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J-GLOBAL ID：201802280469139172   整理番号：18A0203292

粒子群最適化を用いた加速度計校正への加速度計【Powered by NICT】

Accelerometer to accelerometer calibration using particle swarm optimization

著者 (4件)： Karnawat Saurabh (Department of Sensors and Biomedical, VIT University) ,  Rufus Elizabeth (Department of Sensors and Biomedical, VIT University) ,  Karar Vinod (Optical Devices & Systems, CSIR-Central Scientific Instruments Organization) ,  Poddar Shashi (Optical Devices & Systems, CSIR-Central Scientific Instruments Organization)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： RTEICT  ページ： 1502-1506  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 加速度計は,それを搭載した車両の運動パラメータを推定するのに役立つナビゲーションシステムの不可欠な部分の一つである。ゲーム産業と移動ロボットのような市販のアプリケーションでのMEMSベースセンサの幅広い利用に対して,これらのセンサは可能な限り容易な方法として適切に較正する必要がある。は異なる配向を操作するために必要であるが伝統的なキャリブレーション技術は,センサが研究所に持ち帰ることが必要である。しかし,高価な装置の非アベイラビリティのために,現場慣性センサのキャリブレーションは最近の広い人気を得ている。本論文では,他の較正センサあるいはその逆で非較正装置を搭載して現場較正法を単純化するために,キャリブレーションパラメータを得るために行った。センサキャリブレーションへのこのセンサのための到着コスト関数は,粒子群最適化法を用いて解き,PSO(粒子群最適化)のパラメータを変化させる異なる他の変異体は実験を行った。ここで提案したPSO(粒子群最適化)アルゴリズムを,くびれ因子と共に従来のPSO方式よりも改善された結果に対する慣性重量を変化する時間を組み込んでいる。較正センサ読み取りを参照較正センサユニットから得られたデータと比較し,対応する結果を提供した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  費用関数 ,  MEMS ,  ゲーム ,  簡素化 ,  センサ ,  移動ロボット ,  応用プログラム ,  *加速度計
準シソーラス用語： センサ校正 ,  慣性センサ ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  農業機械・施設一般  (FB03010O) ,  力,仕事量,圧力,摩擦の計測法・機器  (AD05050V)

タイトルに関連する用語 (3件)： 粒子群最適化 ,  加速度計 ,  校正