In this paper, we have introduced a Missile In the Loop Simulation(MILS) Software developed for the missile ground test, which is based on a commercial hard real-time operating system(OS) on Windows platform called as Real-Time eXtension(RTX). MILS software makes it possible to test overall system functions of a integrated missile on the ground in the flight conditions by real-time imitating its inertial data. By means of MILS, we have performed missiles ground tests, which result in successful real flight tests.
The errors of IMU(Inertial Measurement Unit) can be divided into deterministic and random errors. Since the required accuracy of the IMU is very high, the errors must be compensated by using an accurate error mode. In this paper, we present a method to get a more accurate error model in a laboratory test. This was done by considering the setting misalignment in the laboratory test in the IMU error model. We considered here the IMU which consits of DTG(dynamically tuned gyroscope) and pendulum type accelerometer. First, it was shown that the estimation result from the model which does not contain the setting misalignment gives considerable estimation error at the validation test. Second, a new model considering the setting misalignment was derived. Finally, by validation test using the estimation results from new model the validity of it was proved.
This paper presents the new in-flight alignment method using the flight distance of vehicle in order to improve the performance of the heading error estimation. In the proposed method, the Kalman filter having the difference between GPS and SDINS position as measurements is used for levelling of SDINS and heading error is estimated utilizing the flight distance information. It is shown in the simulation results that the in-flight method proposed in this paper has the high accuracy in heading error estimation and the heading error can be very quickly estimated at the high speed vehicle, compared with the existing method using the Kalman filter.
본 고에서는 최근 각광받고 있는 실내 위치측위 기술의 연구 동향을 설명하고, 향후 전망에 대해 분석한다. 스마트폰 및 태블릿PC와 같은 상용 단말의 보급과 위치기반서비스 시장의 확대에 따라 일반 사용자가 별도의 장비 없이 개인 단말을 이용하여 사용자 자신의 위치정보를 획득할 수 있는 실내 측위기술에 대해 많은 연구가 진행되고 있다. WiFi 인프라 기반 기술과 단말에 탑재된 관성항법장치 기반 기술에 대한 연구가 중점을 이루고 있으며, 이 외에도 음향신호, 레이저, LED 기반 가시광 통신, Bluetooth 등을 이용한 측위기술이 연구 중에 있다. 미래에는 차세대 이동통신 기술의 도입으로 Heterogeneous 네트워크 환경과 단말 간 직접 통신을 통한 무선애드혹네트워크 환경이 구성될 것으로 전망하며, 이에 따른 미래 실내 측위기술에 대해 간략히 기술한다.
An improved transfer alignment method for a strap-down inertial navigation system (SDINS) is presented here. The alignment accuracy in conventional method is vulnerable to the data latency of a Master INS (MINS) in high maneuverable platforms. We propose a time delay compensation equation considering higher-order terms in the attitude measurement equation of the Kalman filter. The equation incorporates additional information including angular rate, angular acceleration and linear acceleration from the MINS. Simulation results show that the transfer alignment accuracy is significantly improved in the high dynamic environment by incorporating the latency compensation technique.
유도 전동기의 구동을 위한 범용 인버터는 다양한 산업현장의 부하 특성에 맞게 운전 가능하도록 범용성을 지니고 있다. 다양한 부하 중 큰 관성을 가진 부하의 감속시, 혹은 주기적인 패턴으로 변하는 부하의 경우에 인버터는 감속토크를 발생시킨다. 이러한 감속토크는 인버터의 DC 링크단에 회생에너지를 유입시켜 DC 링크 전압을 상승시킨다. 그리고 전압 상승으로 인한 평활 커패시터의 소손을 막기 위해 인버터 출력을 차단시켜 정상적인 운전을 할 수 없다. 본 논문에서는 회생토크가 간헐적으로 발생되는 부하에서 별도의 장치 없이 출력주파수만을 가변하여 출력토크를 평균적으로 제어함으로써, 회생에너지에 의한 DC 링크 전압상승을 방지하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 22kW 유도전동기 실험을 통해 이를 검증하였다.
본 논문에서는 저급 관성 센서를 이용한 개인 항법 장치의 모델 및 오차 보정 기법을 제시하고 성능 평가를 위하여 시뮬레이션을 수행하였다. 걸음 검출에 의한 보행 항법에서 중요한 변수인 보폭은 신경 회로망(Neural Network)을 이용하여 결정하였고, 자이로 바이어스 등에 의하여 누적되는 오차는 GPS와의 결합에 의하여 추정, 보상하였다. 이때 GPS와의 결합은 칼만필터를 이용하였으며 칼말필터를 구성하는데 필요한 오차 모델 및 결합 방법을 제시하였다. WNS/GPS 결합에 의하여 오차의 발산을 막을 수 있으며 GPS신호가 중간에 단절되는 경우에도 오차가 발산하지 않고 좋은 결과를 유지함을 보인다.
Wearable input device that can make free-space typewriting possible is introduced. We named this device as $SCURRY^{TM}$. To measure the angular velocity of hand and the acceleration rates at the ends of fingers, we buried MEMS inertial sensors in this keyboard. We processed sensor signals to get the information on hand movement and finger-click motion. With this signal processing, apparent finger movements were depicted over the virtual keyboard shown on output device of a target computing system. In this paper, a finger-click recognition method is proposed to improve the recognition performance for finger clicking of $SCURRY^{TM}$. The proposed method is composed of three parts including feature extraction part, valid click part, and cross-talk avoidance part. The experiments were conducted to verify the effectiveness and efficiency of the proposed algorithms.
The accurate calculation of bucket tip position has a large influence on showing the motion of an excavator on the display device of the excavator and controlling the excavator automatically. It is generally known that Inertial Measurement Unit (IMU) sensors are more accurate than accelerometer-based sensors while the boom, arm or bucket moves because additional forces beyond gravity add additional acceleration to the sensors. To prove the accuracy difference between the two types of sensors, a position recognition system using an accelerometer-based sensor and an IMU sensor is implemented on the excavator. The experimental results show that the system using the IMU sensor significantly reduces the position recognition error while bucket moves and additional force beyond gravity exists.
반사경을 지지하는 데에 있어서의 기계적, 열적 변형이 광학 부품에 미치는 영향을 최소화 하도록 광학 요소를 이러한 영향으로부터 차단하는 기계 장치를 플렉셔(flexure)라고 한다. 기계적 영향은 중력, 관성, 진동에 의한 하중 및 조립 시의 오차에 의한 응력 등에 의해 발생하는 변형을 말한다. 또한 열적 영향은 열적 평형 상태와 과도 상태 하에서 주위 환경의 온도변화에 의한 변형을 말한다. 예를 들어 작은 열팽창 계수를 가진 반사경 또는 렌즈와 큰 열팽창 계수를 갖는 지지구조가 어떤 온도 하에서 조립된 후 처음 온도와 다른 온도에 놓이는 경우를 생각해 보자. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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