#가속도센서
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ST, 웨어러블 상황감지용 3축 가속도 센서 출시 3축 가속도 센서, 초소형 풋프린트로 업계 최상의 분해능과 저전력 구현 ST마이크로일렉트로닉스(STMicroelectronics, 이하 ST)가 IoT(Internet-of-Things)와 웨어러블 기기의 상황감지(Context Sensing) 수준을 한 차원 높인 3축 가속도 센서 LIS2DW12를 출시했다.
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[ITBANK][IT뱅크][아이티뱅크] 안드로이드(Android)란? [안드로이드][ANDROID]
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[ITBANK][IT뱅크][아이티뱅크] 안드로이드(Android)란? [안드로이드][ANDROID]
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AnDRoid
안드로이드(Android)는 휴대전화기를 비롯, 모바일 디바이스를 위한 운영체제와 미들웨어 그리고 핵심 어플리케이션을 포함하고 있는 소프트웨어 스택이다. 안드로이드는 개발자들이 자바(JAVA)언어로 어플리케이션을 작성할 수 있게 하였으며, 컴파일된 바이트코드를 구동할 수 있는 런타임 라이브러리를 제공한다. 또한, 안드로이드 SDK를 통해 어플리케이션을 개발하기 위해 필요한 각종 도구들과 API를 제공한다.
안드로이드는 리눅스 커널 위해서 동작하며, 다양한 안드로이드 시스템 컴포넌트에서 사용되는 C/C++ 라이브러리들을 포함하고 있다. 안드로이드는 기존의 자��� 가상 머신과는 다른 가상 머신인 달빅 가상 머신을 통해 자바로 작성된 어플리케이션을 별도의 프로세스에서 실행하는 구조로 되어있다.
2005년 안드로이드(Android)사를 구글에서 인수한 후 2007년 11월, 안드로이드 플랫폼을 휴대전화용 OS로서 무료 공개한다고 발표한 후 48개의 하드웨어, 소프트웨어, 통신 회사가 모여 만든 OHA(Open Handset Alliance)에서 공개 표준을 위해 개발하고 있다. 구글은 안드로이드 모든 소스 코드를 오픈 소스 라이센스인 아파치 라이센스로 배포하고 있다.
ㆍ역사
2005년 7월, 구글은 미국 캘리포니아주의 팔로알토에 기반을 둔 작은 안드로이드社를 인수하였다.
2007년 11월 5일, 텍사스 인수트루먼트, 브로드컴 코퍼레이션, 구글, HTC, 인텔, LG, 마벨 테크놀로지 그룹, 모토로라, 엔비디아, 퀄컴, 삼성전자, 스프린트 넥스텔, T-모바일의 몇몇 회사로 구성된 컨소시엄인 오픈 핸드셋 얼라이언스(OHA)가 모바일 기기의 공개 표준을 개발하는 것을 목표로 결성되었다. 또한 OHA는 리눅스 커널 2.6에서 빌드된 그들의 첫 번째 모바일 기기 플랫폼 결과물인 안드로이드를 발표하였다.
2008년 10월 21일, 안드로이드가 오픈소스로 선언 되었다. 구글은 네트워크와 텔레폰 스택을 포함하는 완전한 소스코드를 아파치 라이센스로 공개 하였다.
2008년 12월 9일, ARM Hoidings Plc, Atheros Communications, Asustek Computer Inc, Garmin Ltd, Softbank, Sony Ericsson, Toshiba Corp, Vodafone Group Plc 으로 구성된 새로운 14개의 멤버가 안드로이드 프로젝트에 가담하였다.
ㆍ구성 및 특징
·커널 – 리눅스(Linux)
·그래픽 엔진 – OpenGL 대응
·폰트 – 프리타입
·웹 렌더링 – 웹킷 엔진
·보안 모듈 – SSL
·개발환경 – 이클립스를 추천하고 있음.
핸드셋 레이아웃
플랫폼은 VGA, 2D 그패픽스 라이브러리, OpenGL ES 1.0 기반을 둔 3D 그래픽스 라이브러리를 확장하기에 적응적이다.
저장소
데이터 저장 목적의 SQLite 데이터베이스 소프트웨어가 사용됨.
통신
안드로이는 GSM/EDGE, CDMA, EV-DO, UMTS, Bluetooth, Wi-Fi를 포함하는 커넥션 기술을 지원한다.
메시징
SMS와 MMS가 가능.
웹 브라우저
오픈소스인 WebKit application framework 기반의 브라우저 지원.
자바 지원
자바로 작성된 소프트웨어는 달빅 가상머신에서 실행 가능한 코드로 컴파일 된다. 달빅 가상 머신은 표준 자바 가상 머신을 아니지만 모바일 기기를 위해 설계된 가상 머신이다.
미디어지원
안드로이드는 다음의 오디오, 비디오, 이미지 포맷을지원한다.
H.263, H.264(3GP 또는 MP4 컨데이너), MPEG-4SP, AMR, AMR-WB(3GP container), AAC, HE-AAC(MP4 또는 3GP Container), MP3, MIDI, OGG Vorbis, WAV, JPEG, PNG, GIF, BMP.
추가 하드웨어 지원
안드로이드는 카메라, 터치스크린, GPS, 가속도센서, 나침반센서, 트렉볼 2D 그래픽 가속, 3D 그래칙 가속을 활용할 수 있다.
개발 환경
기기에 에뮬레이터, 디버깅 도구, 메모리와 ���능 프로파일링을 포항하는 Eclipse IDE 플러그인.
마��
iPhone OS의 App Store와 유사한 안드로이드 마켓은 PC 사용없이 무선으로 대상 하드웨어로 다운로드와 설치가 가능한 응용프로그램 목록을 제공. 원래 프리웨어만 지원 되었으니 2009년 2월 19일부터 유료 애플리케이션도 제공되었다.
멀티 터치
안드로이드 멀티 터치를 네이티브로 지원하지만 (애플의 터치스크린 기술 특허 침해를 피하기 위해) 커널 수준에서 비활성화 되었다. 멀티 터치를 가능하게 하는 비공식 변형이 개발되었지만 장치에 접근하기 위해 슈퍼유저가 요구된다. 미국 이외의 국가의 안드로이드 기기들은 멀티터치가 가능하다. (애플사의 멀티터치 특허권이 미국에 한정되기 때문, 대표적인 예로서 Droid의 유렵향 버젼인 Milestone은 핀치 줌이 가능함.)
※ 안드로이드 (Android) 학원 문의
네이트온 [email protected]
전화문의 02)3676-9355
by. ITBANK 멀티캠퍼스 친절한 수민쌤 ♥
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A Part:: Research
가속도센서(Accelerometer Sensor)와 자이로센서(Gyro Sensor)의 차이점
내가 사용한 MPU6050의 경우 자이로센서(Gyroscope sensor)와 가속도센서(Accelerometer sensor)가 함께 들어있는 모듈이다.
가속도센서는 하나 혹은 그 이상의 축을 따라 선형가속도(linear acceleration)를 측정한다. 가속도는 힘을 발생시키는데 가속도 센서는 force-detection 메카니즘을 통해 이 힘을 측정한다. 즉, 가속도센서는 가속도 자체가 아니라 가속도의 한 축에 가해진 힘의 크기를 통해 가속도를 간접적으로 측정하는 것이다. 따라서 가속도센서의 아웃풋이 반드시 실제 가속도와 일치하지는 않는다. 멈춰있는 가속도센서는 중력이 센서에 가해지는 유일한 힘이기 때문에 정확한 각의 기준점을 제시한다. 그러나 센서가 움직이거나 회전할때, 즉 우리가 센서에 중력 이외 다른 힘을 가할 때는 아웃풋이 동요하기 쉬워 노이즈가 심하다.
반면 자이로센서는 기준각에서의 변화 정도, 즉 각속도(angular velocity)를 측정한다. 각속도 측정을 위해서는 기준축이 필요하므로 먼저 최초 센서의 위치를 설정하고 그 위치를 기준으로 각속도 측정이 진행된다. 새 기준축은 기준 기준축에 각도의 변화량만큼이 더해진 위치이다. 각도의 변화량은 매번 자이로값을 적분하여 구해지는데 이때 소수점 이하의 몇자리 숫자들은 버려지게 된다. 이 버려지는 숫자들이 시간이 흐름에 따라 축적되면 미미했던 오차가 무시할 수 없게 커져버린다. 그래서 자이로센서의 아웃풋은 러닝타임이 길수록 정확하지 못하다.
상보필터(Complementary Filter)의 필요성
youtube
첨부한 동영상을 보면 pich, roll and yaw값이 일정값 이상이 되어야만 LED가 깜박이도록 프로그래밍 했으나 움직임이 없음에도 노이즈 값 때문에 불이 켜지는 모습을 볼 수 있다. 이와같이 MPU6050을 이용해 두번의 테스트를 거치면서 노이즈가 너무 심하다고 느꼈는데 그 이유는 기울기를 감지할 때 사용한 pich, roll and yaw가 가속도 데이터에 기반을 두고 있었기 때문이었다.
자이로센서와 가속도센서의 아웃풋은 각각 문제점을 가지고 있다. 가속도센서는 장기적으로 비교적 정확한 데이터를 산출하지만 노이즈가 심하고, 자이로센서는 측정시간이 길어질수록 오차가 심해지지만 순간순간 측정되는 각속도는 정확한 편이다. 해결방법은 서로 상호보완적인 가속도 데이터와 각속도 데이터를 융합하여 오차와 오류를 최소화 하는 것이다. 이 두 데이터를 하나로 만드는 가장 널리 알려진 방법은 칼만필터(Kalman Filter)로 굉장히 복잡한 방법이다(수학적으로 매우 복잡한 방법이라고 해서 깊이 알아보지 않았다). 또 하나의 잘 알려진 방법은 상보필터(Complementary Filter)로, 칼만필터보다 정확도는 떨어지지만 훨씬 단순하고 적용하기 쉬운 방법이라 상보필터를 적용시켜보기로 했다. 상보필터에서 융합데이터를 얻는 공식은 아래와 같다.
필터링 후 각도 = α × 자이로 데이터 + (1 − α) × 가속도 데이터
α = τ/(τ + Δt) ➡︎ 보통은 0.98로 놓는다.
자이로 데이터 = 마지막 필터링 후 각도 + ω × Δt
ω = 각속도
Δt = 측정주기
τ = 시간상수 ➡︎ 가속도센서의 노이즈 주기보다 큰 값, 보통은 1로 놓는다.
코드에 상보필터를 적용 후 실행한 세번째 테스트에서 노이즈가 완전히 없어진 것을 확인할 수 있다.
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후기글들도 좋은 글들이 많더라구요
그런데 제가 주변 분들에게도 늘 하는말인데요, 중요한건 지르시기전에
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