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 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.
안전한 자율주행을 위해 정확한 자기위치 측위와 주변지도 생성은 무엇보다 중요하다. 고가의 고정밀위성항법시스템(Global Positioning System, GPS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 레이더(Radio Detection And Ranging, RADAR), 주행거리측정계(Wheel odometry) 등의 많은 센서를 조합하여 워크스테이션급의 PC장비를 사용하여 센서데이터를 처리하면, cm급의 정밀한 자기위치 계산 및 주변지도 생성이 가능하다. 하지만 과도한 데이터 정합비용과 경제성 부족으로 고가의 장비 조합은 자율주행의 대중화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 단안카메라를 사용하는 Monocular Visual SLAM을 발전시켜 RTK가 지원되는 GPS를 센서 융합하여 정확성과 경제성을 동시에 확보하였다. 또한 HD Map을 활용하여 오차를 보정하고 임베디드 PC장비에 포팅하여 도심 도로상에서 RMSE 33.7 cm의 위치 추정 및 주변지도를 생성할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 안전하고 저렴한 자율주행 시스템 개발과 정확한 정밀도로지도 생성이 가능할 것으로 기대한다.
Purpose: The main function of INS (Inertial Navigation System) is to measure the position of an armed vehicle and its performance is confirmed through the positioning accuracy test of Korean Defense Standards (KDS). The current standards, however, do not provide clear test methods and the conditions for performing positioning accuracy tests. Accordingly, the purpose of this study is to develop a new method for positioning accuracy test which would be effective. Methods: In this study, a new INS positioning accuracy test method is suggested based on the analysis of test data collected through a statistical experiment known as central composite design. For the positioning accuracy experiment of K105A1, a self-propelled artillery, two factors of driving velocity and driving distance are considered. Results: Based on the analysis of experimental data, a regression model for the positioning error is fitted and the positioning accuracy test of INS is so developed to maximize the positioning error. The standard proximity rate is used as an additional test criterion to evaluate the performance level of INS. Conclusion: The proposed new positioning accuracy test for INS has the advantage of finding the nonconforming items effectively. It is also expected to be utilized for the other similar INS positioning accuracy tests.
비행체의 위치정보는 GPS 교란과 같은 위험성에 노출될 수 있기 때문에 위치를 추정하기 위해 관성항법장치와 같은 여러 연구가 수행되고 있다. DoA(: Direction of Arrival) 및 RTT(: Round Trip Time)을 이용한 위치추정 기법은 레이다시스템에 적용되어 비행체의 위치를 추정하는데 사용되고 있으며 무인기 데이터링크에 적용 가능하다. 무인기 데이터링크는 넓은 대역폭을 사용하기 때문에 다중혼 방식의 합 차패턴 생성 방식을 주로 사용하며 탑재체의 제한된 송신출력으로 낮은 SNR 영역을 포함하여 추적을 수행한다. 일반적으로 낮은 SNR에서 위치 추정오차는 증가하며 높은 SNR에서 부엽을 제한하지 못하면 추정된 DoA의 유효성이 상실된다. 본 논문에서는 부엽을 제한하고 낮은 SNR에서 증가하는 DoA 추정오차를 보정하기 위한 방안을 제시한다.
본 논문에서는 관성 항법 시스템 (INS)의 경우, 수직편향 (DOV)으로 인한 초기정렬에서의 자세 추정 오차를 분석한다. INS의 속도 및 자세 오차를 기반으로 DOV로 인한 자세 추정 오차를 이론적으로 분석하였다. 이론적 분석을 검증하기 위한 시뮬레이션을 수행했으며 결과는 이론적 분석과 잘 일치했다. 일례로 η=20"일 경우 정렬오차는 ϕN=0.00287°, ϕU=0.00196°가발생하며, 𝜉=20"일 경우에는 ϕE= -0.00286°의 오차가 발생하였다. 이를 통해 INS 자세오차의 결합특성으로 DOV에 기인한 수직 자세오차가 발생함을 확인하였다. 기존의 INS 정렬에서는 고려하지 않았던 DOV로 인해 추가로 자세오차가 발생할 수 있음을 보여 주었으며 이는 고정밀 INS 적용시에 DOV에 대한 보정을 반드시 고려해야 함을 의미한다.
한국해양과학기술원에서는 수중 공사용 구조물에 적용할 수 있는 수중 위치 인식 기술을 개발하고 있다. 정밀한 위치 인식을 위해 관성 항법을 기반으로 한 확장 칼만 필터를 사용하였으며, 비동기화 된 센서들의 데이터를 알고리즘 보정 단계에 적용하기 위하여 내부의 관측 행렬을 데이터에 따라 구분하여 업데이트 하였다. 수중 공사 환경, 설치 위치, 시스템 운용 편의성 등을 종합적으로 고려하여 수중 공사 구조물 하부에 붙여야 신호를 획득할 수 있는 Doppler velocity logger(DVL)는 설치 및 회수가 어렵기 때문에 이를 배제한 수중 공사 구조물 부착용 수중 위치 인식 복합 시험체를 제작하였으며 수조 환경에서 수중 위치 인식 성능 시험을 수행하였다. Ultra short-base line(USBL)로 측정된 수중 위치, 위치 벡터만 보정된 추정 위치, 그리고 위치와 속도 벡터를 보정한 추정 위치 결과를 원형 공산 오차(CEP)를 이용하여 비교 및 평가하였다. 그 결과 USBL 단독 위치 추정 CEP 0.02 m, 위치 벡터만 보정한 추정 위치 CEP 3.76 m., 위치 및 속도 벡터를 보정한 추정 위치 CEP 0.06 m로 평가되었다. 본 연구를 통해 DVL이 미적용된 비동기식 센서들을 이용하여 안정적인 수중 위치를 추정할 수 있음을 확인하였다.
무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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