자이로센서의 측정 오차 최소화 방안 및 센서의 기기 적용에 따른 효과 탐구 > 논문 검색첫페이지로 이동

현재 자이로센서는 드리프트 현상에 의한 누적 오차로 인하여 정확도가 많이 떨어진다. 이를 해결하기 위하여 칼만 필터와 HDR 알고리즘 등의 방법을 이용하여 이론적으로 회전 각도의 정확도를 높일 수 있음이 어느 정도 밝혀졌으나, 선행연구의 경우 간단한 적분제어 방식 및 필터링을 이용하여 0.95만큼의 상수배 차이가 나게 됨을 결론 내렸다. 하지만 선행연구의 경우에는 가속도 제어방식이 정확하지 않고, 실험적 결론이 나와있지 않기에 본 연구를 수행하게 되었다. 기존 연구에서 명확한 실험 데이터가 없고 각각의 방법에 대한 효율 분석 등이 불가피하여 본 연구에서는 지금까지의 연구를 바탕으로 각각의 효율을 분석하고 더 효과적인 방법을 알아보고자 한다. 자이로센서의 회전 각도를 정밀하게 측정하기 위하여 스텝 모터를 이용한 회전 각도를 설정하고 자이로센서가 측정한 각도와 비교하기 위해 회전 각도 실험 장치를 고안하여 제작하였다. 본 연구에서 고안한 칼만 필터 알고리즘과 HDR 알고리즘을 이용하여 실험값을 보정하였고, 결과적으로 칼만 필터 알고리즘의 경우에는 자이로센서의 누적 오차를 제외하면, 전체적인 경향의 오차가 3~4% 내외로 감소하였다. HDR 알고리즘을 이용하였을 때는, 대부분의 실험에서 오차 보정이 이루어졌으나 직접 상수를 조정해야 했다. 칼만 필터는 시간이 지날수록 누적 오차가 발생한다는 단점을 가지고 있었고 이를 보정하기 위해 누적 오차 보정 칼만 필터를 사용하였다. HDR 알고리즘은 상수를 인위적으로 조절하였기 때문에 향후 강화 학습을 이용한 연구가 필요할 것으로 보인다.

Currently, gyrosensors are much less accurate due to cumulative errors caused by drift phenomena. To solve this problem, it has been shown that the accuracy of rotation angles can be improved theoretically by using Kalman filter and HDR algorithm, but in the case of prior studies, it is concluded that there is a constant multiple of 0.95 using simple integration control method and filtering. However, in the case of prior studies, this study was carried out because the acceleration control method was not accurate and there were no experimental conclusions. Since there is no clear experimental data in existing studies and efficiency analysis for each method is inevitable, this study aims to analyze each efficiency based on the research so far and find out more effective ways. To accurately measure the rotation angle of a gyrosensor, the rotation angle is set using a step motor and a rotation angle experimental device is designed to compare the angle measured by the gyrosensor. The experi