• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.409-409
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• 2000

In this paper, the implementation of a tightly coupled real-time GPS/INS integrated system is discussed. The hardware is developed for any GPS receiver and any IMU. The navigation software is modularized by tasks, so that can be easily modified when the integrated system is restructured. A van test was performed to show the feasibility of the proposed system.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.569-575
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• 2013

This paper proposes a method for PDR (Pedestrian Dead-Reckoning) using a low cost IMU. Generally, GPS has been widely used for localization of pedestrians. However, GPS is disabled in the indoor environment such as in buildings. To solve this problem, this research suggests the PDR scheme with an IMU attached to the pedestrian's waist. However, despite the fact many methods have been proposed to estimate the pedestrian's position, but their results are not sufficient. One of the most important factors to improve performance is, a new calibration method that has been proposed to obtain the reliable sensor data. In addition to this calibration, the PDR method is also proposed to detect steps, where estimation schemes of step length, attitude, and heading angles are developed. Peak and zero crossings are detected to count the steps from 3-axis acceleration values. For the estimation of step length, a nonlinear step model is adopted to take advantage of using one parameter. Complementary filter and zero angular velocity are utilized to estimate the attitude of the IMU module and to minimize the heading angle drift. To verify the effectiveness of this scheme, a real-time system is implemented and demonstrated. Experimental results show an accuracy of below 1% and below 3% in distance and position errors, respectively, which can be achievable using a high cost IMU.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.633-643
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• 2005

An unmanned aerial vehicle (UAV) is an aircraft controlled by .emote commands from ground station and/o. pre-programmed onboard autopilot system. A navigation system in the UAV provides a navigation data for a flight control computer(FCC). The FCC requires accurate and reliable position, velocity and attitude information for guidance and control. This paper proposes an ADGPS/INS integrated navigation system for a UAV. The proposed navigation system comprises an attitude determination GPS (ADGPS) receive., a navigation computer unit, and a low-cost commercial MEMS inertial measurement unit(IMU). The navigation algorithm contains a fault detection and isolation (FDI) function fur integrity. In order to evaluate the performance of the proposed navigation system, two flight tests were preformed using a small aircraft. The first flight test was carried out to confirm fundamental operation of the proposed navigation system and to check the effectiveness of the FDI algorithm. In the second flight test, the navigation performance and the benefit of the GPS attitude information were checked in a high dynamic environment. The flight test results show that the proposed ADGPS/INS integrated navigation system gives a reliable performance even when anomalous GPS data is provided and better navigation performance than a conventional GPS/INS integration unit.

• Spatial Information Research
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• 제17권1호
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• pp.67-77
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• 2009

CCD 카메라, GPS 및 IMU 등을 갖춘 모바일매핑시스템은 도로를 따라서 도로 영상 뿐 만 아니라 동시에 주변 시설물에 대한 많은 정보를 취득할 수 있다. 그러나 취득된 다수의 파일은 후처리 작업이 많을 경우 자료의 누락 또는 변질이 발생할 가능성이 매우 높다. 또한 다양한 조사지역에 대해서 여러 조사팀에 의해 자료가 생산되기 때문에 자료들이 상충하거나 품질이 차이가 날 수 있다. 본 연구에서는 보다 체계적인 모바일 매핑 자료 관리를 위해 영상 태그 규격인 Exif를 이용하여 정밀한 GPS 시간과 필수 정보를 내재화하여 조사자료 관리 체계를 위한 일관된 관리식별코드로 활용한다. 또한 대용량 영상파일과 관련 정보를 합리적이고 체계적으로 관리될 수 있도록 자료 동기화 기술을 이용한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권4호
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• pp.285-293
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• 2020

본 논문에서는 Synthetic Aperture Radar (SAR, 합성개구레이다) 영상 품질을 향상시키기 위해 EGI/IMU (Embedded GPS/INS, Inertial Measurement Unit) 통합 항법 시스템에서 발생하는 시각 동기화 오차의 영향을 분석하고 이를 보상하기 위해 상태변수증강 기법을 적용한다. SAR 요동 측정 알고리즘으로 항체의 위치를 추적하기 위한 EGI와 추가적으로 안테나에 장착된 IMU를 결합하는 EGI/IMU 통합 항법 시스템이 많이 이용된다. 이와 같은 EGI/IMU 통합 항법 시스템에서 센서간의 시계가 동기화되지 않을 경우 시각 동기화 오차가 발생한다. 시각 동기화 오차가 항법 및 SAR 영상에 미치는 영향 분석을 통해 시각 동기화 오차가 SAR 영상 품질을 악화시키는 것을 확인하였다. 이를 보상하기 위해 상태변수증강 기법을 적용하고, 적용한 결과 SAR 영상 품질이 저하되지 않음을 확인하였다. 또한 기동에 따른 시각 동기화 오차 추정 성능과 가관측성을 분석하여 시각 동기화 오차를 효과적으로 추정하기 위해서는 회전 기동과 같은 시간에 따라 변화하는 기동이 필요함을 보였다. 따라서, SAR 영상에 미치는 시각 동기화 오차의 영향을 줄이기 위해서는 SAR 구간 전에 회전 기동 등 시간에 따라 변화하는 기동을 수행하여 시각 동기화 오차를 보상해 주어야 한다.

• 한국측량학회지
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• 제23권3호
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• pp.323-330
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• 2005

현재 Direct Georeferencing은 지난 10여년 적용되어오던 GPS-항측의 단점인 항공사진의 6개 외부표정요소중 단지 투영중심의 위치만 제공하던 약점을 극복하고 실무에 보편적으로 적용되고 있는 실정이다. 이의 가장 큰 장점은 지상기준점 측량작업의 절감내지는 이를 완전히 생략할 수 있다는 점이다. 본 본문은 상용의 GPS/IMU 를 이용하여 외부표정요소 결정에 대한 실힘 결과를 소개하였다. 실힘을 위하여 사진축척 1:5,000의 대축척과 1:20,000의 중축척으로 촬영한 관측자료를 처리하여 사진축척의 변화를 고려한 외부표정요소 결정의 정확도 및 결합블럭조정의 특성 등 다양하고 의미 있는 결과들을 도출하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.228-236
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• 2019

최근 도심지, 터널, 지하도 등과 같이 위성항법시스템 (GPS; global positioning system) 신호 수신이 어려운 환경에서 안정적으로 정확한 위치 해를 획득하기 위한 다중센서 결합 기법들이 활발하게 연구되고 있다. GPS 음영 지역에서의 위치 정확도를 개선하기 위하여 본 논문에서는 초음파의 전파 특성을 활용하여 동체의 전방 속도를 추정할 수 있는 저가의 초음파 속도계(ultrasonic-speedometer)를 설계하였고, 이를 활용하여 관성항법시스템 (INS; inertial navigation system)과 효율적으로 결합하는 INS/초음파 속도계 결합 항법 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템의 성능을 분석하기 위해 차량 탑재 실험을 수행하였다. 실험결과에 의하면 저가의 MEMS IMU (micro electro mechanical systems inertial measurement unit)를 활용하고 GPS 신호가 10초 이상 가용하지 않는 경우에도 제안된 INS/ 초음파 속도계 결합 항법 시스템은 위치 정보 정확도의 열화를 효과적으로 제한할 수 있음을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.800-808
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• 2008

This paper presents a localization algorithm of the outdoor wheeled mobile robot using the sensor fusion method based on indirect Kalman filter(IKF). The wheeled mobile robot considered with in this paper is approximated to the two wheeled mobile robot. The mobile robot has the IMU and encoder sensor for inertia positioning system and GPS. Because the IMU and encoder sensor have bias errors, divergence of the estimated position from the measured data can occur when the mobile robot moves for a long time. Because of many natural and artificial conditions (i.e. atmosphere or GPS body itself), GPS has the maximum error about $10{\sim}20m$ when the mobile robot moves for a short time. Thus, the fusion algorithm of IMU, encoder sensor and GPS is needed. For the sensor fusion algorithm, we use IKF that estimates the errors of the position of the mobile robot. IKF proposed in this paper can be used other autonomous agents (i.e. UAV, UGV) because IKF in this paper use the position errors of the mobile robot. We can show the stability of the proposed sensor fusion method, using the fact that the covariance of error state of the IKF is bounded. To evaluate the performance of proposed algorithm, simulation and experimental results of IKF for the position(x-axis position, y-axis position, and yaw angle) of the outdoor wheeled mobile robot are presented.

• 한국항공운항학회지
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• 제20권2호
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• pp.18-25
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• 2012

The availability of the GPS signal has been expanded greatly in the field of society overall through the development and construction of the GNSS(Global Navigation Satellite System). Furthermore, in the military, aviation and field of space, the GPS signal is applied widely through the combination of INS consisting of gyroscope and accelerometer, IMU, AHRS with the addition of magnetic sensor. Particularly, the performance of these equipments or sensors is very important with GPS and PAR(Precision Approach Radar) in the flight control of the aircraft. This paper deals with MATLAB simulation and ROLSO(Reduced Order Luenberger State Observer) design to reduce the load of system and realize the stable lateral direction approach control in an appropriate time for reduction of the horizontal error which is importantly considered while an aircraft lands instead of the FOLSO(Full Order Luenberger State Observer) using all measurement values. Consequently, ROLSO is expected to be used for the aircraft's attitude control in the aircraft landing causing the burden to the pilots.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.525-528
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• 2003

In this paper, we present a novel idea to integrate low cost Inertial Measurement Unit(IMU) and Differential Global Positioning System (DGPS) for Telematics applications. As well known, low cost IMU produces large positioning and attitude errors in very short time due to the poor quality of inertial sensor assembly. To conquer the limitation, we present a bimodal approach for integrating IMU and DGPS, taking advantage of positioning and orientation data calculated from CCD images based on photogrammetry and stereo-vision techniques. The positioning and orientation data from the photogrammetric approach are fed back into the Kalman filter to reduce and compensate IMU errors and improve the performance. Experimental results are presented to show the robustness of the proposed method that can provide accurate position and attitude information for extended period for non-aided GPS information.