링된 n차의 출력 값과 상기 산출수단에서 산출된 n차의 필터계수를 연산하는 연산수단;
을 포함하는 것을 특징으로 하는 각도측정을 위한 상보필터.The method of claim 1,
Calculating means for calculating an n-th order output value filtered by the n-th high pass filter and an n-th order filter coefficient calculated by the calculating means;
Complementary filter for angle measurement, characterized in that it comprises a.
상기 최소자승법은,
피사체에 발생한 움직임에 대한 각도의 실측정 값과 상기 제2 센서에 의한 측정 값에 대한 델타 값을 산출하고, 산출된 델타 값에 대한 n-1회 적분 값과, 상기 제1 센서에 의한 측정 값과 상기 실측정 값에 대한 크사이 값을 이용하여 도출되는 것을 특징으로 하는 각도측정을 위한 상보필터.The method of claim 2,
The least square method is
Calculate a delta value for the actual measured value of the angle with respect to the movement occurring in the subject and the measured value by the second sensor, n-1 integration values for the calculated delta value, and the measured value by the first sensor And a complementary filter for angular measurement, which is derived using a magnitude value for the actual measured value.
상기 제1 센서는,
자이로 센서인 것을 특징으로 하는 각도측정을 위한 상보필터.The method of claim 1,
The first sensor,
Complementary filter for angle measurement, characterized in that the gyro sensor.
상기 제2 센서는,
가속도 센서 또는 기울기 센서인 것을 특징으로 하는 각도측정을 위한 상보필터. The method of claim 1,
The second sensor,
Complementary filter for angle measurement, characterized in that the acceleration sensor or the tilt sensor.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020110014091A KR101147133B1 (en) | 2011-02-17 | 2011-02-17 | Complementary filter for angle measuring |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020110014091A KR101147133B1 (en) | 2011-02-17 | 2011-02-17 | Complementary filter for angle measuring |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR101147133B1 true KR101147133B1 (en) | 2012-05-25 |
Family
ID=46272284
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020110014091A Active KR101147133B1 (en) | 2011-02-17 | 2011-02-17 | Complementary filter for angle measuring |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR101147133B1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109674480A (en) * | 2019-02-02 | 2019-04-26 | 北京理工大学 | A kind of human motion attitude algorithm method based on improvement complementary filter |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06161561A (en) * | 1992-06-15 | 1994-06-07 | Honeywell Inc | Method and apparatus for control of electromechanical actuator |
| KR20030041132A (en) * | 2000-07-28 | 2003-05-23 | 허니웰 인터내셔널 인코포레이티드 | Second order complementary global positioning system/inertial navigation system blending filter |
-
2011
- 2011-02-17 KR KR1020110014091A patent/KR101147133B1/en active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06161561A (en) * | 1992-06-15 | 1994-06-07 | Honeywell Inc | Method and apparatus for control of electromechanical actuator |
| KR20030041132A (en) * | 2000-07-28 | 2003-05-23 | 허니웰 인터내셔널 인코포레이티드 | Second order complementary global positioning system/inertial navigation system blending filter |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109674480A (en) * | 2019-02-02 | 2019-04-26 | 北京理工大学 | A kind of human motion attitude algorithm method based on improvement complementary filter |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10101174B2 (en) | Air data aided inertial measurement unit | |
| CN109983345B (en) | Signal processing device, inertial sensor, acceleration measurement method, electronic device, and program | |
| US11125560B2 (en) | Robust method for tuning of gyroscope demodulation phase | |
| CN101375129A (en) | Sensor-based orientation system | |
| Ariffin et al. | Low cost MEMS gyroscope and accelerometer implementation without Kalman Filter for angle estimation | |
| KR101314151B1 (en) | Calibration Method for 6-Axis Vibration Sensors using Periodic Angular Vibration and Its Realization System | |
| CN105371846B (en) | Attitude of carrier detection method and its system | |
| WO2014155559A1 (en) | Notch filter, external force estimator, motor controller, and robot system | |
| Fontanella et al. | An extensive analysis for the use of back propagation neural networks to perform the calibration of MEMS gyro bias thermal drift | |
| Narasimhappa et al. | An innovation based random weighting estimation mechanism for denoising fiber optic gyro drift signal | |
| JP6383907B2 (en) | Vehicle position measuring apparatus and method | |
| US11619492B2 (en) | Sensor linearization based upon correction of static and frequency-dependent non-linearities | |
| KR101147133B1 (en) | Complementary filter for angle measuring | |
| Ivoilov et al. | Detection of unrevealed non-linearities in the layout of the balancing robot | |
| CN106197376A (en) | Car body obliqueness measuring method based on single shaft MEMS inertial sensor | |
| Shen et al. | A new calibration method for low cost MEMS inertial sensor module | |
| RU129625U1 (en) | INERTIAL MEASURING MODULE | |
| KR101160206B1 (en) | Device and method for angle measuring using complementary filter | |
| US10345329B2 (en) | Inertial force sensor | |
| KR20130082327A (en) | Apparatus and method for controling vibration in object having acceleration sensor | |
| JP5424224B2 (en) | Relative angle estimation system | |
| JP5958920B2 (en) | Inclination angle estimation system | |
| CN113932842A (en) | Measuring device | |
| Vinh | An algorithm for determining the navigation parameters of AUVs based on the combination of measuring devices | |
| Oskin et al. | Experimental Research of an Array of Gyroscopic Sensors in Static Mode |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| PA0109 | Patent application |
Patent event code: PA01091R01D Comment text: Patent Application Patent event date: 20110217 |
|
| PA0201 | Request for examination | ||
| A302 | Request for accelerated examination | ||
| PA0302 | Request for accelerated examination |
Patent event date: 20111111 Patent event code: PA03022R01D Comment text: Request for Accelerated Examination Patent event date: 20110217 Patent event code: PA03021R01I Comment text: Patent Application |
|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| PE0902 | Notice of grounds for rejection |
Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20120120 Patent event code: PE09021S01D |
|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| PE0701 | Decision of registration |
Patent event code: PE07011S01D Comment text: Decision to Grant Registration Patent event date: 20120427 |
|
| GRNT | Written decision to grant | ||
| PR0701 | Registration of establishment |
Comment text: Registration of Establishment Patent event date: 20120510 Patent event code: PR07011E01D |
|
| PR1002 | Payment of registration fee |
Payment date: 20120510 End annual number: 3 Start annual number: 1 |
|
| PG1601 | Publication of registration | ||
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20150508 Year of fee payment: 4 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20150508 Start annual number: 4 End annual number: 4 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20160510 Year of fee payment: 5 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20160510 Start annual number: 5 End annual number: 5 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20170510 Year of fee payment: 6 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20170510 Start annual number: 6 End annual number: 6 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20180510 Year of fee payment: 7 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20180510 Start annual number: 7 End annual number: 7 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20200511 Start annual number: 9 End annual number: 9 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20210510 Start annual number: 10 End annual number: 10 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20220510 Start annual number: 11 End annual number: 11 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20230510 Start annual number: 12 End annual number: 12 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20250512 Start annual number: 14 End annual number: 14 |