Tilt Estimation Using Low Cost Inertial Sensors in Dynamic Situations

Abstract

In this paper, we propose a method to improve the performance of attitude reference system (ARS) in dynamic situations. In order to do so, the method estimates acceleration using gyros simultaneously while estimating tilt using accelerometers. In general, ARS methods cannot be used in dynamic situations

however, it is possible when the magnitude and direction of acceleration which the sensor is subject to is known. In many smart device usage scenarios, acceleration is produced by rotation about a fixed body joint. In such cases, it is possible to determine the acceleration from gyro measurements. By correcting for acceleration, the accuracy the availability of tilt estimation can be made nearly equal to that in static mode, and gyro drift can be compensated even in dynamic situations. We tested the proposed method in various smart device usage scenarios with VICON motion capture system as reference, and have confirmed that the proposed method improves the attitude estimation performance.

본 논문에서는 동적 상황에서 저가 관성 센서 기반 기기의 틸트 추정 성능을 향상시키기 위해 가속도계 측정치를 활용해 자세를 계산함과 동시에 자이로 측정치를 활용해 가속도를 추정한다. 일반적인 Attitude Heading and Reference System (ARS)에서는 정적 상황(static mode)을 가정하고 가속도계의 측정치로부터 틸트를 계산하며, 물체의 가속도를 알지 못하면 동적 상황(dynamic mode)에서는 가속도계 측정치를 활용할 수 없다. 그러나 스마트 기기의 경우 신체 관절 중심의 회전운동에 의한 가속이 일어나고, 이러한 경우 자이로 정보를 이용하여 스마트 기기의 가속도를 추정할 수 있다. 물체의 가속도를 알면 동적 상황에서도 정적 상황에서와 마찬가지로 자세를 추정할 수 있다. 본 논문에서는 VICON 모션 캡처 시스템을 이용한 실험을 통해 제안한 기법을 적용하였을 때 다양한 동작에 대해 스마트 기기의 틸트 추정 성능이 향상됨을 검증하였다.