[계측공학 및 실습]RC CAR 주행

[계측공학 및 실습]RC CAR 주행_최종발표

문서 내 토픽

1. 온도 보정

온도 데이터를 분석하여 최대 온도 29.84°C, 최소 온도 26.10°C, 평균 온도 27.81°C를 계산하였습니다. 기상청에서 발표한 온도 26°C와 측정된 평균 온도 사이에 차이가 있는 이유를 분석하였습니다.
2. 압력 보정

차압센서를 이용하여 압력을 측정하고 보정하였습니다. RC CAR 주행 시 최대 압력 1.003 atm, 최소 압력 1.002 atm, 평균 압력 1.0027 atm을 계산하였습니다. 또한 베르누이 방정식을 이용하여 속도를 산출하였습니다.
3. 각도 변위 보정

변위센서를 이용하여 각도를 측정하고 2차 및 3차 보정식을 적용하여 각도를 계산하였습니다. 보정 결과를 비교하고 RC CAR 주행 시 각도 변화를 분석하였습니다.
4. 회전 수 보정

홀센서를 이용하여 RC CAR의 회전 수(RPM)를 측정하였습니다. 최대 RPM 1910, 최소 RPM 0, 평균 RPM 765를 계산하였습니다.
5. GPS Data 처리

GPS 데이터를 이용하여 RC CAR의 속도와 위치를 분석하였습니다. GPS로 측정된 최대 속도는 6.95 m/s, 평균 속도는 1.908 m/s였습니다. 또한 GPS 데이터를 이용하여 RC CAR의 위치를 지도 상에 표시하였습니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 온도 보정

온도 보정은 센서 데이터의 정확성을 높이는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 센서가 측정하는 값은 주변 온도에 따라 변화하기 때문에, 온도 변화에 따른 센서 출력의 변화를 보정하는 것이 필수적입니다. 이를 위해 센서 특성 실험을 통해 온도에 따른 센서 출력 변화를 모델링하고, 이를 기반으로 실시간 온도 보정을 수행할 수 있습니다. 또한 온도 센서를 함께 사용하여 실시간 온도 정보를 획득하고 이를 활용하여 보정을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 센서 데이터의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
2. 압력 보정

압력 보정은 센서 데이터의 정확성을 높이는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 센서가 측정하는 압력 값은 주변 환경 압력에 따라 변화하기 때문에, 압력 변화에 따른 센서 출력의 변화를 보정하는 것이 필수적입니다. 이를 위해 센서 특성 실험을 통해 압력에 따른 센서 출력 변화를 모델링하고, 이를 기반으로 실시간 압력 보정을 수행할 수 있습니다. 또한 압력 센서를 함께 사용하여 실시간 압력 정보를 획득하고 이를 활용하여 보정을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 센서 데이터의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
3. 각도 변위 보정

각도 변위 보정은 센서 데이터의 정확성을 높이는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 센서가 측정하는 각도 값은 센서의 설치 위치와 방향에 따라 변화하기 때문에, 이러한 각도 변화에 따른 센서 출력의 변화를 보정하는 것이 필수적입니다. 이를 위해 센서 특성 실험을 통해 각도에 따른 센서 출력 변화를 모델링하고, 이를 기반으로 실시간 각도 보정을 수행할 수 있습니다. 또한 자이로스코프 센서를 함께 사용하여 실시간 각도 정보를 획득하고 이를 활용하여 보정을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 센서 데이터의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
4. 회전 수 보정

회전 수 보정은 센서 데이터의 정확성을 높이는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 센서가 측정하는 회전 수 값은 센서의 설치 위치와 방향, 그리고 회전체의 특성에 따라 변화하기 때문에, 이러한 회전 수 변화에 따른 센서 출력의 변화를 보정하는 것이 필수적입니다. 이를 위해 센서 특성 실험을 통해 회전 수에 따른 센서 출력 변화를 모델링하고, 이를 기반으로 실시간 회전 수 보정을 수행할 수 있습니다. 또한 회전 속도 센서를 함께 사용하여 실시간 회전 수 정보를 획득하고 이를 활용하여 보정을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 센서 데이터의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
5. GPS Data 처리

GPS 데이터 처리는 위치 정보를 활용하는 다양한 응용 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. GPS 수신기에서 얻은 원시 데이터에는 다양한 오차 요인이 포함되어 있기 때문에, 이를 보정하고 정제하는 과정이 필요합니다. 이를 위해 칼만 필터, 평활화 기법, 이상치 제거 등의 다양한 신호 처리 기법을 활용할 수 있습니다. 또한 보조 센서 데이터(IMU, 속도계 등)를 융합하여 GPS 데이터의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있습니다. 이를 통해 정확한 위치 정보를 제공할 수 있으며, 이는 자율 주행, 드론, 물류 추적 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다.