가속도계 및 자이로스코프에 센서 융합 응용하기

가속도계 및 자이로스코프는 드론, 휴대폰, 자동차, 비행기 및 모바일 IoT 장치에서 가속 및 회전 정보를 획득하는 데 적합한 센서입니다. 하지만 가속도계와 자이로스코프 모두 잡음과 드리프트를 포함한 오차 발생의 가능성이 있어서 설계자는 최적의 정확도를 구현하기 위해 새로운 접근법을 취해야 합니다.

이러한 접근법 중 하나가 센서 융합입니다. 이 기사에서는 가속도계와 자이로스코프를 독립적으로 평가하여 어떻게 잡음 및 드리프트 오차가 발생하는지 알아봅니다. 그런 다음 각 센서 유형의 예를 소개하고, 센서 융합 기술을 사용하여 이러한 두 센서의 결과를 결합함으로써 이러한 오차를 줄이는 방법을 소개합니다.

적절한 센서 선택

가속도계는 물체에서 작동하는 모든 선형 힘을 밀리볼트/g(mV/g) 단위로 측정합니다. 움직이는 물체는 중력처럼 연속적으로 정적인 힘과 함께 가속도처럼 동적인 동작을 보일 수 있습니다. 물체에 가속도계를 부착하면 해당 가속도와 물체에 가해지는 중력을 측정할 수 있습니다. 하지만 가속도계는 시간이 지날수록 위치 오차를 보이는 경향이 있습니다.

그림 1: 3차원(3D) 가속도계 및 3D 자이로스코프 센서가 내장된 드론은 지상 제어 장치에 위치 피드백을 성공적으로 제공합니다. (이미지 출처: Wikipedia 및 STMicroelectronics)

자이로스코프는 물체에 작용하는 시간별 각속도의 변화 비율을 초당 각도당 mV(mV/deg/sec)의 단위로 제공합니다. 물체에 자이로스코프를 부착하면 센서는 물체의 각도 변화를 매끄럽게 측정하지만, 자이로스코프는 시간이 지날수록 가속도계와 마찬가지로 각도 오차가 점점 늘어납니다.

많은 가속도계 및 자이로스코프는 MEMS(미세 전자 기계 시스템)를 사용하여 제작됩니다. MEMS 센서의 제작 공정에서는 동일한 마이크로미터 반도체 기판에 반도체와 기계적 기능을 결합합니다. 이러한 장치의 주요 부품은 기계적 요소, 감지 메커니즘 및 ASIC(주문형 집적 회로)입니다.

가속도계로서의 MEMS

단일 MEMS 가속도계의 구성은 고정된 반도체 플레이트와 외부 힘에 반응하는 기계식 스프링을 사용합니다(그림 2).

그림 2: MEMS 가속도계 모델은 반도체 및 기계식 요소를 사용하여 가속도 변화에 해당하는 정전 용량 변화를 생성합니다. (이미지 출처: HowToMechatronics.com)

일반적인 MEMS 감지 기술은 온칩 가변 커패시터를 사용하는 것입니다. 동작 중 녹색 고정 플레이트는 고정되어 있으며 주황색 중량부가 가속도 축을 따라 움직입니다. 이 움직임에 따라 정전 용량 값 C1과 C2가 고정 플레이트와 중량부 간의 거리 변화에 따라 변합니다.

그림 3: MEMS 가속도계 커패시터 중 하나의 구성 근접도 (이미지 출처: Digi-Key Electronics)

C1 및 C2 값의 변화는 커패시터 플레이트, d 사이의 거리에 따라 양적으로 달라집니다(그림 3).

설명:

0 = 공기의 유전체 상수 = 8.85 x 10-12 Farad/meter

r = 공기에 상대적인 기판의 유전체 상수

L = 인접 고정 플레이트 및 중량부의 거리

W = 고정 플레이트와 중량부의 두께

d = 고정 플레이트와 중량부의 분리

방정식 1에서 핵심 변수는 d입니다. 이 거리 변화는 일정한 가속도 및 중량에 따라 일정하게 유지됩니다. 센서가 고정되거나 일정한 속도에 도달하면 구조가 완화됩니다. 하지만 중력으로 인한 당김은 여전히 존재합니다.

한 단위로 볼 때 이러한 커패시터의 값은 pF(피코 패럿 이하) 범위에 있을 수 있습니다. 여러 개의 플레이트를 병렬로 배치하면 값이 유용한 범위로 증가합니다.

이러한 커패시터를 위한 측정 회로의 예에서는 C1 및 C2를 대항 전압 공급 간의 전압 디바이더로 배치합니다(그림 4). 신호는 로우패스 필터를 거쳐 통과한 다음 델타-시그마 아날로그 디지털 컨버터(ADC)로 디지털화됩니다.

그림 4: 샘플 구현에서 C1 및 C2는 두 대향 전원 공급 장치 사이의 전압 디바이더를 구성하며 출력이 디지털화됩니다. (이미지 출처: Maxim Integrated)

3D 가속도계

3D 가속도계에는 서로 직각으로 장착된 세 개의 가속도계 센서가 장착되어 있습니다(그림 5).

그림 5: 3D 가속도계는 x, y 및 z 축의 위치 가속도에 대한 출력 데이터를 제공합니다. (이미지 출처: STMicroelectronics)

세 가속도계 모두의 감지 메커니즘 역시 정전 용량입니다. 동작으로 활성화되는 기능을 위한 적절한 가속도계는 STMicroelectronics의 LIS2DW12TR 디지털 출력 3축 가속도계입니다. LIS2DW12TR은 고분해능, 일반, 저전력 및 전력 차단의 네 가지 차동 모드와 디지털 출력을 갖춘 MEMS 3D 가속도계입니다.

 

고분해능 모드는 측정 정확도의 증가를 위해 14비트 데이터 출력 코드를 제공합니다. ±2g로 설정된 전체 범위 비트를 통해 고분해능 모드의 일반적인 감도는 0.244millig/digit(mg/digit)입니다. 또는 전체 범위 비트가 ±16g로 설정된 고분해능 모드의 일반적인 감도는 1.952mg/digit입니다. 이 장치의 일반적인 0-g 팩토리 트림 오프셋 정확도 수준은 ±20mg입니다.

3D 가속도계는 x, y 및 z 축을 따라 선형 가속도를 측정합니다. 롤링과 같은 회전 시 내부 고정 플레이트와 중량부 사이의 거리가 변경되지 않습니다. 결과적으로 가속도계는 각속도에는 반응하지 않습니다. 

이러한 특성을 가지므로 3D 가속도계는 동작 감지, 제스처 인식, 표시 방향 및 자유 낙하 감지와 같은 응용 분야에 적합합니다. 하지만 이런 특성은 드론의 감지 요구 사항 중 일부만 충족할 수 있습니다.

3차원 자이로스코프

MEMS 자이로스코프도 반도체의 기계적 요소 사이의 변화하는 정전 용량을 이용하지만, 이 구성에서는 센서가 각속도 변화에 따른 정전 용량 변화를 생성합니다.

3D 자이로스코프에는 서로 직각으로 장착된 세 개의 자이로스코프 센서가 있습니다(그림 6). 관성력(g-force)의 측정은 풋/초/초(ft./s/s)로 표현되며 여기서 1g는 지구의 중력과 같습니다. 세 자이로스코프 모두의 감지 메커니즘 역시 정전 용량입니다.

그림 6: 3차원 자이로스코프는 x, y 및 z 축을 중심으로 한 각도 가속 회전에 대한 출력 데이터를 제공합니다. (이미지 출처: STMicroelectronics)

항법 시스템에 적절한 자이로스코프는 STMicroelectronics의 I3G4250D 3축 디지털 출력 자이로스코프입니다. 이 자이로스코프는 16비트 데이터 출력 코드를 제공합니다.

전체 범위 비트가 245dps로 설정된 경우 일반적인 감도는 8.75mdps/digit입니다. 또는 전체 범위 비트가 2000dps로 설정된 고분해능 모드의 일반적인 감도는 70mdps/digit입니다. 이 장치의 일반적인 디지털 제로 등급 수준은 ±10dps입니다. 이 제로 등급 수준 및 감도 성능 덕분에 설계자는 제작 시 추가적인 보상 및 교정을 피할 수 있습니다.

3D 자이로스코프는 x, y, z 축을 따라 각도 가속도를 측정합니다. 자이로스코프에 선형 가속이 적용될 경우 내부 고정 플레이트와 중량부 사이의 거리가 변하지 않습니다. 결과적으로 자이로스코프는 선형 속도에는 반응하지 않습니다.

이 특성 덕분에 3D 자이로스코프는 동작 제어, 장비 및 로봇 공학과 같은 응용 분야에 적합합니다. 하지만 자이로스코프와 가속도계를 결합하면 드론에 필요한 감지 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

3D 가속도계와 자이로스코프 결합

가속도계와 자이로스코프는 개별적으로 항법 시스템에 큰 장점을 주지만 둘 다 데이터 면에 있어서 불확실한 부분이 있습니다. 이 센서를 모두 이용하여 물체 움직임과 같은 동일한 현상에서 데이터를 수집하고, 출력 데이터를 병합하여 두 센서의 장점을 취합하는 것이 좋은 방법입니다. 이 방법은 바로 센서 융합 전략을 통해 실현 가능합니다.

센서 융합 기술은 서로 다른 소스의 감지 데이터를 결합하여 불확실성이 낮거나 더 정확한 정보를 생성합니다. 자이로스코프와 가속도계의 경우, 각각 다른 센서의 잡음 및 드리프트 오차를 오프셋하여 더 완전하고 정확한 움직임 추적을 제공할 수 있습니다.

이렇게 센서 출력을 결합하는 것은 Kalman 또는 보완 필터의 구현을 통해 가능해집니다. Kalman 필터는 불확실성이 있을 때 정보를 결합하는 강력한 도구입니다. 동적 시스템에서 이 필터는 연속적으로 변화하는 시스템에 적합합니다.

3D 가속도계와 3D 자이로스코프 데이터를 결합할 때는 두 기능 모두가 동일한 장치에 공존하는 것이 가장 효과적입니다. 이러한 장치의 예는 STMicroelectronics LSM6DS3HTR 3D 가속도계 및 3D 자이로스코프입니다. 이러한 장치의 적절한 응용 분야에는 계보기, 동작 추적, 제스처 감지 및 기울임 기능이 포함됩니다.

LSM6DS3HTR은 ±2/±4/±8/±16g의 전체 범위 가속도 범위에서 사용자가 동적으로 선택 가능하며, 독립형 자매 제품에 필적하는 ±125/±245/±500/±1000/±2000dps의 각도 등급 범위를 가집니다.

3D 가속도계와 3D 자이로스코프를 결합할 때, 보완(또는 Kalman) 필터는 외부 힘에 취약하지 않기 때문에 정밀도를 위해 처음에는 자이로스코프를 사용합니다. 그리고 장기적으로는 드리프트 오차가 없는 가속도계 데이터가 사용됩니다.

필터의 가장 단순한 형태에서 소프트웨어 방정식은 다음과 같습니다.

이러한 값은 시간 경과에 따라 통합됩니다.

또한 STMicroelectronics는 STM32 마이크로 컨트롤러를 사용한 감지를 지원하기 위한 광범위한 소프트웨어를 제공합니다.

결론

움직이는 물체에서 더 정확한 정보를 추출하고자 하는 설계자는 센서 융합 전략에 따라 3D MEMS 가속도계와 자이로스코프를 함께 활용하여, 동작 및 항법에 관련된 과제를 해결하는 신뢰성 높은 솔루션을 제공할 수 있습니다.이러한 접근법 중 하나가 센서 융합입니다. 이 기사에서는 가속도계와 자이로스코프를 독립적으로 평가하여 어떻게 잡음 및 드리프트 오차가 발생하는지 알아봅니다. 그런 다음 각 센서 유형의 예를 소개하고, 센서 융합 기술을 사용하여 이러한 두 센서의 결과를 결합함으로써 이러한 오차를 줄이는 방법을 소개합니다.

 

 

가속도계 및 자이로스코프 센서 융합 | DigiKey