[IMU] Inertial Measurement Unit | KALMAN Filter

뭔가 정리하려고 했는데..

누군가 IMU 센서를 쓰게 된다면 도움이 될까 싶어서 끄적이는 글^^

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❏ IMU 구성

 

관성 측정 장치(Inertial Measurement Unit)는 가속도(Acceleration) 센서, 각속도(Gyroscope)를 포함한다.

(일부는 지자기(Magnetometer) 센서 포함)

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▪ 가속도 센서 Accelerometer

 

물체 움직임 변화에 따른 가속도의 변화를 순간적으로 감지한다.

센서 출력값인 가속도를 적분해 물체 진행 방향의 속도를 계산할 수 있다. (물체 위치 알아낼 수 있다)

초기 출력값은 모두 0으로 설정

 

센서에서 얻은 가속도 값을 적분해 시간에 따른 오차가 누적된다는 단점 존재

⇨ GPS와 결합해 보정 가능

 

물체가 특정 방향으로 기우는 등, 자세 변화에 따라 x, y, z축 가속도계가 서로 영향을 미친다.

- 물체가 정지된 상태라면, 중력 방향으로 작용하는 힘을 계산해 각 축의 기울어진 각도를 계산할 수 있다.

- 물체가 움직이는 경우, 가속도 센서만으로 정확한 기울기를 알 수 없어 각속도 센서를 이용한다.

 

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▪ 자이로 센서

 

회전의 변화량, 각속도를 측정하는 센서이다.

 

- x축으로의 회전 = Roll

- y축으로의 회전 = Pitch

- z축으로의 회전 = yaw

 

센서에서 측정되는 각속도는 노이즈나 다른 이유에 의해 계속 작은 오차가 발생한다.

적분시에 이 오차들이 누적되어 최종 값의 오차가 커져 기울기 값이 변하게 된다.

=> 지자기 센서는 자이로 센서의 오차를 최대한 보정해주는 역할을 한다.

 

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▪ KALMAN Filter

 

센서의 오차와 노이즈를 줄일 방안으로 칼만 필터를 이용할 수 있다. 

여러 모션 캡처에서 칼만 필터를 사용해 자세값을 보정하는 것을 확인할 수 있다.

 

구체적인 과정은 복잡한 수식 과정을 담고 있으므로 생략..

 

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시각화해서 보여주는 툴도 찾아보면 꽤 많으니 잘 활용하도록 하자! (IMU viewer github )