관성항법시스템 (INS; inertial navigation system)은 센서 오차에 의해 유발되는 항법오차 보정을 위해 보정시스템이나 보정센서를 사용한다. 위성항법시스템 (GNSS; global navigation satellite system), 속도계 (VMS; velocity measurement sensor), 레이더는 INS를 보정하기 위해 일반적으로 사용되는 장치이다. 터널을 지나거나 전파 방해를 받아 GNSS를 사용할 수 없는 환경에서 지상항법시스템 (LNS; land navigation system)이 주로 사용하는 보정센서는 속도계이다. 속도계는 진행방향의 속도성분만 존재하고 횡축 및 종축 속도성분이 없기 때문에 속도계 보정항법을 수행 할 때 직진 주행이 요구된다. 국내는 고속도로라도 원활히 속도계 보정항법을 할 수 있는 구간이 드문데, 이는 국토 형상 및 도로 건설 조건이 속도계 보정에 필요한 직진성 유지에 적합하지 않기 때문이다. 본 논문은 직진성이 보장되지 않는 환경에서 LNS의 속도계를 사용한 보정항법을 수행할 때, 측정치의 필터 갱신 조건을 두어 성능을 개선하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 차량탑재 시험결과를 제시하여 알고리즘의 성능을 입증하였다.
본 논문에서는 GNSS (global navigation satellite system)이 가용하지 않는 상황에서 시간이 지남에 따라 오차가 누적되는 특성을 가진 관성항법장치(inertial navigation system)의 항법 오차를 보상하기 위한 EM-Log (electromagnetic-log) 보정항법 필터를 설계하였다. EM-Log는 해상에서 운동체의 이동 속도를 측정하여 속도 오차를 보정하여 주나 측정된 속도에는 해조류가 포함되어 있기 때문에 적절한 해조류 모델 설계와 추정이 필요하다. 본 논문에서는 해조류 추정을 위해 단일 모델 필터와 IMM (interacting multiple model) 모델 필터 방법론을 제시하고 설계된 필터의 해조류 추정 성능을 확인한 후 해조류 모델 설계가 필터 성능에 어떤 영향을 주는지 분석하였다. 설계된 보정항법 필터의 성능은 시뮬레이션을 이용하여 검증하고 순수항법 대비 필터 성능 향상률을 비교 분석하였다. 단일 모델 필터는 해조류 모델이 동일한 경우 성능이 좋지만 해조류 모델이 동일하지 않을 경우 성능이 저하되는 것을 확인 할 수 있었다. 반면, IMM 모델 필터의 경우 다양한 해조류 모델을 사용하기 때문에 단일 모델필터 대비 안정적인 성능을 유지하는 것을 확인하였다.
본 논문은 수직 이착륙 무인 항공시스템의 GPS (global positioning system) 불가 시 대체 항법 시스템으로의 영상보정항법 시스템을 시험하기 위한 검증환경 개발 내용을 소개한다. 개발 중인 영상보정항법 시스템의 시험 및 평가를 위해서는 가상 환경을 활용하는 것이 효율적이지만, 현재 국내에는 적합한 장비가 개발되어 있지 않다. 따라서 제안된 검증환경은 시험 대상 장비의 운용 환경을 모델링 및 시뮬레이션 하여 입력 신호를 생성하고, 출력 신호를 관측함으로써 대상 장비의 성능을 평가할 수 있도록 개발되었다. 연구 과정은 검증환경 요구도 생성, 검증환경 설계에서부터 구성품별 하드웨어 및 소프트웨어 설계, 제작까지 포괄적으로 기술되었다. 이를 바탕으로 제작된 검증환경을 개발 중인 영상기반 보정항법 알고리즘의 성능평가와 시뮬레이션 기반의 사전 비행시험 수행에 활용하였다.
Most of weapon systems use aided navigation system which integrates inertial navigation and aiding sensors to compensate the INS errors increasing with the passage of time. Various aid sensors can be applied such as Global Navigation Satellite System (GNSS), radar, barometer, etc., but there might exist time delay caused by signal processing or transferring aid information. This time delay leads out-of-sequence measurements (OOSM) systems. Previously, optimal and suboptimal measurment update method for OOSM systems, where the time delay length are known, are proposed. However, previous algorithm does not guarantee the positive definite property of covariance matrix. In order to improve numerical stability for aided navigation using delayed-measurement, this paper proposes a new measurement covariance update algorithm be similar to Joseph-form in Kalman filter. Futhermore, we propose how to implement it in indirect feedback Kalman filter structure, which is commonly used in aided navigation systems, for time-delayed measurement systems. Simulation and vehicle test results show effectiveness of a proposed algorithm.
관성항법장치는 시간 경과에 따라 관성센서 및 초기정렬 오차로 인해 항법 오차가 발생한다. 이를 보상하기 위한 방법으로 위성항법시스템 및 속도계 등을 이용하여 보정항법을 수행한다. 수중 환경에서는 GNSS 신호가 통하지 않기 때문에, 수중운동체에 탑재한 관성항법장치는 주로 속도계 보조센서를 이용하여 보정항법을 수행한다. 속도계 보조센서는 DVL, EM-Log, RPM이 있으며, 시스템 환경에 따라서 센서 종류가 적용된다. 본 논문은 고속 및 심해 환경에서 운용되는 관성항법장치의 RPM 속도보정항법을 설계하였다. 또한 직진 방향의 성분을 갖는 RPM 속도계의 한계를 보완하며, 해조류 속도 오차를 보상하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 몬테카를로 시뮬레이션 결과를 통해 성능을 입증하였다.
The Loran-C, a radio navigation system based on TDOA measurements is enhanced to eLoran using TOA measurements instead of TDOA measurements. Many error factors such as PF, SF, ASF, clock errors and unknown biases are included in eLoran TOA measurements. Because these error factors can cause failure in eLoran navigation algorithm, these errors must be compensated for high accuracy eLoran navigation results. Compensation of ASF and unknown biases are difficult to calculate, while the others such as PF and SF are relatively easy to eliminate. In order to compensate all errors in eLoran TOA measurements, a simple GPS aided bias compensation method is suggested in this paper. This method calculates the bias as the difference of TOA measurement and the range between eLoran transmitters and the receiver whose position is determined using GPS. The real data measured in Europe are used for verification of suggested method and navigation algorithm.
본 논문에서는 정밀 행성 착륙을 위해 광학센서와 관성항법시스템을 이용한 지형보조 관성항법 시스템을 구현하였다. 또한 측정된 지형 데이터와 사전에 탑재한 지형 데이터간의 특징점 추출, 매칭, 추적의 영상 처리 과정을 수행하였고 이를 통해 특징점의 좌표를 추출할 수 있다. 반복 확장칼만필터를 이용한 항법 시스템은 기존 관성 항법 장치의 항법 오차 누적을 보상하여 보다 정밀한 항법 정보를 제공한다. 이는 향후 착륙선의 유도 및 제어 법칙과 결합하여 정밀 행성 착륙을 위한 시스템 구현에 적용이 가능하다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제15권3호
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pp.258-266
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2014
We present a system for the real-time visual relative navigation of a fixed-wing unmanned aerial vehicle in a GPS-denied environment. An extended Kalman filter is used to construct a vision-aided navigation system by fusing the image processing results with barometer and inertial sensor measurements. Using a mean-shift object tracking algorithm, an onboard vision system provides pixel measurements to the navigation filter. The filter is slightly modified to deal with delayed measurements from the vision system. The image processing algorithm and the navigation filter are verified by flight tests. The results show that the proposed aerial system is able to maintain circling around a target without using GPS data.
Inertial Navigation System(INS) can provide the vehicle position and velocity information using inertial sensor outputs without the use of external aids. Unfortunately INS navigation error increases with time due to inertial sensor errors, and therefore it is desirable to combine INS with external aids such as GPS, TACAN, OMEGA, and etc.. In this paper we propose an integration algorithm of commercial GPS/GLONASS and INS where an adaptive filter for signal processing of GPS/GLONASS receiver and the 12th order Kalman filter for aided strapdown INS(SDINS) we employed. Simulation results show that the proposed adaptive filter can effectively remove a randomly occurring abrupt jump due to sudden corruption of the received satellite signal and that the Kalman filter performs satisfactorily.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제2권2호
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pp.83-86
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2015
Recently, computer-assisted surgery is popular for performing well-planned operations. Computer-aided navigation system is helpful in maxillofacial surgery with real time instrument positioning and clear anatomic identification. Generally, segmental mandibulectomy and reconstruction flap surgery have done by extra-oral approach such as, submandibular approach. This case report describes performing intra-oral segmental mandibulectomy and reconstruction with monocortical deep circumflex iliac artery (DCIA) flap and CT guided implant surgery by using computer-aided surgical guide and navigation for managing ameloblastoma in a 31 years old female patient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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