위치 센서를 기반으로 하는 디지털 지도의 구축과 이로부터의 도로의 추출과 같은 생성물의 정확도는 센서의 위치 정확도에 좌우되며, 센서의 위치결정을 위하여 GPS, 토탈스테이션, 레이저거리계 등 다양한 거리측정시스템들이 사용되어 왔다. 일반적으로 거리측정시스템들은 주위 다양한 환경에 따라 신호단절 및 감퇴의 문제점과 낮은 시간해상도를 가지고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 관성 장치와 같은 자동 항법 장치를 이용하여 상호 보완 및 통합하여 IMU/Range 통합 시스템을 구성 할 수 있다. 본 논문에서는 항법 및 측지분야에서 성공적으로 사용되어 왔던 선형필터인 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)의 문제점을 지적하고, 비선형 변환과 선택된 시그마 포인트를 이용한 시그마 포인트 칼만 필터(sigma point Kalman filter, SPKF)와 비가우시안 가정과 샘플링 방식의 파티클 필터(Particle filter, PF) 등 두가지 비선형 필터를 구현하고, 시뮬레이션을 수행하여 그 결과를 확장 칼만 필터의 경우와 비교하였다. 시뮬레이션의 거리측정시스템으로 GPS와 토탈스테이션이 사용되었고 IMU의 경우, 정밀도 레벨에 따른 일반적인 3가지 센서(IMU400C, HG1700, LN100)가 선택되었다. 모든 IMU와 거리측정시스템에 대해서 샘플링 기반의 비선형 필터인 SPKF와 PF가 EKF에 비해 통계 결과에서 향상된 위치 결과를 보여 주었으며 특히 거리측정시스템의 갱신간격이 길어질수록(1초$\rightarrow$5초) 비선형 필터의 우수성이 나타났다. 따라서 저가형 위치센서의 경우, 비선형 필터를 적용하여 센서 위치의 정확도를 높일 수 있는 것으로 판단된다.
링레이저 자이로에는 입력각속도가 작은 영역에서 비선형적인 출력현상인 lock-in이 발생하는데 이를 제거하기 위하여 레이저 공진기에 정현파 각진동을 인가하는 방법이 주로 적용된다. 그러나, 그 방법을 적용하는 경우에도 각진동 회귀점에서 lock-in에 의한 오차가 남아있게 되는데, 이들 오차에 의하여 링레이저 자이로의 일반적인 오차특성인 랜덤웍이 발생된다. 이 lock-in에 의한 오차를 제거하기 위한 많은 연구결과 중의 한 방법으로써 lock-in오차 보상방법은 공진기 각진동 회귀점을 통과하기 전과 후의 맥놀이신호 주기를 비교하여 오차를 추정하고 보상하는 방법이다. 본 연구에서는 자이로 모델링 및 수치해석적인 방법으로, 이 lock-in오차 보상방법의 이론적인 적용 가능성을 분석하고, 현재 가능 할 것으로 판단되는 맥놀이 신호주기 측정 분해능을 감안하여 이 방법의 적용 효과를 분석하였다. 그 결과 lock-in오차 보상방법에 의하여 랜덤웍이 약 1/2~1/3로 감소될 수 있음을 알 수 있었다. 그러므로 이 방법은 항법장치의 정렬시간을 획기적으로 단축시킬 수 있는 방법이 될 것으로 기대된다.
스마트 기기의 생활화와 증강현실 활용 증가로 실내 위치 인식 시스템의 수요가 급증함에 따라, BLE(Bluetooth Lower Energy) 비콘 그리고 UWB(Ultra Wide Band) 등을 이용한 실내 측위 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 BLE Beacon을 기반으로 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용한 삼변측량(Trilateration) 기법을 사용하여 측위 플레이트(Plate)를 생성한다. 이에 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서의 방향, 속도, 이동거리 등의 데이터를 이용하여 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 측위 좌표를 산출하여 정확도를 보정한다. 또, BLE 비콘(Beacon)의 RSSI를 적용한 플레이트(Plate) 기법과 PDR 기법이 융합된 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제시한 알고리즘을 실제 대형 실내 경기장과 공항에 BLE 비콘을 설치, 실험하여 평균 2.2m 의 오차로 65%의 정확도가 개선됨을 검증하였다.
2012년 8월, 교육과학기술부와 KAIST 인공위성 센터 주최로 국내 최초의 캔위성 경연대회가 열렸다. 본 논문은 대학부 최우수 수상팀의 캔위성의 설계에 대한 것으로, 개념설계 단계에서 부터 대회 결과에 이르기까지의 전반적인 내용을 다룬다. 캔위성의 임무는 GPS 정보, 자세정보, 지상 이미지 정보를 송신하는 필수임무와 낙하하는 동안 태양이 떠 있는 방향으로 캔위성의 센서부를 지향하는 창의적인 임무로 구분된다. 센서부가 안정적으로 태양의 위치를 추적할 수 있도록 IMU와 Servo motor를 이용하여 자세제어를 수행하도록 설계하였다. 약 150m 상공에서 캔위성을 낙하시켜 임무 수행을 한 결과, 자세제어와 태양 위치 추적 기능이 성공적으로 수행되었음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 관성항법시스템의 전달정렬 기법인 속도정합에 대하여 지렛대 거리 오차와 속도 측정치의 시간 지연을 고려하였고, 시스템 레벨에서 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안하였다. 먼저 확장형 칼만필터의 공정잡음과 측정잡음의 공분산 값에 따른 추정 성능을 분석하였다. 그리고 가관측성 분석을 통하여 방위각 자세 오차의 추정 성능을 향상시키기 위한 항체의 운항 조건을 제시하였고 시뮬레이션을 통하여 성능을 분석하였다. 방위각 자세 오차를 추정하기 위한 항체의 운항 조건을 분석하였는데 항체가 순항을 하는 경우에는 방위각 자세 오차를 추정하지 못하며 북측 혹은 동측 가속도가 있어야만 추정이 됨을 알 수 있었다.
This paper presents the use of the inertial measurement unit information and the infrared sector information for getting the position of an object. Travel distance is usually calculated from the double integration of the accelerometer output with respect to time; however, the accumulated errors due to the drift are inevitable. The orientation change of the accelerometer also causes error because the gravity is added to the measured acceleration. Unless three axis orientations are completely identified, the accelerometer alone does not provide correct acceleration for estimating the travel distance. We propose a way of minimizing the error due to the change of the orientation. In order to reduce the accumulated error, the infrared sector information is fused with the inertial measurement unit information. Infrared sector information has highly deterministic characteristics, different from RFID. By putting several infrared emitters on the ceiling, the floor is divided into many different sectors and each sector is set to have a unique identification. Infrared light based sector information tells the sector the object is in, but the size of the uncertainty is too large if only the sector information is used. This paper presents an algorithm which combines both the inertial measurement unit information and the sector information so that the size of the uncertainty becomes smaller. It also introduces a framework which can be used with other types of the artificial landmarks. The characteristics of the developed infrared light based sector and the proposed algorithm are verified from the experiments.
본 연구에서는 소형위성발사체의 고체모터 가동노즐용 추력벡터제어 구동장치를 제어하기 위한 컴퓨터 하드웨어 설계에 관한 내용을 기술하였다. 구동장치 제어 컴퓨터는 관성항법장치로부터 제어명령을 받아 작동기를 구동하는 장치로, 발사체 내외의 다른 장비들과 통신을 하는 기능도 갖추고 있다. 구동장치 제어 컴퓨터는 고속의 제어 알고리즘 연산에 적합하도록 디지털 시그널 프로세서를 주 프로세서로 채택하여 KSR-III의 아나로그 제어기와 비교할 때 안정성과 신뢰성, 유연성을 더 갖추도록 설계하였다. 설계된 제어 컴퓨터는 여기 프로그램 개발용 타겟 보드 제작을 거쳐 1차 시제품으로 개발되었다. 여기에서는 최상위단계의 설계 요구조건과 하드웨어 구성, 지상지원장비에 대해서도 기술하였다.
도로기하구조정보는 도로의 유지관리와 안전성 평가 등에 중요한 요소로써, 정보를 취득하려는 구간에 대한 정확한 기하구조정보를 취득하는 작업은 중요하다. 그러나, 도면이 부재하거나 선형의 결함이 발생하는 구간에서는 정확한 자료를 수집하는데 한계가 존재한다. 따라서, 이러한 구간에 도면정보를 신속하게 취득하기 위해 본 연구에서는 GPS-IMU 통합시스템이 장착된 차량에서 취득된 자료를 이용하여 도로기하구조를 측정하였다. 연구결과, 정확도의 기준이 되는 도면 값과 평면선형은 3.38%의 오차율이 나타났으며, 종단선형은 0.083의 절대값 오차가 나타났다. 따라서, 본 연구에서 도출된 결과는 도로안전점검 및 진단과 같은 도로관리업무에 활용될 목적으로 적용이 가능한 것으로 판단된다.
본 논문은 실외환경에서 이동하는 자율주행로봇의 위치추정 문제를 다룬다. 위성 GPS정보와 IMU센서 정보를 보정하여 로봇의 위치를 확률적으로 추정하는 MCL방법을 제안한다. MCL 방법은 로봇의 위치 예측 과정과 센서 정보에 의해 예측된 위치를 보정하는 과정으로 구성된다. 위치 예측을 위해 필요한 모션모델은 이동 로봇이 구동시의 직진 오차와 회전 오차를 포함한다. 보정은 신뢰도 값에 기반한 리샘플링에 의해 이루어진다. 신뢰도 값은 사용된 GPS와 IMU의 센서 모델에 의해 구해진다. 센서 모델을 구하기 위하여 GPS의 오차 범위를 반복 실험을 통해 구하였다. GPS는 로봇의 위치 추정을 위해 사용되며 IMU는 로봇의 이동 방향을 추정하기 위해 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법을 실외환경에서의 이동로봇 위치 추정에 적용하였고, 실험결과를 분석하여 제안한 방법을 유효성을 보였다.
본 논문에서는 관성 항법 장치 및 동작 제어 장치 능에서 회전 각속도를 검출하기 위하여 널리 사용되는 동조 자이로스코프의 새로운 각속도 검출방법을 제시하였다. 제안된 방법은 자이로스코프의 모델을 사용하여 재평형 루프의 설계를 수행함으로써 기존의 PI제어 방법만을 사용하였을 경우보다 외부 입력에 대하여 속도 검출을 위한 픽업단의 회전각도가 과도 및 정상 상태에서 작은 검출각을 유지시킨 상태에서 입력 각속도를 검출할 수 있으며 이에 따라 자유 자이로스코프의 기계적인 변경 없이도 시스템의 동작 범위를 매우 넓히는 것이 가능함을 보였다. 제안된 방법을 사용한 동조자이로스코프 시스템의 모델 및 전달 특성을 제시하였으며 최종적으로 컴퓨터 모의실험 모델 및 그 결과를 제시하여 그 타당성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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