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저자정보
김지훈 (한경국립대학교) 이창준 (한경국립대학교) 이정근 (한경국립대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제30권 제12호
발행연도
2024.12
수록면
1,373 - 1,379 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2024.24.0209

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A magnetometer should be calibrated to correct errors such as offset, scale factor, misalignment soft iron distortion, and hard iron distortion so as to achieve accurate azimuth estimation. An outlier elimination method has been recently proposed to improve calibration performance by eliminating the outliers of calibration data. In this method, it is assumed that calibration data is collected in a uniform distribution to form a sphere. However, considering the actual data collection process, it is difficult to guarantee uniformly distributed data. Thus, this study investigates the effects of outlier elimination on the performance of ellipsoid fitting-based magnetometer calibration. In this study, the calibration performances before and after outlier elimination were compared for the following three cases: uniformly distributed data with insignificant outliers (Case 1), uniformly distributed data with significant outliers (Case 2), and nonuniformly distributed data (Case 3). In addition, the calibration performances were compared according to a threshold for detecting outliers. The results of this study showed that outlier elimination changed the azimuth estimation performance by -0.002°, 0.711°, and -2.588° for Cases 1–3, respectively, in terms of root mean squared error. Overall, these results indicate that outlier elimination is effective for uniformly distributed data with significant outliers; however, it causes performance degradation for nonuniformly distributed data. Therefore, it is essential to examine the distribution of calibration data before applying outlier elimination.
#magnetometer calibration #ellipsoid fitting #outlier elimination #azimuth estimation #inertial/magnetic sensor

목차

Abstract
I. 서론
II. 방법
III. 실험 및 분석 방법
IV. 결과 및 고찰
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (26)

참고문헌 신청
H. G. De Marina, F. J. Pereda, J. M. Giron-Sierra, and F. Espinosa, “UAV attitude estimation using unscented Kalman filter and TRIAD,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 59, no. 11, pp. 4465-4474, 2011. google schola C. Gu, W. Lin, X. He, L. Zhang, and M. Zhang, “IMU-based motion capture system for rehabilitation applications: A systematic review,” Biomimetic Intelligence and Robotics, vol. 3, no. 2, pp. 100097, 2023. google schola B. S. Cho, W. S. Moon, W. J. Seo, and K. R. Baek, “A dead reckoning localization system for mobile robots using inertial sensors and wheel revolution encoding,” Journal of Mechanical Science and Technology, vol. 25, no. 11, pp. 2907-2917, 2011. google schola D. Roetenberg, H. Luinge, and P. Slycke, “Xsens MVN: Full 6DOF human motion tracking using miniature inertial sensors,” Xsens Motion Technologies BV, Tech. Rep, vol. 1, 1-7, 2009. google schola J. S. Choi and J. K. Lee, “Recurrent neural network for nine-axis IMU-based orientation estimation: 3D orientation estimation performance in disturbed conditions,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 28, no. 12, pp. 1216-1223, 2022. google schola

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