본 논문에서는 복수 Position Sensitive Detector(PSD) 센서와 IR Beacon Module(적외선 비콘 모듈)을 이용하여 우주비행체의 랑데부/도킹/군집 운용과 같은 근접 운용을 위한 칼만 필터 기반의 상대항법 알고리즘 연구를 수행한다. PSD 센서와 적외선 비콘 모듈은 각각 Target Satellite과 Chaser Satellite에 장착되어 위성의 상대 위치와 상대 자세 정보를 획득하여 위성간 근접운용에 사용한다. 각각의 상대 항법 기법의 성능을 비교 분석하기 위하여 수치 시뮬레이션을 수행한다. 상대항법 알고리즘에 사용된 PSD 센서와 적외선 비콘 모듈의 광학적 모델링과 작동 원리를 기반으로 칼만필터의 측정 모델을 구성한다. 확장 칼만 필터(EKF)와 무향 칼만 필터(UKF)는 우주비행체의 병진 운동 및 회전 운동에 대한 운동학 및 동역학적 특성을 활용하는 측정 융합에 기반을 둔 확률론적 상대항법 기법으로 사용된다. EKF와 UKF, 두 필터의 상대 자세 및 상대 위치 추정 성능을 비교한다. Target Satellite과 Chaser Satellite에 장착되는 PSD 센서와 적외선 비콘 모듈의 개수와 상대항법기법의 변화에 따른 수치 시뮬레이션을 수행하여 성능 변화를 확인하였다.
최근 차량 항법 장치에서 널리 사용되고 있는 GPS 기술은 다음과 같은 두 가지 문제점을 가지고 있다. 첫째, 빌딩숲, 터널 등과 같은 도시 계곡(Urban Canyon) 지역에서는 GPS 신호 수신이 불가능하다. 둘째, GPS 신호를 이용한 측위는 항상 내재적인 위치 오차율 갖고 있다. 전자는 기존의 많은 연구를 통해 해결되었지만, 후자는 여전히 병행 도로와 같은 지역에서는 부정확한 위치 정보를 운전자에게 제공한다. 이 논문에서는 차량 네트워크와 기타 장비로부터 획득한 영상을 이용하여 차량의 주행 경로를 인식하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 실시간 영상 매칭 알고리즘을 이용한다. 또한 영상 매칭 정확도를 높이기 위한 기법 또한 제안한다. 이 논문에서 제안한 시스템은 실시간 주행 실험을 통해 원활하게 동작함을 보였다. 또한 매칭 정확도가 향상됨을 보여주었다.
Longbow Apache의 밀리미터파 사통 레이더는 최첨단의 광학 체계조차 장님으로 만드는 연기와 날씨도 침투한다. 애초에 특수 작전용 Black Hawk와 Chinook에 탑재된 통합 RF Countermeasures는 대공 레이더를 식별하고 위치확인 후 교란한다. IDM(Improved Data Modem), 내장된 GPS 관성 항법장치 그리고 초지평선 HF 무전기가 헬기편대에 포함되서 미래전투체계(FCS)와 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)의 정보를 실시간으로 이용할 수 있게 한다. 게다가 AWACS와 JSTARS같은 공군의 공중 레이더, 혹은 해군의 네트워크 중심의 전장 공간 같은 데 있는 해상 센서를 통해 전체적으로 파악된 영상까지도 가능하게 될 것이다.
In this paper, we contructed extended Kalman filter for the image navigation systems. The conventional extended Kalman filter methode are simulated for nonlinear measurement systems. In addition, we designed a maneuvering target tracking filter using Singer's model technique and input estimation technique by Chan. Simulation results show that Chan's input estimation technique has performed better than Singer's technique.
일반적인 전술유도탄에서 표적획득 센서로 사용되는 김발형 탐색기(Gimballed Seeker) 는 탐색기의 표적획득부가 유도탄의 동체운동과는 독립적으로 관성좌표계 상에서 표적을 지향하게 하여 비례항법 유도명령 생성에 필요한 유도탄/표적간의 시선 각속도 정보를 직접 제공한다. 반면 최근에는 탐색기 전체가 유도탄 동체에 고정됨으로써 정비보수 용이, 고장수리 감소, 단가감소 측면 등에서 유리한 동체고정 탐색기(Strapdown Seeker)에 대한 연구가 부분적으로 수행되고 있다. 그런데 동체고정 탐색기에서는 비례항법에 필요한 시선각속도가 직접주어지지 않고 탐색기 영상 평면에 맺힌 표적영상으로부터 유도명령생성에 필요한 정보를 추출하여야 한다. 본 연구에서는 먼저 스트랩다운 탐색기로부터 주어지는 표적정보를 바탕으로 언센티드 칼만필터(Unscented Kalman Filter, UKF)를 적용하여 유도탄과 표적간의 상대운동을 추정한다. 추정된 상대운동 정보를 이용하여 유도명령을 생성하고 유도탄과 표적간의 조우운동을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
Pose estimation is an important operation for many vision tasks. This paper presents a method of estimating the camera pose, using a known landmark for the purpose of autonomous vertical takeoff and landing(VTOL) unmanned aerial vehicle(UAV) landing. The proposed method uses a distinctive methodology to solve the pose estimation problem. We propose to combine extrinsic parameters from known and unknown 3-D(three-dimensional) feature points, and inertial estimation of camera 6-DOF(Degree Of Freedom) into one linear inhomogeneous equation. This allows us to use singular value decomposition(SVD) to neatly solve the given optimization problem. We present experimental results that demonstrate the ability of the proposed method to estimate camera 6DOF with the ease of implementation.
Thispapr proposes hybrid navigation parameter estimation using sequential aerial images. The proposed navigation parameter estimation system is composed of two parts: relative position estimation and absolute position estimation. the relative position estimation recursively computes the current velocity and absolute position estimation. The relative position estimation recursively computes the current velocity and position of an aircraft by accumulating navigation parameters extracted from two succesive aerial images. Simple accumulation of parameter values decreases reliability of the extracted parameters as an aircraft goes on navigating. therefore absolute position estimation is required to compensate for position error generated in the relative position step. The absolute position estimation algorithm combining image matching and digital elevation model(DEM) matching is presented. Computer simulation with real aerial image sequences shows the efficiency of the proposed hybrial algorithm.
최근 텔레매틱스 분야가 자동차 산업 및 IT 산업의 차세대 유망 사업으로 부상하고 있다. 이러한 가운데 무선통신 기술은 지금까지 집이나 사무실에서만 가능했던 수많은 상업적 서비스들을 차량에서 가능하게 했다. GPS의 경우 차량의 위치를 알려주는 항법 장치로서 않은 사람들이 PDA를 통해 사용하고 있지만 PDA의 화면이 너무 작아서 불편해하고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하고자 텔레매틱스 기반의 PDA 영상 정보를 전송하기위한 임베디드 컨트롤러를 설계한다. 임베디드 컨트롤러는 리눅스 운영체제를 통해 구현하였고 PDA와 컨트롤러간의 데이터 통신은 무선랜을 사용하였다.
본 논문에서는 항공 영상을 이용한 통합된 비행체의 위치 추정기법을 제안하였다. 제안한 항법 변수 추정 시스템은 상대위치 추정과 절대위치 추정 두 부분으로 구성되어 있다. 상대위치 추정 기법은 연속된 두 영상의 상대적 움직임을 추정하고 이것을 누적함으로써 현재의 위치를 추정한다. 이러한 단순한 누적 방법으로 비행이 진행됨에 따라 오차가 점차 증가하게 된다. 그러므로 상대위치 추정 부분에서 발생하는 오차를 줄일 수 있는 절대위치 추정기법이 필요하다. 본 논문의 절대위치 추정기법은 영상정합과 DEM (Digital Elevation Model) 정보를 이용하는 방법으로 구성되어 있다. 영상정합을 위하여 robust oriented Hausdorff measure (ROHM)을 사용하였으며 DEM 정합을 위하여 여러 장의 영상 쌍을 사용하는 알고리듬을 이용하였다. 네 개의 항공영상을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 효율성을 보였다.
현재 GPS/IMU 기반의 차량항법기술은 GPS 신호 불량지역에서 위치 정밀도가 급격하게 저하된다. 근래에는 많은 차량에 주행 상태를 기록하기 위한 카메라를 탑재하고 있음에 따라 만약 도로시설물을 위치를 알 수 있을 경우 단사진 후방교차법(SPR)을 통해 카메라의 위치 및 자세를 산출할 수 있다. SPR로 추정된 외부표정요소는 GPS/IMU 항법해의 오차를 보정할 수 있음에 따라 GPS 신호 수신환경에 영향을 받지 않고 안정적으로 차량의 위치 및 자세를 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 GPS, IMU, 사진측량 기술인 SPR을 결합하여 GPS 수신환경에 구애받지 않고 안정적으로 위치 및 자세를 결정하는 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘을 개발하였다. GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘은 확장형 칼만필터를 이용하여 약결합 방식으로 구현하였다. 또한 개발된 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여, GPS 수신환경 및 영상에 획득되는 기준점의 배치에 따른 시뮬레이션 테스트를 수행하였다. 시뮬레이션 테스트 결과, GPS/IMU/SPR 결합을 통해 산출되는 위치 및 자세가 GPS/IMU 결합 결과보다 안정적으로 산출되는 것을 확인하였다. 또한 영상의 기준점이 영상 중앙에 집중되어 배치되어 있을 경우에는 광축 방향으로 위치 오차가 증가되는 것으로 분석되었다. 향후 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘 성능을 면밀히 분석하기 위해서는 SPR 수행결과에 영향을 미치는 영상점 및 지상점의 측정오차, 초기 외부표정요소에 따른 성능 분석이 추가적으로 수행되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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