疑似姿勢データが加速度センサキャリブレーションに与える影響に関する考察

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT22021

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2022/01/05

タイトル(英語): Study on Calibration Method for Acceleration Sensor using Pseudo Position Data

著者名: 名取 隆廣(東京理科大学),高野 宏海(東京理科大学),相川 直幸(東京理科大学)

著者名(英語): Takahiro Natori(Tokyo University of Science),Hiromi Takano(Tokyo University of Science),Naoyuki Aikawa(Tokyo University of Science)

キーワード: 加速度センサ|キャリブレーション|疑似データ|非線形最適化|Acceleration sensor|Calibration|Pseudo data|Non-linear optimization

要約(日本語): 加速度センサを精度よく利用するためには，一般的にキャリブレーションをし，観測データを補正する必要がある．著者らは，観測した少ない姿勢データから疑似的な姿勢データを生成することで，加速度センサを簡易にキャリブレーションする手法を提案した．しかし，疑似的な姿勢データがキャリブレーションアルゴリズムにどのように作用しているのか解析が不十分であったため，本論文ではその結果を報告する．

要約(英語): In order to use the acceleration sensor with high accuracy, it is generally necessary to calibrate the acceleration sensor and correct the observation data. The authors proposed a method for easily calibrating the acceleration sensor by generating the pseudo position data from a limited observed position data. However, the analysis of how the pseudo position data works on the calibration algorithm was insufficient, and the results are reported in this paper.

本誌: 2022年1月8日-2022年1月9日制御研究会-2

本誌掲載ページ: 1-4 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,039 Kバイト