핵심 개념
MEMS 자이로스코프 보정을 위한 극히 작은 네트워크의 효과적인 활용
초록
Abstract
MEMS 자이로스코프의 복잡하고 비선형한 오차에 대한 현재의 보정 방법의 한계
극히 작은 네트워크(TGC-Net)의 소개와 효과적인 활용
고도의 데이터 처리 능력을 활용하여 비선형 측정 모델 유도
제안된 방법의 실험 결과와 실제 시나리오에 대한 실용성과 효과적인 성능 증명
Introduction
MEMS IMU의 중요성과 보정의 필요성
MEMS 자이로스코프의 측정 모델과 보정의 중요성
Preliminaries
자이로스코프 측정 모델과 운동학적 모델 소개
Proposed Method
극히 작은 네트워크(TGC-Net)의 구조와 구성
Denoise Subnet 및 Calibration Subnet의 역할과 구조
Observability Analysis
제안된 모델의 관측 가능성 분석
Experiments
공개 데이터셋을 활용한 실험 결과
다른 기존 방법과의 비교 결과
Remark
연구 과정에서 얻은 추가적인 주요 사항과 관찰
통계
MEMS 자이로스코프의 비선형성: MEMS 자이로스코프의 측정 모델에 대한 비선형성이 0.01% 범위 내에 있음.
인용구
"MEMS 자이로스코프의 보정을 위한 극히 작은 네트워크(TGC-Net)는 MCU와 같은 한정된 컴퓨팅 자원을 가진 저비용 프로세서에 쉽게 구현할 수 있는 유일한 방법입니다."
"Denoise Subnet은 자이로스코프의 측정 데이터의 고주파 노이즈를 효과적으로 억제합니다."