Development of a Gyro Bias Estimation Kalman Filter Algorithm Using the Bias Temperature Model with an Application to Vehicle Heading Angle Estimation Without an Absolute Angle Sensor Signal

AHRS(Attitude and Heading Reference System)에서 지향각(Heading Angle)을 추정하기 위해선 정확한 3축 각속도와 절대 지향각이 필요하다. 기존 연구들은 자이로 바이어스를 대비해 GPS 나침반이나 지자기 센서 등과 같은 절대 지향각 센서를 사용했다. 하지만 지자기 센서는 오차가 크고 GPS 나침반은 높은 빌딩이 많거나 터널과 같은 곳에서 정확한 값을 얻기 어렵다. 본 논문에서는 비교적 짧은 시간동안 절대 지향각 센서를 사용하지 않고 자이로 바이어스를 추정하는 온도 모델 칼만 필터와 보상된 각속도를 이용한 지향각 추정 알고리즘을 제시한다. 자이로 바이어스는 센서의 움직임이 없는 정지 상태일 때만 측정할 수 있어 실험을 통해 센서의 움직임이 정지 상태와 유사할 때를 찾는 알고리즘을 고안하였다. 또한 바이어스 추정 칼만 필터의 초기 상태변수 값에 따른 지향각 오차를 실내 실험 및 실제차량 실험을 통해 확인하였다.