• 한국항행학회논문지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.112-119
• /
• 2004

본 논문에서는 무인기용으로 개발된 자세측정용 GPS/INS 통합 항법 시스템의 설계 개념을 제안하고 비행실험을 통한 성능 평가 결과를 제시한다. 제안하는 시스템은 무인 항공기 자동 비행 시스템의 일부분으로 설계되었고 자세측정용 GPS 수신기, 항법 컴퓨터, 상용의 IMU(Inertial Measurement Unit)로 이루어져 있다. 제안된 항법 시스템은 소형 저가의 구현이 가능하면서도 무인 항공기의 안정된 비행 제어를 위해 요구되는 정확도를 가지는 자세 정보를 제공 할 수 있다. 제안된 시스템을 검증하기 위한 통합 항법 하드웨어와 소프트웨어를 개발하였다. 비행 실험을 통하여 성능 평가를 수행하였다. 비행 실험 결과 개발된 항법 시스템은 GPS 또는 INS 단독보다 정확한 위치, 속도, 자세 정보를 제공하는 것을 확인 할 수 있었고 특히 자세 결과는 기준 자세 시스템과 비교를 통하여 정확도를 확인 할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
• /
• pp.233-235
• /
• 2017

지게차는 작업 환경여건상 이동하는 경우보다 제자리에서 작업하는 경우가 많아 일반적인 자동차의 계기판과 다르게 이동거리를 표현하지 않고 엔진 가동시간만을 표현한다. 그렇기 때문에 지게차를 구성하는 다양한 소모품들은 엔진 가동시간에 따른 교체주기를 가진다. 하지만 이러한 교체주기 또한 지게차마다 작업환경이 다르기 때문에 엔진 가동시간 만으로 정확한 교체 주기를 판단하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 GPS와 IMU센서를 이용하여 지게차의 위치정보, 이동거리 정보를 운전자에게 제공하는 시스템을 제안한다. 본 시스템을 사용함으로써 기존의 계기판으로 판단하기 어려운 지게차 상태정보를 보다 쉬운 정보로 제공해 지게차 관리 및 유지에 대한 경제적 이익을 기대한다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.927-934
• /
• 2012

본 논문은 저가의 GPS 수신기와 MEMS급 IMU, B-CDMA 무선 통신 모듈을 이용한 다수 차량의 상대위치 추정에 관한 연구이다. 차량의 상대위치를 추정함에 있어서, 각 차량의 가시 위성 조합이 불일치 할 경우 오차가 급증하는 현상이 발생한다. 본 논문에서는, 이를 개선하기 위하여 측정치 기반으로 상대위치를 계산하는 RGPS 알고리즘을 제안한다. 동시에 GPS/INS 통합 항법 알고리즘을 적용하여 각 차량의 방향각과 속도를 추정한다. 최종적으로 RGPS 알고리즘과 각 차량의 GPS/INS 통합항법 알고리즘 결과를 사용한 Position Integration Filter 알고리즘으로부터 최종적인 상대위치와 상대속도를 추정한다. 이와 같은 연구 결과를 증명하기 위하여 실제 실험을 통하여 추정 결과를 확인하였다. 실시간 프로그램과 실험용 모형 차량을 제작하여 상대위치, 상대속도 추정 실험을 실시, 실제 환경에서의 알고리즘의 성능을 검증하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.167-172
• /
• 2004

모바일 매핑시스템은 차량에 GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), CCD 카메라 등을 탑재하고 공간 및 속성 정보를 취득하는 효율적인 방법이다. 모바일 매핑시스템은 도로 시설물 관리, 지도 갱신 등 다양한 분야에 이용되고 있다. 국외에서 개발된 모바일 매핑 시스템을 업그레이드하거나 새로운 센서를 추가 하고자 할 때 기존 시스템의 센서 통합 및 동기화 방안을 알 수 없으므로 시스템의 개선 및 향상이 어렵다. 본 연구에서는 모바일 매핑시스템의 개선 및 센서추가를 위해서 모바일 매핑시스템에 기본적으로 필요한 GPS, IMU, 그리고 CCD 카메라 등의 효율적인 통합 및 동기화 구현 방안을 제시하고, 동기화에 필요한 각 센서의 요구사항을 파악한 후 동기화 장비를 설계 및 제작하였다. 또한, 향후 추가될 센서인 레이져, 오도미터(Odometer) 등을 센서가 추가될 경우를 고려하여 통합장비를 설계하였다.

• ETRI Journal
• /
• 제29권5호
• /
• pp.688-690
• /
• 2007

This letter presents a filter for a car navigation system integrating a low-grade inertial measurements unit (IMU) and a global positioning system receiver. The filter is designed according to the state variables to be estimated and the usable measurements. The usable measurements change from case to case, and the estimative state variables also change due to the measurements; therefore, multiple models must be used for real environmental maneuvers. In this letter, four models for land navigation are chosen and switched by rearranging the system matrix and resetting the error covariance matrices.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제38C권8호
• /
• pp.663-673
• /
• 2013

무선인터넷과 이동통신 기술의 발달 및 스마트폰의 급속한 확산으로 인해 사용자의 현재 및 과거의 위치 정보를 사용하여 다양한 부가정보를 제공하는 위치기반 서비스에 대한 관심이 급증하고 있다. 위치기반 서비스의 본격적인 활성화를 위해서는 정확한 측위가 기본이 된다. GPS (Global Positioning System)과 WPS (Wi-Fi Positioing System)가 상용화 되면서 측위 기술에 일대 혁신을 가져왔으나 실내환경에서 많은 제약을 가졌다. 이에 관성센서(IMU: Inertia Motion Unit)를 사용한 네비게이션 (Navigation)기술을 실내환경에서 응용하려는 시도가 정밀 측위의 관점에서 논의되고, 관성센서의 장착이 스마트폰에 일상화 되면서 실내 정밀 측위 확산의 시초를 갖게 되었다. 본 논문에서는 IMU와 WPS를 결합하여 각각의 단점을 극복하고 측위 품질을 혁신적으로 향상 시킬 수 있는 알고리즘 프레임워크를 제안한다. 본 연구를 위해 스마트폰에서 구현되는 측위 테스트 프로그램을 구현하고 이를 적용할 실질적인 실내외 테스트베드를 구성하여 활용하였으며 이로서 대규모로 확장 적용할 수 있는 기반을 구성했다는 면에서 충분한 의미를 지닌다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
• /
• pp.1942-1943
• /
• 2011

차량의 무인화에 대한 관심이 증대하면서 자율 주행 문제의 중요성이 부각되고 있다. 현재 전역적인 차량 위치는 GPS에 도움을 받고 있지만 도심 고층 빌딩 밀집 지역에서 GPS 신호가 불안해지는 멀티 패스 페이딩 현상에 대한 대안 및 터널을 통과할 때 GPS 신호가 단절되는 구간에 대한 대안이 필요하다. 본 연구에서는 MEMS 기반의 관성 센서를 제작하고 이를 이용하여 차량의 주행 모드를 자동으로 판별한 뒤 각 상황에 알맞은 칼만 필터를 설계하여 차량 위치를 파악하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 실제 임베디드 시스템에 이식되어 10Hz로 동작함을 확인하였고 GPS 음영 지역에서 3분 이내에는 GPS 오차 범위 내에서 차량 위치를 파악할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
• /
• 한국ITS학회 2003년도 제2회 정기총회 및 추계학술대회
• /
• pp.52-55
• /
• 2003

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• pp.884-886
• /
• 2022

본 논문에서는 GPS 기반의 자율주행 군사로봇에 사용된 각종 센서들의 융합(Sensor Fusion)에 대하여 다루고 있다. GPS 를 통한 자율주행의 경우 GPS 의 성능에 따라 정확도 차이는 있으나 특별한 지형지물 없이 로봇의 현재 위치를 파악할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 GPS 만 이용하여 자율주행 알고리즘을 구성하는 경우 로봇의 진행 방향을 특정하지 못한다는 문제점이 발생한다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 RTK GPS 와 Lidar, IMU 센서를 ROS 환경에서 Robot_Localization 과 EKF(Extended Kalman Filter)를 이용하여 융합하는 방법에 대하여 다루었다.

• Spatial Information Research
• /
• 제21권6호
• /
• pp.57-67
• /
• 2013

GPS 기반 차량 내비게이션은 신호 수신이 어려운 터널과 빌딩 숲 같은 곳에서 위치 정확도가 현저히 떨어진다. 이에 본 연구는 GPS 없이 차량의 내부 센서 데이터만을 이용하여 위치 자세를 결정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 실현 가능성 확인하기 위하여 내부 센서 데이터와 기준 데이터를 동시에 취득할 수 있는 시스템을 구축하였다. 취득된 데이터와 이를 이용하여 제안된 방법으로 추정한 경로에 대한 정확도 평가를 수행하였다. 내부센서로 측정된 속력과 각속도는 각각 1.1 km/h와 0.8 deg/s정도의 RMS 오차를 보였고, 이를 이용하여 추정한 경로는 약 15분 정도 주행했을 때 20.8 m의 RMS 오차를 보였다. 향후 카메라와 GPS 등의 추가센서와 융합하면, 고가의 고정밀 외부 IMU가 없어도 높은 정확도의 저가 내비게이션으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.