IMU(Inertial Measurement Unit) 센서의 가속도와 각속도를 이용하여 거리측정을 하고 측정값을 이용하여 사용자가 원하는 실내공간에 적용하여 사용자 혹은 디바이스가 실내공간을 인식하는 교육용 장비를 소개한다. 본 교육장비를 이용해서 다양한 위치 인식 및 추적 알고리즘을 학습할 수 있고 창의적 공학설계 작품을 구현할 수 있다. IMU 센서의 데이터 값을 $I^2C$(Inter-Integrated Circuit)을 통해 MCU(microcontroller unit)에 전송하고 필터와 연산방식을 통해 데이터 값을 처리 후 실내 위치 인식 알고리즘을 통해 위치인식을 한다. 그리고 무선통신을 이용하여 처리된 값을 송수신하여 사용자가 인식하도록 설계한다. 본 교육 장비를 이용하여 "IMU센서를 이용하여 이동거리를 산출과 데이터 값을 이용한 가상공간 구현 및 인식"의 사례를 소개하고 그 설계를 기반하여 다양한 창의적 공학설계 적용에 대해서 논한다.
본 논문에서는 유도탄의 정확한 자세를 알기 위해 주 관성항법장치와 유도탄 내부 관성항법장치를 이용하는 one-shot 정렬에 대해 고려하였다. One-shot정렬을 수행하기 위해서는 주 관성항법장치와 부 관성항법장치 사이의 비정렬각을 구해야 되는데, 장입유도탄과 부 관성항법장치 사이의 비정렬각을 구하여 보상하면 된다. 비정렬각은 장입유도탄의 롤 회전을 이용하여 산출되며, 장입유도탄을 회전하기 위한 정렬용 치구, 장입유도탄의 수평 상태를 측정하기 위한 수평각도계와 인터페이스 구조물이 제작되었다. TAS(tilt angle save) 점검 결과, 비정렬각 ${\alpha}$, ${\beta}$, ${\gamma}$ 값이 정상 범위이며 이 값을 보상하여 one-shot 정렬을 수행할 수 있다.
An improved transfer alignment method for a strap-down inertial navigation system (SDINS) is presented here. The alignment accuracy in conventional method is vulnerable to the data latency of a Master INS (MINS) in high maneuverable platforms. We propose a time delay compensation equation considering higher-order terms in the attitude measurement equation of the Kalman filter. The equation incorporates additional information including angular rate, angular acceleration and linear acceleration from the MINS. Simulation results show that the transfer alignment accuracy is significantly improved in the high dynamic environment by incorporating the latency compensation technique.
본 논문에서는 사용자가 2차원 또는 3차원 상에서 필기를 하는 경우의 관성치를 측정할 수 있는 가속도계와 각속도계를 장착한 펜형 입력 장치를 소개한다. 각속도계의 측정치를 한 번 적분해 시스템의 자세를 구하며 이는 가속도에 포함되어 있는 중력 가속도 성분을 제거하는 데 사용된다. 시스템의 위치는 보정된 가속도를 두 번 적분해 구한다. 이러한 원리는 관성 항법 시스템에서 보편적으로 사용되는 것이다. 그러나 필기 궤적을 복원하기 위해 사용되는 이중 적분 과정으로 인해 위치 측정치의 정확도는 시간이 지남에 따라 심각하게 떨어진다. 이러한 문제는 관성 항법 시스템에 있어 일반적인 경우이며 통상 외부의 기준 신호나 기타 정보를 이용한 주기적 또는 비주기적인 시스템의 교정을 통해 해결된다. 본 논문에서는 위치 및 속도의 보정은 온라인과 오프라인 교정 과정을 통해 이루어진다. 온라인 교정 과정에서는 칼만 필터를 이용한 보상 필터 기법을 사용한다. 오프라인 교정 과정에서는 최종적인 시스템의 항법 오차의 상수 성분을 속도 정보와 움직임 검지 알고리듬을 통해 제거한다. 실제 실험을 통해 제안된 시스템의 유용성과 효용성을 보인다.
관성항법장치는 시간 경과에 따라 관성센서 및 초기정렬 오차로 인해 항법 오차가 발생한다. 이를 보상하기 위한 방법으로 위성항법시스템 및 속도계 등을 이용하여 보정항법을 수행한다. 수중 환경에서는 GNSS 신호가 통하지 않기 때문에, 수중운동체에 탑재한 관성항법장치는 주로 속도계 보조센서를 이용하여 보정항법을 수행한다. 속도계 보조센서는 DVL, EM-Log, RPM이 있으며, 시스템 환경에 따라서 센서 종류가 적용된다. 본 논문은 고속 및 심해 환경에서 운용되는 관성항법장치의 RPM 속도보정항법을 설계하였다. 또한 직진 방향의 성분을 갖는 RPM 속도계의 한계를 보완하며, 해조류 속도 오차를 보상하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 몬테카를로 시뮬레이션 결과를 통해 성능을 입증하였다.
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.
관성항법장치 순수항법 성능을 개선하는 방법으로 관성센서 오차가 상호 상쇄되도록 관성센서뭉치를 회전시켜 항법 성능을 개선하는 방법이 있으며 이러한 원리로 동작하는 항법장치를 회전형 관성항법장치라 한다. 관성센서 오차에 의한 회전형 관성항법장치의 정확한 항법 성능 분석을 위해서는 이에 대한 이론적 오차해석이 요구되나 기존의 많은 연구에서는 지구회전 각속도 및 중력 가속도에 의한 영향을 무시하고 오차해석을 수행하여 회전형 관성항법장치의 정확한 항법 성능 분석이 수행되지 않았다. 본 논문에서는 링레이저 자이로 기반 회전형 관성항법장치의 정확한 항법 성능 분석을 위하여 지구회전 각속도 및 중력 가속도 항을 포함한 이론적인 오차해석을 수행하고 이를 기반으로 회전형 관성항법장치의 항법 성능 분석 결과를 제시하였다.
With the advancement in technology and rapid increase in the demand for microelectromechanical systems (MEMS) based inertial measurement units (IMUs), high-volume production and test system remain a major challenge for the MEMS industry. To compete with the challenging market of Industry 4.0, here we developed an automatic test system to evaluate the performance of the ovenized IMU sensors as well as analyze the data. The automatic test system was developed by interfacing a commercial MEMS IMU (BMI 088) using LabVIEW. The BMI 088 was tested experimentally for long-term bias stability, ON/OFF bias repeatability, and root mean square (rms) noise. Furthermore, the data was analyzed through the developed test system. The results show that the automatic test system has improved the test time and reduced human effort. The developed automatic test system is a significant approach to MEMS research and development (R&D) to increase and improve the mass production of IMUs.
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 논문에서는 관성측정장치와 천측 항법을 활용한 수평 위치 추정을 위한 항법 시스템 설계에 대해 기술하였다. 우주 상에서 별은 천구 상에 널리 퍼져 있는 천체로서 별의 관측을 통해 자세 정보를 획득하는데 주로 사용되어 왔다. 하지만 별의 고도 정보를 통해 수평 위치에 대한 정보 또한 획득이 가능한데, 이는 천측 항법이라고 불리며 예전 항해사들이 바다 위 항해 중에 자기의 위치를 알아내던 원리와 동일하다. 특히 GPS 등의 사용이 불가능한 심우주에서는 비교적 관측이 쉬운 별을 통해 위치에 대한 정보를 획득하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 수평 위치정보를 추정할 수 있는 항법 시스템을 소개하며 측정값을 활용하는 방식에 따라 약결합과 강결합의 두 가지 방식의 시스템을 설계하고자 한다. 시뮬레이션을 통해 설계된 시스템이 올바르게 수평 위치정보를 추정하는지 여부와 함께 약결합과 강결합 방식의 성능을 비교하여 추후 천측 항법을 활용한 항법 시스템 설계에 도움이 되고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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