International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제2권1호
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pp.55-66
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2001
The Global Positioning System(GPS) and the Strapdown Inertial Navigation System(SDINS) techniques have been widely utilized in many applications. However each system has its own weak point when used in a stand-alone mode. SDINS suffers from fast error accumulation dependent on an operating time while GPS has problem of cycle slips and just provides low update rate. The best solution is to integrate the GPS and SDINS system and its integration allows compensation for each shortcomings. This paper, first, is to define and derive error equations of integrated SDINS/GPS system before it will be applied on a real hardware system with gyro, accelerometer and GPS receiver. Second, the accuracy, availability and performance of this mechanization are verified on the simulation study.
무인자동차는 스스로 목적지와 경유지를 찾아서 항행할 수 있는 이동체이다. 이러한 항행의 성능을 보다 정밀하게 향상시키기 위하여 본 논문에서는 관성항법과 GPS를 융합한 확장형 칼만필터를 적용한 보정 알고리즘을 개발하였다. 확장형 칼만필터의 성능을 검증하기 위하여 무인자동차의 실차실험을 실시하고 그 결과로서 필터의 효율성을 확인하였다.
Recently, the Track Control System which was separated from the Course Control System so-called Auto-Pilot has been developed for track-keeping in coastal area. From this year, the NAV Sub-committee in IMO commenced to consider the Performance Standard for the Track Control System vigorously. This system will be integrated with ECDIS and IBS so that captain/officers should analysis ship's motion characteristics accurately in the route planning using the electronic nautical charts. In this paper, a new Route Analysis Algorithm using fuzzy reasoning in route planning was proposed for 2, 700 TEU container ship. In order to verify the track-keeping, the author established a ship mathematical model and executed the simulation of the Route Analysis Algorithm at on-line condition with Pentium PC. The results of ship trajectories of the Route Analysis Algorithm were found to be effective to get track control automatically.
This study was performed to investigate the effects of inertial navigation system (INS) / global positioning system (GPS) sensor fusion for agricultural vehicle navigation. An extended Kalman filter algorithm was adopted for INS/GPS sensor fusion in an integrated mode, and the vehicle dynamic model was used instead of the navigation state error model. The INS/GPS system was consisted of a low-cost gyroscope, an odometer and a GPS receiver, and its performance was tested through computer simulations. When measurement noises of GPS receiver were 10, 1.0, 0.5, and 0.2 m ($1{\sigma}$), RMS position and heading errors of INS/GPS system at 5 m/s straight path were remarkably reduced with 10%, 35%, 40%, and 60% of those obtained from the GPS receiver, respectively. The decrease of position and heading errors by using INS/GPS rather than stand-alone GPS can provide more stable steering of agricultural equipments. Therefore, the low-cost INS/GPS system using the extended Kalman filter algorithm may enable the self-autonomous navigation to meet required performance like stable steering or more less position errors even in slow-speed operation.
Under the situation of a fire, it is difficult for a rescue robot to use sensors such as vision sensor, ultrasonic sensor or laser distance sensor because of diffusion, refraction or block of light and sound by dense smoke. But, braille blocks that are installed for the visaully impaired at public places such as subway stations can be used as a map for autonomous mobile robot's localization and navigation. In this paper, we developed a laser sensor stan device which can detect braille blcoks in spite of dense smoke and integrated the device to the robot developed to carry out rescue mission in various hazardous disaster areas at KIST. We implemented MCL algorithm for robot's attitude estimation according to the scanned data and transformed a braille block map to a topological map and designed a nonlinear path tracking controller for autonomous navigation. From various simulations and experiments, we could verify that the developed laser sensor device and the proposed localization method are effective to autonomous tracking of braille blocks and the autonomous navigation robot system can be used for rescue under fire.
This paper proposes a new integrated navigation system for a mobile robot in indoor environments. This system consists of five frameworks which are classified by function. This architecture can make the navigation system scalable and flexible. The robot can recover from exceptional situations, such as environmental changes, failure of entering the narrow path, and path occupation by moving objects, using the exception recovery framework. The environmental change can be dealt with using the probabilistic approach, and the problems with the narrow path and path occupation are solved using the ray casting algorithm and the Bayesian update rule. The proposed navigation system was successfully applied to several robots and operated in various environments. Experimental results showed good performance in that the exception recovery framework significantly increased the success rate of navigation. The system architecture proposed in this paper can reduce the time for developing robot applications through its reusability and changeability.
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.
GPS/INS 항법시스템의 설치에 있어서 대다수의 경우 GPS 수신기 안테나는 차량의 외부에 설치하게 되고 IMU는 내부에 설치하게 된다. Lever Arm 오차는 이와 같이 센서의 장착 위치 차이로 인하여 발생하는 구조적인 오차에 해당한다. Lever Arm 오차는 항법성능에 직접적으로 영향을 주기 때문에 적절한 보상이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 GPS와 INS의 속도 측정치를 활용하여 임의의 위치에 장착된 두 센서의 Lever Arm 오차를 효과적으로 추정하고 보상하는 방식을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 알고리즘의 타당성을 검증하였으며, 항체의 회전운동 구간에서 Lever Arm 오차 보상이 특히 중요함을 보였다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제6권3호
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pp.626-637
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2014
On ship, especially on large ship, the flexure deformation between Master (M)/Slave (S) Inertial Navigation System (INS) is a key factor which determines the accuracy of the integrated system of M/S INS. In engineering this flexure deformation will be increased with the added ship size. In the M/S INS integrated system, the attitude error between MINS and SINS cannot really reflect the misalignment angle change of SINS due to the flexure deformation. At the same time, the flexure deformation will bring the change of the lever arm size, which further induces the uncertainty of lever arm velocity, resulting in the velocity matching error. To solve this problem, a $H_{\infty}$ algorithm is proposed, in which the attitude and velocity matching error caused by deformation is considered as measurement noise with limited energy, and measurement noise will be restrained by the robustness of $H_{\infty}$ filter. Based on the classical "attitude plus velocity" matching method, the progress of M/S INS information fusion is simulated and compared by using three kinds of schemes, which are known and unknown flexure deformation with standard Kalman filter, and unknown flexure deformation with $H_{\infty}$ filter, respectively. Simulation results indicate that $H_{\infty}$ filter can effectively improve the accuracy of information fusion when flexure deformation is unknown but non-ignorable.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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