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딥러닝을 이용한 IMU 센서의 해상도 및 자세 추정 정밀도 향상 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2022008830
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 딥러닝을 이용한 IMU 센서의 해상도 및 자세 추정 정밀도 향상 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 인 딥러닝을 이용한 IMU 센서의 해상도 및 자세 추정 정밀도 향상 장치는 IMU 센서 데이터를 획득하는 입력부와, IMU 센서의 성능 개선 프로그램을 저장하는 메모리 및 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하고, 프로세서는 딥러닝 수행에 따라 IMU 센서 데이터의 가속도 및 각속도의 정확도와 해상도를 개선한다.
Int. CL G01C 21/16 (2006.01.01) G01C 25/00 (2006.01.01)
CPC G01C 21/16(2013.01) G01C 21/188(2013.01) G01C 25/005(2013.01)
출원번호/일자 1020200183101 (2020.12.24)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0091901 (2022.07.01) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.11.24)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 권우경 대구광역시 달성군 현풍읍 현풍중앙
2 진용식 대구광역시 동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.12.24 수리 (Accepted) 1-1-2020-1409197-18
2 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2021.11.24 수리 (Accepted) 1-1-2021-1359372-29
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번호 청구항
1 1
IMU 센서 데이터를 획득하는 입력부;IMU 센서의 성능 개선 프로그램을 저장하는 메모리; 및 상기 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 딥러닝 수행에 따라 IMU 센서 데이터의 가속도 및 각속도의 정확도와 해상도를 개선하는 것 인 딥러닝을 이용한 IMU 센서의 해상도 및 자세 추정 정밀도 향상 장치
2 2
제1항에 있어서, 학습 과정 및 사용 과정 중 적어도 어느 하나의 경우에서, 카메라, 라이다, 엔코더, 속도 측정 센서 중 적어도 어느 하나로부터 측정된 가속도 값과 각가속도 값이 사용되는 것 인 딥러닝을 이용한 IMU 센서의 해상도 및 자세 추정 정밀도 향상 장치
3 3
제2항에 있어서, 상기 가속도 값 및 각가속도 값에 대해서 전처리를 수행하는 것인 딥러닝을 이용한 IMU 센서의 해상도 및 자세 추정 정밀도 향상 장치
4 4
제1항에 있어서, 학습 과정에서, 개선 대상 IMU 센서보다 고성능의 IMU 센서로부터 측정된 값이 사용되는 것인 딥러닝을 이용한 IMU 센서의 해상도 및 자세 추정 정밀도 향상 장치
5 5
(a) IMU 센서의 성능 개선 모듈을 학습하는 단계; 및 (b) IMU 측정 신호를 수신하고 향상된 관성 데이터를 출력하는 단계를 포함하는 딥러닝을 이용한 IMU 센서의 해상도 및 자세 추정 정밀도 향상 방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 (a) 단계는 카메라, 라이다, 엔코더, 속도 측정 센서 중 적어도 어느 하나로부터 측정된 가속도 값과 각가속도 값을 사용하여 학습을 수행하는 것인 딥러닝을 이용한 IMU 센서의 해상도 및 자세 추정 정밀도 향상 방법
7 7
제6항에 있어서, 상기 (a) 단계는 상기 가속도 값 및 각가속도 값에 대해서 전처리를 수행하는 것인 딥러닝을 이용한 IMU 센서의 해상도 및 자세 추정 정밀도 향상 방법
8 8
제5항에 있어서, 상기 (a) 단계는 개선 대상인 상기 IMU 센서보다 고성능의 IMU 센서로부터 측정된 값을 사용하여 학습을 수행하는 것인 딥러닝을 이용한 IMU 센서의 해상도 및 자세 추정 정밀도 향상 방법
9 9
제5항에 있어서, 상기 (b) 단계는 상기 IMU 측정 신호 외에 추가적으로 카메라, 라이다, 엔코더, 속도 측정 센서 중 적어도 어느 하나로부터 측정된 데이터를 함께 사용하여 향상된 관성 데이터를 출력하는 것인 딥러닝을 이용한 IMU 센서의 해상도 및 자세 추정 정밀도 향상 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 정부출연금사업(기관고유사업) 대경권 지역산업 기반 ICT 융합기술 고도화 지원사업