Sampling Range Selection Algorithm for Bias Estimation of a Gyro Sensor

자이로 센서의 바이어스 추정은 센서에 움직임이 가해지지 않는 상태에서 장시간 더 많은 수의 표본을 취득하여 사용할수록 보다 정밀해진다. 그러나 실사용 환경에서 장시간 센서에 움직임이 가해지지 않도록 유지하는 것은 매우 어렵다. 이 때문에 추정 성능이 다소 떨어지더라도 단시간 적은 수의 표본을 취득해 바이어스 추정에 이용하는 경우가 많다. 본 논문에서는 자이로 센서의 바이어스 추정을 위한 표본의 취득 범위를 움직임의 발생 여부를 고려해 선별하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안 방법을 이용해 표본의 수를 100개에서 1,000개로 늘렸을 때 시간이 더 걸리지만 드리프트 오차의 평균 증가율이 약 50.00% 감소했다. 본 논문의 결과는 제안 방법을 이용해 다수의 안정적인 표본을 추가로 쉽게 취득할 수 있고, 이를 통해 더 정밀한 시스템을 구축할 수 있음을 보여준다.