관성센서 바이어스를 고려한 쿼터니언 기반 AHRS

Abstract

자세 및 방위 결정 시스템(AHRS)은 자이로 바이어스를 추정하기 위하여 가속도계 센서와 지자기 센서를 이용한다. 저가의 MEMS 가속도계의 경우 바이어스 안정도도 낮을 뿐만 아니라 수십 mg 의 초기 오차를 가진다. 이러한 가속도계 바이어스 오차는 저가 MEMS 센서로 구성된 AHRS 의 자세 정확도를 감소시킨다. 본 논문에서는 자이로 바이어스뿐만 아니라 가속도계 바이어스를 실시간 추정함으로써 자세 및 방위각의 정확도를 향상시키는 쿼터니언 기반 확장칼만핕터 알고리듬을 제시하고, 시뮬레이션을 통해 제시된 알고리듬의 성능을 검증한다.

Attitude Heading Reference System (AHRS) uses accelerometer and magnetic sensor to compensate gyro bias. A lowcost MEMS grade accelerometer has tens of mg of initial bias as well as low in-run bias stability. This uncorrected initial bias of accelerometer is the main factor to reduce the accuracy of AHRS consisted of MEMS grade inertial sensors. This paper describes the quaternion-based extended Kalman filter algorithm to improve the attitude accuracy by estimating gyro and accelerometer bias together. Simulation results verify the performance of the proposed method.