쿵짝쿵짝 임베디드

이 글에서는 칼만 필터 알고리즘에 대해서 간단하게 살펴보도록 하겠습니다. 이번 포스팅에서는 칼만 필터의 구현 방법이나 실습 예제 등이 첨부되어 있지 않아 실제로 바로 사용하기에는 어려울 수 있으나 그냥 '칼만 필터'가 이런 거구나~' 하는 개념만 잡고 가시길 바랍니다. 칼만 필터가 저주파 통과 필터(LPF)나 고주파 통과 필터(HPF) 같은 필터와 다른 점이 있다면, LPF와 HPF는 필터가 동작하기 전에 미리 가중치를 결정하고, 동작 중에 가중치 값을 변경시키지 못합니다. 그러나, 칼만 필터에 사용되는 가중치(칼만 이득이라고 합니다.)는 칼만 필터가 수행되면서 그 가중치 값이 알고리즘에 의해 지속적으로 변합니다. 칼만 필터는 측정값을 입력으로 받아, 칼만 필터 알고리즘에 의해 처리된 후 추정값을 출력으..

현재 프로젝트에서는 고도를 측정하기 위해 기압 센서를 사용하여 기압을 고도로 변환하여 실제 비행에서 고도를 파악하려고 합니다. 하지만 워낙 노이즈가 심해서 필터 없이는 도저히 사용할 수 없는 수준이기에 고도 필터를 구현하기로 했습니다. 제가 가장 큰 도움을 받고 있는 멘토분에게 여쭤가며 얻어낸 소중한 지식을 여러분과 공유하고자 이렇게 포스팅을 하게 되었습니다. 고도필터의 전체적인 구현 시퀀스는 다음과 같습니다. 1. 가속도계의 z축 값에서 중력 가속도 성분을 제거합니다.(보상한다라고도 표현하는 것 같습니다.) 2. 중력 가속도 성분을 제거한 값(벡터)을 DCM을 이용(오일러각 이용)하여 관성 좌표계(고정 NED 좌표계) 벡터로 분해합니다.(벡터를 표현하는 좌표계를 옮기는 것이라고 이해하시는 게 쉬울 것 ..