Kalman filter is generally used in INS/GPS integrated navigation filter. However, the INS with low performance inertia sensor can not find accurate azimuth in initial alignment stage because sensor noise level is too large compare to Earth rotation rate, therefore the performance and stability of Kalman filter can not be guaranteed. In this paper, the extended Kalman filter and particle filter combined filter structure which can be overcome large initial azimuth error is proposed.
Kim, Youn-Sil;Song, Jun-Ssol;Yun, Ho;Kee, Chang-Don
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.17
no.6
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pp.593-599
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2013
In this paper, the GPS cycle-slip detection for carrier-phase based positioning of land vehicle is presented. For the carrier phase based positioning, cycle-slip detection is necessary to get the reliability of positioning result. There exists many cycle-slip detection algorithms, but we detect the cycle-slip by using the monitoring value which is defined as residual between the carrier phase measurement and estimated value from low-cost inertial sensor. To achieve goal of paper, low-cost cycle-slip detection system, permissible specification region of inertial sensor is derived. By using the result of permissible region, appropriate inertial sensor of cycle-slip detection can be decided, proper cost and proper specification. To verify the result of this paper, we conduct the rate table test. As a result, required cycle-slip detection performance is satisfied conservatively.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.9
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pp.4131-4138
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2012
In this paper, we propose a Pedestrian Position Information System(PPIS) using low-cost inertial sensors in GPS-disabled area. The proposed scheme estimates the attitude/heading angle and step detection of pedestrian. Additionally, the estimation error due to the inertial sensors is mitigated by using additional sensors. We implement a portable hardware module to evaluate performance of the proposed system. Through the experiments in indoor building, the estimation error of position information was measured as 2.4% approximately.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.11
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pp.967-976
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2016
This paper presents a 3D carrier-smoothed GNSS/DR (Global Navigation Satellite System/Dead Reckoning) integrated system for precise ground-vehicle trajectory estimation. For precise DR navigation on sloping roads, the AHRS (Attitude Heading Reference System) methodology is employed. By combining the integrated carrier phase of GNSS and DR sensor measurements, a vehicle trajectory with an accuracy of less than 20cm is obtained even when cycle slip or change of visibility occur. In order to supplement the weak GNSS environment with DR successfully, the DR sensor is precisely compensated for using GNSS Doppler measurements when GNSS visibility is good. By integrating a multi-GNSS receiver with low-cost IMU, a precise 3D navigation system for land vehicles is proposed in this paper. For real-time implementation, a decoupled Kalman filter is employed in the integrated system. Through field experiments, the performance of the proposed system is verified in various road environments, including sloping roads, good-visibility areas, high multi-path areas, and under-ground parking areas.
Kim, Tae-Won;Kim, Jin-Hyoung;Kim, Sung-Soo;Ko, Yun-Ho
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.49
no.1
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pp.64-73
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2012
In this paper, a new land preview system using laser range finder based on heave estimation algorithm is proposed. The proposed land preview system is an equipment which measures the shape of forward topography for autonomous vehicle. To implement this land preview system, the laser range finder is generally used because of its wide measuring range and robustness under various environmental condition. Then the current location of the vehicle has to be known to generate the shape of forward topography and sensors based on acceleration such as IMU and accelerometer are generally utilized to measure heave motion in the conventional land preview system. However the drawback to these sensors is that they are too expensive for low-cost vehicle such as mobile robot and their measurement error is increased for mobile robot with abrupt acceleration. In order to overcome this drawback, an algorithm that estimates heave motion using the information of odometer and previously measured topography is proposed in this paper. The proposed land preview system based on the heave estimation algorithm is verified through simulation and experiments for various terrain using a simulator and a real system.
The precision aerial application of agricultural unmanned helicopters has become a new paradigm for small farms with orchards, paddy, and upland fields. The needs of agricultural applications require easy and affordable control systems. Recent developments of MEMS technology based on inertial sensors and high speed DSP have enabled the fabrication of low-cost attitude system. Therefore, this study evaluates inertial MEMS sensors for estimating the attitude of an agricultural unmanned helicopter. The accuracies and errors of gyro and acceleration sensors were verified using a pendulum system. The true motion values were calculated using a theoretical estimation and absolute encoder measurement of the pendulum, and then the sensor output was compared with reference values. When comparing the sensor measurements and true values, the errors were determined to be 4.32~5.72%, 3.53~6.74%, and 3.91~4.16% for the gyro rate and x-, z- accelerations, respectively. Thus, the measurement results confirmed that the inertial sensors are effective for establishing an attitude and heading reference system (AHRES). The sensors would be constructed in gimbals for the estimating and proving attitude measurements in the following paper.
In this study, we developed low cost INS and (D)GPS integration for continuous attitude and position and utilized it for the determination of exterior orientation parameters of image sensors which are equipped in 4S-Van. During initial alignment process, the heading information was extracted from twin GPS and fine alignment with Kalman filter was performed for the determination of roll and pitch. Simulation and van test were performed for the performance analysis. Based on simulation result, roll and pitch error is around 0.01-0.03 degrees and yaw error around 0.1 degrees. Based on van test, position error in linear road is around 10 cm and curve around 1 m. Using direct georeferencing method, the image sensor's orientation and position information can be acquired directly from (D)GPS/INS integration. 4S-Van achieved 3D spatial data using (D)GPS/INS and image data can be applied to the spatial data integration and application such as contemporary digital map update, road facility management and Video GIS DB.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.2
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pp.38-46
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2011
3D motion analysis system which is currently widely used for walking analysis has limitations due to both necessity of wide space for many cameras for measurement, high cost, and complicated preparation procedure, which results in low accessability in use and application for clinical diagnosis. To resolve this problem, we developed 3-dimensional wireless ambulatory measurement system based on inertial sensor which can be easily applicable for clinical diagnosis for lower extremity deformity and developed system was evaluated by applying for 10 elderly people with diabetes mellitus. Developed system was composed of wireless ambulatory measurement module that consists of inertial measurement unit (IMU) which measures the gait characteristics, microcontroller which collects and precesses the inertial data, bluetooth device which transfers the measured data to PC and Window's application for storing and processing and analyzing received data. This system will utilize not only to measure lower extremity (foot) problem conveniently in clinical medicine but also to analyze 3D motion of human in other areas as sports science, rehabilitation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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