GPS/INS/지자기 컴파스 통합 항법 시스템에서 지자기 컴파스의 이상 검출 방법을 제안하였다. 지자기 컴파스의 이상은 Hard iron과 Soft iron 효과에 의하여 발생하므로 이와 관련된 값을 통합 필터 측정치의 시험 통계치로 이용하여 검출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 효용성을 모의 실험과 차량 실험을 통하여 검증하였다.
한국전자통신연구원은 위성항법의 다양한 응용프로그램과 항법알고리즘을 위한 시험 및 평가환경을 제공하는 소프트웨어 위성항법 이산화 IF 신호시뮬레이터를 소프트웨어 기반 GNSS 공공활용기술통합검증시스템 개발 과제의 일환으로 개발하고 있다. 소프트웨어 위성항법 신호시뮬레이터는 GPS 및 갈릴레오 디지털신호를 제공하게 된다. 본 논문에서는 이러한 소프트웨어 위성항법 이산화 IF 신호 시뮬레이터의 요구사항 및 개념설계에 대하여 기술하고 있다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.537-540
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2006
항법 장치의 특성을 이해하고 통합 필터를 설계하기 위한 기본 도구로 많이 활용되는 것이 시뮬레이션 도구이다. 이것은 실재 시스템을 구현할 때 부딪히는 각종 어려움으로부터 벗어나, 비교적 쉽게 성능분석을 할 수 있다는 장점 때문이다. 본 논문에서는 윈도우 기반의 전산 모의 소프트웨어를 개발하고, 이 프로그램을 이용하여 GPS와 INS 등의 센서를 이용한 복합 지상항법 시스템의 성능을 분석하였다.
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.
본 논문에서는 INS/GPS결합 시스템에서 GPS가 기만신호 또는 지형지물에 의한 가시선이 제한되어 위성의 기하학적 배치가 저하되는 조건을 고려하였고, 통합항법 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안하였다. 먼저 GPS의 DOP에 측정 공분산 이 연동되는 가변 공분산 확장 칼만필터(VCEKF)를 제시하였다. 그리고 몬테칼로 시뮬레이션을 통하여 EKF와 VCEKF를 사용한 통합항법 시스템의 항법성능을 분석하였다. DOP 값이 낮은 경우보다 DOP값이 높을 경우에 VCEKF가 확정 공분산을 사용하는 EKF보다 우수한 추정 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 높은 정확도를 요구하는 육상교통분야에 활용할 수 있는 통합항법 알고리즘을 설계하고 차선이탈경보를 위한 모니터링 프로그램을 개발하였다. 차선이탈경보를 위해서는 차선 구분이 가능한 정확도 높은 위치정보가 필요하므로 GPS와 DR기반의 위치정보를 융합한 위치결정 알고리즘을 설계하였다. 설계한 통합항법 알고리즘의 검증을 위해서 실제 차량을 이용하여 데이터를 수집하고, 후처리한 결과를 모니터링 프로그램으로 확인하였다. 모니터링 프로그램은 주행동영상과 항공사진을 통해서 차로유지 및 차선이탈 유무를 확인할 수 있도록 제작하였다.
차량 항법 시스템에서의 경로 탐색은 두 지점 간 최단 경로 탐색을 위한 알고리즘을 이용해서 이루어질 수 있다. 다양한 최단 경로 탐색 알고리즘들에 대한 성능 평가는 알고리즘의 적용 분야에 따라 제각기 달라질 수 있는데 차량 항법 시스템에서는 선정된 경로의 정확성과 경로 탐색에 소요되는 시간이 통합적으로 평가되어야 한다. 본 논문에서는 지금까지 알려진 다양한 경로 탐색 알고리즘들 중에서 차량 항법 시스템의 경로 안내에 최적의 알고리즘을 판단하기 위하여 시뮬레이션을 통해 각 알고리즘들의 성능을 비교 측정하였다. 시뮬레이션은 실용성을 위하여 실제의 디지털 도로 지도 데이터 베이스를 이용하여 실시하였다. 실험 결과에 의하면 양방향 탐색을 이용한 Bi-directional Dijkstra 알고리즘과 양방향 탐색과 경험적 탐색 방법을 함께 이용한 Modified Bi-directional A${\ast}$ 알고리즘이 다른 알고리즘들에 비해 가장 뛰어난 성능을 보여주었다.
본 논문은 INS/vSLAM 통합 항법 시스템의 성능 향상을 위한 기초 연구로써, 비전 센서의 영상처리 성능을 향상을 위한 알고리즘 개발에 목표를 두고 있다. 비전센서의 영상처리알고리즘으로 SIFT 알고리즘을 사용하였으며, SIFT 알고리즘의 특징점 정합 성능을 개선하기 위해 특징점 정합 필터를 적용하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용하여 기존의 SIFT 알고리즘을 파라미터 조절한 경우보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 차후 실시간 통합 항법 시스템에 적용하기 위해서 알고리즘의 속도를 향상시키는 작업이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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