ISSN: 1859-1531
BAN BIÊN TẬP

Tổng biên tập
GS.TSKH. Bùi Văn Ga

Phó Tổng biên tập
GS.TS. Trần Văn Nam

Trưởng ban biên tập
PGS.TS. Nguyễn Tấn Hưng

Cơ quan Đại học Đà Nẵng
41 Lê Duẩn, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Bách khoa
54 Nguyễn Lương Bằng, Quận Liên Chiểu, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Kinh tế
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm
459 Tôn Đức Thắng - Liên Chiểu - Đà Nẵng
Trường Đại học Ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật
48 Cao Thắng - Đà Nẵng
Phân hiệu ĐHĐN tại KonTum
129 Phan Đình Phùng, Kon Tum
Khoa công nghệ thông tin và tuyền thông
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Y Dược
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Giáo dục Thể chất
62 Ngô Sỹ Liên, Liên Chiểu, Đà Nẵng
Khoa Quốc tế
41 Lê Duẩn, Đà Nẵng
Viện Nghiên cứu & Đào tạo Việt Anh
158A Lê Lợi
Trung tâm phát triển phần mềm
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm kiểm định chất lượng giáo dục
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Tp Đà Nẵng
Trung tâm nghiên cứu phát triển quản trị và tư vấn doanh nghiệp
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Tổng: 16,669,582
XÂY DỰNG BỘ LỌC KALMAN MỞ RỘNG CHO THUẬT TOÁN ĐỊNH VỊ QUÁN TÍNH
IMPLEMENT AN EXTENDED KALMAN FILTER FOR INERTIAL NAVIGATION ALGORITHM
 Tác giả: Phạm Duy Dưởng*, Đoàn Quang Vinh
Đăng tại: Vol. 17, No. 9, 2019; Trang: 45-50
Tóm tắt bằng tiếng Việt:
Cảm biến quán tính (IMU) ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong ước lượng chuyển động sử dụng thuật toán định vị quán tính (INA). INA dựa trên nguyên tắc kết hợp tích phân hai lớp của gia tốc và tích phân của vận tốc góc. Tuy nhiên việc sử dụng nguyên lý tích phân sẽ làm cho sai số ước lượng tích lũy rất nhanh theo thời gian do nhiễu của các thành phần trong cảm biến. Trong bài báo này chúng tôi trình bày việc xây dựng INA sử dụng bộ bộ lọc Kalman mở rộng để nâng cao độ chính xác của việc ước lượng quỹ đạo chuyển động của đối tượng. Ngoài ra, bài báo còn phân tích rõ hạn chế và giới thiệu một số phương pháp phổ biến để nâng cao độ chính xác của INA sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng.
Từ khóa: Cảm biến quán tín; IMU; định vị quán tính; bộ lọc Kalman; Kalman mở rộng
Abstract:
Inertial Measurement Unit (IMU) is widely used in motion estimation based on Inertial Navigation Algorithm (INA). INA is based on the principle of combining double integration of acceleration and integration of angular velocity. However, using the integral principle will make the estimated error of accumulation very fast over time due to noise of the components in the sensor. In this paper we present the construction of INA using the extended Kalman filter to improve the accuracy of the object's motion trajectory estimation. In addition, the article also analyzes the limitations and introduces some common methods to improve the accuracy of INA using extended Kalman filter.
Key words: Inertial sensor; IMU; Inertial Navigation Algorithm; Kalman Filter; extend Kalman Filter
Tài liệu tham khảo:
[1] Kuipers, J.B. Quaternions and rotation sequences: a primer with applications to orbits, aerospace, and virtual reality; Princeton University Press: New Jersey, 1999.
[2] Nam, C.N.K.; Kang, H.J.; Suh, Y.S. “Golf Swing Motion Tracking Using Inertial Sensors and a Stereo Camera”. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 2014, 63, 943–952.
[3] Markley, F.L. “Multiplicative vs. Additive Filtering for Spacecraft Attitude Determination”. Proc. of 6th Cranfield Conference on Dynamics and Control of Systems and Structures in Space, 2004, pp. 467–474.
[4] Jackson A B, “Outcome measures for gait and ambulation in the spinal cord injury population” The journal of spinal cord medicine, 2008
[5] Hawkinson W, et al. “Geospatial Location, Accountability, and Navigation System For Emergency Responders”. In Proceedings of the Position Location and Navigation Symposium, Myrtle Beach, SC, 2012
[6] Park S.K, Suh YS, “Zero Velocity Detection Algorithm Using Inertial Sensors for Pedestrian Navigation Systems”. Sensors, 2010
[7] Skog I, Nilsson JO, Handel P “Evaluation of zero velocity detectors for foot-mounted inertial navigation systems”. In Proceedings of the International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation, Zurich, Switzerland, 2010

BAN BIÊN TẬP

Tổng biên tập
GS.TSKH. Bùi Văn Ga

Phó Tổng biên tập
GS.TS. Trần Văn Nam

Trưởng ban biên tập
PGS.TS. Nguyễn Tấn Hưng

Cơ quan Đại học Đà Nẵng
41 Lê Duẩn, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Bách khoa
54 Nguyễn Lương Bằng, Quận Liên Chiểu, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Kinh tế
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm
459 Tôn Đức Thắng - Liên Chiểu - Đà Nẵng
Trường Đại học Ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật
48 Cao Thắng - Đà Nẵng
Phân hiệu ĐHĐN tại KonTum
129 Phan Đình Phùng, Kon Tum
Khoa công nghệ thông tin và tuyền thông
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Y Dược
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Giáo dục Thể chất
62 Ngô Sỹ Liên, Liên Chiểu, Đà Nẵng
Khoa Quốc tế
41 Lê Duẩn, Đà Nẵng
Viện Nghiên cứu & Đào tạo Việt Anh
158A Lê Lợi
Trung tâm phát triển phần mềm
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm kiểm định chất lượng giáo dục
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Tp Đà Nẵng
Trung tâm nghiên cứu phát triển quản trị và tư vấn doanh nghiệp
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Tổng: 16,669,582