소개

• gsensor에 대해서 :
  • gsensor을 통해서 얻는 data : 가속도값
• 계산 방식에 대해서 :
  • 출력한 gsensor 값의 단위를 바꾼다. (LSB/g → m/s^2)
    • 계산 공식 : $(gsensor data / 256) * 9.81$
      
  • 가속도값을 2번 수치적분 하여 위치값을 얻는다. 얻은 x, y의 위치값을 가지고 “직진, 좌회전, 우회전”을 판단한다. (오차를 줄이기 위하여 사다리꼴로 수치적분 진행)
    • 계산 공식 : $이전속도+0.5*(현재 가속도 + 이전 가속도)*(현재 시간-이전 시간)$
      

데이터 분석

정지 상태

• 5분 동안 세트를 가만히 두고 추출한 데이터를 가공한다.

가속도

• x축 : 시간
• y축 : 가속도

속도

• x축 : 시간
• y축 : 누적 속도

이동 위치

• x축 : 시간
• y축 : 누적 이동 위치

정지 상태일 때 이상적인 결과 :

• x값 : 0 (아무런 가속도가 없을 때)
• y값 : 0 (아무런 가속도가 없을 때)

직진

가속도

• x축 : 시간
• y축 : 가속도

속도

• x축 : 시간
• y축 : 누적 속도

이동 위치

• x축 : 시간
• y축 : 누적 이동 위치

직진 상태일 때 이상적인 결과 :

• x값 : 0 (아무런 가속도가 없을 때)
• y값 : 증가

우회전

가속도

• x축 : 시간
• y축 : 가속도

속도

• x축 : 시간
• y축 : 누적 속도

이동 위치

• x축 : 시간
• y축 : 누적 이동 위치

직진 상태일 때 이상적인 결과 :

• x값 : 증가
• y값 : 증가

좌회전

가속도

• x축 : 시간
• y축 : 가속도

속도

• x축 : 시간
• y축 : 누적 속도

이동 위치

• x축 : 시간
• y축 : 누적 이동 위치

직진 상태일 때 이상적인 결과 :

• x값 : 감소
• y값 : 증가

결론

• 정지 상태일 때 x, y값이 감소한다. (x값이 y값보다 더 격하게 줄어들긴 하지만)
  이 부분에 있어서 필터를 적용하여 정지 상태일 때는 x, y값 모두 0에 가깝게 직선 형태를 만들어야 한다.
• 적합한 필터를 적용하면 시간에 따른 누적 이동 변화량으로 ‘직진, 좌회전, 우회전’을 확인할 수 있을 것이다.

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