[일인기업 딥네트워크 칼만필터 기술력 소개][방산 대기업의 기술분야인 레이더/미사일 제어의 핵심인 9 축센서를 사용해 그 어렵다는 칼만필터 구현을 어떻게 노력해 성취했는가 ?]

레이더나 미사일에 적용되는  9 축센서 상용과 군용의 차이점은 주로 성능과 내구성에 있습니다. 군용 센서는 상용 센서보다 더 높은 온도, 습도, 진동, 충격, 방사선 등의 극한 환경에 견딜 수 있도록 설계되어 있습니다. 또한 군용 센서는 상용 센서보다 더 정확하고 안정적인 데이터를 제공하기 위해 더 높은 해상도와 샘플링 레이트를 가질 수 있습니다. 그러나 이러한 차이는 센서의 제조사와 모델에 따라 다를 수 있다 ...  나는 일인기업이다 보니 9 축센서 파악한 부분도 대부분이 상용 9 축 센서에 대한것 들이다 ...  가속도, 자이로스코프, 자력계의 9 축 센서의 센서데이터를 쿼터니언 값으로 변환해서  레이더나 미사일에 적용한다 ...     가속도, 자이로스코프, 자력계의 9 축 센서의 센서데이터로 부터  미사일의 자세제어 정밀도를 좀 더 높이려면 칼만필터 이론을 적용해야 한다 ... 

칼만 필터를 활용한 4족 보행 로봇의 자세 검출 및 제어

칼만 필터는 제어 이론에서 주로 사용되는 기술로, 시스템의 상태를 추정하고 불확실성을 줄이는 데에 적용됩니다. 4족 보행 로봇의 자세 검출 및 자세 제어를 위해 칼만 필터를 사용하는 방법은 다음과 같습니다:

1. 상태 추정 (State Estimation)

• 칼만 필터를 이용하여 로봇의 상태를 추정합니다. 보행 로봇의 상태는 관절 각도, 관절 속도, 위치 등을 포함합니다.
• 초기 상태 추정은 로봇의 초기 상태를 예측하고, 센서 데이터를 이용하여 실제 상태를 업데이트합니다.

2. 예측 단계 (Prediction Phase)

• 칼만 필터는 시스템의 다음 상태를 예측하는 단계를 포함합니다.
• 보행 로봇의 다음 상태를 예측하기 위해 관절 각도 변화율, 관절 가속도 등을 사용합니다.

3. 업데이트 단계 (Update Phase)

• 센서 데이터를 이용하여 예측된 상태를 업데이트합니다.
• 보행 로봇의 관절 각도, 가속도, 위치 등의 센서 데이터를 이용하여 상태를 보정합니다.

칼만 필터를 실제 구현할 때 다음 단계를 따라 진행할 수 있습니다:

1. 칼만필터 시스템 모델 설계:
   • 먼저, 시스템 모델을 정의합니다. 이 모델은 시스템의 동작 방정식을 나타내며, 상태 변수와 입력 변수 간의 관계를 포함합니다.
   • 예를 들어, 안테나 각도를 추정하는 시스템에서는 상태 변수로 안테나의 각도와 속도를 고려할 수 있습니다.
2. 칼만 필터 예측 단계:
   • 예측 단계에서는 현재 상태를 예측합니다.
   • 시스템 모델과 현재 상태를 곱하여 예측된 상태를 계산합니다.
3. 칼만 필터 업데이트 단계:
   • 측정값을 사용하여 예측된 상태를 보정합니다.
   • 측정값과 예측된 상태 간의 차이를 계산하여 오차를 추정합니다.
4. 칼만 필터 세부 구현 계산 수식:
   • 예측된 상태와 오차 공분산을 계산하는 수식은 다음과 같습니다:
     • 예측된 상태 = A x 현재 상태 + B x 입력 변수
     • 예측된 오차 공분산 = A x 현재 오차 공분산 x A^T + Q
     • 여기서 A는 시스템 모델 행렬, B는 입력 변수 행렬, Q는 프로세스 노이즈 공분산 행렬입니다.

이렇게 설계된 시스템 모델과 칼만 필터를 사용하여 안테나 각도를 추정할 수 있습니다. 실제 구현에서는 시스템 특성에 맞게 상세한 계산을 수행해야 합니다 .

 

칼만 필터의 동작 원리를 설명하겠습니다:

1. 예측 단계의 확률 분포 (Predicted State Estimate): 이 단계에서는 칼만 필터가 로봇의 다음 상태를 예측합니다. 이 예측은 로봇의 현재 상태와 제어 입력에 기반한 모델을 사용하여 이루어집니다. 이 예측은 불확실성을 가지며, 이는 첨부된 그림에서 파란색 가우시안 분포로 표현되어 있습니다.
2. 측정 단계의 확률 분포 (Measurement): 이 단계에서는 로봇의 센서로부터 얻은 측정값을 사용하여 예측된 상태를 업데이트합니다. 이 측정값 또한 불확실성을 가지며, 이는 첨부된 그림에서 주황색 가우시안 분포로 표현되어 있습니다.
3. 추정 단계의 확률 분포 (Optimal State Estimate): 이 단계에서는 예측 단계와 측정 단계의 결과를 결합하여 최적의 상태 추정값을 얻습니다. 이는 칼만 이득이라는 가중치를 사용하여 두 가우시안 분포를 결합하는 과정을 통해 이루어집니다. 이 최적의 상태 추정값은 불확실성이 줄어든 상태로, 첨부된 그림에서 초록색 가우시안 분포로 표현되어 있습니다.

이렇게 칼만 필터는 예측 단계와 측정 단계를 반복하여 로봇의 상태를 계속 추정하고 업데이트하게 됩니다. 이 과정을 통해 로봇의 자세 제어에 필요한 정확한 상태 정보를 얻을 수 있습니다.

 

칼만필터는 파면 팔수록 검토 분석할 기술이슈가 계속 나와 지금도 공부중 입니다 ...  그래도 한 1 년 살펴봤더니 칼만필터 세부 구현 원리를 어느 정도 파악하는데 성공해 기쁩니다 ...  국방쪽이든 로봇쪽이든 관련 업체와 긴밀한 협의를 희망 합니다 ...

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