Laser Inertial Navigation System(LINS) consists of Ring Laser Gyroscopes(RLG) and accelerometers. RLG has a lock-in region in which there is zero output for input angular rates less than about 0.1deg/sec. The lock-in region is generated by the imperfect mirrors in RLG. To avoid the lock-in region, a sinusoidal motion called dither motion is applied on RLG. Therefore this dither motion is measured by RLG/accelerometer even if at a stop state. In this situation, the performance on the initial alignment of LINS can be degraded. In this paper, we analyze the performance on the initial alignment of LINS theoretically and experimentally. Analysis results include how dither motion, the pre-filter and the corner frequency in alignment loop affects the performance on the initial alignment of LINS.
스위치드 릴럭턴스 모터의 연구에서 센서리스 구동방법이나 이와 유사한 구동 방법은 스위치드 릴럭턴스 모터의 상품화 및 상용화에 있어서 소음 문제와 함께 반드시 해결해야 할 문제이다. 그러나 센서리스 구동 방법들은 초기 구동에 있어서 강제정렬 방법을 사용한 것이 일반적인데, 이것은 모터의 사용에 있어서 제한성을 가져다 준다. 본 논문에서는 탐색 코일을 이용한 스위치드 릴럭턴스 모터의 구동법과 함께 강제 정렬의 방법을 사용하지 않고 초기 기동문제를 해결하는 방법을 제안하였다.
두 개의 회전하는 사분파장판을 가진 타원편광분석기에서 광학계가 오차를 포함하지 않는 경우와 5가지의 체계적 오차(두 개의 사분파장판의 정렬오차와 지연오차, 검광판의 정렬오차)를 포함하는 경우에 측정신호를 핏팅하여 구한 퓨리어 계수와 뮬러매트릭스와의 관계를 분석하였다. 5가지 체계적 오차를 포함하는 경우 전산모사를 이용해 비교 분석한 결과 사분파장판의 지연 오차가 정렬오차보다 뮬러매트릭스 대각선 요소에 야기하는 오차가 더 크다는 것을 찾아내었다. 각속도의 회전비를 1:5로 선택시 첫 번째 사분파장판의 초기 정렬오차와 두 번째 사분 파장판의 초기 정렬오차가 뮬러 매트릭스에 야기하는 오차가 같다는 것을 전모사를 통해 찾아 내었다. 5가지 체계적인 오차를 전산모사를 통해 분석한 결과 검광판의 정렬오차(${\epsilon}_5$)가 야기하는 뮬러 매트릭스 오차와 사분파장판의 정렬오차(${\epsilon}_3$, ${\epsilon}_4$)가 야기하는 뮬러 매트릭스 오차를 비교하면 대각선 요소($m_{22}$와 $m_{33}$)의 상대 오차는 0.18%이며 비 대각선요소($m_{23}$와 $m_{32}$)는 2배 차이가 남을 찾아내었다. 이 결과들을 활용하여 측정대상 물질의 보다 정확한 뮬러매트릭스를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 영상의 일부가 겹치는 두 영상사이에 투영 평면 변환을 사용하여 보다 큰 한 장의 모자익 영상으로 정렬하는 알고리즘을 제한한다. 먼저 블록 정합을 이용하여 초기전역 이동을 계산하고, 4점을 이용하여 효율적인 투영 변환을 구하고, 두 영상사이에 겹치는 부분에서 RGB 컬러를 혼합하여 합성 영상을 생성하였다.
본 연구에서는 임의의 정렬되지 않은 점집합에서 정렬을 고려한 개선된 Convex Hull 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 Convex Hull의 극점 특성을 이용하여 처리 데이터를 한정하기 때문에 계산복잡도가 낮다. 각 단계마다 볼록 정점을 판별하는 조건을 이용하여 한 번의 스캔으로 완전한 Convex Set을 구한다. 알고리즘 초기에 점집합의 정렬이 필요한데, 이때 걸리는 시간이 알고리즘 전체 동작시간의 대부분을 차지하기 때문에 값과 인덱스를 대치하여 빠르게 정렬하였다. 일반적인 상황을 가정하여 랜덤한 점집합으로 알고리즘의 동작시간을 측정하였으며 기존의 알고리즘에 비해 약 두 배의 속도 향상이 있음을 확인하였다.
The Strap Down Inertial Measurement Unit(SDIMU) is recently used for the sensor package of the modern underwater vehicles such as torpedoes and unmanned underwater-vehicles. For using SDIMU, an initial alignment must be carried out before the fire or navigation stage. The general initial alignment methods require that a mother vehicle Is a stationary condition or the Inertial Navigation System(INS) of vehicle is received the specific of data navigation from the mother vehicle. But an underwater vehicle dropped from aircraft is hard to satisfy above both necessary conditions of the general initial alignment. So, we suggest a new strap down initial alignment method of an underwater vehicle dropped from aircraft without using any aided sensors. The highlight point of this method is that a period of initial alignment is not before the fire but during running stage to fix alignment error. And we verify it by analyzing various data of S/W simulations, Hardware In the Loop Simulation(HILS) tests and sea trials.
정렬되지 않은 3차원 측정 점들로부터 이들을 근사하는 표면을 재구성하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 경계면 축소포장 방식에 의한 표면 재구성 방법 (shrink-wrapped boundary face : SWBF)으로, 측정 점으로부터 경계셀과 경계면을 구해 초기 메쉬를 생성하고 이를 연속적으로 축소하는 방식에 의해 표면을 재구성한다 제안된 방법은 기존의 표면 축소포장 방식의 메쉬 생성 방법의 문제점인 물체의 토폴로지에 대한 제악이 없이 어떠한 형태의 표면 재구성에도 적용이 가능하며, 기존 방법이 축소 단계에서 각 메쉬 정점에 대한 최단거리 측정점을 찾는 전역 탐색을 해야 하는데 비해 지역 탐색만으로 최적의 측정 점을 찾을 수 있으므로 처리 시간 측면에서도 우월하다. 실험을 통해 제안된 표면 재구성 알고리즘이 측정 점들간의 관계를 알 수 없는 정렬되지 않은 3차원 정들에 대한 표면 재구성에 매우 안정적이고 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) 곡면 근사에 기반하여 거리 데이터로부터 3차원 곡면 모델을 생성하는 기법을 제안한다 입력으로 이용되는 거리 데이터는 연결 정보가 알려지지 않고 정렬되지 않은 일반적인 3차원 점들의 집합으로 가정한다 제안하는 알고리듬은 초기 모델 추정, 계층적 모델 표현, NURBS 곡면 네트워크 생성의 3단계로 나뉘어진다 초기 모델 추정 단계에서는 K-평균 군집화 기법을 이용하여 다각형면과 삼각형으로 표현되는 근사 모델을 생성하고, 계층적 트리 구조를 이용하여 초기 모델을 표현한다. 계층적 트리 구조로 부터 생성된 사각형면 모델에 의하여 $G^1$ 연속인 NURBS 곡면 네트워크를 효율적으로 생성한다. 제안하는 알고리듬은 초기 모델의 계층적 그래프 해석을 통하여 곡면 네트워크 형성에 필요한 계산량을 감소시켰으며, 또한 정확한 NURBS 제어점 추정을 통하여 근사 오차를 감소시킨다. 모의 실험 결과 거리 데이터로 부터 초기 모델과 다양한 해상도의 NURBS 곡면 네트워크가 효과적으로 생성되었으며 생성된 NURBS 곡면 모델의 근사 오치는 무시할 수 있는 수준임이 관찰되었다.
An Overlapping Decomposed Filter(ODF) accomplishing an initial alignment of an INS is proposed in this paper. The proposed filter improves the observable condition and reduces the filtering computation time. Its good performance has been verified by simulation. Completely observable and controllable conditions of INS error model derived from psi-angle approach are introduced under varying sensor characteristics vary. The east components of gyro and accelerometer have to be the first order markov process and the rest of them are the characteristics of the random walk or first order markov process.
In this paper, we present a Multiheading Method for INS initial. The system is not observable for initial alignment however using pseudo tilt angles and pseudo sensor errors become observable. We suggest a new Multiple Method to find the real sensor errors by using the converted system dynamics. The results show that we can find the sensor errors very accurately by the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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