본 논문은 관성항법시스템(Inertial Navigation System)과 비전 센서(Vision Sensor)를 활용한 통합 항법시스템의 성능 향상을 위한 INS/멀티비전 통합항법 시스템을 제시하였다. 기존의 단일 센서나 스테레오 비전(Stereo vision)을 활용한 경우 측정되는 랜드마크의 수가 적을 경우 필터가 발산하는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 3개의 비전 센서를 동체를 기준으로 $0^{\circ}$, $120^{\circ}$, $-120^{\circ}$으로 설치하여 단일 센서로 사용되는 경우보다 성능이 향상됨을 수치 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 잡음제거 기법 중 하나인 임계화 기법을 이용하여 관성센서 신호의 잡음을 제거하면서도 운동에 의한 신호변화는 상대적으로 왜곡이 적은 필터링기법을 제안하였다. 이는 기존 연구들이 웨이블릿의 장점을 충분히 활용하지 못하고 저역통과 필터와 같은 형태로 사용되기 때문에 급격히 변화하는 항체에 대하여는 부적합한 점을 개선하기 위한 것이다. 제안된 방법의 성능 확인을 위하여 INS-GPS 결합항법 시스템에 적용하였다.
회전형 관성항법시스템은 IMU(: Inertial Measurement Unit)를 김블 위에 장착하고 김블을 규칙적으로 회전시켜 IMU의 오차를 상쇄시킴으로써 보다 정확한 항법 정보를 제공할 수 있다. 그러나 파도에 의해 자세 변화가 생기면 회전절차의 한 주기가 끝나는 시점에 자세 오차가 0으로 상쇄되지 않게 되어 큰 위치 오차를 유발한다. 본 논문에서는 이 문제를 고려하여 항체의 롤각 정보를 기반으로 외부 김블을 회전시켜 안정화를 시키는 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 기반으로 파도에 의한 영향을 분석하고 외부 김블 안정화의 성능을 검증한다.
무인 잠수정은 자율 무인잠수정(이하 'AUV' 또는 '자율무인잠수정'을 혼용)과 원격조정잠수정(이하 'ROV'로 지칭)으로 분류를 할 수 있다. ROV는 테더 게이블로 인한 작업 범위의 한계와 운동성능 효율이 떨어지는 단점을 지니고 있어, 테더 케이블이 필요 없는 AUV에 대한 필요성이 증대되고 있다. 추측 항법 시스템인 관성 항법 시스템(inertial navigation system, 이하 'INS'로 지칭)은 외부 도움없이 관성측정 장치(inertial measurement unit, 이하 'IMU'로 지칭)를 활용하여 구성된 시스템을 말한다. IMU는 자이로 스코프(gyroscope), 가속도계(accelerometer), 지자기(magnetic)센서로 구성된 측정 장치로 3개의 센서를 사용하여 상호 보정을 통한 기동 체의 위치, 속도 및 자세 정보를 제공한다. 복합항법시스템은 추측항법시스템이 가지는 누적오차와 측위 항법시스템이 가지는 외부환경에 대한 단점을 상호 보완하는 방법으로 연구가 진행 중이다. 하지만 심해서 또는 해양의 특성에 따라 측위 시스템이 사용되지 못하기 때문에 추측 항법시스템의 다양한 관성 센서를 활용한 상로 보완과 신호처리 방법을 통한 연구 개발이 진행 중이다. 다양한 센서 정보를 통합하는 목적으로 칼만 필터와 같은 최적 필터기법이 보편적으로 사용되고 있다. 칼만 필터는 확률 선형 시스템에 대하여 공정잡음 및 측정 잡음이 가우시안 확률 분포를 따를 때 최적의 추정자가 된다. 또한 가우시안 조건을 만족하지 않는 경우에도 선형 추정자 중에 추정 오차의 분산이 가장 작은 추정자이다. 칼만 필터가 최상의 성능을 발휘 하려면 공정잡음과 측정 잡음의 실제 값을 정확히 알아내는 것이 중요하다. 잡음 수준에 대한 정보가 부정확 할 경우 칼만 필터는 발산 할 수 있기 때문에 시스템에서 잡음 수준의 공산은 칼만 필터의 최적 이득을 결정하는 중요한 요소로 추정치에 큰 영향을 준다. 따라서 칼만 필터를 추측항법시스템에 적용 시킬 경우 실제 모텔의 잡음 공분산을 정확히 추정할 수 있는 기법이 요구된다. 추측항법시스템은 다양한 센서를 활용하기 때문에 움직이는 기동 표적에 적용시 잡음공분상이 변하기 때문에 항법시스템이 저하 될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 센서를 융합하여 해양 생체 로봇의 정밀 자세 제어가 가능한 시스템을 제안하고자 한다.
This paper is about construction of Data Acquisition System for Gyro-System which obtains the information such as position, velocity, acceleration and attitude etc of Dynamic Vehicle System. We made up the Data Acquisition System using IBM-PC and in connection with CYBER 180-830 based on rate table, controller and IEEE 488 Interface etc.
본 논문에서는 GPS(Global Positioning System)와 관성 항법 시스템(INS: Inertial Navigation System 이하 INS)을 혼합 구성한 수신보드의 운영을 위한 Embedded 운영체제를 설계하고 구현하였다. 이 운영체제는 실시간으로 인공위성과 IMU로부터 수신되어지는 Raw Measurement 획득, GPS 항법, 자세 결정, 통합항법, 위성 추적을 수행하는 태스크들을 우선순위 기반으로 처리하는 선점형(Premptive) 스케줄링 방식을 채택한 실시간 운영 체제이다. 본 논문에서는 자세 결정용 GPS와 INS를 이용한 통합시스템보드를 위한 실시간 운영체제의 개발 환경, 운영체제의 구조, 개발 내용과 실험내용에 대해 언급하였다.
In this paper, we dealed development of analytic tools for strapdown inertial navigation system. It classified the constitution of strapdown inertial navigation system and the tests of productions. It is useful to high precision instrument.
본 고는 국내외의 지형참조항법시스템 관련 기술의 발전 동향을 살펴보고자 한다. 지형참조항법은 국외에서 1940년대부터 그 필요성이 대두된 학문으로 잠수정, 군용 전투기 등 다양한 분야에서 주로 군사목적으로 연구가 진행되었다. 1950년 ATRAN의 개발을 시작으로 1990년대 PTAN 지형참조항법기술까지 발전되어 무인기뿐만 아닌 Tomahawk 같은 유도무기에도 그 활용 범위를 넓혀가고 있다. 하지만 하드웨어적인 제약과 GPS의 발달로 관련 연구가 주춤하였으나 컴퓨터 기술의 발달, 지형측정센서의 정확도 향상과 더불어 GPS 교란 가능성 등이 부각되면서 최근 다시 관성항법시스템(INS)을 보조하는 대체 항법으로서 주목받고 있다. 주로 다중 측정치를 이용하는 방법과 비선형 필터를 이용하여 항법해 성능을 향상시키거나 병렬 다중필터를 이용하여 항법해의 신뢰성을 향상시키는 방향으로 연구가 진행 중이다. 그리고 다양한 지구물리데이터와 통합한 데이터베이스기반 복합항법 기술로 발전하고 있다.
본 논문은 퍼지 추론 시스템(FIS: fuzzy inference system)을 이용하여 자이로스코프를 사용하지 않는 관성 항법 장치(GFINS: gyroscope free inertial navigation system)의 가속도계 데이터를 보정하는 방법에 관한 연구이다. 일반적인 관성항법 장치(INS: inertial navigation system)는 주로 가속도계와 같은 병진운동을 감지하는 관성 센서와 자이로스코프와 같은 회전 운동을 감지하는 관성 센서를 이용하여 위치와 yaw각을 측정하는 장치이다. 하지만 INS는 자이로스코프를 사용하기 때문에 소형화 및 저전력 설계가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 자이로스코프를 사용하지 않는 GFINS에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. GFINS에 사용되는 가속도계는 적분과 외란에 의한 오차가 시간이 지남에 따라 누적되는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 가속도계의 누적 오차 문제를 해결하기 위해, 레이저 내비게이션과 가속도계의 선속도 비율과 엔코더와 가속도계의 선속도 비율을 통해 GFINS의 데이터를 보정하는 FIS를 제안한다. 제안된 Fuzzy-GFINS를 평가하기 위해, 직접 제작한 메카넘 휠 AGV(autonomous ground vehicle)에 제안된 GFINS를 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 GFINS의 출력 데이터를 효과적으로 보정하는 것을 확인 할 수 있었다.
항공기에 탑재되어 운용되는 링레이저 자이로 기반 스트랩다운 관성항법장치(SDINS)와 위성항법장치(GPS)의 결합 시스템의 실시간 구현에 있어서 설계시 고려해야할 문제에 대해서 살펴본다. SDINS/GPS 결합 시스템의 실시간 구현시, 레버암, 측정치 획득 및 오차 보상 외에, 링 레이저 자이로 기반의 SDINS의 특성을 고려해야만 한다. 뱅크턴을 반복적으로 수행하는 항공기에서 발생하는 누적 수직축 자세 오차를 추정하기 위해, 자이로의 비정렬이 모델링된 모델을 구현한다. 항공기 탑재 시험을 통해 수직축 자세 오차의 누적문제 및 실시간 구현 상의 문제를 해결하고, 자세 오차 추정 성능 향상 결과를 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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