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J-GLOBAL ID：201902241119496603   整理番号：19A1696378

適応フィルタおよびローパスフィルターアプローチを使用したIMU加速度センサの車両振動誤差補正

Vehicle Vibration Error Compensation on IMU-accelerometer Sensor Using Adaptive Filter and Low-pass Filter Approaches

著者 (4件)： Suwandi Bondan (Computer Science and Electrical Engineering, Kumamoto University) ,  Suwandi Bondan (Center of Electronics Technology, Agency for Assessment and Application of Technology (BPPT)) ,  Kitasuka Teruaki (Faculty of Engineering, Hiroshima University) ,  Aritsugi Masayoshi (Big Data Science and Technology, Faculty of Advanced Science and Technology, Kumamoto University)
資料名： Journal of Information Processing (Web)  (Journal of Information Processing (Web))
巻： 27  ページ： 33-40(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： U0109A  ISSN： 1882-6652  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 車両の推測航法または車両位置決めシステムでは,慣性測定ユニット(IMU)センサは,車両の加速度と方向を提供する重要な役割を果たす。IMU加速度計からの加速度を,車両の速度を計算するために使用し,その後,車両の移動距離を推定した。しかし,加速度計には,車両の振動(エンジン,オルタネーター,コンプレッサーなどから発生)やロードノイズなどの外部ノイズが発生する。本論文は,詳細な分析を行い,車両の振動によるエラーを処理する方法に焦点を当てた。フィルタ手法は,適応最小二乗平均(LMS)フィルタとローパス有限インパルス応答フィルタ(FIR)の組み合わせを使用して提案した。適応LMSフィルタを,車両の振動エラー周波数をキャンセルするために使用し,複数のエンジン回転条件でこれらの周波数変化を適応させた。その後,高周波振動ノイズをフィルタリングするために使用されるローパスFIRフィルターで確定した。いくつかの実験を行い,結果は,本提案フィルタリング手法が,特定の条件で,通常のローパスFIRフィルターおよび独立適応LMSフィルタと比較して,より良い信号対ノイズ比(SNR dB)およびノイズ減衰比(ATT dB)を与えることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *計測器 ,  *速度センサ ,  *交通機関 ,  *適応フィルタ ,  *低域フィルタ ,  *誤り訂正 ,  システム ,  FIRフィルタ ,  SN比 ,  *IMU ,  位置決めシステム ,  *加速度センサ ,  *車両
準シソーラス用語： *ローパスフィルタ ,  *誤差補正 ,  信号対ノイズ比 ,  有限インパルス応答フィルタ

著者キーワード (6件)： 適応LMSフィルタ ,  低パスFIRフィルタ ,  車両加速度計 ,  IMUセンサ ,  ボード診断(OBD-II)について ,  ディジタル信号処理

分類 (3件)： 計測機器一般  (AD02000X) ,  振動伝搬  (BB02040K) ,  振動,乗心地  (QG02030D)

引用文献 (18件)：

• [1] Suwandi, B., Kitasuka, T. and Aritsugi, M.: Low-Cost IMU and GPS Fusion Strategy for Apron Vehicle Positioning, Proc. 2017 IEEE Region 10 Conference (TENCON), pp.449-454, ISBN: 978-1-5090-1133-9 (2017).
• [2] Kim, S.B., Bazin, J.C., Lee, H.K., Choi, K.H. and Park, S.Y.: Ground vehicle navigation in harsh urban conditions by integrating inertial navigation system, global positioning system, odometer and vision data, IET Journal: Radar, Sonar, and Navigation, Vol.5, No.8, pp.814-823 (2011).
• [3] Van, T.N., Duc, T.C. and Tran, D.T.: Application of Street Tracking Algorithm in an INS/GPS Integrated Navigation System, IETE Journal of Research: Radar, Sonar, and Navigation, Vol.61, No.3, pp.251-258, DOI: 10.1080/03772063.2015.1019940 (2015).
• [4] Yan, W., Wang, L., Jin, Y. and Shi, G.: High Accuracy Navigation System Using GPS and INS System Integration Strategy, Proc. 6th Annual IEEE International Conference on Cyber Technology in Automation, Control and Intelligent System, pp.365-369, ISBN: 978-1-5090-2733-0/16 (2016).
• [5] Hernandez, W., Vicente, J., Sergiyenko, O. and Fernandez, E.: Improving the Response of Accelerometers for Automotive Applications by Using LMS Adaptive Filters: Part II, Vol.10, pp.952-962, DOI: 10.3390/s100100952, Open Access: Sensors (2010).

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応フィルタ ,  IMU ,  加速度センサ ,  車両振動 ,  誤差補正