현재 차량의 현재 위치와 진행방향 이동거리를 알려주는 내비게이션이 사용되고 있다. 이러한 내비게이션의 센서 중 차량의 현재 위치를 측위 하기 위해 GPS 센서를 사용 하는데, 이 GPS 센서는 위성신호의 삼각측량에 의해 얻은 좌표 값으로 현재 위치를 측위하게 된다. 이러한 특성 때문에 GPS의 위성신호가 닫지 않는 터널이나 고층 건물이 둘러싸인 지역에서는 그 위치를 측위 하기 힘들다. 또한 GPS 수신율이 떨어지는 지역에 대해서는 위치 이탈 현상이 발생하기도 한다. 이에 GPS의 문제점에 대해 보완하고, 차량내부에 있는 CAN 센서와 스마트폰의 지자기 센서를 이용한 측위를 이용하였고 주변의 WiFi의 AP 정보를 이용한 위치 측위 방식을 이용하여 위성신호가 닫지 않는, GPS 음영지역에 대해서 위치를 측위하고 GPS 가 불안정한 지역에 있어서는 위치 보정이 되는 시스템을 설계 및 구현하였다. 그 결과 GPS신호를 보정 할 수 있었으며 GPS 음영지역에 대해서는 다른 데이터로 차량의 위치를 측위 할 수 있었다.
This paper describes performance improvement of GPS/DR Integration system using area decision algorithm and vehicle movement information. In GPS signal blockage area, i.e., tunnel and underground parking area, DR sensor errors are accumulated and navigation solution is gradually diverged. We use the car movement information according to moving area to correct the DR sensor error. Also, vehicle movement is decided as stop, straight line, turn and movement changing region through DR sensor data analysis. The car experiment is performed to verify the supposed method. The results show that supposed method provides small position and heading error than previous method.
Recently, number of navigation system using GPS and other complementary sensor has been developed to offer high-position accuracy. In this paper, we developed navigation system for mobile robot integrating GPS and DR sensor information provided by fiber optic gyroscopes and encoder information. In the case of short-term applications, integrating this encoder and gyroscope through Kalman filter reliable positioning can be obtained. And for the long-term applications we developed GPS/DR Integration algorithm using Kalman filter
스쿨존에서 빈번하게 발생하는 어린이 안전사고에 능동적으로 대처하기 위해서는 상황 인식에 대한 자동화된 모듈에 대한 연구가 필요하다. 스쿨존과 같은 지역에서 차량의 진입, 어린이의 객체 인식, 그리고 GPS 좌표 정보를 기반으로 감시 시나리오를 구축하여, 전략화된 시나리오에 맞는 상황이 발생되었다고 판단되면 스쿨존 안전도를 높이기 위해 이에 대한 조치를 취하게 된다. 본 논문에서는 GPS 센서와 영상센서 그리고 네트워크에 연결된 모니터링 서버와의 통합을 기반으로 상황인식 방안을 연구하였다. 영상센서 부문과 GPS분석부문을 통해 상황인식을 객체분석을 수행하고 시나리오에 기반한 상황에 따라 능동적으로 대처할 수 있는 방안을 제안한다.
MEMS(Micro Electro Mechanical System)기술이 발전하여 작고 저렴한 IMU(Initial Measurement Unit)와 GPS(Global Positioning System)통합센서가 생산되어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 모바일매핑시스템을 경량화하기 위해서 MEMS 기반 IMU/GPS 통합센서가 적합할 것으로 판단하고 XSens사 MEMS 기반 IMU/GPS 통합센서(MTi-G)의 특성 분석을 위한 실험을 수행하였다. 차량 대시보드에 통합센서를 고정하고 인천 송도 국제도시 도로구간과 터널구간을 주행하여 후처리 과정을 거치지 않은 좌표성과를 취득하였다. 전반적으로 위치결정 성과가 양호했지만 일부 구간(정지구간, 과속방지턱, 터널구간 등)에서 센서 특성, XKF(칼만필터) 특성 및 GPS 신호 수신환경 제한으로 인해 양호하지 못한 부분이 확인되었다. 실험결과 경량 모바일매핑시스템의 활용 가능성을 확인할 수 있었으며, 향후 다양한 GPS 신호 수신환경과 주행 조건에서의 실험과 보다 정밀한 정확도 분석이 요구된다.
Accuracy of an integrated Global Positioning System (GPS) / Inertial Navigation System (INS) relies heavily on the visibility of GPS satellites. Especially, its accuracy is dramatically degraded in urban canyon due to signal obstructions due to large structures. In this paper, we propose a new integrated positioning system that effectively combines INS, GPS, ultrasonic sensor, and barometer in GPS-denied environments. In the proposed system, the ultrasonic sensor provides velocity information along the forward direction of moving vehicle. The barometer output provides height information compensated for the pressure variation due to fast vehicle movements. To evaluate the performance of the proposed system, an experiment was carried out by mounting the proposed system on a test car. By the experiment result, it was confirmed that the proposed system bears good potential to maintain positioning accuracy in harsh urban environments.
In the GPS/DR integrated system, the GPS position(or velocity) is used to compensate the DR output and to calibrate errors in the DR sensor. This synergistic relationship ensures that the calibrated DR accuracy can be maintained even when the GPS signal is blocked. Because of the observability problem, however, the DR sensors are not sufficiently calibrated when the vehicle speed is low. This problem can be solved if we use a multi-antenna GPS receiver for attitude determination instead of conventional one. This paper designs a two-antenna GPS receiver integrated with DR sensors. The proposed integration system has three remarkable features. First, the DR sensor can be calibrated regardless of the vehicle speed with the aid of two-antenna GPS receiver. Secondly, the search space of integer ambiguities in GPS carrier-phase measurements is reduced to a part of the surface of the sphere using DR heading. Thirdly, the detection resolution of cycle-slips in GPS carrier-phase measurements is improved with the aid of DR heading. From the experimental result, it is shown that the search grace is drastically reduced to about 3120 of the non-aided case and the cycle-slips of 1 or half cycle can be detected.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제14권1호
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pp.91-98
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2013
The rigorous requirements of modern spacecraft missions necessitate a precise attitude determination strategy. This paper mainly researches that, based on three space-borne attitude sensors: 3-axis rate gyros, 3-antenna GPS receiver and star-sensor. To obtain global attitude estimation after an information fusion process, a feedback-involved Federated Kalman Filter (FKF), consisting of two subsystem Kalman filters (Gyros/GPS and Gyros/Star-sensor), is established. In these filters, the state equation is implemented according to the spacecraft's kinematic attitude model, while the residual error models of GPS and star-sensor observed attitude are utilized, to establish two observation equations, respectively. Taking the sensors' different update rates into account, these two subsystem filters are conducted under a variable step size state prediction method. To improve the fault tolerant capacity of the attitude determination system, this paper designs malfunction warning factors, based on the principle of ${\chi}^2$ residual verification. Mathematical simulation indicates that the information fusion strategy overwhelms the disadvantages of each sensor, acquiring global attitude estimation with precision at a 2-arcsecs level. Although a subsystem encounters malfunction, FKF still reaches precise and stable accuracy. In this process, malfunction warning factors advice malfunctions correctly and effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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