• Journal of Biosystems Engineering
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• 제33권6호
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• pp.423-429
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• 2008

This study was performed to investigate the effects of inertial navigation system (INS) / global positioning system (GPS) sensor fusion for agricultural vehicle navigation. An extended Kalman filter algorithm was adopted for INS/GPS sensor fusion in an integrated mode, and the vehicle dynamic model was used instead of the navigation state error model. The INS/GPS system was consisted of a low-cost gyroscope, an odometer and a GPS receiver, and its performance was tested through computer simulations. When measurement noises of GPS receiver were 10, 1.0, 0.5, and 0.2 m ($1{\sigma}$), RMS position and heading errors of INS/GPS system at 5 m/s straight path were remarkably reduced with 10%, 35%, 40%, and 60% of those obtained from the GPS receiver, respectively. The decrease of position and heading errors by using INS/GPS rather than stand-alone GPS can provide more stable steering of agricultural equipments. Therefore, the low-cost INS/GPS system using the extended Kalman filter algorithm may enable the self-autonomous navigation to meet required performance like stable steering or more less position errors even in slow-speed operation.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권10호
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• pp.48-55
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• 2006

본 논문에서는 다중 필터 융합을 위한 기법을 제안하고 이를 INS/GPS 결합항법장치에 적용한다. IIR 형태의 EKF와 FIR 형태의 RHKF 필터를 각 필터의 잉여값(residual)을 이용한 적응형 융합 확률을 계산하여 융합함으로써 두 필터의 장점을 갖도록 한다. 이 융합 기법을 적용한 INS/GPS 결합항법장치는 기존의 단독 필터를 사용하는 것보다 강인한 특성을 갖는 항법정보를 제공한다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권5호
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• pp.190-196
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• 2015

본 논문은 항법장치 위치보정을 위해 칼만필터를 적용한 GPS/INS융합의 다중보정방법을 제안한다. 연구에서는 관성항법장치를 구현하기 위해 9축 항법장치로 보정알고리즘을 적용하여 위치오차를 감소시킨 방법을 적용했다. 일반적으로 GPS/INS는 위치정보를 얻어낼 수 있지만 위치정보를 구하는 과정에서 오차 또한 더불어 커지게 되기에 이를 보정하기 위한 강인한 오차 보정 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 9축 관성센서(mpu-9150)의 외란에 대한 강인성 향상을 위해 가속도계 보정 알고리즘을 사용하여 tilt보정을 수행했으며, 제어 대상체의 정확한 방위를 파악할 수 있도록 Yaw각 재정의 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로 GPS/INS와 칼만 필터를 함께 결합한 통합시스템을 구현하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.1232-1237
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• 2008

This paper introduces an application of wavelet analysis to the sensor fusion of GPS/INS/baroaltimeter. Using wavelet analysis the baro-inertial altitude is decomposed into the low frequency content and the high frequency content. The high frequency components, 'details', represent the perturbed altitude change from the long time trend. GPS altitude is also broken down by a wavelet decomposition. The low frequency components, 'approximations', of the decomposed signal address the long-term trend of altitude. It is proposed that the final altitude be determined as the sum of both the details of the baro-inertial altitude and the approximations of GPS altitude. Then the final altitude exclude long-term baro-inertial errors and short-term GPS errors. Finally, it is shown from the test results that the proposed method produces continuous and sensitive altitude successfully.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.1230-1242
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• 2007

This paper describes an IIR/FIR fusion filter for a nonlinear system, and analyzes the stability of the fusion filter. The fusion filter is applied to INS/GPS integrated system, and the performance is verified by simulation and experiment. In the fusion filter, an IIR-type filter (SPKF) and FIR-type filter (MRHKF filter) are processed independently, then the two filters are merged using the mixing probability calculated using the residuals and residual covariance information of the two filters. The merits of the SPKF and the MRHKF filter are embossed and the demerits of the filters are diminished via the filter fusion. Consequently, the proposed fusion filter has robustness against to model uncertainty, temporary disturbing noise, large initial estimation error, etc. The stability of the fusion filter is verified by showing the closeness of the states of the two sub filters in the mixing/redistribution process and the upper bound of the error covariance matrices. This fusion filter is applied into INS/GPS integrated system, and important factors for filter processing are presented. The performance of the INS/GPS integrated system designed using the fusion filter is verified by simulation under various error environments and is confirmed by experiment.

• 전자공학회논문지
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• 제49권11호
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• pp.159-166
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• 2012

위치를 추적하기 위해 사용되는 대표적인 방법은 위성항법시스템(GPS)과 관성 항법장치(INS)이다. 위성항법장치는 어떤 한 지점에 대해 오차가 발생할 수 있으나 누적 오차가 없다는 장점이 있다. 위치 정보를 얻기 위해서 3개 이상의 위성으로부터 GPS정보를 수신하여야 하나 수신 강도가 약하거나 터널과 같은 수신 불능지역인 지역에서는 위성항법시스템의 정보를 획득할 수 없다는 단점이 있다. 관성항법장치의 경우 자이로스코프 및 가속도계의 정보를 이용하여 항체의 위치 및 자세 정보를 수Hz부터 수백 Hz의 높은 데이터 송수신율로 속도 및 방향을 측정한다. 관성항법장치는 짧은 시간 동안 매우 정밀한 항법 성능을 나타내지만 가속도 및 각속도에서 속도성분으로 적분하는 과정에서 오차가 누적되어 시간이 경과함에 따라 항법 오차가 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 두 시스템의 단점을 상호 보완하여 위성항법장치와 관성항법장치의 위치 정보에 센서융합 알고리즘 적용 및 실험을 통하여 성능분석을 하였다. 위성항법시스템의 수신 불능지역에서는 측정된 데이터를 SVD를 이용하여 모델링한 후 위치 보정 알고리즘을 적용하여 위치 정보를 획득하는 실험 결과를 통해 확인한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.349-354
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• 2006

For robust INS/GPS navigation system, an efficient multi-filter fusion technique is proposed. In the filtering for nonlinear systems, the representative filter - EKF, and the alternative filters - RHKF filter, SPKF, etc. have individual advantages and weak points. The key concept of the multi-filter fusion is the mergence of the strong points of the filters. This paper fuses the IIR type filter - EKF and the FIR type filter - RHKF filter using the adaptive strategy. The result of the fusion has several advantages over the EKF, and the RHKF filter. The advantages include the robustness to the system uncertainty, temporary unknown bias, and so on. The multi-filter fusion technique is applied to the tightly coupled INS/GPS navigation system and the performance is verified by simulation.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제4권3호
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• pp.17-23
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• 2010

GPS sensors provide accurate position and velocity of moving vehicles. However, GPS is weak at intermittent signal loss and large position error. Combination with INS improves the GPS position accuracy during the GPS signal loss. In this paper, a fusion filter using GPS and INS is developed and its perfomance is analyzed with RC car and RC airplane experiments.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.408-414
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• 2009

UGV가 임무를 수행하기 위해서는 먼저 자신의 위치를 인식하는 것이 중요하며, 위치 인식을 위해 일반적으로 GPS나 INS 등 하나의 센서로 구성된 항법시스템을 이용한다. 그러나 GPS와 INS와 같은 센서들은 각각 단독으로 사용되기에는 제한사항을 가지고 있다. 즉 GPS는 정확한 위치정보의 제공이 가능하지만 기상과 환경에 의해 위치정보가 단절되며, INS는 독자적인 항법정보의 제공이 가능하지만 오차가 누적되어 정확한 위치추정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 연속적이고 정확한 위치추정을 위해서는 센서 융합을 통한 복합 항법시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 GPS와 INS를 융합한 복합 항법시스템을 구성하기 위해 퍼지추론과 언센티드 파티클 필터를 이용한 UGV의 데이터 융합 및 위치추정 알고리즘을 제안한다. 퍼지추론은 GPS와 INS를 융합하는데 있어 수학적인 방법보다 더 간단하게 구현이 가능하며, 언센티드 파티클 필터는 오차보정에 탁월한 성능을 보여주는 비선형 추정 필터이다. 제안한 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 실험을 실시하였으며, 실험 결과 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 연속적이고 정밀한 위치추정이 가능함을 입증하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.1-8
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• 2015

This paper proposes a study for accurate surface localization system using DWT(Discrete Wavelet Transform) and GPS/INS fusion algorithm. Because the propagation in the underwater is not passed by characteristics of the medium unlike the ground, the sonar system like DVL is used instead of GPS. But since these systems are installed on the seafloor and operated, a long time is required for installation and navigation systems are limited outside of the range area. And it is difficult to estimate position in a three-dimensional considering the depth in actual marine environment. In this paper, before the development of underwater localization system, precisely estimated position system is proposed in a two-dimensional by developing surface localization system using removing noise and disturbance with DWT and relatively inexpensive GPS and INS sensor.