T E L KO MNIK A , V ol . 17 ,  No. 4,  A ug us t   20 1 9,  p p.1 898 ~1 90 6   IS S N: 1 69 3 - 6 93 0 ,  accr ed ited   F irst  Gr ad e b y K em en r istekdikti,  Decr ee  No: 2 1/E/ K P T /20 18   DOI:   10.12928/TE LK OM N IK A .v 1 7 i 4 . 11826   â—¼    18 98       Rec ei v ed   J un e  30 ,  20 1 8 ; R ev i s ed   M arc h 5 ,  20 1 9 ;  A c c ep te d  A pril   12 ,  20 1 9   Velocity  meas ur e men t b a sed  on     inertial  meas uri ng  u nit       W ar u   Dju r i atn o * 1 , E ka   Ma u lana 2 , H as an 3 , E f f end i D o d i Ar is and i 4 ,  W ijon o 5   1 ,2 ,5 Dep a r tm e n t  o f  El e c tri c a l   E n g i n e e ri n g ,   Bra wi j a y a  Un i v e r s i ty ,  In d o n e s i a   1 ,2 ,5 Col l a b o r a ti v e   Re s e a r c h  Ce n te r f o r  Ad v a n c e d  S y s t e m  a n d  M a te r i a l  T e c h n o l o g y   3 M a s te r Pro g ra m  i n   Te l e c o m m u n i c a ti o n  En g i n e e ri n g ,  Nat i o n a l  Su n  Ya t - s e n  Un i v e r s i t y   4 L e m b a g a  Pe n e r b a n g a n   d a n   An ta ri k s a  Na s i o n a l ,  In d o n e s i a     *C o rre s p o n d i n g  a u th o r,   e - m a i l :  waru d j @u b .a c .i d       Ab strac t   Ve h i c l e s   t e c h n o l o g y   h a v e   b e e n   a   p r i o ri t y   a re a   o f   re s e a r c h   o v e r  t h e   l a s t  fe w  d e c a d e s .  Wi th   t h e   i n c re a s i n g   t h e   u s e   o f  e l e c tro n i c   c o m p o n e n t s   i n   th e   a u to m o ti v e   i n d u s try   t o   m e a s u r e   c o n d i ti o n s   a r o u n d   th e   v e h i c l e ,  t h e   f o c u s   o f  a u to m o t i v e   te c h n o l o g y   d e v e l o p m e n t  i s   n o w  l e a d i n g   to   t h e   d e v e l o p m e n t  o f   a c ti v e   te c h n o l o g y .  I n fo rm a ti o n   o n   th e   s p e e d   o f  c o n v e n ti o n a l   v e h i c l e s   i s   g e n e ra l l y   s ti l l   o b ta i n e d   b a s e d   o n   th e   ro ta ti o n   o f   th e   w h e e l ,  b u t   th e r e   a re   we a k n e s s   i n   th e   s y s te m   th a t  i s   t h e   d i fe re n c e   b e twe e n   whe e l   a n d   r o a d   th ro u g h   v e h i c l e   a l s o   c h a n g e s   whe e l   ra d i u s   o f  t h e   v e h i c l e   d u e   to   win d   tu b e   a i r  p r e a s u re   t h a t  c a n   c h a n g e   a t   a n y   ti m e .  I n   t h i s   re s e a r c h   u s e d   In e r ti a l   M e a s u ri n g   Un i t  (IM U )  6   a x i s   (a c c e l e r o m e te r  a n d   g y ro s c o p e )  wh i c h   h a v e   b e e n   d o n e   fi l te ri n g   b y   u s i n g   Ka l m a n   fi l t e r  i n   o rd e r  t o   m a k e   o u tp u t  s e n s o r  v a l u e   m o re   s ta b l e ,  re s u l t s   o b ta i n e d   a t  t h e   te s t  o f  0   m /s   h a d   a n   RM S  e rro r  o f  0 .8 6 9 6   m /s   whe n   e l e v a ti o n   i s   +4 5 0 ;  0 .0 3 9 3   m /s   whe n   e l e v a ti o n   i s   0 0 ;  a n d   0 . 3 0 3 0   m / s   whe n   e l e v a t i o n   i s   - 4 5 0 .  t h i s   re s e a r c h   i s   e x p e c t e d   to   b e   a n   e x p l o r a ti o n   fo r   th e   d e v e l o p m e n t  o f  a   d e c e n t   s y s te m   th a t  i s   s u i ta b l e   to   b e   u s e d   a s   v e h i c l e   s p e e d   e s ti m a to r  whi c h   i s   a s   re l i a b l e   a s   i t   i s   b y   u s i n g   a n   e x i s ti n g   s p e e d o m e te r  o n   a   g r o u n d   v e h i c l e   g e n e ra l l y   r e g a r d l e s s   o f  s l i p p a g e   a n d   c h a n g e s  i n  w i n d   c a p a c i ty   o n  w h e e l s .       K e y w ords :   i n e rti a l  m e a s u ri n g   u n i t,   K a l m a n  f i l t e r ,   v e l o c i t y     Copy righ t  ©  2 0 1 9   Uni v e rsi t a s  Ahm a d  D a hl a n.  All  rig ht s  r e s e rve d .       1.  Int r o d u ctio n   V eh i c l es   t ec hn o l og y   h av e  be en   a  pri orit y   are a  of  r es ea r c h  ov er  the   l as t  f ew  de c ad es .  W i t h  th e  i nc r ea s i ng   of  e l e c tr i c al   c om po n en ts   i n  the   au to mo t i v e  i nd us tr y   to  s e ns e  c on d i t i on s   aroun d  th e  v eh i c l e ,  th e  f oc us   of  au to mo t i v e  t ec hn ol o gy   de v e l op me nt  i s   no w  l e ad i ng   to     the   de v e l o pm e nt  of  ac t i v e   tec hn o l og y   [1] .  T he   s pe e d  i nf ormat i on   on   c on v en ti o na l   v eh i c l es   i s   ob ta i ne d  fr o m  th e  r ota ti o na l   s pe ed   of  t he   w he e l s .  B ut  t he r e  i s   a  s ho r ta ge   i n  thi s   s y s tem   whi c h  i s   the   s l i p  b etwe en   th e  wh ee l s   an d  t he   r oa d  thro ug h  w hi c h  th e  v eh i c l e  p as s es   [2] .  In  th i s   s tud y   us ed   i n erti al   m ea s uri ng   u n i t  ( IMU)  6D  ( 6  ax es )   c on s i s ti ng   of  3  ax es   ac c el era ti o n  s en s or  an d     3  ax i s   an gu l ar  v el oc i ty   s en s or   [3 - 5] .  T h i s   s tud y   i s   ex pe c ted   to  b e  an   ex pl orat i o n  for    the   de v e l op me n t o f  a v i ab l e  s y s tem  t o u s e   as  a  r e l i ab l e  v eh i c l e s pe e d e s t i m ato r   as  we l l  as   us i ng   an   ex i s ti ng   s pe e do me ter  o n  a  groun d  v eh i c l e  ge ne r a l l y   r eg ardl es s   of  s l i pp ag e  a nd   c ha n ge s   i n  wi nd  c ap ac i ty  on  w he el s   [6 - 8] .       2.  Re se a r ch  Me t h o d   T he   s y s tem   i s   de s i g ne d  by   3  ma i n  c om po ne n ts   c on s i s t  of   IMU   s en s or ,  Mi c r oc o n tr ol l er   an d  D i s pl ay .  T he   fun c t i on al   b l oc k   di ag r a m  i s   s ho wn   i n  F i gu r e  1.   I n  th i s   de s i g n  de s i r e d  f i na l   s pe c i fi c at i o ns  s uc h a s  th e f ol l owi ng   po i nts :   -   V eh i c l es   ac c el erat i o n o f  0.2 - 10 m/s 2 .   -   V eh i c l e s pe e d  of  0 - 14 0   k m/ ho ur.   -   T he  s pe e d rat i ng  i s  u pd a te d m ax i ma l l y  w i th i n  1 m ete r   on c e.   -   T he  s y s tem  c an   on l y  be   us ed  o n p u bl i c  s tr ee ts   A c c ordi n g t o  the  F i g ure 1,  t he r e a r e   5 m ai n  b l oc k s   to  o bta i n t h e   v el oc i ty  v al ue :   -   IMU  t o  ob ta i n   l i n ea r   ac c e l er ati o n  v a l ue   ( É‘)  an d   an gu l ar  v el oc i ty   v a l u e   ( ω) ,  t hi s   s ec t i on   w ork s   as  a n I np ut  of   s y s tem .   -   IMU   o utp u t c on t ai ni n g n oi s e b y  us i ng   K a l ma n f i l ter s o   tha t  no i s e  wi l l   be   mu ff l e d.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO MNIK A    IS S N: 1 69 3 - 6 93 0   â—¼     V el oc i t y  m ea s ure me nt  ba s ed  o n i ne r ti al   me as urin g  un i t   ( W aru D j uri atn o )   1899   -   Int eg r a te   an gl e  v el oc i ty   v al ue   t owards   ti me   by   M i dp oi nt  R i e ma n n  S u m  m eth o d  to  ob t ai n   an g l e p os i t i on  v a l u e.   -   Cal c u l ate   the  dy na m i c   ac c e l erat i on   v a l u e  of  a  v e hi c l e  p aral l el   to  th e  ea r t h's   s urfac e   by   us i n g  an g l e p os i t i on  v a l u e   a nd  ac c el erat i on  s en s or v al ue .   -   Int eg r a te   dy na mi c   ac c el er ati o n  v a l u e   t owards   ti me   b y   Mi dp o i nt   R i em an n   S u m  me th od   to   ob ta i n   v e l oc i ty  v a l u e .   -   T he   wh ol e p r oc es s  wi l l  be  r ep ea ted   wi t h t   i nte r v a l s .           F i gu r e   1 .  F u nc ti o na l  b l oc k  di a gram   of  th e  s y s tem       2.1.  D ynami c Ac ce le r atio n   T o  e l i mi na te   t he   eff ec t   of   ea r th   grav i t ati on a l   ac c el er ati o n,  the   fo l l ow i ng   e qu at i on s   are   made   ba s ed   o n  ac c el era ti o n  v ec tor  di ag r a m  s ho wn  on   F i gu r e  2 .   O bt ai n  an g l e  p o s i ti o n  v al u e   θ 0  ( i ni t i at i o n v al ue )         Dy na mi c   ac c e l erat i on   i s   th e  ac c el erat i o n  v al u e  wh i c h   i s   un aff ec ted   fr o m  the   s t at i c   ac c el erat i on   c au s ed   by   grav i ty   of  th e  ea r th,   s o  tha t  th e  r ea d ab l e  i s   pu r e  ac c el erati on   pa r al l el   t o  the   s urfac e  of   the  e arth   [ 9,   1 0] .     a= a cc elera tio n   p a r a llel to   t h e   s u r fa ce   o f th e  ea r th               F i gu r e   2 .  A c c el ero me t er s en s or v ec tor       2.2.  U sing  Ka lman   F ilte r   t o   F ilter  A cc el er atio n   and   An g le  V elocity  V a lue   K al ma n  fi l ter  i n  thi s   s tud y   s erv es   to  r ed uc e  the   d i s turban c e  d ue   t o  l ac k   of  p r ec i s i on   s en s ors   to  ob ta i n  o pti ma l   an d  s tab l e  r es u l ts   [11 - 18] .  In  thi s   proc es s   i s   d i v i de d  i nto   c ov aria nc e  c al c ul a ti o ns   ( 3  s ta ge s )   an d   s tat e  c a l c ul ati on s   ( 2  s ta ge s ) .  T he   c al c u l at i on   of   c ov a r i an c e  pa s s es   throug h t hre e s tag es :     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
             â—¼                IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO MNIK A    V ol .   17 ,  No .  4 ,  A ug us t   20 19 :   1 89 8 - 1 90 6   1900   a.   Cal c u l ate  K al m an   ga i n:         b.   Cal c u l ate  es ti ma t i on :         c.     Cal c u l at e c ov aria nc e   err or:         T he  c al c u l at i o n o f s t ate   pa s s es  th r ou gh  two  s t ag es :   a.   S av e  l as t  es t i ma ti o n v al ue e :         b.   S av e  l as t c ov ari an c e  err or  v al ue :         F or  the   i n i ti al   pr oc es s   be f ore  the r e  i s   th e  l as t  s tat e   v al ue   th ere  wi l l   b e  an   er r or,  wi th    the   p as s ag e  of  t i me   the   fi l t er  proc es s   i s   r ep e ate d  c on ti nu ou s l y   s o  i t  w i l l   es ta bl i s h   i terat i o n  th en   de v i at i o n v al ue  w i l l  b e red u c ed  to   ne ar r e al i ty  v al u e.     2.3.  A cc e ler atio n   and   An g u lar   V eloc it y V alue Int eg r ate   T he   ou tpu t  of  th e  IM U  s en s or  i s   the   an g ul ar  v el oc i ty   a nd   ac c el erati on ,  t o  g et  s pe ed   v al ue   i t  mu s t  b e  do ne   i nte grat i ng   proc es s .  T he   c orr el at on   b etwe e n  po s i ti on ,  v e l oc i ty   a nd   ac c el erati on   c an   b e  s ee n  i n   F i g ure  3.  T h ere  are  v ari ou s   m eth o ds   th at  c a n  b e  us e d  to   i nte grate.     Mi d po i nt  Ri em an n  S um   i s   a  s i ng l e  s tep   m eth od   th at  i s   mo r e  ac c urate  t ha n  t he   E ul er  me t ho d   [19,   20] .   T hi s   me t ho d   es ti m ate s   th e  d eriv at i v e  at   th e  i n terv al   p oi nts ,  wh i c h  are  th e n  s um m ariz ed   as   s ho wn  i n  F i gu r e  4 .  T he   Mi d po i nt  R i e ma n n  S u m  m eth od   i s   the   em bry o  of     the   i nte gral .  whi c h   i n teg r al   c an   c ert ai n l y   be   do n e   by   the   a pp r ox i ma t i on   of   the   s um   of    the   m ul t i p l i c i ty   o f  f( x )   mu l t i p l i ed   by   Δ t.  T he   s ma l l er  th e  v al ue   Δ t  r e s u l ts   i n  mo r e    ac c urate rea di n gs  [2 1 ,   2 2].           F i gu r e   3 . C orel ati on  b etwe en  ac c el erat i on ,  v el oc i ty ,    an d  po s i t i on  [1 9 ]       F i gu r e   4 . I nte gra ti on  us i ng   Mi d po i nt  R i e ma n n S um   [20 ]       In  the   s pe c i fi c at i on   i t  ha s   be en   d ete r m i n ed   tha t  th e  s pe ed   r at i ng   w i l l   be   u p da te d  a  ma x i m um   of   1  me t er  o nc e.   T he n   i t  c an   b e  d ete r m i n ed   ho w   th e  ma x i mu m   ti me   i nt erv al   v a l ue   for  i nte grati on   us i ng   M i d po i nt  Ri em an n  S u m  me t ho d .  T h e  pa r am ete r s   i n  th e  s pe c i f i c ati o n  are  a  ma x i m um   r e ne w al   r a ng e   of  1  m  an d   ma x i mu m  s pe ed   i s   14 0  k m /h  or  c an   be   wr i tt en     38 ,8 88  m /s ec . S o i t  c an  b e  c al c ul a ted   for th e m ax i m um  ti m e i nte r v al  as  fo l l ows :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO MNIK A    IS S N: 1 69 3 - 6 93 0   â—¼     V el oc i t y  m ea s ure me nt  ba s ed  o n i ne r ti al   me as urin g  un i t   ( W aru D j uri atn o )   1901       wi th  S updat e_max   i s   the   ma x i mu m  di s ta nc e  to  up d ate   th e  s pe e d  an d  v max   i s   t he   m ax i mu m  s pe ed   tha t  th e  s y s tem   c an   m ea s ure.  T he   eq u ati on   f o r   the   an g ul ar  po s i t i o n  c an   be   wr i tte n    as  fo l l ows  :         w i th   . T he  e qu ati on  f or the  v el oc i ty  c an  be   wr i tt en  as   f ol l ows :         wi th       2.4.  F low ch ar t  of   S ys t em   F l owc ha r t  o f  the   s y s tem   u s ed   as   r efe r en c e  of  pr og r am   ma k i ng   f or  IMU  s en s o r   v al ue   c on v ers i on   un t i l   be c om i n g   s pe ed   v a l u e   i s   s h own  i n  F i gu r e  5 .  T h e  f l owc ha r t   c o ns i s ts   of  d ata   r etri ev al  proc es s , d i gi tal  fi l t er pr oc es s , a ng l e  po s i t i o n c al c ul ati on ,  ac c el era ti o n a nd  s pe ed  v a l u e.       3.  Re sult s  a n d  An aly s is   T es ti ng   i s   ne ed e d  to   an al y z e  the   pe r f orma nc e  of  t h e  s y s tem   tha t  h as   b ee n  ma de .    T he   s y s tem   ha s   be e n  ma de   c a n  b e  k n own   pe r f orm an c e  by   an al y z i n g  t he   ou t pu t  v a l u es   i n    ea c h s ub - s y s tem .      3.1.  K alman F i lt er  T es t   K al ma n  fi l ter  he r e  s erv es   as   a  fr eq ue nc y   da mp er  d ue   to  no i s e  th at  c an   be   u s ed   to  s mo oth   t he   s i g na l   r e ad i ng s   [23 - 25] .  I n  thi s   f i l t er  ap p l i e d  he r e  ha s   2  c on tr ol   v aria b l es   tha t  ar e  R   an d  Q  wh i c h  ha v e  v al ue s   b etwe e n  0 t o  1.  W h ere R   i s  t he   me as ure me nt  no i s e c ov aria nt , w hi l e  Q   i s   th e  c ov ari an c e   of   th e  proc es s   no i s e.  T h e  pu r p os e  of  s e l ec ti ng   the   v al ue   of   R   an d  Q   i s   as   a   pa r am ete r   of  de t ermi ni ng   t he   fr e qu en c y   att en u ati on ,   i f  att e nu at i o n  i s   l ow  the n  t he   s i gn a l   s ti l l   c on tai ns   no i s e,  i f  t he   d am p i ng   i s   too   hi gh   th e  no i s e  de c r ea s es   bu t  th e  f i l t er  ou t pu t   r ea do u t  i s   no t   too   ac c urate.   B as ed   o n   F i g ure  6   c an   b e  s e en   th at  t he   ou tp ut  s e ns or  s ti l l   c on tai ns   a  l ot   of   no i s e  s o  i mp r es s ed   no t  t oo   s tab l e,  t he r ef ore  K a l m an   fi l ter   s erv es   as   a   no i s e   fi l ter   du e  to   i ns ta bi l i ty   s en s or  ou tpu t.  Her e  i s   a n  un fi l ter ed   s en s or  ou t pu t  pl ot  th at  ha s   be en   thr o ug h  a  fo urie r   tr an s format i o n  s o   th at  i t   c a n  b e  v i ewe d  i n  the   fr eq ue nc y   do m ai n.  F r o m  F i gu r e   7  th e  ou tp ut   of    the  u nfi l tere d s en s or c a n b e s ee n  tha t  th e  freq ue nc y  d i s tr i bu t i o n i s   be tw ee n  10  Hz  to  5 00  Hz .   F i gu r e s   8   ( A ) ,  ( B )   a nd   ( C)   an d  9   ( A ) ,  ( B )   an d  ( C)   s ho w   th e  s en s or  ou t pu t  p l o t  us i ng     k al ma n  f i l t er  t ha t  ha s   be e n  thro ug h   a   F o u r i er  tr a ns f ormat i on   s o  t ha t   i t   c an   be   v i ew ed   i n   the   fr eq ue nc y   do m ai n .  In  t he   da ta  proc es s i ng   he r e  t he r e  wi l l   be   2  v ar i ab l es   i n  t h e  tes t  th at  i s     Q   ( 0 . 1 ;   0 . 01 ;  0 . 00 1) ,  s ho wn  i n  F i gu r e   8   ( A ) ,  ( B )   a nd   ( C) ,   an d   R  ( 0 . 0;  0 . 5;   1 . 0) ,  s ho wn  i n    F i gu r e   9   ( A ) ,  ( B )   an d  ( C) .   F r om   th i s   tes t   c an   be   c o nc l ud ed   th at  t he   s ma l l er  v a l u e   of  Q   the n  t he   fr eq ue nc y   wi l l   b e  mo r e  mu ff l ed .   F r o m  th i s   tes t  c a n  be   c on c l u de d  tha t  the   great er  v al u e  of  R   the n  the  fre qu e nc y  wi l l  b e m ore  mu ff l ed .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
             â—¼                IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO MNIK A    V ol .   17 ,  No .  4 ,  A ug us t   20 19 :   1 89 8 - 1 90 6   1902       F i gu r e   5 . Fl owc ha r t  of  t he   s y s tem           F i gu r e   6 . C orel ati on  b etwe en  o utp u t s en s or a nd   aft er  pa s s  th e f i l ter           F i gu r e   7 .  S en s or  o utp ut  fr e qu en c y  r es po ns e w i tho ut  f i l ter   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO MNIK A    IS S N: 1 69 3 - 6 93 0   â—¼     V el oc i t y  m ea s ure me nt  ba s ed  o n i ne r ti al   me as urin g  un i t   ( W aru D j uri atn o )   1903           F i gu r e   8 . O ut pu t k a l m an  f i l t er wit h  R v al ue   i s   0, 5 a n d  Q  i nd ep e nd e nt  v ari ab e l ,   ( A )  Q = 0 . 1;  ( B )  Q = 0 . 0 1;  ( C)   Q = 0 . 001               F i gu r e   9 .   O ut pu t k a l m an  f i l t er wit h  Q  v al u e i s   0 ,0 1 a n d  i nd ep e nd e nt  v ari ab e l  R ,   ( A )  R =  0 . 0;  ( B )  R =  0 . 5;  ( C)  R =  1 . 0       3.2.  An g u l ar   ve locit y i n t e g r al   T he   a ng ul ar   v el oc i ty   i nte g r al   ai ms   to   ob tai n  an g ul ar  po s i ti o n  v a l u es .  In   th i s   i n teg r al   proc es s i ng   us e  t he   m i dp oi nt  R i e ma n n   s um   m eth od   u s i ng   A V R  c om pu t ati on   i e  A tme g a3 2 8  ha s   be en   tes te d  to  pe r form  da t a  r etri ev a l   to   bri ng   u p  th e  a ng l e  po s i ti on ,  t he   pr oc es s   tak es   ±   2,4   ms   as  s ho wn  i n F i gu r e  10 .           F i gu r e   10 . T h e t i m e t ak e n f or data   r etri ev al       Her e  i s   a  c om pa r i s on   of  te s t  graph  of  i n teg r a ti o n  v al u e  of  an g l e  v el oc i ty   v al u e  to  ti me   wi th  t  v al ue   t= 5   ms ;  1 0   ms ;   20   ms .   F r om   t he   grap hs   i n   F i gu r e s   11 ,  12   an d   13 ,   th e   i nt eg r a l   r es ul t  wi th  mi d po i nt  r i em an   s um   me th od ,  i t  c an   b e  s ee n   that  th e  s ma l l er  v al u e  o f  Δ t  g en era te   i nte grati on   r es ol u ti o n  a nd   d ata   ac q ui s i ti on   fr o m  t he   s y s tem   w i l l   h av e  a  hi gh   ac c urac y   v al ue ,   bu t  du e   to   da ta   ac qu i s i t i on   pro c es s i ng   un t i l   i t   a pp e ars   an g ul ar   po s i ti o n  v a l u e  t ak e  ±   2 . 4   ms   th en   the   s ma l l es t  v a l ue   for  i nt eg r ati o n  a l s o  ha s   t he   s m al l es t  c ap ab i l i ty   l i m i t  s h ou l d  be   a bo v e    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
             â—¼                IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO MNIK A    V ol .   17 ,  No .  4 ,  A ug us t   20 19 :   1 89 8 - 1 90 6   1904   proc es s i ng   t i me .   F r om   th e  t hree  gra ph s   i n teg r a l   r es ul t  wi th  mi d po i nt  r i em an   s um   me th od   c an   be   s ee n  t he   s m al l er  v a l ue   of   Δ t  ge n erate   i nte gr ati on   r es ol ut i o n  a nd   da ta   ac qu i s i ti on   fr o m  t he   s y s tem   wi l l   ha v e  a  h i gh   ac c urac y   v al ue ,  bu t  d ue   to  d ata   ac qu i s i t i on   proc es s i ng   un ti l   i t  a pp e ar s  an gu l ar  po s i t i o n v al ue   tak e  ±   2 . 4   ms  th e n t he  s m al l es t  v al ue  fo r   i nte grat i on  al s o  h as  th e s ma l l es t   c ap ab i l i ty  l i m i t s ho ul d  be   ab ov e p r oc es s i n g t i me .             F i gu r e   11 .  A n gl e v el oc i ty  i n teg r at i on   wi t h  Δ t= 5m s             F i gu r e   12 .  A n gl e v el oc i ty  i n teg r at i on   wi t h  Δ t= 10 ms             F i gu r e   13 .  A n gl e v el oc i ty  i n teg r at i on   wi t h  Δ t= 20 ms       3. 3 .  E limin ate V alue of   S t atic Ac ce le r atio n  du e to   E ar t h  G r a vity   T he   dy n am i c   ac c el er ati on   r ea d i ng s   ai m  to   e l i m i n ate   s t ati c   ac c e l erat i on   r ea d i n gs   c au s ed   by   ea r th  grav i ty   s o  t ha t  the   r ea da bl e  v al ue   i s   a  p ure  a c c el erati on   pa r a l l e l   t o  th e  e arth's   s urfac e.   Her e  i s   a  c orr el a ti o n  grap h  be tw ee n  t he   x - ax i s   ac c el erat i on   s e ns or  to  the   s ta ti c   ac c el erati on   v al ue ,   wh i c h  ai ms   to   ac c el eromet er  o utp ut  v a l ue s   wi l l   di s p l ay   dy na mi c   ac c el erat i on .   A c c ordi ng   to  th e   F i gu r e  14   i n   a  s tat i o n ary   s tat e  dy n am i c   ac c el erat i on   ha s   a   v al ue   of  0   m/s   ev en   th ou gh   t he   IMU  c h an g es   i ts   a ng u l ar  p os i ti on ,   the   s tat i c   ac c e l erat i on   c ap t ured   by   t he   x - ax i s   s en s or  wi l l   b e  el i mi na t ed  by   da m pe n i n g t h e v al u e u s i ng   an g ul ar r ea d i ng s  on   the  s e ns or.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO MNIK A    IS S N: 1 69 3 - 6 93 0   â—¼     V el oc i t y  m ea s ure me nt  ba s ed  o n i ne r ti al   me as urin g  un i t   ( W aru D j uri atn o )   1905       F i gu r e   14 .  Com pa r at i o n b e t ween   a x   a nd  s ta ti c  ac c el era ti on       3. 4 .  R MS E   in t h e   S t ate  of  S p ee d   0 m/s   T he  s y s tem  ha s  be en  m ad e i s  no t t he  i de a l  s y s tem  i t  i s  ne c es s ary  to  te s t   th e  err or v al u e  of  r oo t   me an   s q ua r e  to  k n o w  the   err or  v al ue   i n  the   s t a te  of   s pe e d  0  m/s .  T es ts   t a k e  50 0   da t a  i n   the   s t ate   of   th e  s ta ti o na r y   t o  o bta i n   the   i de nti c a l   tr ea t me nt,   i n  thi s   tes t   the   i nd ep en de nt  v aria b l e   i s   a    θ    v a l ue     (   θ= + 45 0 ;    0;     - 45 0 ).   B as e d   o n  F i gu r e  15 ,  whe n  th e  a ng l e  v a l ue   of   s en s or  i s   + 4 5 0   ob ta i ne d  RM S E   0, 86 9 6  m/ s   an d   b as ed   o n  F i gu r e  1 6   an d  F i gu r e   17 ,  whe n  th e  an g l e  v a l ue   of  s en s or i s  0 0     an d   - 45 0   c a n b e o bt ai ne d  the   RM S E   of  0 , 03 93  m/ s   a nd   0 . 30 30   m/s , r es pe c ti v e l y .           F i gu r e   15 .  V a l u e o f  0 m /s  c ap ture d b y  th e  s en s or whe n t h e a n gl e v al u e i s  + 45 0   i n  5  s ec on ds       F i gu r e   16 .  V a l u e o f  0 m /s  c ap ture d b y  th e  s en s or whe n t h e a n gl e v al u e i s  0 0  i n  5 s ec on ds             F i gu r e   17 .  V a l u e o f  0 m /s  c ap ture d b y  th e s en s or w he n t he  an gl e  v al u e i s   - 45 0  i n  5 s ec on ds       4.  Co n clus ion   A fte r   t he   r es ea r c h  do n e  b y   tak i ng   da ta  an d   c al c u l at i on   of  pa r a me ters   a nd   a na l y s i s ,  i t   c an   be   c on c l u de d  t ha t   s tat i c   ac c el erat i on   c an   b e  el i mi n ate d  by   a  ma th em at i c a l   eq u ati on   wi th  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
             â—¼                IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO MNIK A    V ol .   17 ,  No .  4 ,  A ug us t   20 19 :   1 89 8 - 1 90 6   1906   uti l i z e  gy r os c op e .   R es ul ts   ob ta i ne d  at  th e  tes t  of  0  m /s   ha d  an   R MS   err or  of  0 .8 69 6  m/s   wh en   el ev at i o n i s  + 45 0 ; 0 . 03 9 3 m /s  whe n  el ev ati on   i s  0 0 ;  an d  0. 30 30   m/s  whe n e l ev at i o n  i s   - 45 0 .       Ref er en ce s   [1 ]   N   M a g n u s s o n .  I m p ro v i n g   a b s o l u te   p o s i t i o n   e s t i m a te s   o f   a n   a u to m o t i v e   v e h i c l e   u s i n g   G PS  i n   s e n s o r   fu s i o n .  G o t e b o rg :  Cha l m e r s  U n i v e r s i t y  o f  Te c h n o l o g y .   Swe d e n .  2 0 1 2 .   [2 ]   W  Kl e i n h e m p e l .  A u to m o b i Ie   Dop p l e r  Sp e e d o m e te r .  IEEE  Ve h i c l e   Nav i g a ti o n   &  I n fo r m a ti o n   Sy s te m   Con fe re n c e .  Otta wa.   1 9 9 3 :   5 0 9 .    [3 ]   J - M   Sta u ff e r .  Curre n t  c a p a b i l i t i e s   o f  M E M S  c a p a c i ti v e   a c c e l e ro m e te rs   i n   a   h a rs h   e n v i ro n m e n t.   IEEE   Ae ro s p .  El e c tro n .  Sy s t.  M a g .   2 0 0 6 ;  2 1 (1 1 ) :  2 9 - 32.   [4 ]   J   Cha e ,   H  Ku l a h ,  K  Naj a fi .   A  m o n o l i t h i c   th re e - a x i s   m i c ro - g   m i c ro m a c h i n e d   s i l i c o n   c a p a c i t i v e   a c c e l e ro m e t e r.   J .  M i c r o e l e c tro m e c h .  Sy s t. .  2 0 0 5 ;  1 4 (2 ):  2 3 5 - 242.   [5 ]   P  Sc h o p p   e t  a l .  O b s e rv i n g   r e l a ti v e   m o t i o n   wit h   th re e   a c c e l e ro m e te r   tri a d s .   IEEE  Tr a n s a c ti o n s   o n   In s tru m e n ta ti o n  a n d  M e a s u re m e n t .  2 0 1 4 ;  6 3 (1 2 ):  3 1 3 7 - 3 1 5 1 .   [6 ]   L   Wu .   Ex p e ri m e n ta l   s tu d y   o n   v e h i c l e   s p e e d   e s t i m a ti o n   u s i n g   a c c e l e ro m e t e r  a n d   wh e e l   s p e e d   m e a s u re m e n t s .   M e c h a n i c   Au t o m a t i o n   a n d   Con tr o l   En g i n e e ri n g   (M ACE)  2 0 1 1   Se c o n d   I n te rn a t i o n a l   Con fe re n c e   o n .  2 0 1 1 :  2 9 4 - 2 9 7 .   [7 ]   M A  Ad n a n ,  N  Su l a i m a n ,  NI  Z a i n u d d i n ,  TBHT.   Be s a r.  Ve h i c l e   s p e e d   m e a s u re m e n t  t e c h n i q u e   u s i n g   v a ri o u s  s p e e d   d e t e c t i o n   i n s tr u m e n ta ti o n .   Bu s i n e s s   En g i n e e r i n g   a n d   I n d u s tri a l   Ap p l i c a ti o n s  Co l l o q u i u m   (BEIAC) 2 0 1 3   IEEE .  2 0 1 3 :  6 6 8 - 672.   [8 ]   J   Yu ,  H   Zh u ,  H   Han ,   YJ   Che n ,  J   Ya n g ,   Y  Zh u ,   Z   Che n ,  G .  Xu e ,   M . L i .   Se n s p e e d :   Se n s i n g   d r i v i n g   c o n d i ti o n s   to   e s ti m a te   v e h i c l e   s p e e d   i n   u rb a n   e n v i r o n m e n t s .   IEEE  Tra n s .   M o b .  Com p u t. .   2 0 1 6 ;   1 5 (1 ) :   202 - 2 1 6 .   [9 ]   Se rg i o   Sa p o n a r a ,  G i a n l u c a   Cas a ro s a ,  Pa tr i c k   Ham b l o c h ,   Fra n c e s c o   Ciu c h i ,  L u c a   Fa n u c c i ,  Bru n o   Sa rti .  M o d e l i n g   Se n s i t i v i ty   An a l y s i s   a n d   Pro to ty p i n g   o f  L o w - g   Ac c e l e ra t i o n   Ac q u i s i ti o n   Sy s te m s   f o r   Sp a c e c ra ft   Te s ti n g   a n d   En v i ro n m e n ta l - No i s e   M e a s u r e m e n ts .   In s tr u m e n ta t i o n   a n d   M e a s u re m e n t  IEEE   Tra n s a c t i o n s  o n .  2 0 1 1 ;  6 0 (2 ):  3 8 5 - 3 9 7 .   [1 0 ]   I  Fro s i o ,  F  Pe d e rs i n i ,  NA  B o r g h e s e .  Au t o c a l i b r a ti o n   o f  M E M S  a c c e l e ro m e te r s .   IEEE   Tra n s .  I n s tr u m .   M e a s . .  2 0 0 9 ;  5 8 (6 ) :  2 0 3 4 - 2 0 4 1 .   [1 1 ]   R.E.  Ka l m a n .  A  n e w  a p p r o a c h   to   L i n e a r  Fi l te ri n g   a n d   Pre d i c t i o n   Pro b l e m .  Tra n s .  ASM E - J o u rn a l   o f   Ba s i c  En g i n e e ri n g .  1 9 6 0 ;  8 2 (D ):  3 4 - 4 5 .   [1 2 ]   M   G a b re a ,  E   G ri v e l ,  M   Na j i m .  A  Si n g l e   M i c ro p h o n e   Ka l m a n   Fi l te r - B a s e d   No i s e   Can c e l l e r.  IEEE  Si n g l   Pro .  L e tt e r .  1 9 9 9 ;  6 (3 ):  5 5 - 5 7 .   [1 3 ]   SV  Va s e g h i .  Ad v a n c e d   Dig i ta l   Si g n a l   Pro c e s s i n g   a n d   N o i s e   Red u c t i o n ,   3 r d   Ed .   New   Yo rk :   J o h n   Wi l e y   & So n s  Pr e s s .  2 0 0 6 .   [1 4 ]   Nari   Ta n a b e ,  To s h i h i ro   Fu ru k a wa,   S h i g e o   T s u j i i .  A   Ka l m a n   Fi l te r  b a s e d   F a s t   Noi s e   Su p p re s s i o n   Al g o ri t h m .   Dig i t a l   Si g n a l   Pr o c e s s i n g   W o rk s h o p   a n d   5 th   IEE E  Si g n a l   Pro c e s s i n g   Ed u c a ti o n   Wo rk s h o p   2 0 0 9 .  DSP/SPE  2 0 0 9 .  IEEE  1 3 th .  2 0 0 9 :  5 - 9.   [1 5 ]   H  L e u n g ,  ZW   Zh u ,  Z  Di n g .  A n   a p e r i o d i c   p h e n o m e n o n   o f   th e   e x t e n d e d   Ka l m a n   f i l te r   i n   fi l t e ri n g   n o i s y   c h a o ti c  s i g n a l s .   IEEE  Tra n s .  S i g n a l  Pro c e s s .   2 0 0 0 ;  4 8 (6 ) :  1 8 0 7 - 1 8 1 0 .   [1 6 ]   SJ   J u l i e r,  J K  Uhl m a n n .  Uns c e n t e d   fi l t e ri n g   a n d   n o n l i n e a r  e s ti m a ti o n .   Pro c .  IEEE .  2 0 0 4 ;  9 2 (3 ) :     401 - 4 2 2 .   [1 7 ]   F   G u s ta fs s o n ,   G   Hen d e b y .  S o m e   r e l a ti o n s   b e twe e n   e x te n d e d   a n d   u n s c e n te d   Ka l m a n   f i l te r s .   IEEE   Tra n s .  Si g n a l  Pr o c e s s .   2 0 1 2 ;  6 0 (2 ):  5 4 5 - 5 5 5 .   [1 8 ]   I   Ara s a ra t n a m ,  S  Hay k i n ,   RJ   El l i o tt .  Dis c re t e - ti m e   n o n l i n e a r  f i l te r i n g   a l g o r i t h m s   u s i n g     G a u s s - Her m i t e  q u a d ra t u re .   Pr o c .  IEEE .  2 0 0 7 ;  9 5 (5 ):  9 5 3 - 9 7 7 .   [1 9 ]   P  L a b   Wo r k s h e e t  SVA  Rel a ti o n s h i p s   2 0 1 7 .   [Onl i n e ] .   Av a i l a b l e : h tt p :/ /d e v . p h y s i c s l a b .o rg /Do c u m e n tPri n t. a s p x ? d o c t y p e = 5 &fi l e n a m e =K i n e m a ti c s _ SVA5 .x m l .   [Ac c e s s e d  1 2  J u n i   2 0 1 7 ].   [2 0 ]   Ve rb e rg ,  P u rc e l ,  Ri g d o n .  Cal c u l u s  Ni n th  Ed i t i o n ,  9  e d .  Es s e x :  Pe a rs o n .  2 0 0 7 :  2 6 2 .   [2 1 ]   Hug h e s - H a l l e t,  De b o ra h ,  M c C u l l u m ,  W i l l i a m  G.   Cal c u l u s   (4 th  e d .).  Ne w Y o rk :  Wi l e y .  2 0 0 5 .   [2 2 ]   O s te b e e ,  Arn o l d ,  Z o rn ,  P a u l .   Cal c u l u s   fro m   G ra p h i c a l ,   Num e ri c a l ,  a n d   Sy m b o l i c   Po i n t s   o f   Vi e w   (Se c o n d   e d ).  L o n d o n :  M a c M i l l a n  Hi g h e r E d u c a ti o n .  2 0 0 2 .   [2 3 ]   G   L i g o ri o ,  A M   Sa b a ti n i .     A  n o v e l   k a l m a n   fi l te r  fo r  h u m a n   m o ti o n   tra c k i n g   wit h   a n   i n e rti a l - b a s e d   d y n a m i c  i n c l i n o m e te r.   IEEE  Tr a n s a c ti o n s  o n  B i o m e d i c a l  En g i n e e ri n g .  2 0 1 5 ;  6 2 (8 ) :  2 0 3 3 - 2 0 4 3 .   [2 4 ]   M   Sta k k e l a n d ,  G   Pry t z ,  W  B o o i j ,  S   P e d e r s e n .  Cha ra c te r i z a ti o n   o f  a c c e l e ro m e t e rs   u s i n g   n o n l i n e a r   k a l m a n   f i l t e rs   a n d   p o s i ti o n   fe e d b a c k .  I n s tr u m e n ta t i o n   a n d   M e a s u r e m e n t,   IEEE  Tra n s a c ti o n s   o n .  2 0 0 7 ;   5 6 (6 ):  2 6 9 8 - 2 7 0 4 .   [2 5 ]   S   Ard a l a n ,  S  M o g h a d a m i   S,   J a a fa r i .  M o ti o n   n o i s e   c a n c e l a ti o n   i n   h e a rt b e a t  s e n s i n g   u s i n g   a c c e l e ro m e t e r a n d  a d a p t i v e  f i l t e r.   IEEE  Em b e d d e d  S y s .  L e tt . .  2 0 1 5 ;  7 (4 ) :  01 - 1 0 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.