건설 기계 부착형 IoT 시스템에서 저주파 진동의 분석과 저주파 소거를 통한 안정적 측량 시스템 구현 (Analysis of Low Frequency Vibration in Construction Machine-Attached IOT System and Implementation of Stable Survey System Through Low Frequency Cancellation)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 / 28권 / 10호 / 519 ~ 526페이지
· 저자명 : 김성훈, 이승호, 김동현, 김종덕

초록

건설 자동화는 건설 기계를 자동화하는 것이며 이것을 위해서는 건설 기계가 실시간으로 건설기계 주변의 지형을 측량해야 한다. 측량 시스템을 구현하기 위해서는 각도와 거리를 측정한 데이터가 필요하고, 각도 데이터를 측정하는 방법 중에는 6축 자이로 센서를 가장 많이 활용한다. 엔진이 가동 중인 건설기계에 6축 자이로 센서를 부착한 후 각도 데이터를 측정하면 각도 데이터에 큰 오차가 포함된다. 일반적으로 이러한 오차는 Extended Kalman Filter(확장 칼만 필터) 알고리즘을 사용하여 분산을 최소화할 수 있다. 하지만 방진 장치가 설치된 건설 기계의 저주파 진동 상황에서는 Extended Kalman Filter는 효과적으로 각도 데이터의 분산을 최소화하지 못한다. 왜냐하면 Extended Kalman Filter는 건설 기계에서 나타나는 매우 긴 파장의 진동을 제거하지 못하기 때문이다. 본 논문은 6축 자이로 센서 기반 실시간 측량 시스템을 구현하고, 매우 긴 파장의 진동을 소거한 정밀한 실시간 측량 시스템을 제안하고 평가한다.

영어초록

Construction automation has a goal to automate construction machinery, which requires the construction machine to measure the terrain around the construction machinery in real-time. To implement a survey system, the angle and distance need to be measured. Among angle data measurement methods, a 6-axis gyro sensor is used the most widely. When a 6-axis gyro sensor is attached to a construction machine with the engine running, angle data can be measured. However, angle data have a large error. In general, this error can minimize variance using an extended Kalman filter algorithm. However, an extended Kalman filter does not effectively minimize the variance of angular data against low-frequency vibrations of construction machines with anti-vibration devices. This is because the extended Kalman filter does not remove very long wavelength vibrations from construction machines. In this paper, we proposed a 6-axis gyro sensor-based real-time investigation system and evaluated it with very long wavelength vibrations removed.

참고자료

· 없음