모바일 매핑시스템은 차량에 GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), CCD 카메라 등을 탑재하고 위치 및 영상 정보를 취득하는 효율적인 방법이다. 모바일 매핑시스템은 도로 시설물 관리, 지도 갱신 등 다양한 분야에 이용되고 있다. 국외에서 개발된 모바일 매핑시스템은 각 센서의 통합 및 동기화 방안을 알 수 없으므로 업그레이드하거나 새로운 센서를 추가하기 어렵다. 본 연구에서는 모바일 매핑시스템의 개선 및 센서추가를 위해서 모바일 매핑시스템에 기본석으로 필요한 GPS, IMU, 그리고 CCD 카메라와 향후 추가될 센서인 레이저, 오도미터(Odometer) 등의 센서가 추가될 경우를 고려하여 멀티 센서 통합 및 동기화 구현 방안을 제시하였다. 또한 동기화에 필요한 각 센1서의 요구사항을 파악한 후 동기화 장비를 설계 및 제작하고 실험하였다.
본 연구에서는 비디오카메라와 GPS/MEMS IMU, UMPC를 결합하여 영상과 위치/자세 데이터를 획득하는 휴대용 멀티센서 시스템을 구축하였다. 구축된 시스템을 통해 획득된 데이터를 이용하여 지상기준점을 이용하지 않고 광속조정법 기반의 영상 geo-referencing을 수행하고 정확도 검증을 통해 시스템의 효용성을 평가하였다. 정확도 검증 결과, 지상점의 상대좌표 정확도는 RMSE가수 cm내외로 상당히 정확함을 확인할 수 있었다. 구축된 시스템은 대상 객체의 3차원 모델과 상대좌표를 획득하는데 있어서 충분히 활용 가능하다고 판단된다. 향후에는 시스템 및 카메라의 엄밀한 보정을 통해 절대좌표의 정확도를 개선할 예정이다.
본 논문은 플라잉디스크에 탑재된 계측모듈의 IMU 데이터를 이용하여 롤링 및 피칭모멘트 감쇠미계수를 추정하는 방식을 새롭게 제시한다. 제안한 방식은 반복된 수 회의 원반 비행 실험을 수행하여 데이터를 구축한 뒤 공력 계수를 추정하므로, 풍동이나 전산유체해석을 이용하는 방법에 비해 수월한 실험적 대안이 될 수 있다. 추정한 공력 계수는 플라잉디스크의 비행동역학 모델을 토대로 구현한 시뮬레이터에 적용하여 비행 궤적을 예측하는 것에 이용되었으며, 이를 GPS의 위치 궤적과 비교함으로써 성능을 검증하였다.
지게차는 작업 환경여건상 이동하는 경우보다 제자리에서 작업하는 경우가 많아 일반적인 자동차의 계기판과 다르게 이동거리를 표현하지 않고 엔진 가동시간만을 표현한다. 그렇기 때문에 지게차를 구성하는 다양한 소모품들은 엔진 가동시간에 따른 교체주기를 가진다. 하지만 이러한 교체주기 또한 지게차마다 작업환경이 다르기 때문에 엔진 가동시간 만으로 정확한 교체 주기를 판단하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 GPS와 IMU센서를 이용하여 지게차의 위치정보, 이동거리 정보를 운전자에게 제공하는 시스템을 제안한다. 본 시스템을 사용함으로써 기존의 계기판으로 판단하기 어려운 지게차 상태정보를 보다 쉬운 정보로 제공해 지게차 관리 및 유지에 대한 경제적 이익을 기대한다.
The existing studies on the localization in the GNSS (Global Navigation Satellite System) denied environment usually exploit low-cost MEMS IMU (Micro Electro Mechanical Systems Inertial Measurement Unit) sensors to replace the GNSS signals. However, the navigation system still requires GNSS signals for the normal environment. This paper presents an integrated GNSS/INS (Inertial Navigation System) navigation system which combines GNSS and multiple IMU sensors using extended Kalman filter in partially GNSS-denied environments. The position and velocity of the INS and GNSS are used as the inputs to the integrated navigation system. The Mahalanobis distance is used for novelty detection to detect the outlier of GNSS measurements. When the abnormality is detected in GNSS signals, GNSS data is excluded from the fusion process. The performance of the proposed method is evaluated using MATLAB/Simulink. The simulation results show that the proposed algorithm can achieve a higher degree of positioning accuracy in the partially GNSS-denied environment.
This paper suggests a velocity integration algorithm for Synthetic Aperture Radar (SAR) motion measurement to reduce discontinuity of range error. When using position data from Embedded GPS/INS (EGI) to form SAR image, the discontinuity of the data degrades SAR image quality. In this paper, to reduce the discontinuity of EGI position data, EGI velocity integration is suggested which obtains navigation solution by integrating velocity data from EGI. Simulation shows that the method improves SAR image quality by reducing the discontinuity of range error. INS is a similar algorithm to EGI velocity integration in the way that it also obtains navigation solution by integrating velocity measured by IMU. Comparing INS and EGI velocity integration according to grades of IMU and GPS, EGI velocity integration is more suitable for the real system. Through this, EGI velocity integration is suggested, which improves SAR image quality more than existing algorithms.
모바일매핑시스템은 차량에 GPS, IMU, CCD 카메라 등을 장착하여 대상물의 위치 및 영상정보를 획득할 수 있는 효율적인 시스템으로 도로 시설물의 유지 관리, 수치 지도의 갱신 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 이러한 모바일매핑시스템은 CCD 카메라 영상과 차량의 위치 및 자세정보를 제공하게 되고 이는 영상안의 객체에 대한 위치정보를 제공하는데 중요한 역할을 한다. 모바일매핑시스템에서의 위치 및 자세정보를 활용하여 본 연구에서는 획득된 정보를 이용하여 특정 이동객체를 대상으로 위치 추적 기술을 적용하여 보았다. 이러한 이동객체 추적 시스템은 모바일매핑시스템에서 획득된 다양한 지리정보 중에서 필요한 특정 객체만을 추출하여 정보에 대한 활용성을 증대 시킬 수 있을 것이다.
For the accurate estimation of the position and orientation of a UUV (unmanned underwater vehicle), a low-cost AHRS (attitude heading reference system) was developed using a low-cost IMU (inertial measurement unit) sensor which provides information on the 3D acceleration, 3D turning rate and 3D earth-magnetic field data in the object coordinate system. The main hardware system is composed of an IMU sensor (ADIS16405) and TMS320F28335, which is coded with an extended kalman filter algorithm with a 50-Hz sampling frequency. Through an experimental gimbal device, good estimation performance for the pitch, roll, and yaw angles of the developed AHRS was verified by comparing to those of a commercial AHRS called the MTi system. The experimental results are here presented and analyzed.
In this paper, we develop and implement a high integrity GNC(Guidance, Navigation, and Control) system, based on the combined use of the Global Positioning System (GPS) and an Inertial Measurement Unit (IMU), for autonomous land vehicle applications. This paper highlights guidance for the predetermined trajectory and navigation with detection of possible faults during the fusion process in order to enhance the integrity of the navigation loop. The implementation of the GNC system to the autonomous land vehicle presented with fault detection methodology considers high frequency faults from the GPS receiver caused by shadowing and multipath error The implementation, based on a low-cost, strapdown INS aided by standard GPS technology, is described. The results of the field test in the urban environment are presented and showed effectiveness of the GNC system.
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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