International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제2권1호
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pp.55-66
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2001
The Global Positioning System(GPS) and the Strapdown Inertial Navigation System(SDINS) techniques have been widely utilized in many applications. However each system has its own weak point when used in a stand-alone mode. SDINS suffers from fast error accumulation dependent on an operating time while GPS has problem of cycle slips and just provides low update rate. The best solution is to integrate the GPS and SDINS system and its integration allows compensation for each shortcomings. This paper, first, is to define and derive error equations of integrated SDINS/GPS system before it will be applied on a real hardware system with gyro, accelerometer and GPS receiver. Second, the accuracy, availability and performance of this mechanization are verified on the simulation study.
GPS and INS can be integrated in 3 ways of loose, tight, and ultra-tight configuration. This paper investigates the performance of GPS/INS ultra-tightly integrated system when unscented Kalman filter(UKF) is adopted as well as extended Kalman filter(EKF). Covariance analysis is performed using UFK and EKF for tightly coupled and ultra-tightly coupled systems. Various trajectories such as straight, circle, S-shape, spiral are considered for the simulations of covariance analysis.
Seo Jae-Won;Lee Hyung-Keun;Lee Jang-Gyu;Park Chan-Gook
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권2호
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pp.247-254
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2006
For more accurate navigation, lever arm compensation is considered. The compensation method for GPS and an odometer is introduced and new compensation methods are proposed for an odometer to consider the effect of coordinate transformation errors and the scale factor error. The methods are applied to a GPS/INS/odometer integrated system and the simulation and experimental results show its effectiveness.
Since GPS signals are vulnerable to interference and obstruction, many alternate aiding systems have been proposed to integrate with an inertial navigation system. Among these alternate systems, the vision-aided method has become more attractive due to its benefits in weight, cost and power consumption. This paper proposes a loosely-coupled vision/INS integrated navigation method which can work in GPS-denied environments. The proposed method improves the navigation accuracy by correcting INS navigation and sensor errors using position and attitude outputs of a landmark based vision navigation system. Furthermore, it has advantage to provide redundant navigation output regardless of INS output. Computer simulations and the van tests have been carried out in order to show validity of the proposed method. The results show that the proposed method works well and gives reliable navigation outputs with better performance.
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.
본 논문에서는 위성 항법 해를 이용하여 INS의 순수항법을 보상하는 INS / GPS 통합 항법 알고리즘을 구성할 때 불안정한 위성 항법 위치 해 출력에도 안정적인 항법 성능을 보장할 수 있는 IMM (interacting multiple model)필터를 설계하였다. INS / GPS 통합 항법 시스템 구조 내에 칼만필터를 서브 필터로 하는 IMM 필터 구조를 정의하였다. IMM필터 구성시 서브필터는 2개로 구성하였으며, 각각의 칼만필터는 INS의 오차 방정식으로부터 위치, 속도, 자세, 센서 오차 등으로 구성한 16차의 상태를 정의하고 추가로 위성항법의 유색 잡음(coloured measurement noise)영향으로 2차를 확장하였다. 제안한 IMM 필터의 성능을 확인하기위해 위성 항법에 임의의 오차를 위도와 경도에 삽입하고 필터의 추종성을 확인하는 것으로 성능을 비교 분석하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 100회 수행하여 결과를 RMS로 비교한 결과 제안한 필터 방식이 오차에 대해 안정적이며 빠른 수렴결과를 보이고 있음을 확인할 수 있었다.
GPS/INS 통합시스템의 고장검출에는 카이제곱 분포 기반의 알고리즘이 일반적으로 사용된다. 본 논문에서는 기존의 RAIM (Receiver Autonomous Integrity Monitor)과 카이제곱 분포 기반의 알고리즘을 결합하여 무인기용 저급 프로세서에 적용하기 위해 단순화시킨 GPS/INS 고장검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 검증을 위해 고장모델을 사용하여 그 결과를 나타내었다.
INS/GPS 통합 항법 필터는 주로 칼만 필터를 이용하여 구성되고 있다. 그러나 낮은 성능의 관성 센서를 이용한 INS/GPS 통합 항법 필터의 경우 센서 오차 레벨 등의 문제로 인해 정확한 방위각 정보의 제공이 곤란하며, 이로 인해 통합 필터를 구성하는 칼만 필터의 추정 성능이나 안정성을 보장할 수 없게 된다. 본 논문에서는 칼만 필터와 파티클 필터의 결합된 형태의 국지선형 파티클 필터를 이용하여 초기 방위각 오차를 극복할 수 있는 방법을 제시하였다.
GPS는 정밀한 상대 항법 정보를 제공해 줄 수 있으나 해당 지역에 기준국이 설치되어 있어야 하고 위성 관측 환경에 영향을 받는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 GPS 단독 사용 시의 한계를 극복하기 위해 사전에 알고 있는 랜드 마크의 기하학적인 배열을 이용한 INS/비전 센서 통합 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 사전에 그려진 랜드 마크의 이미지만 있으면 GPS 기준국 없이도 상대 항법 정보를 제공할 수 있다. 제안된 시스템은 간단한 시뮬레이션에 의해 성능을 검증하였으며, 이러한 결과 상대 항법 정보를 향상 시킬 수 있음을 확인하였다.
An unmanned ground vehicle can perform its mission automatically without human control in unknown environment. To move up to a destination in various surrounding situation, navigational information is indispensible. In order to be adopted for an unmanned vehicle, the navigation box is small, light weight and low power consumption. This paper suggests navigation system using a low grade MEMS IMU for supplying position, velocity, and attitude of an unmanned ground vehicle. This system consists of low cost and light weight MEMS sensors and a GPS receiver to meet unmanned vehicle requirements. The sensors are basically integrated by loosely coupled method using Kalman filter and internal algorithms are divided into initial alignment, sensor error compensation, and complex navigation algorithm. The performance of the designed navigation system has been analyzed by real time field test and compared to commercial tactical grade GPS/INS system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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