본 연구에서는 인공위성의 관성 모멘트 추정을 위해 MRP(Modified Rodrigues Parameter) 자세 변수기반의 추정기를 설계하였다. MRP는 인공위성 자세 결정시 쿼터니 언(Quaternion) 파라미터의 구속 조건으로부터 발생하는 필터의 오차 공분산 행렬의 특이(Singularity) 현상을 피할 수 있는 장점이 있다. 한편 MRP의 경우 자세각 변위가 클 경우에 역시 특이현상이 발생할 수 있어 이를 피하기 위해 적절한 자세각 범위에서 인위적인 기준 운동을 생성하여 필터 설계에 적용하였다. 쿼터니언 파라미터의 단점을 극복하여 보다 안정된 오차 공분산 갱신 결과의 필터의 개선된 성능을 예상할 수 있다.
임무를 수행하는데 있어 정확한 자세 정보는 필수적이다. 두 개 또는 그 이상의 관측벡터를 이용하는 자세 결정 알고리듬에는 크게 두 가지가 널리 알려져 있다. 하나는 결정적인 방법인 TRIAD 알고리듬이며, 다른 하나는 최적의 해를 찾는 방법인 QUEST 알고리듬이다. 본 논문은 TRIAD 알고리듬의 성능 향상과 서로 다른 정확도를 가진 센서의 조합을 이용한 자세 결정 방법을 제안하였다. 첫째, 보다 정확한 자세 행렬을 구하기 위하여 직교화 방법을 이용하는 대신 방향 여현 행렬을 오일러 각으로 바꾸고, 분산 대신 공분산행렬을 고려하여 편향되지 않은 최소 공분산 기법을 적용하였다. 또한, 세 개 이상의 측정값이 주어졌을 경우 TRIAD 알고리듬을 적용할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 평균 TRIAD 알고리듬의 성능은 서로 다른 센서의 조합을 가정하여 표준편차와 확률적 측면에서의 수치 시뮬레이션을 통해 분석되었다.
본 논문은 관성 항법 시스템(Inertial Navigation System)을 활용한 자세 및 방향 결정시스템(Attitude & Heading Reference System)의 성능을 향상시키기 위한 새로운 기법인, 순차적 측정 오차 공분산(Sequential Measurement Noise Covariance) 기법을 제시하였다. 관성 센서는 시간이 지남에 따라 발생하는 적분오차와 진동이나 가속구간과 같은 외란이 가해 졌을 때 성능이 저하된다는 단점이 있다. 특히, 저가의 관성 센서의 경우 이러한 현상이 더욱 두드러지게 나타난다. 이를 극복하기 위한 알고리즘들은 많이 존재한다. 하지만 가장 일반적으로 사용되는 확장 칼만 필터의 경우 가속도계를 사용할 때 측정값(Measurement)이 일정 범위를 넘어가면 센서값을 배제하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 범위를 설정하지 않고 과거의 데이터를 순차적으로 활용하여 측정값의 가중치를 변화하는 기법이다. 최종적으로 제안된 기법을 수치 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
A transfer alignment is used to initialize, align, and calibrate a SINS(Slave INS) using a MINS(Master INS) in motion. This paper presents an airborne transfer alignment with velocity and azimuth matching to estimate inertial sensor biases under the wing flexure influence. This study also considers the lever arm, time delay and relative orientation between MINS and SINS. The traditional transfer alignment only uses velocity matching. In contrast, this paper utilizes the azimuth matching to prevent divergence of the azimuth when the aircraft is stationary or quasi-stationary since the azimuth is less affected by the wing flexibility. The performance of the proposed Kalman filter is analyzed using two factors; one is the estimation performance of gyroscope and accelerometer bias and the other is comparing aircraft dynamics and attitude covariance. The performance of the proposed filter is verified using a long term flight test. The test results show that the proposed scheme can be effectively applied to various platforms that require airborne transfer alignment.
9축 IMMU기반의 3차원 자세추정에 있어 대표적인 정확성 저하요인은 가속도계 신호를 교란시키는 외부가속도와 지자기센서 신호와 관련된 자기교란이라는 두 가지 교란성분이다. 교란성분에 의한 영향을 최소화하기 위해 모델링기반 기법과 스위칭 기법이 제안되어 왔고, 이를 비교한 연구도 진행된 바 있다. 그러나 모델링기반 기법에서 모델링의 차이가 자세추정 성능에 미치는 영향에 대한 연구는 현재까지 발표된 바 없다. 본 논문은 교란성분 모델링이 IMMU기반 자세추정 정확성에 미치는 영향을 확인하기 위해, 모델링에 차이가 있는 최근 발표된 두 알고리즘을 다양한 시험조건에서 비교하였다. 이를 통해 교란성분 모델링의 차이는 진행잡음 공분산 행렬에 차이를 발생시키며, 이로 인해 자세추정 성능에 영향을 끼칠 수 있음을 확인할 수 있었다. 시험결과 두 알고리즘은 평균제곱근오차에서 롤 피치 요평균 $1.35^{\circ}$ 및 요성분 $3.63^{\circ}$의 차이를 발생시켰다.
GPS 반송파 측정값을 이용하게 되면 수 cm 이하의 정밀도로 위치 결정을 수행 할 수 있으며, 두 개 이상의 안테나를 움직이는 물체에 장착할 경우 정밀한 자세 결정을 수행할 수 있다. GPS 반송파 측정값을 사용하는 경우 항상 미지정수 결정의 어려움이 발생하게 되며, 미지정수 결정 과정에서 올바른 결정을 할 수 있는 척도로 성공확률을 확인할 필요가 있다. 본 논문에서 저궤도 위성의 자세 결정을 위하여 이중차분된 측정값을 사용하게 되며, 이때 만들어진 측정행렬과 측정값의 공분산을 이용하여 성공확률을 계산하게 된다. 성공확률을 향상시키기 위하여 저궤도 위성의 위치벡터와 자세벡터가 수직이라는 제한 조건을 사용하여 측정값을 증가시키는 방법을 제안하였다. 적용된 저궤도 위성의 궤도는 우리별 3호의 궤도 정보를 이용하여 만들었으며 시뮬레이션을 통하여 그 결과를 확인 하였다.
지구를 원궤도로 돌고 있는 위성 운동과 지진에 흔들리는 건물 진동을 선형 확률적 미분 방정식으로 나타내고 최적화 제어를 위하여 리스크 센서티브 제어기를 사용한다. 리스크 센서티브 파라미터에 따라서 코스트 함수의 평균과 분산이 변하게 된다. 이 파라미터가 무한히 커지면 리스크 센서티브 제어기는 기존의 LQG 제어기와 같아지므로 리스크 샌서티브 제어이론은 LQG 제어 이론을 포함한 종합적인 이론이다. 이 논문에서는 리스크 센서티브 이론을 소개하고, 리스크 센서티브 제어 방식의 성능 측정및 평가 방법을 도출하기 위하여 공분산을 이용하면 리스크 센서티브 제어기는 기존의 LQG 제어기 보다 우수한 성능을 나타낸다는 것을 보여준다. 시뮬레이션을 통하여 위성의 자세및 궤도 운동 제어와 건물 진동 제어에 활용된 리스크 센서티브 제어기의 향상된 성능과 안정성을 보여준다.
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.
A well-known difficulty in attitude estimation based on inertial measurement unit (IMU) signals is the occurrence of external acceleration under dynamic motion conditions, as the acceleration significantly degrades the estimation accuracy. Lee et al. (2012) designed a Kalman filter (KF) that could effectively deal with the acceleration issue. Ahmed and Tahir (2017) modified this method by adjusting the acceleration-related covariance matrix because they considered covariance modeling as a pivotal factor in the estimation accuracy. This study investigates the effects of covariance modeling on estimation accuracy in an IMU-based attitude estimation KF. The method proposed by Ahmed and Tahir can be divided into two: one uses the covariance including only diagonal components and the other uses the covariance including both diagonal and off-diagonal components. This paper compares these three methods with respect to the motion condition and the window size, which is required for the methods by Ahmed and Tahir. Experimental results showed that the method proposed by Lee et al. performed the best among the three methods under relatively slow motion conditions, whereas the modified method using the diagonal covariance with a high window size performed the best under relatively fast motion conditions.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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