This paper introduces a GPS-aided dead reckoning algorithm that asymptotically estimates the heading bias error of a magnetic compass based on geodetic north, improves the position error accumulated by dead reckoning, and helps the estimated position of an AUV to represent a position in the NED coordinate system, by receiving GPS position information when surfaced. Based on the results of a simulation, the locational error was bounded with a modest distance, after estimating the AUV position and heading bias error of the magnetic compass when surfaced. In other words, it was verified that proposed algorithm improves the position error in the NED coordinate system.
안압지에는 임해전이라는 정자가 있다. 임해전 내부에는 안압지 조감도가 중앙에 놓여 있고, 가장자리를 따라 안압지에서 출토된 유물들이 전시되어 있다. 그래서 안압지 관광 가이드 앱을 구현하려면 임해전 내부에서 사용자 위치를 판정하는 실내 측위 앱이 있어야 한다. 스마트폰 센서를 이용한 실내측위 방법으로 추측항법 방법이 가장 적당하다. 추측항법을 구현하려면 출발점 좌표를 알아야 하는데, 본 연구에서는 사용자가 임해전 내로 진입하는 순간을 포착하여 임해전 입구를 출발지점으로 지정한다.
항법장치의 핵심요소인 가속도센서와 자이로센서는 선형거리추측(Linear position estimation)과 각 변위 추측(orientation estimation)시 출력 데이터에 포함된 오차성분의 적분에 의하여 시간이 증가함에 따라 선형거리 오차와 각 변위 오차가 누적된다. 이에 따라 본 논문에서는 정밀한 항법을 위한 저가의 IMU (Inertial Measurement Unit)를 설계하고, 오차성분의 사전해석을 통하여 정확한 오차모델을 찾는데 그 목적이 있다.
해양탐사에서의 정밀한 위치측정은 해저지형이나 지질, 지구물리등 유동성이 없는 해저 정보를 얻고자 할 때 차후 동일지점을 다시 찾을 수 있어야 한다는 시점에서 매우 중요시된다. 긴급한 해난구조나 적의 출현에 대한 신속한 대응, 또는 해저 석유자원을 탐사할 때 시추공의 선정등에서는 위치 측정의 약간의 오차가 큰 실패의 원인이 될 수 있다. 그러나 해상에서는 물표가 많은 육상에서와 달리 적합한 측정기구 없이 위치나 방향을 파악하기가 매우 곤란하다. 한반도 근해에는 동해, 남해의 일부에서만 LORAN에 의한 선위측정이이 가능할 뿐, 그외 타 해역에서는 현대적인 전파항법적용이 곤란한 상태이다. 더구나 이 LORAN의 오차범위는 1∼2km에 달한다. 그러므로 때로는 비교적 원거리해역에서 추측항법(Dead Reckonin)으로 예정지점에 접근하는 경우, 그 관측 자료의 신빙서이 문제시 될 수 있다. 따라서 본 소고에서는 전파항법이 보다 정밀한 선위 결정을 위해 장차 국가적 차원에서 추진될 것으로 가정하여 현시점에서도 이용가능한 인공위성전파항법과 Omega 법을 검토하고 Decca 관측망을 설치할 경우 송신국의 후보지점과 기타 근거리 전파항법을 고찰하고자 한다.
본 연구에서는 실해역에서 해류를 고려한 실용적인 유도 시스템을 제안하고 있다. 본 논문에서는 생성된 경로의 최적성은 주요 이슈가 아니다. 시작점부터 목표점까지의 경로는 주요 해류의 방향축을 고려하여 운용 경험이 많은 전문가의 경유점 선택을 통하여 생성된다. 본 논문에서는 또한 초단기선, GPS, 도플러 속도계 그리고 자세센서 등의 계측치를 통해서 다중센서융합알고리즘을 이용하여 정밀 수중항법 솔루션 구현에 대하여 설명하고 있다. 정밀하고 정확하고 갱신 주기가 빠른 수중항법 솔루션을 구현하기 위하여 세 가지 전략을 사용하였다. 첫째는 추측항법의 단독 성능을 향상시키기 위하여 선수각 정밀 정렬을 수행하였다. 둘째는 기본이 되는 단독추측항법이 적분 알고리즘에 기반을 두었기 때문에 시간의 추이에 따른 누적오차의 증가 특성을 가지고 있는데 이를 막기 위하여 주기적으로 절대 위치 정보를 다중센서융합 기법을 이용하여 융합하여 주는 것이다. 셋째는 융합알고리즘의 품질 향상을 위하여 효율적인 특이점 제거 알고리즘을 도입하는 것이다. 개발된 정밀수중항법알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 자율기뢰처리기와 심해무인잠수정의 실해역 데이터를 사용하였다.
This paper presents design concepts of a reconfigurable mobile robot for both of indoor and outdoor applications. A linkage mechanism and wheel-in-motors give the proposed mobile robot various driving modes in maneuver and good adaptability to irregular surface. Since the mobile robot receives multiple sensor signals from odometers and an orientation sensor, states related to the position and the orientation of the mobile robot are optimally estimated by an extended Kalman filter. Simulations and experimental results show that the performance of dead reckoning on estimating the pose of a mobile robot can be improved remarkably by the optimal state observer.
본 논문에서는 위성항법장치 (GPS; global positioning system)를 보조센서로 사용하는 위치추정알고리즘의 성능을 검증하기 위해 호버링타입 무인잠수정에 알고리즘을 적용하여 실제 해역에서 실험을 수행하였다. 적용된 알고리즘은 무인잠수정에 탑재된 도플러 속도계 (DVL; doppler velocity logger), TCM (tilt-compensated compass module)을 이용한 추측항법의 시간에 따라 누적되는 위치오차를 개선하기 위한 알고리즘이다. 수면에서 GPS 위치정보를 수신하여 무인잠수정의 위치와 진북에 대한 TCM의 방향각 바이어스 오차를 추정하고, 이를 통해 진북 (geodetic north) 기준의 좌표계에 대한 추측항법을 수행한다. 실제 해역에서 방향각 제어 실험을 수행한 결과, 위치추정알고리즘을 통해 기존 추측항법의 위치오차가 개선되고 TCM의 방향각 바이어스 오차를 추정함을 확인하였다.
IAMSAR Manual 국문본인 국제항공 및 해상수색 구조편람에 따른 확대사각(SS: Expanding Square Search) 수색패턴은 수색 대상의 표류 위치를 한정할 수 있을 때 적용하도록 하고 있으며, 수색 기법에 있어 추측항법 적용의 필요성과 함께 조난대상의 표류 추정 위치인 Datum으로부터의 첫 번째 수색 방향 S의 결정은 바람이 불어오는 쪽인 풍상 측을 향하도록 하여 항해 오차를 최소화할 것을 요구하고 있다. 그러나 첫 직행 구간 S 결정에 있어 IAMSAR Manual 영문본 및 USCG SAR Manual에 따르면 S는 풍하 측 또는 표류하는 방향으로 결정하는 것이 옳은 것으로 해석될 수 있으며 이는 항해 오차를 최소화하기 위한 추측항법 적용 관점에도 부합하는 것으로 보이는바, 이 연구에서는 USCG SAR Manual 등 다른 수색 지침서에서는 Drift 방향으로 제시한 첫 번째 S 방향을 근거로 IAMSAR Manual 국문본의 오류 가능성을 제시하였고, 풍상과 풍하 측으로 상반된 첫 번째 S 방향에 따른 수색 결과의 비교를 위해 선박조종시뮬레이션을 활용, 확대사각 수색상황을 재연하여 각각의 수색패턴을 비교 분석하였다. 이를 통하여 확대사각 수색패턴 결과에서 수색 대상에 더욱 근접한 첫 번째 S 방향은 수색 대상이 표류하는 방향과 일치하는 풍하 측임을 확인하였다.
본 논문은 보행자의 각 발에 부착된 2개의 IMU(Inertial Measurement Unit) 정보를 융합하여 위치 추적 성능을 향상시키는 보행자 추측 항법 알고리즘을 제안하였다. 센서내의 방향드리프트로 인해 IMU기반 보행자 위치추적은 시간이 지남에 따라 성능이 크게 저하된다. 제안하는 알고리즘은 방향 드리프트로 인해 각 발의 이동경로가 발산하는 점에 착안하여, 보폭이 일정 값을 초과할 시 이를 보정하고 사용자의 위치를 계산한다. 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 방향 드리프트를 효과적으로 감소시키는 것을 확인하였다.
This paper describes the implementation of a precise underwater navigation solution using a multi-sensor fusion technique based on USBL, DVL, and IMU measurements. To implement this precise underwater navigation solution, three strategies are chosen. The first involves heading alignment angle identification to enhance the performance of a standalone dead-reckoning algorithm. In the second, the absolute position is found quickly to prevent the accumulation of integration error. The third one is the introduction of an effective outlier rejection algorithm. The performance of the developed algorithm was verified with experimental data acquired by the deep-sea ROV, Hemire, in the East-sea during a survey of a methane gas seepage area at a 1,500 m depth.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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