KR20170105619A - 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법이 제공된다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법은, 타원체 피팅 모델을 통하여 상기 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 보정(calibrating)하는 단계(S1); 계산된 타원체 매개변수를 이용하여 상기 가속도계의 원본 데이터를 보상(compensating)하는 단계(S2); 상기 보상된 가속도계 데이터에 따라서 상기 타원체 피팅 모델을 통하여 전자 나침반을 보정하는 단계(S3); 상기 계산된 타원체 매개변수에 의하여 원본 전자 나침반 데이터를 보상하는 단계(S4); 및 상기 보상된 가속도계 데이터 및 상기 보상된 전자 컴퍼스 데이터에 따라서 자세를 계산(calculating)하는 단계(S5); 를 포함하고, 이러한 방법은 보다 적은 보정 소비 시간으로 신뢰성 있는 보정 결과와 높은 정확도를 가질 수 있다.
Description
본 발명은 장치의 자세를 측정하는 분야에 관련된 것으로, 특히, 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법에 관한 것이다.
자세 측정 시스템은 많은 산업 분야에서 다양한 응용 프로그램이 있다. 측정 시스템은 물체의 공간적 자세 (예, 피치 각, 가로 롤 각 및 코스 각)를 측정하기 위한 일련의 장치이다. 최근 몇 년간, 하드웨어 비용이 지속적으로 감소함에 따라, 자세 측정 시스템의 다양한 유형들이 엄청난 수의 가정들 일상에 유입되고 있다. 휴대 전화를 예로 들자면, 현재 시장에 나와있는 대부분의 스마트 폰에는 가속도계, 자이로스코프 및 전자 나침반이 내장되어 간단하고 저렴한 자세 측정 시스템을 구성한다. 그러나 현재는 비용 제한으로 인해 대부분의 자세 측정 시스템에 내장된 센서는 정확도와 안정성이 낮아 전체 자세 측정 시스템의 이상적이지 못한 측정 결과를 초래한다. 의심할 여지없이, 시스템의 하드웨어를 변경하지 않고 센서를 보정하는 것은 전체 시스템의 측정 정확도를 향상시키기 위한 매우 실용적인 방법이다. 따라서, 자세 측정 시스템의 저비용 보정 방법을 연구하는 것은 실제로 매우 가치가 있다.
센서의 보정 및 표준화는 항상 센서 기술의 기술 분야에서 중요한 주제이다. 자세 측정 시스템의 보정 솔루션에 관련하여 많은 연구들이 국내외 학자들에 의하여 수행되었다. 속도 턴테이블(rate turntable)을 이용한 MEMS 관성 항법의 멀티 포지션 보정 방법이 Wei Sun, Xinru Fu, et.al에 의하여 연구되었다. 각도 참조 조건 하에서 푸리에 변환에 기반한 전자 나침반 보정 솔루션은 Binliang Ma, et al 등의 학자들에 의하여 연구되었다. 신경망(neural network)과 분산점칼만필터링(Unscented Kalman Filtering, UKF)에 기반한 자세 측정 시스템의 온라인 보정 기술은 Wei Qin, et al 등의 학자에 의해 연구되었다.
현재, 연구는 주로 턴테이블과 같은 보정기구를 사용하여 자세 측정 시스템을 보정하는 데 중점을 두고 있다. 그러나, 보정을 위한 특수 장비는 비싸고 대부분 작동하기가 복잡하여, 그로 인한 생산 비용이 높다. 반면에, 실제로는 주변 환경이 변하고 센서 자체가 변함에 따라 시스템의 센서 성능이 지속적으로 변하게 된다. 따라서, 실제로 센서가 공장을 떠날 때 센서에 수행된 보정에 단순히 의존한다면 센서의 높은 정밀도를 달성하기가 어렵다. 또한, 장비가 없는 보정의 현재의 몇몇 연구에서, 보정 솔루션은 실제 측정 정확도의 향상에 유익하기에는 너무 간단하거나, 또는 보정 솔루션이 너무 복잡하고 사용자의 높은 기술 능력을 요구한다.
현재의 자세 보정의 문제와 관련하여, 본 발명의 일 실시 예에 따르면 신뢰할만한 보정 결과, 높은 정확도 및 적은 시간 소비를 가지는 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법에 있어서, 타원체 피팅 모델을 통하여 상기 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 보정(calibrating)하는 단계; 계산된 타원체 매개변수를 이용하여 상기 가속도계의 원본 데이터를 보상(compensating)하는 단계; 상기 보상된 가속도계 데이터에 따라서 상기 타원체 피팅 모델을 통하여 전자 나침반(compass)를 보정하는 단계; 상기 계산된 타원체 매개변수에 의하여 원본 전자 나침반 데이터를 보상하는 단계; 및 상기 보상된 가속도계 데이터 및 상기 보상된 전자 컴퍼스 데이터에 따라서 자세를 계산(calculating)하는 단계; 를 포함한다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 타원체 피팅 모델을 통하여 상기 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 보정하는 단계를 수행하기 전에, 상기 가속도계의 원본 제로 편차를 제거하도록 상기 가속도계에서 수평 보정을 수행(conducting)하는 단계;를 수행할 수 있다.
또한, 상기 가속도계의 원본 제로 편차를 제거하도록 상기 가속도계에서 수평 보정을 수행하는 단계를 수행한 후에, 지정된 시간 동안 상기 가속도계의 3 축 데이터를 수집(collecting)하는 단계;를 수행하되, 상기 3축 데이터는 로 기록되고, 상기 제로 편차는 로 기록될 수 있다.
또한, 상기 타원체 피팅 모델을 통하여 상기 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 보정하는 단계는, 로 기록되는 타원체 매개변수 벡터의 피팅을 설정하는 단계; 교정 반복 번호를 n으로 설정하고, 상기 가속도계로부터 수집된 제1 값(a first value) 을 10차원의 열벡터 D1으로 확장하고, 행렬 S1을 계산하되, 여기서 상기 열벡터는 로 기록되고, 상기 행렬은 S1=인 단계; 상기 가속도계의 3 축 데이터의 수집 시간이 n에 도달하지 않은 경우, 최후에 수집된 가속도계 데이터 를 이용하여 행렬 S를 업데이트하고, 여기서 인 단계; 상기 행렬 S가 계산된 후, 타원체 제한 행렬 C를 도입하고 동시에 상기 행렬 S를 블록들로 분할하되,
상기 행렬 S를 블록들로 분할하면 :
다음 방정식에 의해 상기 타원체 피팅 벡터를 계산하면 :
인 단계; 및 가 계산된 후, 상술한 방정식으로 를 계산함으로써, 상기 타원체 피팅 벡터의 각 매개변수가 계산되고, 여기서 인 단계;를 포함하며, 더하여, 실제 물리적 대응에 기반하여 상기 3 축 스케일 계수 , 축들 간의 비 직교 각도 및 잔류 제로 편차 는 다음 방정식 :
으로 계산될 수 있다.
또한, 상기 타원체 피팅 모델을 통하여 상기 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 보정하는 단계를 수행한 후에, 최후 가속도계 데이터가 수집된 후, 상기 타원체 매개변수에 의해 최후에 수집된 데이터를 수정(correcting)하는 단계;를 수행할 수 있다.
또한, 상기 보상된 가속도계 데이터에 따라서 상기 타원체 피팅 모델을 통하여 전자 나침반을 보정하는 단계는, 로 기록된 타원체 매개변수 벡터의 피팅을 설정하는 단계; 지정된 시간 동안 전자 나침반의 3 축 데이터를 수집하고, 수집된 데이터에 대해 안티 오버플로우 처리 동작을 수행하고, 여기서 3 축 데이터는 로 기록되는 단계; 교정 반복 번호를 n으로 설정하고, 가속도계로부터 수집된 제1 값 을 10차원의 열벡터 D1으로 확장하고, 행렬 S1을 계산하되, 여기서 상기 열벡터는 로 기록되고, 상기 행렬은 S1=인 단계; 상기 전자 컴퍼스의 3축 데이터의 수집 시간이 n에 도달하지 않은 경우, 새로 수집된 나침반 데이터 를 이용하여 상기 행렬 S를 업데이트하고, 여기서 인 단계; 상기 행렬 S가 계산된 후, 타원체 제한 행렬 C를 도입하고 동시에 상기 행렬 S를 블록들로 분할하되,
상기 행렬 S를 블록들로 분할하면 :
다음 방정식에 의해 상기 타원체 피팅 벡터를 계산하면 :
인 단계; 및 가 계산된 후, 상술한 방정식으로 를 계산함으로써, 상기 타원체 피팅 벡터의 각 매개변수가 계산되고, 여기서 인 단계;를 더 포함하며, 더하여, 실제 물리적 대응에 기반하여 3 축 스케일 계수 , 축들 간의 비 직교 각도 및 잔류 제로 편차 는 다음 방정식 :
로 계산될 수 있다.
또한, 상기 보상된 가속도계 데이터를 통하여 전자 나침반을 보정하는 단계를 수행한 후에,
최후 가속도계 데이터가 수집된 후, 타원체 매개변수를 이용하여 최후에 수집된 데이터를 수정하는 단계;를 수행할 수 있다.
또한, 상기 보상된 가속도계 데이터 및 상기 보상된 전자 컴퍼스 데이터에 따라서 자세를 계산하는 단계를 수행한 후에, 상기 타원체 매개변수의 정확도를 향상시키기 위해서 상기 전자 나침반의 측정 과정에서 측정된 데이터를 이용하여 상기 타원체 매개변수를 업데이트(updating)하는 단계;를 수행할 수 있다.
또한, 상기 타원체 매개변수의 정확도를 향상시키기 위해서 전자 나침반의 측정 과정에서 측정된 데이터를 이용하여 타원체 매개변수를 업데이트하는 단계를 수행하기 전에, 수집된 전자 나침반 데이터에서 호핑된 계산 위치(hopped calculation point)를 통계적 규칙의 수단에 의하여 제거(removing)하는 단계;를 수행할 수 있다.
본 발명의 이점은 다음과 같다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 타원체 피팅 방법은 전자 나침반과 자세 측정 시스템의 가속도를 보정하는 데 사용된다. 따라서, 센서 및 홉(hops)의 우발적인 출력 이상의 문제가 효과적으로 방지되고, 따라서 보정 결과의 신뢰성이 효과적으로 보장된다. 재귀적 처리(recursive processing)는 타원체 피팅 알고리즘에서 수행되어, 자세 측정 시스템의 내부 CPU 는 데이터 처리 중에 센서에 의해 이전에 수집된 모든 위치(position)의 데이터를 저장할 필요가 없다. 반복에 의한 이전에 획득된 행렬 및 현재 측정 결과만이 저장이 요구된다. 따라서 동일한 하드웨어 환경에서 타원체 피팅 방법은 더 많은 값들을 처리할 수 있으므로 타원체 피팅의 정밀도가 향상된다. 이에 따라, 종래의 피팅 알고리즘이 사용될 때, 메모리 스택(memory stack)이 연산 과정 동안 오버플로우하지 않도록, CPU는 지정된 몇 개의 샘플 위치에 기초하여 피팅 동작을 수행 할 수 있다. 결과적으로 피팅 정밀도가 제한됩니다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 타원체 피팅 알고리즘에서 대규모 행렬 동작을 개선하고, 계산 절차를 최적화함으로써 타원체 피팅의 계산이 90 % 이상 감소된다. MATLAB 프로그램의 적용을 예로 들면, 원본 알고리즘을 기반으로 피팅 알고리즘을 한 번 작동하면 563 ms를 소비한다. 반면, 개선된 알고리즘은 14 ms를 소비한다. 측정된 데이터가 보정에 사용되는 전략을 채택함으로써, 보정의 내결함성 능력이 향상된다. 따라서, 초기 보정의 필요성이 감소되고, 사용자에 대한 작동 복잡성이 간단해진다.
본 발명의 실시 예에 따른 기술적 해결책을 명확히 설명하기 위해, 실시 예에서 사용된 도면은 다음과 같이 간략하게 소개된다. 명백하게, 이하에서 설명되는 도면은 본 발명의 일부 실시 예에 불과하다. 당업자는 창조적인 노력 없이도 다른 도면을 도출할 수 있다.
도 1은 본 발명의 제1 실시 예에 따른 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법의 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 제2 실시 예에 따른 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법의 흐름도이다.
도3은 본 발명의 제3 실시 예에 따른 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법의 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 제4 실시 예에 따른 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법의 흐름도이다.
도 5은 본 발명의 제5 실시 예에 따른 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법의 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 제7 실시 예에 따른 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법의 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 제7 실시 예에 따른 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법의 흐름도이다.
도 1은 본 발명의 제1 실시 예에 따른 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법의 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 제2 실시 예에 따른 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법의 흐름도이다.
도3은 본 발명의 제3 실시 예에 따른 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법의 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 제4 실시 예에 따른 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법의 흐름도이다.
도 5은 본 발명의 제5 실시 예에 따른 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법의 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 제7 실시 예에 따른 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법의 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 제7 실시 예에 따른 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법의 흐름도이다.
이하, 본 발명의 실시 예들의 기술적인 해법들은 본 발명의 다양한 실시 예들의 도면들을 참조하여 명확하고 완전하게 설명된다. 명백하게, 설명된 실시 예들은 기술적인 해법들 전부가 아닌 본 발명의 다양한 실시 예들 중 일부 일 뿐이다. 본 발명의 다양한 실시 예들에 기초하여, 창의적인 노력을 하지 않고 당업자에 의해 파생된 모든 다른 실시 예들은 본 발명의 보호 범위 내에 포함될 것이다.
본 발명의 다양한 실시 예에서 사용되는 또는, 적어도 하나 등의 표현은 함께 나열된 단어들 중 하나를 나타내거나, 또는 둘 이상의 조합을 나타낼 수 있다. 또한, 본 발명의 다양한 실시 예에서 사용되는 용어들은 특정 일 실시 예를 설명하기 위한 것으로, 본 발명을 한정하는 것으로 해석되어서는 안되며, 예를 들어, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다른 것으로 명시되지 않는 한 복수의 의미를 포함할 수 있을 것이다.
이하, 실시 예들에 따른 자세 측정 시스템(attitude measuring system)의 정밀 보정 방법은, 자세측정 시스템이 자세를 정밀하게 측정하는 방법, 또는 측정된 자세를 정밀하게 보정하는 방법으로 제공될 수 있다.
실시 예 1
도 1에 도시된 바와 같이, 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법이 제공된다. 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법은 다음 단계를 포함한다 :
단계 S1 : 타원체 피팅 모델(ellipsoid fitting model)을 통한 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 보정(calibrating) ;
단계 S1에서 : 타원체 피팅 모델을 통한 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 보정하는 단계는 다음 단계를 더 포함한다.
보정 반복 번호를 n으로 설정하고, 가속도계로부터 수집된 제1 값(a first value) 을 10차원(a ten-dimensional)의 열벡터(column vector) D1으로 확장하고, 행렬 S1을 계산한다, 여기서 D1은 로 기록되고, S1= ;
행렬 S가 계산된 후, 타원체 제한 행렬 C를 도입하고 동시에 행렬 S를 블록들로 분할하되,
행렬 S를 블록들로 분할하면 :
다음 방정식에 의해 타원체 피팅 벡터를 계산하면 :
상술한 방정식에서, 는 행렬 의 최대 고유값에 해당하는 고유 벡터. 따라서, 실제 계산에서 모든 고유 값과 고유 벡터를 계산할 필요는 없다. 고유값 조차도 계산할 필요가 없다. 최대 고유 벡터를 계산하기 위해서는 거듭제곱법(a power-method) 또는 역거듭제곱법(an inverse power-method) 만이 필요하다. 예를 들어 역거듭제곱법이 적용되면 :
선형 방정식 집합을 해결하면(solving) :
단계 S2 : 계산된 타원체 매개변수에 의해 원래의(또는 원본의) 가속도계 데이터를 보상(compensating) ;
단계 S3 : 보상된 가속도계 데이터에 따라 타원체 피팅 모델을 통해 전자 나침반(compass)를 보정(calibrating) ;
단계 S3에서 : 보상된 가속도계 데이터에 따라 타원체 피팅 모델을 통해 전자 나침반을 보정하는 단계는 다음 단계를 더 포함한다 :
일정 시간(또는 지정된 시간) 동안 전자 나침반 의 3축 데이터를 수집하고, 수집된 데이터에 대해 안티 오버플로우 처리 동작(operation anti-overflow treatment)을 수행한다, 여기서 상기 3축 데이터는 로 기록 ;
보정 반복 번호를 n으로 설정하고, 가속도계로부터 수집된 제1 값(a first value) 을 10차원의 열벡터 D1으로 확장하고, 행렬 S1을 계산한다, 여기서 D1은 로 기록되고, S1= ;
행렬 S가 계산된 후, 타원체 제한 행렬 C를 도입하고 동시에 행렬 S를 블록들로 분할하되,
행렬 S를 블록들로 분할하면 :
다음 방정식에 의해 타원체 피팅 벡터를 계산하면 :
상술한 방정식에서, 는 행렬 의 최대 고유값에 해당하는 고유 벡터이다. 따라서, 실제 계산에서 모든 고유 값과 고유 벡터를 계산할 필요는 없다. 고유값 조차도 계산할 필요가 없다. 최대 고유 벡터를 계산하기 위해서는 거듭제곱법 또는 역거듭제곱법만이 필요하다. 예를 들어 역거듭제곱법이 적용되면 :
선형 방정식 집합을 해결하면(solving) :
단계 S4 : 계산된 타원체 매개변수에 의해 전자 나침반의 원래(또는 원본) 데이터를 보상(compensating);
단계 S5 : 보상된 가속도계 데이터 및 보상된 전자 나침반 데이터에 따라 자세를 계산(calculating);
실시 예 2
도 2에 도시된 바와 같이, 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법이 제공된다. 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법은 다음 단계를 포함한다.
단계 S1 : 가속도계의 원래(또는 원본) 제로 편차를 제거하기 위하여 가속도계에서 수평 보정을 수행(conducting) ;
레벨 버블(level bubble)에 의해 자세 측정 장치를 수평 위치로 조정하고, 가속도계의 제로 편차를 제거하기 위하여 가속도계에서 수평 보정을 수행한다.
단계 S2 : 타원체 피팅 모델을 통한 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 보정(calibrating) ;
단계 S2에서 : 타원체 피팅 모델을 통한 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 보정하는 단계는 다음 단계를 더 포함한다 :
보정 반복 번호를 n으로 설정하고, 가속도계로부터 수집된 제1 값(a first value) 을 10차원의 열벡터 D1으로 확장하고, 행렬 S1을 계산한다, 여기서 D1은 로 기록되고, S1= ;
행렬 S가 계산된 후, 타원체 제한 행렬 C를 도입하고 동시에 행렬 S를 블록들로 분할하되,
행렬 S를 블록들로 분할하면 :
다음 방정식에 의해 타원체 피팅 벡터를 계산하면 :
상술한 방정식에서, 는 행렬 의 최대 고유값에 해당하는 고유 벡터이다. 따라서, 실제 계산에서 모든 고유 값과 고유 벡터를 계산할 필요는 없다. 고유값 조차도 계산할 필요가 없다. 최대 고유 벡터를 계산하기 위해서는 거듭제곱법 또는 원본역거듭제곱법(an inverse power-method)만이 필요하다. 예를 들어 역거듭제곱법이 적용되면 :
선형 방정식 집합을 해결하면(solving) :
단계 S3 : 계산된 타원체 매개변수에 의해 원래의(또는 원본의) 가속도계 데이터를 보상(compensating) ;
단계 S4 : 보상된 가속도계 데이터에 따라 타원체 피팅 모델을 통해 전자 나침반을 보정(calibrating) ;
단계 S4에서 : 보상된 가속도계 데이터에 따라 타원체 피팅 모델을 통해 전자 나침반을 보정하는 단계는 다음 단계를 더 포함한다 :
보정 반복 번호를 n으로 설정하고, 가속도계로부터 수집된 제1 값(a first value) 을 10차원의 열벡터 D1으로 확장하고, 행렬 S1을 계산한다, 여기서 D1은 로 기록되고, S1= ;
행렬 S가 계산된 후, 타원체 제한 행렬 C를 도입하고 동시에 행렬 S를 블록들로 분할하되,
행렬 S를 블록들로 분할하면 :
다음 방정식에 의해 타원체 피팅 벡터를 계산하면 :
상술한 방정식에서, 는 행렬 의 최대 고유값에 해당하는 고유 벡터이다. 따라서, 실제 계산에서 모든 고유 값과 고유 벡터를 계산할 필요는 없다. 고유값 조차도 계산할 필요가 없다. 최대 고유 벡터를 계산하기 위해서는 거듭제곱법 또는 역거듭제곱법만이 필요하다. 예를 들어 역거듭제곱법이 적용되면 :
선형 방정식 집합을 해결하면(solving) :
단계 S5 : 계산된 타원체 매개변수에 의해 전자 나침반의 원래(또는 원본) 데이터를 보상(compensating) ;
단계 S6 : 보상된 가속도계 데이터 및 보상된 전자 나침반 데이터에 따라 자세를 계산(calculating) ;
실시 예 3
도 3에 도시된 바와 같이, 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법이 제공된다. 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법은 다음 단계를 포함한다.
단계 S1 : 가속도계의 원래(또는 원본) 제로 편차를 제거하기 위하여 가속도계에서 수평 보정을 수행(conducting) ;
레벨 버블(level bubble)에 의해 자세 측정 장치를 수평 위치로 조정하고, 가속도계의 제로 편차를 제거하기 위하여 가속도계에서 수평 보정을 수행한다.
단계 S3 : 타원체 피팅 모델을 통한 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 교정(calibrating) ;
단계 S2에서 : 타원체 피팅 모델을 통한 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 교정하는 단계는 다음 단계를 더 포함한다 :
교정 반복 번호를 n으로 설정하고, 가속도계로부터 수집된 제1 값(a first value) 을 10차원의 열벡터 D1으로 확장하고, 행렬 S1을 계산한다, 여기서 D1은 로 기록되고, S1= ;
행렬 S가 계산된 후, 타원체 제한 행렬 C를 도입하고 동시에 행렬 S를 블록들로 분할하되,
행렬 S를 블록들로 분할하면 :
다음 방정식에 의해 타원체 피팅 벡터를 계산하면 :
상술한 방정식에서, 는 행렬 의 최대 고유값에 해당하는 고유 벡터이다. 따라서, 실제 계산에서 모든 고유 값과 고유 벡터를 계산할 필요는 없다. 고유값 조차도 계산할 필요가 없다. 최대 고유 벡터를 계산하기 위해서는 거듭제곱법 또는 원본역거듭제곱법(an inverse power-method)만이 필요하다. 예를 들어 역거듭제곱법이 적용되면 :
선형 방정식 집합을 해결하면(solving) :
단계 S4 : 계산된 타원체 매개변수에 의해 원래의(또는 원본의) 가속도계 데이터를 보상(compensating) ;
단계 S5 : 보상된 가속도계 데이터에 따라 타원체 피팅 모델을 통해 전자 나침반을 교정(calibrating) ;
단계 S5에서 : 보상된 가속도계 데이터에 따라 타원체 피팅 모델을 통해 전자 나침반을 교정하는 단계는 다음 단계를 더 포함한다 :
교정 반복 번호를 n으로 설정하고, 가속도계로부터 수집된 제1 값(a first value) 을 10차원의 열벡터 D1으로 확장하고, 행렬 S1을 계산한다, 여기서 D1은 로 기록되고, S1= ;
행렬 S가 계산된 후, 타원체 제한 행렬 C를 도입하고 동시에 행렬 S를 블록들로 분할하되,
행렬 S를 블록들로 분할하면 :
다음 방정식에 의해 타원체 피팅 벡터를 계산하면 :
상술한 방정식에서, 는 행렬 의 최대 고유값에 해당하는 고유 벡터이다. 따라서, 실제 계산에서 모든 고유 값과 고유 벡터를 계산할 필요는 없다. 고유값 조차도 계산할 필요가 없다. 최대 고유 벡터를 계산하기 위해서는 거듭제곱법 또는 역거듭제곱법만이 필요하다. 예를 들어 역거듭제곱법이 적용되면 :
선형 방정식 집합을 해결하면(solving) :
단계 S6 : 계산된 타원체 매개변수에 의해 전자 나침반의 원래(또는 원본) 데이터를 보상(compensating) ;
단계 S7 : 보상된 가속도계 데이터 및 보상된 전자 나침반 데이터에 따라 자세를 계산(calculating) ;
실시 예 4
도 4에 도시된 바와 같이, 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법이 제공된다. 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법은 다음 단계를 포함한다.
단계 S1 : 가속도계의 원래(또는 원본) 제로 편차를 제거하기 위하여 가속도계에서 수평 보정을 수행(conducting) ;
레벨 버블(level bubble)에 의해 자세 측정 장치를 수평 위치로 조정하고, 가속도계의 제로 편차를 제거하기 위하여 가속도계에서 수평 보정을 수행한다.
단계 S3 : 타원체 피팅 모델을 통한 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 교정(calibrating) ;
단계 S3에서 : 타원체 피팅 모델을 통한 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 교정하는 단계는 다음 단계를 더 포함한다 :
교정 반복 번호를 n으로 설정하고, 가속도계로부터 수집된 제1 값(a first value) 을 10차원의 열벡터 D1으로 확장하고, 행렬 S1을 계산한다, 여기서 D1은 로 기록되고, S1= ;
행렬 S가 계산된 후, 타원체 제한 행렬 C를 도입하고 동시에 행렬 S를 블록들로 분할하되,
행렬 S를 블록들로 분할하면 :
다음 방정식에 의해 타원체 피팅 벡터를 계산하면 :
상술한 방정식에서, 는 행렬 의 최대 고유값에 해당하는 고유 벡터이다. 따라서, 실제 계산에서 모든 고유 값과 고유 벡터를 계산할 필요는 없다. 고유값 조차도 계산할 필요가 없다. 최대 고유 벡터를 계산하기 위해서는 거듭제곱법 또는 원본역거듭제곱법(an inverse power-method)만이 필요하다. 예를 들어 역거듭제곱법이 적용되면 :
선형 방정식 집합을 해결하면(solving) :
단계 S4 : 새로운(최후의) 가속도계 데이터가 수집된 후, 타원체 매개변수에 의해 새로 수집된 데이터를 수정(correcting) ;
단계 S5 : 계산된 타원체 매개변수에 의해 원래의(또는 원본의) 가속도계 데이터를 보상(compensating) ;
단계 S6 : 보상된 가속도계 데이터에 따라 타원체 피팅 모델을 통해 전자 나침반을 교정(calibrating) ;
단계 S5에서 : 보상된 가속도계 데이터에 따라 타원체 피팅 모델을 통해 전자 나침반을 교정하는 단계는 다음 단계를 더 포함한다 :
교정 반복 번호를 n으로 설정하고, 가속도계로부터 수집된 제1 값(a first value) 을 10차원의 열벡터 D1으로 확장하고, 행렬 S1을 계산한다, 여기서 D1은 로 기록되고, S1= ;
행렬 S가 계산된 후, 타원체 제한 행렬 C를 도입하고 동시에 행렬 S를 블록들로 분할하되,
행렬 S를 블록들로 분할하면 :
다음 방정식에 의해 타원체 피팅 벡터를 계산하면 :
상술한 방정식에서, 는 행렬 의 최대 고유값에 해당하는 고유 벡터이다. 따라서, 실제 계산에서 모든 고유 값과 고유 벡터를 계산할 필요는 없다. 고유값 조차도 계산할 필요가 없다. 최대 고유 벡터를 계산하기 위해서는 거듭제곱법 또는 역거듭제곱법만이 필요하다. 예를 들어 역거듭제곱법이 적용되면 :
선형 방정식 집합을 해결하면(solving) :
단계 S7 : 계산된 타원체 매개변수에 의해 전자 나침반의 원래(또는 원본) 데이터를 보상(compensating) ;
단계 S8 : 보상된 가속도계 데이터 및 보상된 전자 나침반 데이터에 따라 자세를 계산(calculating) ;
실시 예 5
도 5에 도시된 바와 같이, 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법이 제공된다. 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법은 다음 단계를 포함한다.
단계 S1 : 가속도계의 원래(또는 원본) 제로 편차를 제거하기 위하여 가속도계에서 수평 보정을 수행(conducting) ;
레벨 버블(level bubble)에 의해 자세 측정 장치를 수평 위치로 조정하고, 가속도계의 제로 편차를 제거하기 위하여 가속도계에서 수평 보정을 수행한다.
단계 S3 : 타원체 피팅 모델을 통한 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 교정(calibrating) ;
단계 S3에서 : 타원체 피팅 모델을 통한 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 교정하는 단계는 다음 단계를 더 포함한다 :
교정 반복 번호를 n으로 설정하고, 가속도계로부터 수집된 제1 값(a first value) 을 10차원의 열벡터 D1으로 확장하고, 행렬 S1을 계산한다, 여기서 D1은 로 기록되고, S1= ;
행렬 S가 계산된 후, 타원체 제한 행렬 C를 도입하고 동시에 행렬 S를 블록들로 분할하되,
행렬 S를 블록들로 분할하면 :
다음 방정식에 의해 타원체 피팅 벡터를 계산하면 :
상술한 방정식에서, 는 행렬 의 최대 고유값에 해당하는 고유 벡터이다. 따라서, 실제 계산에서 모든 고유 값과 고유 벡터를 계산할 필요는 없다. 고유값 조차도 계산할 필요가 없다. 최대 고유 벡터를 계산하기 위해서는 거듭제곱법 또는 원본역거듭제곱법(an inverse power-method)만이 필요하다. 예를 들어 역거듭제곱법이 적용되면 :
선형 방정식 집합을 해결하면(solving) :
단계 S4 : 새로운(최후의) 가속도계 데이터가 수집된 후, 타원체 매개변수에 의해 새로 수집된 데이터를 수정(correcting) ;
단계 S5 : 계산된 타원체 매개변수에 의해 원래의(또는 원본의) 가속도계 데이터를 보상(compensating) ;
단계 S6 : 보상된 가속도계 데이터에 따라 타원체 피팅 모델을 통해 전자 나침반을 교정(calibrating) ;
단계 S6에서 : 보상된 가속도계 데이터에 따라 타원체 피팅 모델을 통해 전자 나침반을 교정하는 단계는 다음 단계를 더 포함한다 :
교정 반복 번호를 n으로 설정하고, 가속도계로부터 수집된 제1 값(a first value) 을 10차원의 열벡터 D1으로 확장하고, 행렬 S1을 계산한다, 여기서 D1은 로 기록되고, S1= ;
행렬 S가 계산된 후, 타원체 제한 행렬 C를 도입하고 동시에 행렬 S를 블록들로 분할하되,
행렬 S를 블록들로 분할하면 :
다음 방정식에 의해 타원체 피팅 벡터를 계산하면 :
상술한 방정식에서, 는 행렬 의 최대 고유값에 해당하는 고유 벡터이다. 따라서, 실제 계산에서 모든 고유 값과 고유 벡터를 계산할 필요는 없다. 고유값 조차도 계산할 필요가 없다. 최대 고유 벡터를 계산하기 위해서는 거듭제곱법 또는 역거듭제곱법만이 필요하다. 예를 들어 역거듭제곱법이 적용되면 :
선형 방정식 집합을 해결하면(solving) :
단계 S7 : 계산된 타원체 매개변수에 의해 전자 나침반의 원래(또는 원본) 데이터를 보상(compensating) ;
단계 S8 : 새로운(최후의) 전자 나침반 데이터가 수집된 후, 타원체 매개변수에 의해 새롭게(최후에) 수집된 데이터를 수정(correcting) ;
단계 S9 : 보상된 가속도계 데이터 및 보상된 전자 나침반 데이터에 따라 자세를 계산(calculating) ;
실시 예 6
도 6에 도시된 바와 같이, 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법이 제공된다. 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법은 다음 단계를 포함한다.
단계 S1 : 가속도계의 원래(또는 원본) 제로 편차를 제거하기 위하여 가속도계에서 수평 보정을 수행(conducting) ;
레벨 버블(level bubble)에 의해 자세 측정 장치를 수평 위치로 조정하고, 가속도계의 제로 편차를 제거하기 위하여 가속도계에서 수평 보정을 수행한다.
단계 S3 : 타원체 피팅 모델을 통한 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 교정(calibrating) ;
단계 S3에서 : 타원체 피팅 모델을 통한 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 교정하는 단계는 다음 단계를 더 포함한다 :
교정 반복 번호를 n으로 설정하고, 가속도계로부터 수집된 제1 값(a first value) 을 10차원의 열벡터 D1으로 확장하고, 행렬 S1을 계산한다, 여기서 D1은 로 기록되고, S1= ;
행렬 S가 계산된 후, 타원체 제한 행렬 C를 도입하고 동시에 행렬 S를 블록들로 분할하되,
행렬 S를 블록들로 분할하면 :
다음 방정식에 의해 타원체 피팅 벡터를 계산하면 :
상술한 방정식에서, 는 행렬 의 최대 고유값에 해당하는 고유 벡터이다. 따라서, 실제 계산에서 모든 고유 값과 고유 벡터를 계산할 필요는 없다. 고유값 조차도 계산할 필요가 없다. 최대 고유 벡터를 계산하기 위해서는 거듭제곱법 또는 원본역거듭제곱법(an inverse power-method)만이 필요하다. 예를 들어 역거듭제곱법이 적용되면 :
선형 방정식 집합을 해결하면(solving) :
단계 S4 : 새로운(최후의) 가속도계 데이터가 수집된 후, 타원체 매개변수에 의해 새로 수집된 데이터를 수정(correcting) ;
단계 S5 : 계산된 타원체 매개변수에 의해 원래의(또는 원본의) 가속도계 데이터를 보상(compensating) ;
단계 S6 : 보상된 가속도계 데이터에 따라 타원체 피팅 모델을 통해 전자 나침반을 교정(calibrating) ;
단계 S6에서 : 보상된 가속도계 데이터에 따라 타원체 피팅 모델을 통해 전자 나침반을 교정하는 단계는 다음 단계를 더 포함한다 :
교정 반복 번호를 n으로 설정하고, 가속도계로부터 수집된 제1 값(a first value) 을 10차원의 열벡터 D1으로 확장하고, 행렬 S1을 계산한다, 여기서 D1은 로 기록되고, S1= ;
행렬 S가 계산된 후, 타원체 제한 행렬 C를 도입하고 동시에 행렬 S를 블록들로 분할하되,
행렬 S를 블록들로 분할하면 :
다음 방정식에 의해 타원체 피팅 벡터를 계산하면 :
상술한 방정식에서, 는 행렬 의 최대 고유값에 해당하는 고유 벡터이다. 따라서, 실제 계산에서 모든 고유 값과 고유 벡터를 계산할 필요는 없다. 고유값 조차도 계산할 필요가 없다. 최대 고유 벡터를 계산하기 위해서는 거듭제곱법 또는 역거듭제곱법만이 필요하다. 예를 들어 역거듭제곱법이 적용되면 :
선형 방정식 집합을 해결하면(solving) :
단계 S7 : 계산된 타원체 매개변수에 의해 전자 나침반의 원래(또는 원본) 데이터를 보상(compensating) ;
단계 S8 : 새로운(최후의) 전자 나침반 데이터가 수집된 후, 타원체 매개변수에 의해 새롭게(최후에) 수집된 데이터를 수정(correcting) ;
단계 S9 : 보상된 가속도계 데이터 및 보상된 전자 나침반 데이터에 따라 자세를 계산(calculating) ;
단계 S10 : 타원체 매개변수의 정확도를 향상시키기 위해서 전자 나침반의 측정 과정에서 측정된 데이터를 이용하여 타원체 매개변수를 업데이트(updating) ;
실시 예 7
도 7에 도시된 바와 같이, 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법이 제공된다. 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법은 다음 단계를 포함한다.
단계 S1 : 가속도계의 원래(또는 원본) 제로 편차를 제거하기 위하여 가속도계에서 수평 보정을 수행(conducting) ;
레벨 버블(level bubble)에 의해 자세 측정 장치를 수평 위치로 조정하고, 가속도계의 제로 편차를 제거하기 위하여 가속도계에서 수평 보정을 수행한다.
단계 S3 : 타원체 피팅 모델을 통한 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 교정(calibrating) ;
단계 S3에서 : 타원체 피팅 모델을 통한 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 교정하는 단계는 다음 단계를 더 포함한다 :
교정 반복 번호를 n으로 설정하고, 가속도계로부터 수집된 제1 값(a first value) 을 10차원의 열벡터 D1으로 확장하고, 행렬 S1을 계산한다, 여기서 D1은 로 기록되고, S1= ;
행렬 S가 계산된 후, 타원체 제한 행렬 C를 도입하고 동시에 행렬 S를 블록들로 분할하되,
행렬 S를 블록들로 분할하면 :
다음 방정식에 의해 타원체 피팅 벡터를 계산하면 :
상술한 방정식에서, 는 행렬 의 최대 고유값에 해당하는 고유 벡터이다. 따라서, 실제 계산에서 모든 고유 값과 고유 벡터를 계산할 필요는 없다. 고유값 조차도 계산할 필요가 없다. 최대 고유 벡터를 계산하기 위해서는 거듭제곱법 또는 원본역거듭제곱법(an inverse power-method)만이 필요하다. 예를 들어 역거듭제곱법이 적용되면 :
선형 방정식 집합을 해결하면(solving) :
단계 S4 : 새로운(최후의) 가속도계 데이터가 수집된 후, 타원체 매개변수에 의해 새로 수집된 데이터를 수정(correcting) ;
단계 S5 : 계산된 타원체 매개변수에 의해 원래의(또는 원본의) 가속도계 데이터를 보상(compensating) ;
단계 S6 : 보상된 가속도계 데이터에 따라 타원체 피팅 모델을 통해 전자 나침반을 교정(calibrating) ;
단계 S6에서 : 보상된 가속도계 데이터에 따라 타원체 피팅 모델을 통해 전자 나침반을 교정하는 단계는 다음 단계를 더 포함한다 :
교정 반복 번호를 n으로 설정하고, 가속도계로부터 수집된 제1 값(a first value) 을 10차원의 열벡터 D1으로 확장하고, 행렬 S1을 계산한다, 여기서 D1은 로 기록되고, S1= ;
행렬 S가 계산된 후, 타원체 제한 행렬 C를 도입하고 동시에 행렬 S를 블록들로 분할하되,
행렬 S를 블록들로 분할하면 :
다음 방정식에 의해 타원체 피팅 벡터를 계산하면 :
상술한 방정식에서, 는 행렬 의 최대 고유값에 해당하는 고유 벡터이다. 따라서, 실제 계산에서 모든 고유 값과 고유 벡터를 계산할 필요는 없다. 고유값 조차도 계산할 필요가 없다. 최대 고유 벡터를 계산하기 위해서는 거듭제곱법 또는 역거듭제곱법만이 필요하다. 예를 들어 역거듭제곱법이 적용되면 :
선형 방정식 집합을 해결하면(solving) :
단계 S7 : 계산된 타원체 매개변수에 의해 전자 나침반의 원래(또는 원본) 데이터를 보상(compensating) ;
단계 S8 : 새로운(최후의) 전자 나침반 데이터가 수집된 후, 타원체 매개변수에 의해 새롭게(최후에) 수집된 데이터를 수정(correcting) ;
단계 S9 : 보상된 가속도계 데이터 및 보상된 전자 나침반 데이터에 따라 자세를 계산(calculating) ;
단계 S10 : 수집된 전자 나침반 데이터에서 호핑된 계산 위치(hopped calculation point)를 통계적 규칙의 수단에 의하여 제거(removing) ;
단계 S11 : 타원체 매개변수의 정확도를 향상시키기 위해서 전자 나침반의 측정 과정에서 측정된 데이터를 이용하여 타원체 매개변수를 업데이트(updating) ;
본 발명의 이점은 다음과 같다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 타원체 피팅 방법은 전자 나침반과 자세 측정 시스템의 가속도를 보정하는 데 사용된다. 따라서, 센서 및 홉(hops)의 우발적인 출력 이상의 문제가 효과적으로 방지되고, 따라서 보정 결과의 신뢰성이 효과적으로 보장된다. 재귀적 처리(recursive processing)는 타원체 피팅 알고리즘에서 수행되어, 자세 측정 시스템의 내부 CPU 는 데이터 처리 중에 센서에 의해 이전에 수집된 모든 위치(position)의 데이터를 저장할 필요가 없다. 반복에 의한 이전에 획득된 행렬 및 현재 측정 결과만이 저장이 요구된다. 따라서 동일한 하드웨어 환경에서 타원체 피팅 방법은 더 많은 값들을 처리할 수 있으므로 타원체 피팅의 정밀도가 향상된다. 이에 따라, 종래의 피팅 알고리즘이 사용될 때, 메모리 스택(memory stack)이 연산 과정 동안 오버플로우하지 않도록, CPU는 지정된 몇 개의 샘플 위치에 기초하여 피팅 동작을 수행 할 수 있다. 결과적으로 피팅 정밀도가 제한됩니다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 타원체 피팅 알고리즘에서 대규모 행렬 동작을 개선하고, 계산 절차를 최적화함으로써 타원체 피팅의 계산이 90 % 이상 감소된다. MATLAB 프로그램의 적용을 예로 들면, 원본 알고리즘을 기반으로 피팅 알고리즘을 한 번 작동하면 563 ms를 소비한다. 반면, 개선된 알고리즘은 14 ms를 소비한다. 측정된 데이터가 보정에 사용되는 전략을 채택함으로써, 보정의 내결함성 능력이 향상된다. 따라서, 초기 보정의 필요성이 감소되고, 사용자에 대한 작동 복잡성이 간단해진다.
상술한 실시 예들은 본 발명의 특정 실시 예에 불과하며, 본 발명의 보호 범위는 여기에 제한되지 않는다. 당업자는 본 발명의 다양한 실시 예를 통하여 개시된 범위 내에서 용이하게 변형 또는 대체 할 수 있으며, 이 또한 본 발명의 보호 범위에 포함되는 것은 자명하다.
Claims (9)
- 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법에 있어서,
타원체 피팅 모델을 통하여 상기 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 보정(calibrating)하는 단계;
계산된 타원체 매개변수를 이용하여 상기 가속도계의 원본 데이터를 보상(compensating)하는 단계;
상기 보상된 가속도계 데이터에 따라서 상기 타원체 피팅 모델을 통하여 전자 나침반(compass)를 보정하는 단계;
상기 계산된 타원체 매개변수에 의하여 원본 전자 나침반 데이터를 보상하는 단계; 및
상기 보상된 가속도계 데이터 및 상기 보상된 전자 컴퍼스 데이터에 따라서 자세를 계산(calculating)하는 단계; 를 포함하는, 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법. - 제1항에 있어서,
상기 타원체 피팅 모델을 통하여 상기 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 보정하는 단계를 수행하기 전에,
상기 가속도계의 원본 제로 편차를 제거하도록 상기 가속도계에서 수평 보정을 수행(conducting)하는 단계;를 수행하는, 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법. - 제3항에 있어서,
상기 타원체 피팅 모델을 통하여 상기 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 보정하는 단계는,
로 기록되는 타원체 매개변수 벡터의 피팅을 설정하는 단계;
교정 반복 번호를 n으로 설정하고, 상기 가속도계로부터 수집된 제1 값(a first value) 을 10차원(a ten-dimensional)의 열벡터(column vector) D1으로 확장하고, 행렬 S1을 계산하되, 여기서 상기 열벡터는 로 기록되고, 상기 행렬은 S1=인 단계;
상기 가속도계의 3 축 데이터의 수집 시간이 n에 도달하지 않은 경우, 최후에 수집된 가속도계 데이터 를 이용하여 행렬 S를 업데이트하고, 여기서 인 단계;
상기 행렬 S가 계산된 후, 타원체 제한 행렬 C를 도입하고 동시에 상기 행렬 S를 블록들로 분할하되,
,
,
,
상기 행렬 S를 블록들로 분할하면 :
,
,
,
,
다음 방정식에 의해 상기 타원체 피팅 벡터를 계산하면 :
,
인 단계; 및
가 계산된 후, 상술한 방정식으로 를 계산함으로써, 상기 타원체 피팅 벡터의 각 매개변수가 계산되고, 여기서 인 단계;를 포함하며,
더하여, 실제 물리적 대응에 기반하여 상기 3 축 스케일 계수 , 축들 간의 비 직교 각도 및 잔류 제로 편차 는 다음 방정식 :
,
,
,
으로 계산되는, 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법. - 제4항에 있어서,
상기 타원체 피팅 모델을 통하여 상기 자세 측정 시스템의 가속도계 축들 사이의 비 직교 각도, 스케일 계수 및 제로 편차를 보정하는 단계를 수행한 후에,
최후 가속도계 데이터가 수집된 후, 상기 타원체 매개변수에 의해 최후에 수집된 데이터를 수정(correcting)하는 단계;를 수행하는, 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법. - 제5항에 있어서,
상기 보상된 가속도계 데이터에 따라서 상기 타원체 피팅 모델을 통하여 전자 나침반을 보정하는 단계는,
로 기록된 타원체 매개변수 벡터의 피팅을 설정하는 단계;
지정된 시간 동안 전자 나침반의 3 축 데이터를 수집하고, 수집된 데이터에 대해 안티 오버플로우 처리 동작(operation anti-overflow treatment)을 수행하고, 여기서 3 축 데이터는 로 기록되는 단계;
교정 반복 번호를 n으로 설정하고, 가속도계로부터 수집된 제1 값 을 10차원의 열벡터 D1으로 확장하고, 행렬 S1을 계산하되, 여기서 상기 열벡터는 로 기록되고, 상기 행렬은 S1=인 단계;
상기 전자 컴퍼스의 3축 데이터의 수집 시간이 n에 도달하지 않은 경우, 새로 수집된 나침반 데이터 를 이용하여 상기 행렬 S를 업데이트하고, 여기서 인 단계;
상기 행렬 S가 계산된 후, 타원체 제한 행렬 C를 도입하고 동시에 상기 행렬 S를 블록들로 분할하되,
,
,
,
상기 행렬 S를 블록들로 분할하면 :
,
,
,
,
다음 방정식에 의해 상기 타원체 피팅 벡터를 계산하면 :
,
인 단계; 및
가 계산된 후, 상술한 방정식으로 를 계산함으로써, 상기 타원체 피팅 벡터의 각 매개변수가 계산되고, 여기서 인 단계;를 더 포함하며,
더하여, 실제 물리적 대응에 기반하여 3 축 스케일 계수 , 축들 간의 비 직교 각도 및 잔류 제로 편차 는 다음 방정식 :
,
,
,
로 계산되는, 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법. - 제6항에 있어서,
상기 보상된 가속도계 데이터를 통하여 전자 나침반을 보정하는 단계를 수행한 후에,
최후 가속도계 데이터가 수집된 후, 타원체 매개변수를 이용하여 최후에 수집된 데이터를 수정하는 단계;를 수행하는, 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법. - 제7항에 있어서,
상기 보상된 가속도계 데이터 및 상기 보상된 전자 컴퍼스 데이터에 따라서 자세를 계산하는 단계를 수행한 후에,
상기 타원체 매개변수의 정확도를 향상시키기 위해서 상기 전자 나침반의 측정 과정에서 측정된 데이터를 이용하여 상기 타원체 매개변수를 업데이트(updating)하는 단계;를 수행하는, 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법. - 제8항에 있어서,
상기 타원체 매개변수의 정확도를 향상시키기 위해서 전자 나침반의 측정 과정에서 측정된 데이터를 이용하여 타원체 매개변수를 업데이트하는 단계를 수행하기 전에,
수집된 전자 나침반 데이터에서 호핑된 계산 위치(hopped calculation point)를 통계적 규칙의 수단에 의하여 제거(removing)하는 단계;를 수행하는, 자세 측정 시스템의 정밀 보정 방법.
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