The true north-finding equipment utilizing gyro sensor is used for INS(Inertial Navigation System) and has an increasing preference for gyro compass system due to compact size, lightening, low power and price. The purpose of this experiment is to research gyro compass system providing high performance in the field of manned or unmanned gyro compass system which proposes the accuracy of 1% utilizing experimented equipment at true north of the earth. Unlike the conventional system, the proposed gyro sensor system indicates to be applied in the various and specific equipment using multiple technique and method.
This paper describes the development of an INS (Inertial Navigation System) integrated positioning system, which can monitor and track the firefighter's position for assisting effective fire-fighting activity and rescue services. The INS consists of highly accurate three-axis gyro sensor and three-axis accelerometer. By integrating an INS to positioning system, it is also possible to obtain the information of firefighter's physical state (e.g. standing, collapse and crouch) of posture including velocity. Consequently, this research would obviously make a contribution to effective rescue activities and safety of firefighters. Besides, this paper presents results from field tests conducted at Tokyo University demonstrating its viability and utility. We also summarize the overall system requirements and architecture, and describe the hardware and software used in the prototype system in detail.
Currently, studies on autonomous driving are being actively conducted. Vehicle positioning techniques are very important in the autonomous driving area. Currently, the global positioning system (GPS) is the most widely used technology for vehicle positioning. Although technologies such as the inertial navigation system and vision are used in combination with GPS to enhance precision, there is a limitation in measuring the lane and position in shaded areas of GPS, like tunnels. To solve such problems, this paper presents the use of LED lighting for position estimation in GPS shadow areas. This paper presents simulations in the environment of three-lane tunnels with LEDs of different color temperatures, and the results show that position estimation is possible by the analyzing chromaticity of LED lights. To improve the precision of positioning, a fuzzy logic system is added to the location function in the literature [1]. The experimental results showed that the average error was 0.0619 cm, and verify that the performance of developed position estimation system is viable compared with previous works.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권1호
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pp.35-42
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2007
This paper presents an INS(Inertial Navigation System) grade, surface micro-machined differential resonant accelerometer(DRXL) manufactured by an epitaxially grown thick poly silicon process. The proposed DRXL system generates a differential digital output upon an applied acceleration, in which frequency transition is measured due to gap dependent electrical stiffness change. To facilitate the resonance dynamics of the electromechanical system, the micromachined DRXL device is packaged by using the wafer level vacuum sealing process. To test the DRXL performance, a nonlinear self-oscillation loop is designed based on the extended describing function technique. The oscillation loop is implemented using discrete electronic elements including precision charge amplifier and hard feedback nonlinearity. The performance test of the DRXL system shows that the sensitivity of the accelerometer is 24 Hz/g and its long term bias stability is about 2 mg($1{\sigma}$) with dynamic range of ${\sigma}70g$.
In this paper, we carried out calibration of laser scanning MMS(Mobile Mapping System) using Lynx Mobile Mapper, a new MMS developed at Optech Incorporated. Laser scanning MMS could be defined as an integration of several subsystems. Subsystems are composed of laser scanner, gps receiver and antenna, INS(Inertial Navigation System), DMI(Distance Measurement Instrument). These are obtained 3D spatial information by direct-georeferencing technology. To obtain 3D spatial information, calibration of laser scanning MMS is required prior to operation system, it is similar to airborme lidar system. 145 checkpoints were used to accuracy estimation. The accuracy results are about 5cm(RMSE) for calibration in all directions(east, north, ellipsoidal height).
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제3권1호
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pp.86-94
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2002
The initial alignment of inertial platform for navigation system was considered. An adaptive filtering technique is developed for the system with unknown and varying sway disturbance. It is assumed that the random sway motion is the second order ARMA(Auto Regressive Moving Average) model and performed parameter identification for unknown parameters. Designed adaptive filter contain both a Kalman filter and a self-tuning filter. This filtering system can automatically adapt to varying environmental conditions. To verify the robustness of the filtering system, the computer simulation was performed with unknown and varying sway disturbance.
In this paper, we propose a fault detection method for extended Kalman filter in decentralized filter structure. To detect a fault, a consistency between filter output and a monitoring signal is tested. State propagators are used to obtain the monitoring signal. However, the output of state propagator increases in magnitude and finally diverges as time runs. To solve such problem, two-propagator method was proposed for linear system. Two propagators are reset by Kalman filter output, alternatively, to avoid divergence. But a test statistics change abruptly at the reset instant in that method. Hence a N-step propagator method is proposed to fix up the problem. In the N-step propagator, only time propagations are performed from k-N+1 step to k step without measurement updates. A test statistics are defined by errors and its covariance between extended Kalman filter and N-step propagator. These fault detection methods are applied to integrated strapdown inertial navigation system (SDINS). By computer simulation, it is shown that the proposed methods detect a fault effectively.
본 논문에서는 수중에서 운동하는 무인잠수정의 경로점 유도법칙을 제안한다. 시선각 유도법칙과 수선경로 오차를 줄여가는 경로추종 유도법칙을 조합하여 효과적인 경로점 유도법칙을 설계하였고, 수선경로 오차의 거리에 따라 제어이득을 변화시켜 시스템의 안정성을 증가시켰다. 또한, 관성항법장치와 도플러속도계를 이용한 복합항법 시스템의 성능을 확인할 수 있는 HILS를 구성하였다. 같은 경로점 및 목표점을 입력 후 HILS 수행결과와 실해역 주행시험 결과를 비교하여, 제안한 유도법칙 및 HILS가 올바르게 구성되어 있음을 확인하였다.
Kim, Seong-Baek;Lee, Seung-Yong;Choi, Ji-Hoon;Choi, Kyung-Ho;Jang, Byung-Tae
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제20권4호
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pp.359-364
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2003
In this paper, we present multi-sensor data fusion for telematics application. Successful telematics can be realized through the integration of navigation and spatial information. The well-determined acquisition of vehicle's position plays a vital role in application service. The development of GPS is used to provide the navigation data, but the performance is limited in areas where poor satellite visibility environment exists. Hence, multi-sensor fusion including IMU (Inertial Measurement Unit), GPS(Global Positioning System), and DMI (Distance Measurement Indicator) is required to provide the vehicle's position to service provider and driver behind the wheel. The multi-sensor fusion is implemented via algorithm based on Kalman filtering technique. Navigation accuracy can be enhanced using this filtering approach. For the verification of fusion approach, land vehicle test was performed and the results were discussed. Results showed that the horizontal position errors were suppressed around 1 meter level accuracy under simulated non-GPS availability environment. Under normal GPS environment, the horizontal position errors were under 40㎝ in curve trajectory and 27㎝ in linear trajectory, which are definitely depending on vehicular dynamics.
By showing the existence of the ARE solution and the convergence property of the DRE solution, this paper proves that a Kalman filter for the linear system with the unobservable bias is stable. It is also shown that the Kalman filter has a biased steady state estimation error whose covariance is affected mainly by the unobservable bias. Finally, the results are illustrated through a 2nd order system example including the inertial navigation system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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