국가기본도 평면직각좌표계는 3계로 나뉘어져 있으므로 이를 자동차 항법용 수치지도의 좌표계로 수정없이 적용하면, 좌표계의 경계지역에서 인접도엽간 경계접합시 문제가 발생한다. 따라서, 자동차 항법용 수치지도 좌표계는 분리된 3계의 평면직각좌표계가 갖는 문제를 해결하기 위해 하나의 통일원 새로운 좌표계가 필요하다. 본 연구에서는 투영법에 있어서는 국가기본도 평면직각좌표계와 같은 휭 메느카토르도법을 사용하고 중앙자오선의 위치 및 증대율을 조정하므로서 새로운 자동차 항법용 수치지도좌표계를 설계하였다.
본 논문은 광학적인 방법을 통해 얻은 3차원 좌표들을 이용하여 항공기 동체와 관성항법센서를 정렬하는 방법에 대하여 다루고 있다. 기존에 가공되어 있는 마운트 홀의 제작 정확도를 신뢰하고 장착하던 관행에서 나아가 관성항법센서의 좌표계와 항공기 동체의 기준좌표계를 보다 정확하게 정렬하기 위한 방법에 대해 소개하고 있으며, 실현가능성을 검증하기 위해 실제 3차원 좌표측정장치의 오차 수준을 반영한 시뮬레이션을 통해 정렬 성능을 검증하였다. 또한 광학센서와 관성항법센서의 최적화 기법 기반 정렬 방법을 기술하였다.
본 논문에서는 랜드마크의 시선각 측정값을 이용하여 3D 비전항법해를 계산하기 위한 항법방정식을 유도하고 항법해 결정 방법을 보여준다. 먼저, 카메라좌표계에서 측정한 시선각과 항법좌표계의 관계를 이용하여 3차원 항법방정식을 유도하였으며 항법해를 계산하기 위해서는 최소한 3개 이상의 랜드마크를 관측해야함을 보였다. 또한 논문에서는 항법방정식과 기하학을 이용하여 항체의 위치 및 자세를 계산하는 과정을 상세하게 기술한다.
관성항법장치(Inertial Navigation System)는 항법 수행 전 동체 좌표계(body frame)와 항법 좌표계(navigation frame)사이의 좌표 변환 행렬(Direction Cosine Matrix: DCM)을 결정하여 초기자세를 구하는데 이 과정을 정렬(alignment)이라 한다. 정렬을 시작하기 위해서는 INS의 초기 위치 정보가 필요한데 해당 정보가 INS에 미리 입력되어 있지 않거나 당장에 초기위치를 모를 경우 이로 인해 INS에 전원이 인가된 후 정렬에 진입하기까지의 대기시간이 존재한다. 이러한 대기시간을 제거하기 위하여 본 논문에서는 INS 전원 인가 즉시 현재위치와 상이한 가상의 초기위치 값을 장입하여 스트랩다운 INS 정렬을 시작하고 추후에 정확한 위치를 INS에 입력하여 자세오차를 보상하는 정렬 알고리즘을 제시하였다. 항법 좌표계에서의 INS 센서 오차가 시간이 지남에 따라 자세오차에 미치는 영향성을 분석하여 가상의 초기위치 값 입력 시 발생하는 자세오차 만큼을 보상하는 폐루프 정렬 알고리즘의 성능을 검증하였다.
Galileo 위성항법시스템은 GPS에 대응하기 위해 EU에서 구축중인 시스템으로 실험위성GIOVE-A의 테스트가 끝났으며 두 번째 테스트 위성 GIOVE-B가 발사 예정이다. GPS와 Galileo 신호 모두 이용할 경우 도심지나 숲과 같은 음영지역에서도 가시위성수의 증가로 위치해를 구할 수 있고 보다 정확한 위치해를 얻을 수 있다. GPS와 Galileo 위성항법시스템은 독자적인 시각과 좌표체계를 갖추고 있으며 항법해를 계산을 위해서 서로 다른 오차 모델을 이용한다. 본 논문에서는 각 위성항법시스템의 오차 모델과 시각 및 좌표체계의 차이에 대해서 분석하였으며 이를 바탕으로 GPS와 Galileo 통합하는 항법 알고리즘을 구현하였다. 시뮬레이션을 통하여 시각, 좌표 시스템의 불일치에 의한 항법오차를 분석하고 가시위성수와 Dilution of Precision(DOP)를 계산하여 통합항법알고리즘의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 수중글라이더용 항법필터 설계를 수행한다. 해양의 염분, 수온 등 해양 정보 획득을 위해서 사용되는 수중글라이더는 저전력으로 장기간 운용이 되기 때문에, 다양한 센서를 적용하기에 많은 제약이 있다. 제한된 수중글라이더의 운용 특성을 고려하여 센서 구성이 다른 두 종류의 위치 추정을 위한 항법 필터를 설계한다. 항법필터는 최소한의 센서출력 정보를 바탕으로 수중글라이더의 동체좌표계 기준 속도를 추정한다. 첫 번째 필터의 센서 구성은 가속도계, 지자계, 심도계 센서로 구성 되어있고, 두 번째 필터는 첫 번째 필터와 동일한 구성에 자이로 센서가 추가된다. 추정된 속도는 자세정보와 융합하여 항법좌표계의 속도정보로 변환 뒤 최종적으로 위치를 추정한다. 제안된 필터의 성능을 분석하기 위해 단일 시뮬레이션 및 몬테카를로 수치해석 기법을 이용하여 분석을 수행하고 수행결과는 표준편차(standard deviation, 1σ)로 분석한다. 각 필터의 위치오차에 대한 표준편차는 334.34, 125.91m이다.
제어 및 로봇 응용에서 이동체의 위치, 속도, 그리고 자세 정보를 획득하는 기능은 매우 중요한 여할을 수행한다. 위치, 속도, 그리고 자세 정보는 통틀어 항법정리라 통칭되며 전파센서, 영상센서, 혹은 관성센서 등 다양한 센서들의 조합에 의하여 획득될 수 있다. 항법정보의 획득에 있어서 특히 관성센서는 다양한 센서들의 조합에 있어서 가장 중요한 역할을 수행하는데 이는 관성센서가 다른 센서들과는 달리 주변의 조명 환경, 전파환경, 그리고 고의적인 외란에 강인한 특성을 지니며, 이동체의 빠른 운동을 세밀하게 수치화하여 표현할 수 있기 때문이다. 본 고에서는 이와 같은 장점을 지닌 관성센서의 출력을 정확하게 다루기 위해 명확한 이해가 요구되는 코리올리 효과에 대하여 살펴보고자 한다. 코리홀리 효과는 이동체의 운동을 회전하는 좌표계에서 관측할 경우 발생하는 특이한 현상에 해당되며 관성센서를 다루기 위한 준비 과정에서 많은 입문자들이 어려움을 가지는 부분으로 이해된다.
PDR은 일반적으로 IMU센서로 부터의 가속도와 각속도를 측정하여 보행자의 위치를 추적하는 시스템이다. IMU센서로부터 측정된 가속도와 각속도 값은 센서를 기준으로 하기 때문에 보행자가 인지하는 고정 좌표계와는 차이가 있다. 이를 해결하기 위해 회전행렬을 사용하며 이후 계속해서 측정되는 각속도를 통해 회전행렬을 업데이트 한다. 업데이트된 회전행렬을 통해 좌표계를 환산하고 환산된 좌표계의 가속도 값으로부터 보행자는 고정좌표계 기준으로 위치 추적이 가능하다. 하지만 회전행렬을 업데이트 하는 과정에서 센서의 세 축이 이상적으로 수직이 아니라면 업데이트 과정에서 각속도의 오차가 누적되고 이는 좌표계를 환산에 영향을 끼쳐 위치 및 속도 추적 정확성을 낮춘다. 물리적인 Bias가 PDR 시스템에 누적오차를 발생시킨다. 이에 제안하는 센서 축 편향 보정 알고리즘은 IMU 센서의 물리적 축 오차를 보정해주어 더 정확한 위치 추적을 가능하게 한다. 또한 Matlab을 통해 데이터를 분석하고 알고리즘의 필요성을 보인다.
차량의 항법 뿐만아니라 측지 및 측량분야에서 그 효율성이 입증되고 있는 GPS는 준 도시지역과 같이 장애물이 있는 경우 최소 위성수 확보가 힘든 단점이 있다. 재정적 문제로 완전한 위성배치를 이루고 있지 않은 구 소련의 위성항법시스템인 GLONASS는 위치결정원리. 신호체계 등에서 GPS와 많은 유사점을 갖고 있으며, GPS와 조합된다면 많은 이점이 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 GPS/GLONASS 조합에 의한 절대측위 정밀도를 분석하여 항법 및 측지분야에서 그 효율성을 제시할 목적으로, GPS와 GLONASS에 대한 기준좌표계, 시간 및 주파수 체계의 특성을 고찰하고, 좌표계 및 주파수의 상이로 인해 발생하는 문제점을 해결하여 절대측위 알고리즘을 정립하였다. 그리고, C/A 코드와 Yuma 위성궤도정보를 이용하여 GPS/GLONASS 통합에 의한 절대측위 정밀도를 분석하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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