근래의 위치 측위 방법으로 GPS(Global Positioning System) 위성정보를 활용하는 전파항법 방식을 많이 사용하고 있다. GPS 활용범위가 넓어지고 다양한 측위 정보를 기반으로 하는 분야가 생기면서 보다 높은 정확도를 얻기 위한 새로운 방법들이 요구되고 있다. 자율주행차의 경우 IMU(Inertial Measurement Unit)를 사용한 항법 시스템인 INS(Inertial Navigation System)와 차량 내부 센서를 이용한 DR(Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 GPS의 정확도 저하나 음영지역에서의 위치 측정방법으로 사용하고 있다. 그러나 이러한 측위 방법은 대형화되는 빌딩 지역, 터널, 지하 주차장 등 다양한 음영지역과 시간이 지남에 따라 오차가 계속 증가하는 누적 기반 위치추정 방법의 한계로 인해 많은 문제 요소가 있다. 본 논문은 GPS 음영지역에서 차량의 위치 측위를 위해, 대중적 무선 통신인 WLAN을 이용한 Fingerprint 기법을 4개의 Anchor 형태로 AP(Access Point)와 지향성 안테나를 위치하여 넓은 지하 주차공간에서 효율적인 측위 방법을 제시하고 시간이 지남에 따라 주차된 차량이 이동하는 환경에서도 변화가 없는 위치 측위 결과를 입증하였다.
기존의 정사영상 제작에서는 고가의 항공기를 이용한 대규모 지역에 대해서만 경제적인 정사영상을 제작할 수 있었으며, 지형지물에 대해 빠르게 변화를 갱신하지 못한다는 단점이 있었다. 하지만 최근 무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 빠른 속도로 발전되고, GPS와 IMU 등의 다양한 센서 탑재로 고가의 항공사진측량을 대체할 수 있다는 평가를 받고 있다. 무인항공기를 이용하여 소규모 지역에 대한 정사영상 지도를 제작 할 경우 신속하게 공간정보를 갱신할 수 있다는 장점을 가지고 있지만 기존 연구의 경우 같은 고도의 영상으로만 정사영상을 제작하여 자료의 중복성과 자료 갱신에 대한 단점이 있다. 본 연구에서는 소규모 경사지역을 대상으로 저가용 무인항공기의 고도가 다른 영상을 통해 정사영상 및 DEM(Digital Elevation Model)을 제작하였다. 검사점에 의한 수평 및 수직 성분의 RMSE는 σh = 0.023m, σv = 0.049m 의 정확도를 보여 국토지리정보원 수치지도 1/500 축척의 RMSE와 최댓값 허용범위를 만족하였다. 이를 통해 고도가 다른 영상을 이용하여 높은 정확도의 정사영상을 제작할 수 있었으며, 다양한 고도의 자료를 통해 자료의 중복성을 줄이고, 신속하게 공간정보를 제공할 수 있음을 확인하였다.
최근 농업, 산림관리, 해안환경 모니터링 등 다양한 분야에서 다분광 카메라의 활용, 특히 드론에 탑재되어 활용되는 사례가 증대되고 있다. 산출되는 다분광 영상은 위치정보를 위해 주로 드론에 탑재된 GPS (Global Positioning System)나 IMU (Inertial Measurement Unit) 센서를 이용해 지리참조(georeferencing)되는데, 보다 높은 정확도를 위해서는 직접 측량한 지상 기준점을 이용하기도 한다. 하지만, 직접 측량에 드는 비용 및 시간으로 인해 또는 직접 접근이 어려운 지역에 대해서는 지상 참조값을 활용하지 않고 지리참조를 수행해야하는 경우가 자주 발생하게 된다. 본 연구는 지상기준점이 가용하지 않은 경우에 다분광카메라로부터의 영상의 지리참조 정밀도를 향상시키기 위해 같이 탑재된 고해상도 RGB카메라의 영상을 활용하는 방안에 대하여 연구한다. 드론 영상은 우선 번들조정을 통해 카메라의 외부표정 요소를 추정하였고, 이를 지상 기준점을 이용한 경우의 외부표정 및 위치결과와 비교하였다. 실험결과, 고해상도 영상을 포함하여 번들조정을 하게 될 경우, 다분광 카메라 영상을 단독으로 활용할 때보다, 다분광 카메라 영상의 지리참조 오차가 비약적으로 감소하였음을 확인하였다. 추가로 한 지상 지점에서 드론으로의 방향각을 추정할 때의 오차를 분석한 결과, 마찬가지로 고해상도 RGB영상을 포함하여 번들조정하게 되면 기존의 방향각 오차가 한 단위이상 감소하는 것으로 나타났다.
본 논문은 차량 환경에서 GPS 반송파 기반 위치 결정을 위한 반송파 불연속 측정치 검출에 대한 내용을 다룬다. 반송파 기반 위치 결정 방식에 있어서 위치 정확도의 신뢰도를 확보하기 위해서는 반송파 불연속 측정치를 검출해야 한다. 반송파 불연속 측정치를 검출하는 방식에는 여러 연구가 있지만 본 연구에서는 차분된 반송파 측정치와 저가의 관성센서를 이용해 추정한 차분된 반송파의 차이를 모니터링 값으로 설정함으로써 GPS 불연속 측정치를 검출한다. 저가의 불연속 측정치 검출 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 설계된 불연속 측정치 검출 성능 만족을 위한 관성센서 성능 범위를 도출한다. 이를 통해 적절한 가격과 성능의 관성센서 선택이 가능하다. 선정된 관성센서가 설계치를 만족하는지를 검증하기 위하여 회전 테이블 실험을 진행하였다. 결과적으로 실험치가 설계된 불연속 측정치 검출 성능을 보수적으로 만족하는 검출 성능을 보였다.
드론은 비행 목적을 달성하기 위해 고도 유지를 필요로 하는 경우가 많다. 일반적으로 드론의 고도 유지 기능은 현재 측정되는 고도 정보에 따라 드론을 상승시키거나 하강시키는 작업을 반복하는 것을 의미한다. 고도 유지 중에 모터 속도 차이로 인한 추력의 불균형이나 바람 등의 외적 요인으로 인해 드론의 고도가 계속 변한다. 그럼에도 불구하고 고도를 유지하기 위해서는 기본적으로 계속해서 변하는 드론의 고도를 정확하게 측정해야 한다. 드론의 고도 측정 방법은 일반적으로 가속도센서를 사용한다. 이 방법은 적분 오차 누적으로 인한 측정값이 발산하는 문제와 드론의 기체 진동조차 고도 변화로 인지하는 문제가 존재한다. 그래서 상용 드론이나 기존 연구에서는 가속도센서를 제외한 별도의 센서를 추가하여 고도 측정에 사용한다. 그러나 추가하는 센서 대부분은 측정거리에 제한이 있으며 여러 센서들을 같이 사용하는 경우 센서 값들의 연산 처리가 많아져 고도 측정 속도가 지연될 우려가 있다. 따라서 드론의 고도 유지, 고도 측정 성능에 영향을 주지 않으면서 정확한 고도를 측정할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하는 일반적인 고도 측정 방법을 개선한 측정 알고리즘을 제안하고 본 알고리즘을 적용한 결과로 고도 유지와 고도 측정의 정확성이 향상됨을 보인다.
스마트 기기의 생활화와 증강현실 활용 증가로 실내 위치 인식 시스템의 수요가 급증함에 따라, BLE(Bluetooth Lower Energy) 비콘 그리고 UWB(Ultra Wide Band) 등을 이용한 실내 측위 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 BLE Beacon을 기반으로 RSSI(Received Signal Strength Indicator)를 이용한 삼변측량(Trilateration) 기법을 사용하여 측위 플레이트(Plate)를 생성한다. 이에 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서의 방향, 속도, 이동거리 등의 데이터를 이용하여 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 측위 좌표를 산출하여 정확도를 보정한다. 또, BLE 비콘(Beacon)의 RSSI를 적용한 플레이트(Plate) 기법과 PDR 기법이 융합된 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제시한 알고리즘을 실제 대형 실내 경기장과 공항에 BLE 비콘을 설치, 실험하여 평균 2.2m 의 오차로 65%의 정확도가 개선됨을 검증하였다.
This paper describes the hydrodynamic characteristics of a test-bed AUV SNUUV-I constructed at Seoul National University. The main purpose of the AUV is to carry out fundamental control and hydrodynamic experiments. Its configuration is basically a long cylinder of 1.35m in length and 0.25m in diameter with delta-type wings near its rear end. On the edge of each wing, a thruster of 1/4HP is mounted, which is used for both drive and turn the vehicle for horizontal movement as the output control power is varied. A pair of control surfaces installed near its font part generates pitch moments for vertical movement. The 6 DOF mathematical model of SNUUV-I contains hydrodynamic forces and moments expressed in terms of a set of hydrodynamic coefficients. These coefficients can be classified into linear damping coefficients, linear inertial coefficients and nonlinear damping coefficients. It is important to estimate the exact value of these coefficients to control the vehicle precisely. Among these, the linear coefficients are known to affect the motion of the vehicle dominantly. The linear damping coefficients are estimated by using Extended Kalman Filter. The responses of the vehicle to input signals are used to estimate the hydrodynamic coefficients, which can be inferred from output signals measured from an IMU (inertial motion unit) sensor, while the linear inertial coefficients are calculated by a potential code. By using these coefficients estimated as described above, a simulation program is constructed using Matlab.
Initial alignment and localization are important topics in inertial navigation systems, since misalignment and initial position error wholly propagate into the navigation systems and deteriorate the performance of the systems. This paper presents the error convergence characteristics of the hybrid navigation system for underwater vehicles initial position, which is based on an inertial measurement unit (IMU) accompanying a range sensor. This paper demonstrates the improvement on the navigational performance oj the hybrid system with the range information, especially focused on the convergence of the estimation of underwater vehicles initial position error. Simulations are performed with experimental data obtained from a rotating ann test with a fish model. The convergence speed and condition of the initial error removal for random initial position errors are examined with Monte Carlo simulation. In addition, numerical simulation is conducted with an AUV model in lawn-mowing survey mode to illustrate the error convergence of the hybrid navigation System for initial position error.
본 연구에서는 저가의 INS와 GPS 정보를 합성하여 고기동 환경에서 항체의 위치와 자세정보를 연속적으로 제공할 수 있는 약결합 방식의 통합 알고리즘을 구현하였고, 4S-Van에 장착된 이미지 센서의 위치와 자세결정 방법에 사용하였다. (D)GPS/INS 통합을 실시하기 전 IMU의 초기 정렬과정에서 방위각은 두 대의 GPS를 통해 결정하였으며 칼만 필터를 이용한 정밀정렬을 수행하였다. 통합 알고리즘의 성능평가를 위해 차량 테스트와 시뮬레이션 테스트를 병행하였다. 통합 결과 차량 시험을 기준으로 나타난 위치 오차는 직선도로에서 l0cm 내외의 정확도를 보이며 자세오차의 경우 시뮬레이션을 기준으로 롤각은 $0^{\circ}.01$, 피치각은 $0^{\circ}.03$, 요각은 $0^{\circ}.1$ 내외의 정확도를 보였다. 구현된 (D)GPS/INS 알고리즘은 기하보정 방법을 통해 이미지센서의 위치와 자세정보 제공자로서 활용될 수 있다. 따라서 4S-Van에 장착된 이미지 센서의 영상획득 시각에 대한 기하학적인 정보를 통해 지상의 건물이나 도로 시설물 등에 대한 3차원 공간 자료 구축이 가능하다고 보며, 구축된 정보를 통해 기존의 수치지도 갱신, 도로 시설물 관리, 비디오 GIS 데이터 베이스 구축 등에 대한 공간 자료 연계 및 응용에 활용할 계획이다.
The tracked SUGVs(Small Unmanned Ground Vehicles) are frequently operated in the narrow slope such as stairs and trails. But due to the nature of the tracked vehicle which is steered using friction between the track and the ground and the limited field of view of driving cameras mounted on the lower position, it is not easy for SUGVs to trace narrow slopes. To properly trace inclined narrows, it is very important for SUGVs to keep it's heading direction to the slope. As a matter of factor, no roll value control of a SUGV can makes it's heading being located in the direction of the slope in general terrains. But, the problem is that we cannot directly control roll motion for SUGV. Instead we can control yaw motion. In this paper, a new slope driving method that enables the vehicle trace the narrow slopes with IMU sensor usually mounted in the SUGV is suggested which including an estimation technique of the desired yaw angle corresponding to zero roll angle. In addition, a fuzzy steering controller robust to changes in driving speed and the stair geometry is designed to simulate narrow slope driving with the suggested method. It is shown that the suggested method is quite effective through the simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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