• 한국측량학회지
• /
• 제32권2호
• /
• pp.163-171
• /
• 2014

현재 GPS/IMU 기반의 차량항법기술은 GPS 신호 불량지역에서 위치 정밀도가 급격하게 저하된다. 근래에는 많은 차량에 주행 상태를 기록하기 위한 카메라를 탑재하고 있음에 따라 만약 도로시설물을 위치를 알 수 있을 경우 단사진 후방교차법(SPR)을 통해 카메라의 위치 및 자세를 산출할 수 있다. SPR로 추정된 외부표정요소는 GPS/IMU 항법해의 오차를 보정할 수 있음에 따라 GPS 신호 수신환경에 영향을 받지 않고 안정적으로 차량의 위치 및 자세를 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 GPS, IMU, 사진측량 기술인 SPR을 결합하여 GPS 수신환경에 구애받지 않고 안정적으로 위치 및 자세를 결정하는 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘을 개발하였다. GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘은 확장형 칼만필터를 이용하여 약결합 방식으로 구현하였다. 또한 개발된 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여, GPS 수신환경 및 영상에 획득되는 기준점의 배치에 따른 시뮬레이션 테스트를 수행하였다. 시뮬레이션 테스트 결과, GPS/IMU/SPR 결합을 통해 산출되는 위치 및 자세가 GPS/IMU 결합 결과보다 안정적으로 산출되는 것을 확인하였다. 또한 영상의 기준점이 영상 중앙에 집중되어 배치되어 있을 경우에는 광축 방향으로 위치 오차가 증가되는 것으로 분석되었다. 향후 GPS/IMU/SPR 통합 알고리즘 성능을 면밀히 분석하기 위해서는 SPR 수행결과에 영향을 미치는 영상점 및 지상점의 측정오차, 초기 외부표정요소에 따른 성능 분석이 추가적으로 수행되어야 할 것이다.

• 한국측량학회지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.65-72
• /
• 2010

본 연구에서는 MMS인 경우 고성능의 중급 IMU가 사용되고 보행자 항법시스템에서는 MEMS형의 저급 IMU가 사용된다고 가정한 후 GPS 신호가 단절되었을 경우 IMU에 의해 생성되는 위치 및 자세 오차를 시뮬레이션을 통하여 계산하였다. 또한 GPS 신호 단절 시에 고도계, 전자나침반 및 2가지 센서를 동시에 이용하는 MultiSensor를 이용하여 중급 및 저급 IMU를 보정하였을 경우의 정확도 향상 효과를 분석하였다. 실험 결과 중급 IMU의 경우 MMS에서 요구되는 3차원 위치오차 정확도가 5m라고 가정할 경우 GPS 단절 시간이 30초가 넘으면 요구 정확도를 만족하지 못하였다. 하지만 GPS 단절 구간에서 고도계 전자나침반 그리고 MultiSensor를 이용하여 IMU 보정을 수행할 경우 약 60초까지 요구정확도를 만족하였다. 또한 고도계 및 전자나침반을 동시에 사용할 경우 고도계에 의한 영향이 더욱 큰 것으로 판단된다 MEMS IMU와 같은 저급 IMU가 사용되는 보행자 항법 시스템의 요구 위치 정확도가 약 20m라고 가정할 경우 4초 이후에는 요구 정확도를 만족하지 못하였으며 자세 오차도 매우 급증하였다. 하지만 GPS 신호 단절시 보조센서를 이용하여 저급 IMU 보정을 수행하였을 경우 약 15초까지 요구 정확도를 만족할수 있을 것으로 시뮬레이션 결과 예측되었으며 또한 중급 IMU 실험과는 반대로 보행자 항법과 같은 속도가 느린 시스템에서 고도계 및 전자나침반 2가지 센서를 동시에 사용할 경우 전자나침반에 의한 영향이 더욱 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 GPS 신호 단절이 발생할 수 있는 지역에 대하여 MMS 또는 보행자 항법시스템을 운용할 경우 요구 정확도에 따른 보조센서 통합을 이용하여 정확도를 높이는 자료로써 사용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 지구물리
• /
• 제9권2호
• /
• pp.77-86
• /
• 2006

실시간 동적 GPS (Real-Time Kinematic Global Positioning System) 측량과 관성항법장치인 IMU(InertialMeasurement Unit)는 보다 정확한 지형정보의 획득과 동체의 모니터링에 이르기 까지 그 활용범위가 확대되어가고 있다. 실시간 동적 GPS 안에 신속히 수행할 수 있으며 , IMU는 정확하게 동적자세를 결정할 수 있기 때문에 교량 등 대형구조물의 거동을 모니터링 하는데 유용한 방법으로 대두되고 있다 . 따라서 본 연구에서는 대형구조물의 거동을 모니터링하는 시스템을 구축하기 위해서 GPS 측위방법 중 실시간 동적 GPS 측량 방법을 이용하여 현수교 주탑의 거동을 측량함에 있어, 먼저 GPS에 의한 정확한 위치를 분석하였으며 , 이를 바탕으로 실시간 동적 GPS 측량과 IMU를 이용한 모니터링 경보 시스템을 개발하였다 . 개발된 시스템으로 관측한 결과와 비교하여 , X축은 1mm, Y축은 1mm, Z축은 2.2m 로서 실시간 동적 GPS 측량과 IMU를 이용한 구조물 모니터링 측량이 가능함을 입증할 수 있었다 .

• 한국측량학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.249-260
• /
• 2009

공중 모니터링 시스템으로 획득된 센서 데이터의 georeferencing 정확도는 시스템에 탑재된 GPS/IMU의 성능에 크게 의존된다. 그러나 고성능이지만 고가인 GPS/IMU의 탑재는 전체 시스템의 개발비를 크게 증가시키는 문제를 야기한다. 이에 본 연구는 MEMS 형태의 저가 통합형 GPS/IMU를 탑재한 UAV 기반의 공중 모니터링 시스템으로부터 취득된 영상 및 GPS/IMU 데이터를 시뮬레이션하고, 시뮬레이션된 센서 데이터에 지상기준점을 사용하지 않고 aerial triangulation을 적용하여 영상 georeferencing을 수행한다. 영상 georeferencing의 결과를 분석하여 각 영상의 추정된 외부표정변수와 지상점 좌표의 정확도를 평가한다. Aerial triangulation 없이 direct georeferencing을 수행한 결과와 비교할 때 외부표정변수와 지상점 좌표의 RMSE가 90%이상 감소하였다. 본 연구를 통해 저가 실시간 공중 모니터링 시스템 개발의 높은 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.611-616
• /
• 2008

모바일 매핑시스템 (Mobile Mapping Systems)에 장착된 카메라로부터, 3차원 데이터를 취득시, 취득된 3차원 데이터의 정밀도를 결정하는 중요한 요소 중 하나는 IMU/GPS와 카메라 좌표계간의 상대적인 위치(lever-arm)와 자세(bore-sight) 얼라인먼트이다. 기존 연구는 지상기준점(GPS)을 통하여 카메라의 절대표정을 계산하기 때문에, 하나의 좌표계 (GPS 좌표계) 상에서 이 얼라인먼트가 이루어진다. 이 방법은 GCP을 기본적으로 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 GCP가 필요하지 않고, 연관성이 없는 카메라 데이터와 IMU/GPS 데이터를 통하여 이 두좌표계 간의 얼라인먼트를 계산하는 수학적 모델링을 제시한다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.65-72
• /
• 2012

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.

• Journal of Mechanical Science and Technology
• /
• 제16권11호
• /
• pp.1367-1378
• /
• 2002

This paper investigates observability properties of strapdown INS aided by a GPS antenna array. The motivation to consider a GPS antenna array is that the lever-arms between the GPS antennas and IMU play an important role in the estimation of vehicle attitude and biases of IMU. It is shown that time-invariant INS error models are observable with measurements from at least three GPS antennas. It is also shown that time-varying error models are instantaneously observable with measurements from three antennas. Numerical simulation results are given to show the effectiveness of multiple GPS antennas on estimating vehicle attitude and biases of IMU when IMU has considerable magnitude of biases.

• 한국측량학회지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.53-62
• /
• 2004

본 본문은 GPS(Global Positioning System)와 IMU(Inertial Measuring Unit)를 연계하여 최소의 지상기준점만으로도 재래식 항공사진측량 방법과 비교하여 정확도의 손실 없이 외부표정요소를 결정할 수 있는 새로운 기법에 대하여 연구하였다. 이러한 GPS/INS 항공사진측량의 실무적용 가능성을 입증하기 위하여 직접 비행실험을 하고 촬영된 대상지역에 대하여 동적 GPS 위치결정의 정확도의 검증 및 재래식 방법과 GPS/IMU에 의한 사진기 준점측량을 실시하여 다양한 방법으로 비교한 결과를 소개하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.34-40
• /
• 2018

본 논문에서는 단안 카메라와 비교적 오차가 큰 GPS-IMU 센서를 이용하여 이동체의 정확한 포즈를 예측하는 고정밀 맵매칭 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 카메라로부터 입력 받은 영상을 딥뉴럴 네트워크를 이용하여 의미상으로 분할한 결과와 시맨틱 지도 정보를 비교함으로써 달성된다. 카메라로부터 입력 받은 주행 영상은 시맨틱 분할 알고리즘을 통해서 두 개의 클래스로 분할되며, 시맨틱 지도 정보와 가능한 레이블 페어에 대해 설정된 가중치에 따라 비교 정렬함으로써 현재 이동체의 정확한 포즈를 예측할 수 있도록 한다. 이 과정에서 비교적 오차가 큰 GPS-IMU 센서의 신호는 해 공간의 범위를 효과적으로 줄여준다. 본 논문은 비교적 저렴한 센서를 이용하여 증강현실 및 자율주행 등에 필요한 고정밀 맵매칭이 가능함을 보여준다. 보정 전후의 차량 경로를 지도에 비교 도시하고 시맨틱 지도를 현재 입력 영상에 오버레이 하여 제안한 방법의 효과를 입증하였다. 또한 non-open-sky 환경과 같은 GPS-IMU 수신이 어려운 환경에서도 성능 개선이 있음을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제22권11호
• /
• pp.937-943
• /
• 2016

Vertical velocity is critical in many areas, such as the control of unmanned aerial vehicles, fall detection, and virtual reality. Conventionally, the integration of GPS (Global Positioning System) with an IMU (Inertial Measurement Unit) was popular for the estimation of vertical components. However, GPS cannot work well indoors and, more importantly, has low accuracy in the vertical direction. In order to overcome these issues, IMU-barometer integration has been suggested instead of IMU-GPS integration. This paper proposes a new complementary filter for the estimation of vertical velocity based on IMU-barometer integration. The proposed complementary filter is designed to minimize drift error in the estimated velocity by adding PID control in addition to a zero velocity update technique.