측정치 잔여 기반의 적응 상보필터를 이용한 호버링로봇용 자세측정 알고리즘

Attitude Detection Algorithm for a Hovenng Robot Using Advanced Adaptive Complementary Filter Based on Measurement Residuals

본 논문에서는 자세 변화가 매우 심하고 다양한 동적 환경에 노출되는 호버링로봇을 위한 자세측정 알고리즘을 제안한다. 최근 호버링로봇의 응용범위가 확대되면서 다양한 동적 환경에 노출되거나 고기동을 요하는 경우가 늘어 나고 있으며，이 경우 기존의 상보필터로는 정확한 자세측정이 매우 어렵기 때문에 일반적으로 칼만필터를 이용한 복합항법 알고리즘을 구현하게 된다. 그러나 칼만필터는 비교적 고성능의 프로세서를 필요로 하는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 중력과 가속도를 비교하여 필터 계수를 변화시키는 일반적인 적응 필터링 기법에 자세 예측 결과와 측정치 잔여(m ea su rem e n t re s id u a l)항을 비교하여 필터 계수를 정밀하게 변화시 키는 추측 알고리즘을 추가한 새로운 적응 상보필터를 제안하여 자세측정 성능을 개선하였다. 제안된 알고리즘은 도로 주행 실험을 통하여 검증하였다. 실험 결과로부터 제안한 필터가 기존의 적응 기법을 이용한 상보필터에 비해 상대적으로 우수한 자세 추정 성능을 보이는 것을 확인하였다.

In this paper, a novel attitude detection algoritnm using advanced adaptive complementary filter is proposed. The proposed algorithm uses not only basic structure of complementary filter but also measurement residual for advanced adaptation rule. If the measurement residuals, which are the differences between the measurement and the estimated state, have unusually large values, the proposed filter Since the adaptation rule is determined according to measurement residual as well as the norm of acceleration, the abnormal measurements, which are induces by the dynamic acceleration or centrifugal acceleration, can have less weighting, which contributes to the performance improvement under dynamic acceleration conditions such as coordinate turn. The effectiveness of the proposed algorithm is verified via experiments, which show the overall performances are superior to those of conventional adaptive complementary filter algorithm.