관성 측정 단위

Inertial measurement unit
이 주제에 대한 자세한 내용은 관성 항법 시스템을 참조하십시오.
아폴로 관성 측정기
관성 기준 적분 자이로스(IRIGs, Xg, Yyg, Zg) 감지 자세 변화 및 펄스 적분 펜더러스 가속도계(PIPA, Xa, Ya, Za) 감지 속도 변화를 감지하는 아폴로 IMU

관성측정장치(IMU)는 가속도계, 자이로스코프, 그리고 때로는 자력계의 조합을 사용하여 물체의 특정한 힘, 각도 속도, 그리고 때로는 물체의 방향을 측정하고 보고하는 전자 장치이다.IMU는 일반적으로 오토바이, 미사일, 항공기(자세 및 방향 참조 시스템), 무인항공기(UAV)를 포함한 현대 차량과 인공위성 및 착륙선을 포함한 우주선을 조종하는 데 사용된다.최근의 개발은 IMU 대응 GPS 장치 생산을 가능하게 한다.IMU를 사용하면 터널, 건물 내부 등 GPS 신호를 사용할 수 없는 경우 또는 전자 간섭이 존재하는 [1]경우 GPS 수신기가 작동할 수 있습니다.

동작 원리

프랑스 IRBM S3의 관성 항법 장치입니다.
IMU는 부분적으로 피치, 롤 및 요의 변화를 검출함으로써 동작합니다.

관성측정유닛은 하나 이상의 가속도계를 사용하여 직선가속도를 검출하고 하나 이상의 자이로스코프를 [2]사용하여 회전속도를 검출함으로써 동작한다.일부에는 머리글 참조로 일반적으로 사용되는 자력계도 포함되어 있습니다.일반적인 구성에는 피치, 롤 및 요의 세 가지 주요 축 각각에 대해 축당 가속도계, 자이로 및 자력계가 하나씩 포함되어 있습니다.

사용하다

IMU는 종종 관성 항법 시스템에 통합되며, 관성 항법 시스템은 원시 IMU 측정을 활용하여 자세, 각도 속도, 선형 속도 및 전역 기준 프레임에 대한 위치를 계산합니다.IMU가 장착된 INS는 승무원 항공기, 미사일, 선박, 잠수함 및 인공위성과 같은 많은 상업 및 군용 차량의 항법 및 제어를 위한 중추 역할을 합니다.IMU는 또한 UAV, UGV 및 UUV와 같은 미가공 시스템의 안내 및 제어에 필수적인 구성 요소이다. 자세 및 방향 참조 시스템이라고 하는 간단한 버전의 INS는 IMU를 사용하여 자북을 기준으로 방향 전환을 하는 차량 자세를 계산한다.IMU의 센서로부터 수집된 데이터는 컴퓨터가 데드 어카운팅으로 알려진 방법을 사용하여 우주선의 위치를 추적할 수 있게 해준다.

육상 차량의 경우 IMU를 GPS 기반 차량 내비게이션 시스템 또는 차량 추적 시스템에 통합하면 시스템이 정확한 계산 기능을 제공하고 차량의 현재 속도, 회전 속도, 방향, 기울기 및 가속도에 대한 최대한 정확한 데이터를 수집할 수 있습니다.더 나은 교통 충돌 분석과 같은 목적을 위해 센서 출력과 후진 기어 신호(가능한 경우)를 제공합니다.

항법 목적 외에 IMU는 많은 소비자 제품에서 방향 센서 역할을 합니다.거의 모든 스마트폰과 태블릿에는 IMU가 방향 센서로 포함되어 있습니다.피트니스 트래커 및 기타 웨어러블은 달리기와 같은 움직임을 측정하기 위한 IMU를 포함할 수 있다.IMU는 또한 실행과 관련된 특정 매개변수의 특이성과 민감도를 식별함으로써 이동 시 개인의 발달 수준을 결정할 수 있는 능력을 가지고 있다.닌텐도 Wii의 리모컨과 같은 몇몇 게임 시스템은 움직임을 측정하기 위해 IMU를 사용한다.저비용 IMU는 소비자 드론 산업의 확산을 가능하게 했다.스포츠 테크놀로지([3]기술 트레이닝)나 애니메이션 애플리케이션에도 많이 사용되고 있습니다.모션 캡처 [4]기술에 사용되는 경쟁 기술입니다.IMU는 Segway Personal Transporter에서 사용되는 밸런싱 기술의 핵심입니다.

내비게이션 중

우주선을 위한 최신 관성 측정 장치입니다.

내비게이션 시스템에서 IMU에 의해 보고되는 데이터는 고도, 속도 [5]및 위치를 계산하는 프로세서에 공급된다.스트랩 다운 관성 시스템이라고 하는 일반적인 구현은 자이로스코프의 각 속도를 통합하여 각 위치를 계산합니다.이것은 자세를 추정하기 위해 칼만 필터의 가속도계에 의해 측정된 중력 벡터와 융합됩니다.자세 추정치는 가속도 측정을 관성 기준 프레임(따라서 관성 항법이라는 용어)으로 변환하는 데 사용되며, 여기서 선형 속도를 얻기 위해 한 번, [6][7][8]선형 위치를 얻기 위해 두 번 통합된다.

만약 IMU는 확실한 방향 벡터 함께 이동하던 비행기에 설치된 예를 들어, 1초에 5m/s2하는 것처럼 그 이후 1초는 유도 컴퓨터 비행기는 5m/s에 및 초기 위치가 2.5m(v0=0을 가정해 알려진 위치 coordinat부터 여행하게 되어야 합니다 추론할 수 있는 비행기의 가속을 측정하도록 있었다.에스x0, y0, z0).기계식 종이 지도 또는 디지털 지도 아카이브(유도 시스템 위치 출력이 종종 기준점으로 취해져 이동 지도가 되기 때문에 출력이 일반적으로 이동 지도 디스플레이로 알려진 시스템)와 결합하는 경우, 안내 시스템은 이 방법을 사용하여 인증에서 비행기가 지리적으로 어디에 위치하는지를 파일럿에게 보여줄 수 있다.GPS 항법 시스템과 마찬가지로 외부 소스는 드리프트 오류를 수정하기 위해 여전히 사용되며 관성 항법 시스템에 의해 허용되는 위치 업데이트 빈도가 높을 수 있으므로 위성이나 육상 무선 트랜스폰더와 같은 외부 구성요소와 통신하거나 통신을 수신할 필요가 없다.er 지도 디스플레이의 차량 움직임이 부드럽게 인식될 수 있습니다.이 항법 방법은 데드 어카운팅이라고 불립니다.

최초의 장치 중 하나는 USAF를 위해 포드 인스트루먼트 컴퍼니에 의해 설계되고 제작되었으며, 항공기가 항공기 외부에서 입력 없이 비행 중에 항행할 수 있도록 도와준다.지상 위치 표시기라고 불리는, 조종사가 이륙 시 항공기 경도와 위도에 진입하면, 이 장치는 조종사에게 [9]지면에 대한 항공기의 경도와 위도를 보여준다.

GPS와 같은[10] 위치 추적 시스템을 사용하여 드리프트 오류를 지속적으로 수정할 수 있습니다(칼만 필터 적용).

단점들

내비게이션에 IMU를 사용하는 경우의 주요 단점은 일반적으로 누적 오류가 발생한다는 것입니다.유도 시스템은 속도와 위치를 계산하기 위해 시간과 관련된 가속도를 지속적으로 통합하기 때문에(사산 참조), 아무리 작더라도 시간에 따라 측정 오류가 누적됩니다.이로 인해 시스템이 생각하는 위치와 실제 위치 간의 차이가 점점 더 커집니다.통합으로 인해 가속도의 지속적인 오류는 속도의 선형 오류와 위치의 2차 오류 증가를 초래합니다.자세율(자이로)의 지속적인 오류는 속도의 2차 오류와 위치의 [11]입방 오차 증가를 초래합니다.

성능

9-DoF IMU SiP 브레이크아웃 보드

애플리케이션 유형에 따라 매우 다양한 IMU가 존재하며 성능 범위는 [12]다음과 같습니다.

  • 자이로스코프의 경우 0.1°/s ~ 0.001°/h
  • 가속도계의 경우 100 mg에서 10 µg까지.

대략적으로 말하자면, 이것은 수정되지 않은 단일 가속도계의 경우, 가장 저렴한 가속도계(100mg에서)는 약 10초 후에 50미터의 정확도를 잃는 반면, 가장 좋은 가속도계(10µg에서)는 약 17분 [13]후에 50미터의 정확도를 잃는다는 것을 의미한다.

현대식 관성 측정 장치(IMU) 내부의 관성 센서의 정확도는 관성 항법 시스템(INS)의 성능에 더 복잡한 영향을 미칩니다.

센서 오류

자이로스코프 및 가속도계 센서의 동작은 종종 적절한 측정 범위와 대역폭을 가진 것으로 가정하여 다음 오류에 기초한 모델로 나타납니다.

  • 오프셋 오류: 이 오류는 안정성 성능(센서가 불변한 상태로 유지되는 동안 발생하는 오류)과 반복성(사이의 다양한 조건으로 구분된 유사한 조건의 두 측정 사이의 오류)으로 나눌 수 있습니다.
  • 척도 요인 오류: 비반복성 및 비선형성으로 인한 1차 민감도 오류
  • 정렬 오류: 불완전한 기계 장착으로 인한 오류 발생
  • 크로스 축 감도: 센서 축에 직교하는 축을 따라 권유를 통해 유도되는 기생 측정
  • 노이즈: 원하는 다이내믹 퍼포먼스에 따라 다름
  • 환경 감도: 주로 열구배 및 가속에 대한 감도

이러한 모든 오류는 각 센서 기술에 고유한 다양한 물리적 현상에 따라 달라집니다.대상 애플리케이션에 따라 적절한 센서를 선택할 수 있도록 하려면 안정성, 반복성 및 환경 민감도(주로 열 및 기계 환경)에 관한 요구를 단기 및 장기 모두 고려하는 것이 매우 중요합니다.애플리케이션의 목표 성능은 대부분의 경우 센서의 절대 성능보다 우수합니다.그러나 센서 성능은 시간이 지남에 따라 어느 정도 정확도로 반복할 수 있기 때문에 성능을 향상시키기 위해 평가 및 보상할 수 있습니다.이 실시간 성능 향상은 센서와 IMU 모델을 모두 기반으로 합니다.이러한 모델의 복잡성은 필요한 성능 및 고려된 애플리케이션 유형에 따라 선택됩니다.이 모델을 정의하는 기능은 센서와 IMU 제조사 노하우의 일부다.센서와 IMU 모델은 공장에서 다축 턴테이블과 기후 챔버를 사용하는 전용 교정 시퀀스를 통해 계산됩니다.각 개별 제품에 대해 계산하거나 전체 생산에 대해 일반화할 수 있습니다.일반적으로 교정을 통해 센서의 원시 성능이 최소 20년 이상 향상됩니다.

어셈블리

아폴로 IMU 안정 부재

고성능 IMU 또는 가혹한 조건에서 작동하도록 설계된 IMU는 쇼크 업소버에 의해 종종 매달려 있습니다.이러한 충격 흡수기는 세 가지 효과를 숙달하기 위해 필요합니다.

  • 기계적 환경 요구로 인한 센서 오류 감소
  • 충격이나 진동에 의해 센서가 손상될 수 있으므로 센서를 보호한다.
  • 제한된 대역폭 내에서 기생 IMU 이동을 포함하며 처리로 이를 보완할 수 있습니다.

서스펜드 IMU는 가혹한 환경에서도 매우 높은 퍼포먼스를 제공할 수 있습니다.그러나 이러한 성능에 도달하려면 다음과 같은 세 가지 주요 결과 동작을 보정해야 합니다.

  • 커넥팅: 2개의 직교 회전에 의해 유발되는 기생 효과
  • 스컬링: 회전에 직교하는 가속에 의해 유발되는 기생 효과
  • 원심 가속 효과

이러한 오류를 줄이면 IMU 설계자가 처리 빈도를 증가시켜 최신 디지털 기술을 사용하는 것이 쉬워집니다.그러나 이러한 오류를 상쇄할 수 있는 알고리즘을 개발하려면 깊은 관성 지식과 센서/IMU 설계에 대한 강한 친밀성이 필요합니다.반면 서스펜션이 IMU 성능을 높일 가능성이 높으면 크기와 질량에 부작용이 있다.

무선 IMU는 [14][15][16][17]WIMU라고 불립니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ "GPS system with IMUs tracks first responders". Archived from the original on 2012-10-03. Retrieved 2011-06-16.
  2. ^ Iosa, Marco; Picerno, Pietro; Paolucci, Stefano; Morone, Giovanni (2016). "Wearable inertial sensors for human movement analysis". Expert Review of Medical Devices. 13 (7): 641–659. doi:10.1080/17434440.2016.1198694. hdl:11573/1478060. ISSN 1743-4440. PMID 27309490. S2CID 205908786.
  3. ^ "An IMU-based Sensor Network to Continuously Monitor Rowing Technique on the Water". ethz.ch. Archived from the original on 2014-03-21. Retrieved 2012-05-14.
  4. ^ "The fascination for motion capture - Xsens 3D motion tracking". xsens.com.
  5. ^ "GNSS/INS". Xsens 3D motion tracking. Retrieved 2019-01-22.
  6. ^ "OpenShoe". www.openshoe.org. Retrieved 2018-04-04.
  7. ^ "GT Silicon Pvt Ltd". www.gt-silicon.com. Retrieved 2018-04-04.
  8. ^ Nilsson, J. O.; Gupta, A. K.; Händel, P. (October 2014). "Foot-mounted inertial navigation made easy". 2014 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN): 24–29. doi:10.1109/IPIN.2014.7275464. ISBN 978-1-4673-8054-6. S2CID 898076.
  9. ^ "로봇 내비게이터가 제트 조종사를 안내합니다.Popular Mechanics, 1954년 5월, 87페이지
  10. ^ IV, Hyatt Moore. "Moore Stanford Research" (PDF). web.stanford.edu. Archived from the original (PDF) on 2021-01-25. Retrieved 2018-06-03.
  11. ^ Siciliano, Bruno; Khatib, Oussama (20 May 2008). Springer Handbook of Robotics. Springer Science & Business Media. ISBN 9783540239574 – via Google Books.
  12. ^ "IMU, what for: performance per application infographic - Thales Group". www.thalesgroup.com.
  13. ^ S=1/2.a.t^2를 t=distance(2s/a)로 역산하여 계산한다.여기서 s=distance(미터 단위), a는 가속도(여기서 9.8배 g), t는 초 단위 시간이다.
  14. ^ http://www.patentstorm.us/patents/5067084/description.html Wayback Machine에서 2009-12-13년 아카이브 완료 롤 분리 자이로로부터의 IMU 지원 설명
  15. ^ 관성 항법: 40년간의 진화 - 개요 http://www.imar-navigation.de
  16. ^ http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox/aeroblks/index.html?/access/help/help/help/help/help/helplks/halplks/threeaxis insertial measurement unit.html 3축 IMU
  17. ^ http://www.starlino.com/imu_guide.html 임베디드 어플리케이션에서의 IMU(가속계 및 자이로스코프 디바이스) 사용 가이드