No, Heekwon;Song, Junesol;Kim, Jungbeom;Bae, Yonghwan;Kee, Changdon
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.7
no.3
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pp.155-163
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2018
This study examined methods to enhance navigation performance and reduce the divergence of navigation solutions that may occur in the event of global positioning system (GPS) failure by integrating the GPS/inertial navigation system (INS) with the three-dimensional (3D) magnetic vector measurements of a magnetometer. A magnetic heading aiding method that employs a magnetometer has been widely used to enhance the heading performance in low-cost GPS/INS navigation systems with insufficient observability. However, in the case of GPS failure, wrong heading information may further accelerate the divergence of the navigation solution. In this study, a method of integrating the 3D magnetic vector measurements of a magnetometer is proposed as a countermeasure for the case where the GPS fails. As the proposed method does not require attitude information for integration unlike the existing magnetic heading aiding method, it is applicable even in case of GPS failure. In addition, the existing magnetic heading aiding method utilizes only one-dimensional information in the heading direction, whereas the proposed method uses the two-dimensional attitude information of the magnetic vector, thus improving the observability of the system. To confirm the effect of the proposed method, simulation was performed for the normal operation and failure situation of GPS. The result confirmed that the proposed method improved the accuracy of the navigation solution and reduced the divergence speed of the navigation solution in the case of GPS failure, as compared with that of the existing method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.8
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pp.773-779
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2006
GPS/INS integration is widely considered as main navigation systems of vehicles since GPS(Global Positioning System) and INS(Inertial Navigation System) have their own strength and weakness, respectively. Accuracy, continuity, integrity, and availability should be provided in navigation systems of vehicles. Ultra-tightly integration can improve these capacities, expecially availability of GPS. Unmanned Expedition Vehicles(UEV) must be robust against Jamming and external impact because UEV have to substitute for a man when they are in the place where they can not be controlled by a man. This paper analyzes the performance of Ultra-tightly integration and compares it with those of loosely integration and tightly integration for some trajectories
Oh Sang Heon;Hwang Dong-Hwan;Park Chansik;Lee Sang Jeong;Kim Se Hwan
Journal of Mechanical Science and Technology
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v.19
no.8
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pp.1529-1543
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2005
Recently an unmanned aerial vehicle (UAV) has been widely used for military and civil applications. The role of a navigation system in the UAV is to provide navigation data to the flight control computer (FCC) for guidance and control. Since performance of the FCC is highly reliant on the navigation data, a fault in the navigation system may lead to a disastrous failure of the whole UAV. Therefore, the navigation system should possess a fault detection and isolation (FDI) algorithm. This paper proposes an attitude determination GPS/INS integrated navigation system with an FDI algorithm for a UAV. Hardware for the proposed navigation system has been developed. The developed hardware comprises a commercial inertial measurement unit (IMU) and the integrated navigation package (INP) which includes an attitude determination GPS (ADGPS) receiver and a navigation computer unit (NCU). The navigation algorithm was implemented in a real-time operating system with a multi-tasking structure. To evaluate performance of the proposed navigation system, a flight test has been performed using a small aircraft. The test results show that the proposed navigation system can give accurate navigation results even in a high dynamic environment.
Cho, Seong Yun;Ju, Ho Jin;Park, Chan Gook;Cho, Hyeonjin;Hwang, Junho
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.6
no.4
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pp.167-179
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2017
In this paper, a simplified Cubature Kalman Filter (SCKF) is proposed to reduce the computation load of CKF, which is then used as a filter for transfer alignment of shipboard INS. CKF is an approximate Bayesian filter that can be applied to non-linear systems. When an initial estimation error is large, convergence characteristic of the CKF is more stable than that of the Extended Kalman Filter (EKF), and the reliability of the filter operation is more ensured than that of the Unscented Kalman Filter (UKF). However, when a system degree is large, the computation amount of CKF is also increased significantly, becoming a burden on real-time implementation in embedded systems. A simplified CKF is proposed to address this problem. This filter is applied to shipboard inertial navigation system (INS) transfer alignment. In the filter design for transfer alignment, measurement type and measurement update rate should be determined first, and if an application target is a ship, lever-arm problem, flexure of the hull, and asynchronous time problem between Master Inertial Navigation System (MINS) and Slave Inertial Navigation System (SINS) should be taken into consideration. In this paper, a transfer alignment filter based on SCKF is designed by considering these problems, and its performance is validated based on simulations.
Son, Jae Hoon;Choi, Woojin;Oh, Sang Heon;Hwang, Dong-Hwan
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.11
no.2
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pp.71-81
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2022
In order for electro-optical tracking system (EOTS) to have accurate target coordinate, accurate navigation results are required. If an integrated navigation system is configured using an inertial measurement unit (IMU) of EOTS and the vehicle's navigation results, navigation results with high rate can be obtained. Due to the time-delay of the navigation results of the vehicle in the EOTS and scale factor errors of the EOTS IMU in high-speed and high dynamic operation of the vehicle, it is much more difficult to have accurate navigation results. In this paper, an integrated navigation system of EOTS which compensates time-delay and scale factor error is proposed. The proposed integrated navigation system consists of vehicle's navigation system which provides time-delayed navigation results, an EOTS IMU, an inertial navigation system (INS), an augmented Kalman filter and integration Kalman filter. The augmented Kalman filter outputs navigation results, in which the time-delay of the vehicle's navigation results is compensated. The integration Kalman filter estimates position, velocity, attitude error of the EOTS INS and accelerometer bias, accelerometer scale factor error, gyro bias and gyro scale factor error from the difference between the output of the augmented Kalman filter and the navigation result of the EOTS INS. In order to check performance of the proposed integrated navigation system, simulations for output data of a measurement generator and land vehicle experiments were performed. The performance evaluation results show that the proposed integrated navigation system provides more accurate navigation results.
Yoo, Young Min;Lee, Sun Min;Kwon, Jay Hyun;Yu, Myeong Jong;Park, Chan Gook
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.2
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pp.131-139
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2013
In recent years alternative navigation system such as a DBRN (Data-Base Referenced Navigation) system using geophysical information is getting attention in the military navigation systems in advanced countries. Specifically TRN (Terrain Referenced Navigation) algorithm research is important because TRN system is a practical DBRN application in South Korea at present time. This paper presents an integrated navigation algorithm that combines a linear profile-based TRN and INS (Inertial Navigation System). We propose a correlation analysis method between TRN performance and terrain roughness index. Then we propose a conditional position update scheme that utilizes the position output of the conventional linear profile type TRN depending on the terrain roughness index. Performance of the proposed algorithm is verified through Monte Carlo computer simulations using the actual terrain database. The results show that the TRN/INS integrated algorithm, even when the initial INS error is present, overcomes the shortcomings of linear profile-based TRN and improves navigation performance.
Autonomous driving systems are likely to be operated in various complex environments. However, the well-known integrated Global Navigation Satellite System (GNSS)/Inertial Navigation System (INS), which is currently the major source for absolute position information, still has difficulties in accurate positioning in harsh signal environments such as urban canyons. To overcome these difficulties, integrated Visual/Inertial/GNSS (VIG) navigation systems have been extensively studied in various areas. Recently, a Compressed-State Constraint Kalman Filter (CSCKF)-based VIG navigation system (CSCKF-VIG) using a monocular camera, an Inertial Measurement Unit (IMU), and GNSS receivers has been studied with the aim of providing robust and accurate position information in urban areas. For this new filter-based navigation system, on the basis of time-propagation measurement fusion theory, unnecessary camera states are not required in the system state. This paper presents a performance evaluation of the CSCKF-VIG system compared to other conventional navigation systems. First, the CSCKF-VIG is introduced in detail compared to the well-known Multi-State Constraint Kalman Filter (MSCKF). The CSCKF-VIG system is then evaluated by a field experiment in different GNSS availability situations. The results show that accuracy is improved in the GNSS-degraded environment compared to that of the conventional systems.
Purpose: The main function of INS (Inertial Navigation System) is to measure the position of an armed vehicle and its performance is confirmed through the positioning accuracy test of Korean Defense Standards (KDS). The current standards, however, do not provide clear test methods and the conditions for performing positioning accuracy tests. Accordingly, the purpose of this study is to develop a new method for positioning accuracy test which would be effective. Methods: In this study, a new INS positioning accuracy test method is suggested based on the analysis of test data collected through a statistical experiment known as central composite design. For the positioning accuracy experiment of K105A1, a self-propelled artillery, two factors of driving velocity and driving distance are considered. Results: Based on the analysis of experimental data, a regression model for the positioning error is fitted and the positioning accuracy test of INS is so developed to maximize the positioning error. The standard proximity rate is used as an additional test criterion to evaluate the performance level of INS. Conclusion: The proposed new positioning accuracy test for INS has the advantage of finding the nonconforming items effectively. It is also expected to be utilized for the other similar INS positioning accuracy tests.
INS(inertial navigation system) aligns itself using gravity and Earth's rotational rate from accelerometers and gyro sensors when stationary. Typically, ZUPT(zero velocity update), which is based on a linear error model Kalman filter, is used when it is stationary. However, such algorithms assume stationary conditions, leading to increased alignment errors or filter divergence during maritime mooring due to wave-induced motion. This paper designs a mooring alignment algorithm for maritime platforms using a Kalman filter, which uses large heading angle error model and an initial position correction technique. And it is validated by simulation. Furthermore, it is confirmed that applying this to a rotational INS dramatically improves performance through the principle of bias cancellation.
Park, Je Doo;Kim, Minwoo;Kim, Hee Sung;Lee, Je Young;Lee, Hyung Keun
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.41
no.6
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pp.481-487
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2013
In GPS(Global Positioning System)/INS(Inertial Navigation System) integrated navigation systems, GPS antennas and an inertial measurement units are usually installed outside and inside of the vehicle, respectively. By the difference of installed locations, performance of GPS/INS integrated navigation systems is affected by lever arm errors. For more accurate navigation, lever arm errors need to be compensated correctly since it directly affects the accuracy of navigation states. This paper proposes an effective lever arm error compensation method that utilizes velocity measurements of GPS and INS. By an experiment, feasibility of the proposed algorithm is verified. It is also shown that lever arm compensation is especially important when vehicles are experiencing rotational movements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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