The Attitude determination is an important element in guidance and control of moving bodies. In this thesis, we consider an attitude estimation algorithm for the moving body mounted with a camera, gyros and accelerometers. We propose an attitude estimation method using vector pairs, which are measured in the reference coordinate system and the body coordinate system about two reference directions by a imaging sensor and accelerometers, through the extended Kalman filter. In the processing getting the reference direction from an imaging sensor, we should track the interested region in consecutive input images. For tracking, the block matching method is a good candidate due to its simplicity; however, ordinary block matching may fail to track for some cases. To solve this problem, we propose the modified block matching algorithm which applies the weight mask with two-dimensional Gaussian density and considers rotational component. To verify performance of the proposed algorithm, we show some simulation results.
움직이는 강체의 자세를 측정하는 문제는 그 강체의 유도나 제어에 있어 중요한 문제 중의 하나이다. 이에, 이 논문은 영상 센서와 가속도계로부터 얻는 측정치를 이용하여 움직이는 강체의 자세를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 강체가 움직이는 동적 경우이므로 비선형 모델에 대해 확장형 칼만 필터를 사용하여 강체의 자세를 표현하는 오일러 각을 추정하였다. 벡터 측정치를 얻기 위해 2개의 기준 방향이 제공되어진다. 하나는 로컬 수직 방향으로 가속도계의 측정치로부터 기준 방향에 대한 기준 좌표계와 바디 좌표계에서 측정한 벡터쌍을 얻었다. 다른 하나의 기준 방향은 영상으로부터 얻어지고, 마찬가지로 영상 센세의 측정치를 이용하여 이 기준방향에 대한 두 좌표계에서 측정한 벡터쌍을 얻었다. 영상으로부터 얻어지는 기준 방향을 제공하기 위해 배경 내에서 추적을 잘 수행할 수 있는 특정 영역을 뽑는다. 윤곽선을 이용하여 선택되어진 특징영역을 추적하기 위해서 블록 매칭 방법을 이용하였다. 블록 매칭 방법은 여러 가지 경우에 추적에 실패하는 단점을 갖는다. 이를 보완하기 위해 2차원 가우시안 분포를 갖는 가중치 마스크를 적용하고 카메라가 회전하는 경우에 대해서 회전성분 또한 고려한 modified block matching 방법을 제안하였다. 제안한 추적 방법과 estimator의 성능을 테스트하기 위해 데이터를 생성하여 몇 가지 simulation을 수행하였다. Modified block matching 방법은 영상을 통한 추적 결과를 통해 만족할 만한 성능을 가짐을 보일 수 있었다. 제안한 estimator는 estimation error, convergence index를 통해 추정치가 true Euler angles를 잘 따라가는 것을 보였다. 또한 수렴성을 보이기 위해 error covariance matrix를 구해 본 결과 iteration이 증가할수록 ‘0’에 가까이 수렴함을 볼 수 있었다.
