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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 488 - 494 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2023.23.0034
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In this paper, we proposed a calibration method for an IMU already attached to a mobile robot by using an long short-term memory (LSTM) neural network. The LSTM network takes IMU and lidar measurements as inputs and outputs compensated IMU measurements. The proposed method offers the advantage of compensating for deterministic errors of the IMU, including settling misalignment errors, while maintaining the IMU attached to the mobile robot. In the LSTM training process, true values of the IMU measurements are required. To obtain these values, we used an external camera to capture a marker on the mobile robot. By numerically differentiating the position and attitude calculated from the captured image, we acquired the true acceleration and angular velocity. We verified the performance of the proposed IMU error compensation method through experiments by using a mobile robot in an indoor environment.
목차
Abstract
I. 서론
II. 문제 정의
III. LSTM을 이용한 IMU 오차 보정
IV. 제안한 방법의 실험에 의한 검증
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
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J. H. L im, J. H . Shim, and H. J ung, “ IMU/UWB seonsor fusion using moving average filter for indoor positioning of mobile robot," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems(in Korean), vol. 26, no. 4, pp. 242-248, 2020.
U. Krogmann, "Identification procedures for strapdown sensor parameters by laboratory testing," DGON-Symposium Gyro Technology, Bochum, Germany, 1978.
D. K. Joos, "Determination and evaluation of strapdown-sensor-parameters from system-test-data," Conference-Symposium Gyro Technology, Bochum, Germany, 1978.
F. Ghanipoor, M. Hashemi, and H. Salarieh, “Toward calibration of low-precision MEMS IMU using a nonlinear model and TUKF," IEEE Sensors Journal, vol. 20, no. 8, pp. 4131-4138, 2020.
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