위성 항법 시스템 (GPS : Global Positioning System)은 3차원 위치는 물론 정확한 시각정보를 제공할 수 있는 항법시스템으로 항해에 있어 필수적인 요소이다. 최근 무인선박에 대한 연구가 활발히 진행되며, GPS에 대한 중요성이 증대되고 있다. 무인선박은 자율 항해를 위하여 GPS와 관성센서, 라이다, 카메라 등의 기타 보조 센서를 결합한 데이터를 활용한다. 복합 센서를 활용한 자율 항해에 있어 각 센서들간의 시각동기 또한 중요한 요소이다. 본 논문은 GPS를 활용하여 소프트웨어/하드웨어적인 시각동기화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 embedded Linux platform을 활용하여 GPS로부터 획득한 시각동기화 신호를 기준으로 시각동기화된 복합 센서 데이터를 취득하는 방안이다. 제안된 기법의 성능 평가를 위하여, GPS 가용/불가용 구간을 모사한 환경에서 GPS, 관성센서, 고도계를 결합한 실제 데이터를 활용하였다.
본 논문에서는 차량정밀측위를 위한 센서융합 기술의 최근 동향에 대해 다룬다. GNSS 만으로는 자율주행에서 요구하는 정밀측위의 정확도 및 신뢰도를 만족시킬 수 없다. 본 논문에서는 GNSS와 주행계, 자이로스코프 등의 관성항법 센서를 결합하는 복합측위 기술을 소개한다. 또한 라이다 및 스테레오 비전에서 탐지된 랜드마크를 정밀지도에 수록된 정보와 매칭시키는 측위 기법의 최근 동향을 소개한다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.475-478
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2006
본 논문에서는 소형 무인항공기의 정확한 위치, 속도, 자세 정보를 제공하기 위해 저급의 MEMS IMU를 이용한 항법 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 비행체의 직선운동과 회전운동을 측정할 수 있는 관성측정기와 위성신호를 수신하여 항체의 위치, 속도 정보를 제공하는 GPS 수신기, 지구 자기장 정보를 이용하여 방향각 정보를 제공하는 지자기 센서들로 구성되었다. SDINS와 약결합 방식의 칼만필터를 이용한 항법 시스템은 초기정렬 알고리즘과 센서 오차 보상 알고리즘, 자력계 보상 알고리즘 및 복합항법 알고리즘으로 나뉘며, 설계된 항법 알고리즘들은 시뮬레이션과 차량 실험을 통해서 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 GPS/INS/기압고도계를 결합한 고도 항법 알고리즘과 이를 구현한 실험 결과를 소개한다. 실험 결과의 분석을 통해 제안된 알고리즘이 무인항공기 비행제어 시스템에 적합한, 연속적이며 고도 변화에 민감한 고도 정보를 제공할 수 있음을 확인한다. 그리고 기존의 INS/기압고도계를 결합한 고도 항법 시스템의 경우 2차, 3차 구조 모두 본질적으로 상보 필터(complementary filter)의 형태를 가지기 때문에 기압고도계의 오차를 보상할 수 없는데, 제안된 알고리즘은 이러한 단점을 개선하는 구조로 구성되어 있음을 보인다.
This paper presents an integrated underwater navigational algorithm for unmanned underwater vehicles, using additional two-range transducers. This paper proposes a measurement model, using two range measurements, to improve the performance of an IMU-DVL (inertial measurement unit - Doppler velocity log) navigation system for long-time operation of underwater vehicles, excluding DVL measurement. Extended Kalman filter was adopted to propagate the error covariance, to update the measurement errors, and to correct the state equation when the external measurements are available. Simulation was conducted with the 6-d.o.f nonlinear numerical model of an AUV in lawn-mowing survey mode, at current flaw, where the velocity information is unavailable. Simulations illustrate the effectiveness of the integrated navigation system, assisted by the additional range measurements without DVL sensing.
The Strap Down Inertial Measurement Unit(SDIMU) is recently used for the sensor package of the modern underwater vehicles such as torpedoes and unmanned underwater-vehicles. For using SDIMU, an initial alignment must be carried out before the fire or navigation stage. The general initial alignment methods require that a mother vehicle Is a stationary condition or the Inertial Navigation System(INS) of vehicle is received the specific of data navigation from the mother vehicle. But an underwater vehicle dropped from aircraft is hard to satisfy above both necessary conditions of the general initial alignment. So, we suggest a new strap down initial alignment method of an underwater vehicle dropped from aircraft without using any aided sensors. The highlight point of this method is that a period of initial alignment is not before the fire but during running stage to fix alignment error. And we verify it by analyzing various data of S/W simulations, Hardware In the Loop Simulation(HILS) tests and sea trials.
달 착륙선의 항법 시스템은 자율 정밀 항법 성능을 확보하기 위해 관성측정기와 별추적기, 고도계, 속도계, 지형상대항법 카메라 등 다양한 항법용 전장부품으로 구성되는데 착륙선의 착륙 시나리오와 임무 요구 성능에 따라 적합한 성능의 항법용 전장부품 선정이 필요하다. 본 논문에서는 달 착륙선에 요구되는 항법용 전장부품의 사양을 공분산해석을 통해 분석하였다. 77차 상태변수로 구성되는 기준 시스템 오차모델과 센서의 측정모델을 정의하고 착륙선의 임무 요구 성능은 90m($3{\sigma}$) 착륙 위치 정확도를 요구하는 정밀탐사 임무와 6km($3{\sigma}$)의 착륙 오차가 허용되는 영역탐사 임무로 구분하였다. 자율항법 시작 시점에 따라 PDI(Powered descent initiation)와 DOI(Deorbit initiation) 시나리오로 나누고 항법용 전장부품의 조합과 착륙 시나리오에 따른 성능 분석을 통해 가상의 임무 요구 성능을 만족하기 위한 항법 시스템의 요구사양을 도출하였다.
본 논문은 관성센서를 이용한 무인 항공체의 자세 제어에 관한 연구를 다루었다. 항공계의 종류는 크게 고정익기와 회선익기로 나뉘는데 본 연구에서는 회전익기의 형태를 가진 Quarter Vehicle을 사통하였다. Quarter Vehicle은 4개의 프로펠러에 의한 양력과 회전 반발력으로 비행을 한다. 이때의 양력은 수평면에 대해 수직으로 추력을 발생시키므로 다른 비행체보다 불안정하며 이를 안정하게 제어하기 위해 관성 센서를 적용하여 균형을 유지한다. 본 연구에서는 관성센서를 이용하여 UAV의 자세와 균형을 안정적으로 유지하여 안정적인 비행이 가능하도록 하였다. 또한 상호 의존적인 항법 시스템으로 환경변화에 영향을 받지 않으며, 정확한 위치정보를 제공하는 GPS를 사용하여 3개 이상의 위성으로부터 정보를 받아 좌표를 계산하고 위치, 속도 및 방향을 결정하여 자율 비행이 가능하도록 설계하였다. 본 논문에서는 Quarter Vehicle의 구조와 이론적 배경을 통한 설계, 그리고 관성센서와 GPS의 적용을 위한 방법을 제시 한다.
최근 도심지, 터널, 지하도 등과 같이 위성항법시스템 (GPS; global positioning system) 신호 수신이 어려운 환경에서 안정적으로 정확한 위치 해를 획득하기 위한 다중센서 결합 기법들이 활발하게 연구되고 있다. GPS 음영 지역에서의 위치 정확도를 개선하기 위하여 본 논문에서는 초음파의 전파 특성을 활용하여 동체의 전방 속도를 추정할 수 있는 저가의 초음파 속도계(ultrasonic-speedometer)를 설계하였고, 이를 활용하여 관성항법시스템 (INS; inertial navigation system)과 효율적으로 결합하는 INS/초음파 속도계 결합 항법 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템의 성능을 분석하기 위해 차량 탑재 실험을 수행하였다. 실험결과에 의하면 저가의 MEMS IMU (micro electro mechanical systems inertial measurement unit)를 활용하고 GPS 신호가 10초 이상 가용하지 않는 경우에도 제안된 INS/ 초음파 속도계 결합 항법 시스템은 위치 정보 정확도의 열화를 효과적으로 제한할 수 있음을 확인하였다.
This paper presents an underwater hybrid navigation system for a semi-autonomous underwater vehicle (SAUV). The navigation system consists of an inertial measurement unit (IMU), an ultra-short baseline (USBL) acoustic navigation sensor and a doppler velocity log (DVL) accompanying a magnetic compass. The errors of inertial measurement units increase with time due to the bias errors of gyros and accelerometers. A navigational system model is derived to include the error model of the USBL acoustic navigation sensor and the scale effect and bias errors of the DVL, of which the state equation composed of the navigation states and sensor parameters is 25 in the order. The conventional extended Kalman filter was used to propagate the error covariance, update the measurement errors and correct the state equation when the measurements are available. Simulation was performed with the 6-d.o.f. equations of motion of SAUV in a lawn-mowing survey mode. The hybrid underwater navigation system shows good tracking performance by updating the error covariance and correcting the system's states with the measurement errors from a DVL, a magnetic compass and a depth senor. The error of the estimated position still slowly drifts in horizontal plane about 3.5m for 500 seconds, which could be eliminated with the help of additional USBL information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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