무인항공기는 운용비용이 저렴하고 데이터를 신속하게 취득할 수 있는 장점이 있기 때문에 재해지역의 분석, 지도제작 등과 같은 국토모니터링 분야에 효과적으로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기의 국토모니터링분야 적용가능성을 평가하기 위해서 지도제작과 관련된 법 제도를 검토하고 개선방안을 제시하였다. 또한 수시갱신용 지도제작 및 재난 재해분야 적용 가능성을 살펴보기 위하여 무인항공기 영상을 취득 후 자료처리를 수행하고 정확도를 평가하였다. 자료처리결과 GPS/INS자료만을 이용했을 경우 약 10m, 지상기준점을 이용했을 경우 10cm의 오차를 보였으며, 따라서 국토모니터링분야에 무인항공기를 효과적으로 활용이 가능함을 알 수 있었다.
사용 중에 유실되는 어구는 해양 오염의 주요 원인이 되며 이를 처리하는 많은 정책적, 기술적 노력이 진행되어져 왔다. 수중에서 유실되는 폐어구를 효과적으로 수거하기 위해서는 현재의 위치를 아는 것이 중요하다. 수중 환경에서 GPS를 이용하는 것은 불가능하며 위치추정을 위해서는 다른 특별한 장치가 필요하다. 그리고 조류에 의한 이동성 또한 수중 위치추정에 고려되어야 한다. 본 논문에서는 GPS나 Sonar와 같은 외부 신호를 이용하지 않고 자체위치정보를 발생하고 이를 저장하는 시스템에 대하여 기술하였다. 관성항법장치 원리와 지자기가 갖는 특성을 이용하여 수중에서 이동 중에서도 위치를 추정할 수 있는 정보를 제공하는 방법과 장치를 제안하였으며, 본 연구에서 제안하고 구현된 임베디드 기반의 시스템의 기능을 확인하기 위한 시험을 수행하였다.
GPS(Global Positioning System) is widely used for the position estimation of an aerial vehicle. However, GPS may not be available due to hostile jamming or strategic reasons. A vision-based position estimation method can be effective if GPS does not work properly. In mountainous areas without any man-made landmark, a horizon is a good feature for estimating the position of an aerial vehicle. In this paper, we present a new method to estimate the position of the aerial vehicle equipped with a forward-looking infrared camera. It is assumed that INS(Inertial Navigation System) provides the attitudes of an aerial vehicle and a camera. The horizon extracted from an infrared image is compared with horizon models generated from DEM(Digital Elevation Map). Because of a narrow field of view of the camera, two images with a different camera view are utilized to estimate a position. The algorithm is tested using real infrared images acquired on the ground. The experimental results show that the method can be used for estimating the position of an aerial vehicle.
최근 스마트폰을 비롯한 각종 IT 장치의 도입과 차량항법시스템의 보편화로 인하여 위치기반 공간정보 서비스의 활용이 활발해 짐에 따라, 공간정보 사용자가 요구하는 품질의 수준이 높아지게 되었다. 본 연구에서는 지상 MMS 측정자료와 항공측량자료를 통합함으로써 정밀한 3차원 공간정보 구축하는 방법을 연구하였다. 이를 위해 실험지역에서 관측한 지상 MMS 측정자료와 항공측량자료 간의 편차경향을 분석하였고 각 데이터의 편차경향이 일관되지 못한걸 확인하였다. 편차 보정 모델 결정을 위해 GPS/INS 처리결과에 포함되어 있는 외부표정정보를 직접 수정하는 방법을 선택하였고 보정모델이 사용하는 기준인 보정용 기준점 좌표의 취득방법을 분류하여 각각의 장단점을 분석하였다. 항공사진 프로젝트에서 취득한 기준점 정보를 사용하여 지상 MMS 측정자료를 보정하는 방법을 통해 지상 MMS 측정자료 사이에 존재하는 편차를 소거하였을 뿐만 아니라 항공측량자료와 지상 MMS 측정자료 사이에 존재하던 편차도 대부분 소거된 것을 확인할 수 있었다.
모바일매핑시스템은 차량에 GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), CCD 등을 탑재하고 대상에 관한 위치 및 영상 정보를 취득하는 효율적인 시스템이다. 모바일매핑시스템은 현재 도로 시설물 관리, 지도 갱신 등 다양한 분야에 활용되고 있으며 앞으로 그 활용도가 더욱 증가할 것으로 보인다. 항공사진측량과 같은 기존의 일반적인 사진측량의 경우, 영상 외부표정요소를 구하기 위해서는 지상기준점이 필요하다. 이러한 기준점들은 자료취득 전후에 현장측량을 통해 좌표가 결정되는데 일반적으로 많은 비용과 시간이 소요되고, 사실 영상을 취득할 도로를 따라 필요한 만큼 충분히 많은 기준점을 설치한다는 것도 거의 불가능하다. 하지만 모바일매핑 시스텔의 경우 GPS/INS를 이용해 영상촬영당시의 카메라의 위치 및 자세, 즉 외부표정요소를 직접적으로 구할 수 있어 시간과 비용 면에서 훨씬 효율적이다. 즉 외부표정요소를 결정하기 위해 영상표정기법은 지상기준점이 필요한 반면, 직접위치참조기법은 GPS/INS를 이용해 직접 외부표정요소를 구할 수 있다. 본 논문에서는 영상표정 기법과 직접위치참조기법에서 산출되는 영상외부표정요소를 이용해 지상점의 위치정확도에 대해 비교 분석해 보았다.
차량의 위치를 인식하기 위한 시스템으로는 위성 위치 확인 시스템(GPS, Global Positioning System)과 관성 항법 시스템(INS, Inertial Navigation System)이 있다. INS는 차량의 최초 위치를 입력해야한다는 점과 시간이 지남에 따라 오차가 누적된다는 점 때문에 GPS와 INS가 상호보완적인요소로 통합하여 사용되고 있다. 하지만 GPS로부터 얻는 위치 정보는 정확성의 문제가 존재한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 톨게이트와 전광판을 활용하여 초기의 위치 값을 얻고, 누적오차를 방지하기 위해 재 초기화하는 방안을 제안한다. 고속도로상의 톨게이트와 전광판에는 모두 DSRC(Dedicate Short Range Communication) 시스템을 통해 위치를 전송할 수 있다. 따라서 INS의 최초 위치 입력이 필요한 문제와 누적오차 문제를 해결할 수 있다. 제안 방식을 통해 INS의 장점을 살리면서도 좀 더 정확한 위치를 인식 할 수 있어 차량 간 통신(V2V, Vehicle-to-Vehicle)기반의 이웃 차량 위치인지 시스템에 대한 연구가 더 활발해질 것으로 기대된다.
최근 도시와 도시간의 물류량 증가로 인하여 교통혼잡비용이 증가하고, 기후변화협약에 따른 이산화탄소 감축이 의무화됨에 따라 저탄소 화물운송체계 개념이 소개되었다. 연료소비량 및 탄소배출량을 고려한 화물운송계획을 수립하기 위해서는 현실의 도로 기하정보를 표현하는 3차원 도로망도가 필수적이다. 본 연구는 화물운송의 주요대상인 도시와 도시간의 간선도로를 중심으로 지형 및 도로구조물을 고려하기 위하여 기존 2차원 교통주제도와 수치표고모델을 이용하여 도로의 실제 기하정보를 반영하는 3차원 도로망도 모델을 제안한다. 제안 모델은 실험 도로구간(평택항-의왕IC)을 대상으로 구축하고 GPS/INS 측량을 통해 구축한 3차원 도로망도가 도로의 기하정보를 잘 표현함을 검증하였다(RMSE=0.87m). 또한, 연료소모량 시뮬레이션을 통해 기존의 2차원 도로망도에 비해 제안모델이 현실도로의 연료소모량을 효과적으로 반영함을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 복잡한 도로의 3차원 기하정보를 반영하여 에너지 및 환경문제를 효과적으로 고려할 수 있는 Green-ITS기반의 화물 경로계획 및 네비게이션 시스템 개발이 가능할 것이다.
The Mobile Mapping System is an effective method to acquire the position and image data using vehicle equipped with the GPS (Global Positioning System), IMU (Inertial Measurement Unit), and CCD camera. It is used in various fields of road facility management, map update, and etc. In the general photogrammetry such as aerial photogrammetry, GCP (Ground Control Point)s are needed to compute the image exterior orientation elements (the position and attitude of camera). These points are measured by field survey at the time of data acquisition. But it costs much time and money. Moreover, it is not possible to make sufficient GCP as much as we want. However Mobile Mapping System is more efficient both in time and money because it can obtain the position and attitude of camera at the time of photographing. That is, Indirect Georeferencing must use GCP to compute the image exterior orientation elements, but on the other hand Direct Georeferencing can directly compute the image exterior orientation elements by GPS/INS. In this paper, we analyze about the positional accuracy comparison of ground point using the Direct Georeferencing and Indirect Georeferencing.
Lee, Byungjin;Yun, Sukchang;Lee, Hyung-Keun;Lee, Young Jae;Sung, Sangkyung
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권2호
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pp.222-231
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2016
This paper proposes a new method achieving computationally efficient attitude reference system for low cost strapdown sensors and microprocessor platform. The main idea in this method is to define and compare velocity differential vectors, geometrically computed from INS and GPS data with different update rate, for generating attitude error measurements which is further used for filter construction. A quaternion based Kalman filter configuration is applied for the attitude estimation with the adapted measurement model of differential vector comparison. Linearized model for Extended Kalman Filter and low pass filtered characteristics of measurement greatly extend the affordability of the proposed algorithm to the field of simple low cost embedded systems. For performance verification, experiment are done employing a practical low cost MEMS IMU and GPS receiver specification. Performance comparison with a high grade navigation system demonstrated good estimation result.
기동물체 추적을 위해서 GPS, INS, 레이더 및 광학장비 등의 다양한 위치추적 센서가 이용되고 있으며, 기동물체의 강인한 추적성능을 유지하기 위해 이기종 센서의 효과적인 융합방법이 필요하다. 이기종 다중센서를 이용한 추적성능 향상을 위해 센서의 서로 다른 오차특성을 고려하여 각 센서의 측정치를 상이한 모델로 간주하여 융합하는 연구가 수행되었지만, 한 센서의 오차가 급격히 증가하는 구간에서 다른 센서의 추정치에 대한 오차가 증가하고 각 센서의 측정값이 참 값일 확률인 Sensor Probability 값에 대해 센서 측정치 변화를 실시간으로 반영하지 못하였다. 본 논문에서는 각 센서 칼만필터의 갱신추정치와 측정치 간의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)를 비교하여 Sensor Probability를 구하고, 결합추정치를 다시 각 센서 칼만필터 입력값으로 대입하는 과정을 제외하여 센서 측정치에 대한 실시간적인 반영과 센서 성능이 급격히 저하되는 구간에서의 추적성능을 개선한다. 제안하는 알고리즘은 각 센서의 오차특성을 조건부 확률값으로 추가하여 각 센서의 Sensor Probability에 따라 가장 양호한 성능을 보이는 센서 위주로 트랙융합을 함으로써 강인성을 보장 한다. 실험을 통해 UAV의 기동 경로를 생성하고 제안 알고리즘을 적용하여 다른 융합 알고리즘과 성능분석을 실시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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