This paper presents a hybrid navigation system for AUV to locate its position precisely in rough sea. The tracking system is composed of various sensors such as an inclinometer, a tri-axis magnetometer, a flow meter, and a super short baseline(SSBL) acoustic position tracking system. Due to the inaccuracy of the attitude sensors, the heading sensor and the flowmeter, the predicted position slowly drifts and the estimation error of position becomes larger. On the other hand, the measured position is liable to change abruptly due to the corrupted data of the SSBL system in the case of low signal to noise ratio or large ship motions. By introducing a sensor fusion technique with the position data of the SSBL system and those of the attitude heading flowmeter reference system (AHFRS), the hybrid navigation system updates the three-dimensional position robustly. A Kalman filter algorithm is derived on the basis of the error models for the flowmeter dynamics with the use of the external measurement from the SSBL. A failure detection algorithm decides the confidence degree of external measurement signals by using a fuzzy inference. Simulation is included to demonstrate the validity of the hybrid navigation system.
An Inertial Measurement Unit (IMU)-based Attitude and Heading Reference System (AHRS) can calculate attitude and heading information with long-term accuracy and stability by combining gyro, accelerometer, and magnetic compass signals. Motivated by this characteristic of the AHRS, this paper presents a Motion-Tracking and Localization (MTL) method for a person or walking robot using multi-AHRSs. Five AHRSs are attached to the two calves, two thighs, and waist of a person/walking robot. Joints, links, and coordinate frames are defined on the body. The outputs of the AHRSs are integrated with link data. In addition, a supporting foot is distinguished from a moving foot. With this information, the locations of the joints on the local coordinate frame are calculated. The experimental results show that the presented MTL method can track the motion of and localize a person/walking robot with long-term accuracy in an infra-less environment.
본 논문은 다중 센서 융합의 성능을 높이기 위해 적응형 퍼지-칼만 필터를 적용하고 교차검증법(cross-validation)으로 퍼지시스템 입 출력 소속 함수의 매개변수를 조정하는 방법을 제안한다. 적응형 퍼지-칼만 필터는 가속도의 변화량과 칼만 필터의 잔여오차를 입력으로 시스템잡음, 측정잡음을 추정하여 칼만 이득을 변화시킨다. 적용된 퍼지-칼만 필터는 잡음들을 가우시안 분포로 가정한 이전 방법과 비교하여 비선형/비가우시안 잡음에 강인한 추정 결과를 보여준다. 본 논문에서 제안한 퍼지-칼만 필터를 평가하기 위해 가속도센서/자이로센서를 융합하여 2축 자세추정시스템(Attitude Heading Reference System)을 설계하였고 무인항공기에 사용되는 자세추정센서 NAV420CA-100과 비교하여 성능을 검증하였다.
본 연구는 빠른 운항 속도와 짧은 운용 시간을 요구하는 임무에 활용될 저가 소형 자율 무인잠수정에 고가 대형 관성 측정 장치를 대신하여 사용할 수 있는 저가 소형 자세 측정 장치 개발 및 성능 검증을 수행하였다. 저가 소형 자세 측정 장치 개발을 위해서 MEMS 기술을 적용한 gyro, accelerometer 및 magnetometer 채택하여 MEMS 기반 하드웨어를 제작하였으며, 좌표 변환 공식과 칼만 필터를 적용하여 자세 계산 알고리즘을 구현하였다. 또한 개발된 MEMS 기반 자세 측정 장치에 대한 기본 성능 검증을 위한 지자기센서 검증 시험, 정적 자세 시험, 차량 시험, 운동 모사 장치 시험을 수행하였으며, 각각 시험 결과를 제시하였다. 지자기센서 검증 시험 결과 외부 자기장 보정을 통하면 개발된 MEMS 기반 자세 측정 장치의 측정 결과가 외부 자기장에 강인함을 확인하였으며, 정적 자세 시험 및 차량 시험을 통하여 자세 변화가 크지 않는 환경에서 자세 측정 오차가 $0.5^{\circ}/hr$ 임을 확인하였다. 운동 모사 장치 시험을 통하여 5분 내외 자세 변화가 큰 운동 중에도 자세 측정 오차가 발산하지 않고 $1^{\circ}/hr$ 이내임을 확인하였다. 상기 시험 결과로부터 개발된 MEMS 기반 자세 측정 장치가 목표 성능인 $1^{\circ}/hr$이내 roll, pitch, yaw 오차를 보여주고 있음 확인하였으며, 이로부터 20분 내외 운용 시간 동안 정확한 자세 정보 제공 가능성을 확인할 수 있었다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권1호
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pp.1-9
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2017
This paper proposes to improve the performance of a strap down inertial navigation system using a foot-mounted low-cost inertial measurement unit/magnetometer by configuring an attitude and heading reference system. To track position accurately and for attitude estimations, considering different dynamic constraints, magnetic measurement and a zero velocity update technique is used. A conventional strap down method based on integrating angular rate to determine attitude will inevitably induce long-term drift, while magnetometers are subject to short-term orientation errors. To eliminate this accumulative error, and thus, use the navigation system for a long-duration mission, a hybrid configuration by integrating a miniature micro electromechanical system (MEMS)-based attitude and heading detector with the conventional navigation system is proposed in this paper. The attitude and heading detector is composed of three-axis MEMS accelerometers and three-axis MEMS magnetometers. With an absolute algorithm based on gravity and Earth's magnetic field, rather than an integral algorithm, the attitude detector can obtain an absolute attitude and heading estimation without drift errors, so it can be used to adjust the attitude and orientation of the strap down system. Finally, we verify (by both formula analysis and from test results) that the accumulative errors are effectively eliminated via this hybrid scheme.
본 논문에서는 AHRS(Attitude and Heading Reference System) 센서를 이용하여 스튜어트 플랫폼으로 구성된 평면의 평형상태를 유지시키는 시스템을 소개한다. 움직이는 선박이나 차량에서 구조물이 지면의 기울기에 상관없이 항상 평형상태를 유지하도록 하기 위하여 자세 제어를 하는 역학적 기기로 스튜어트 플랫폼을 사용하였다. 그리고 현재의 기울어진 각도를 알아내고 보정하기 위하여 AHRS 센서를 이용하였다. AHRS센서와 스튜어트 플랫폼 제어 간의 피드백 시스템을 구성하여 자동으로 스튜어트 플랫폼의 위쪽 판넬이 평형을 이루는 시스템을 제작하였다.
This paper deals with three dimensional orientation estimation algorithm for an attitude and heading reference system (AHRS) based on nine-axis inertial/magnetic sensor signals. In terms of the orientation estimation based on the use of a Kalman filter (KF), the quaternion is arguably the most popular orientation representation. However, one critical drawback in the quaternion representation is that undesirable magnetic disturbances affect not only yaw estimation but also roll and pitch estimations. In this paper, a sequential direction cosine matrix-based orientation KF for AHRS has been presented. The proposed algorithm uses two linear KFs, consisting of an attitude KF followed by a heading KF. In the latter, the direction of the local magnetic field vector is projected onto the heading axis of the inertial frame by considering the dip angle, which can be determined after the attitude KF. Owing to the sequential KF structure, the effects of even extreme magnetic disturbances are limited to the roll and pitch estimations, without any additional decoupling process. This overcomes an inherent issue in quaternion-based estimation algorithms. Validation test results show that the proposed method outperforms other comparison methods in terms of the yaw estimation accuracy during perturbations and in terms of the recovery speed.
In this paper we discuss a direct satellite broadcasting system for vehicle. The proposed satellite-steering algorithm and controller based on it are designed for a communication and broadcasting system which uses the Mugungwha satellite. The Mugungwha satellite that the proposed system should steer is a geostationary orbit device. The satellite-steering algorithm computes azimuth and elevation with reference to a stationary point on earth. This is extended to a real satellite steering algorithm that considers position and attitude. Real moving position and attitude are represented by latitude, longitude, roll, pitch and yaw. To apply these five pieces of information to the reference satellite steering algorithm, we introduce Euler's degree coordinates that express independently the rotation of each axis relative to an axis. There are two ways a basic algorithm of the antenna of a vehicle can track and orient to satellite. One way is a feedback loop method for broadcasting gain, while the other is a feedback loop method for position and attitude of a vehicle. In the present paper, we design a controller of satellite broadcasting system for a vehicle using an algorithm that combines the two methods. We performed a simulation and experiment to prove effectiveness.
This work is towards the development of a low-cost, small-sized inertial navigation system(INS) which consists of 3 accelerometers, 3 semiconductor gyros and a magnetic compass sensor. This paper explains in detail the structure of the developed system and proposes a 3 dimensional attitude estimation algorithm with Indirect Kalman Filter. The experiments are performed with the developed system attached to a 6 DOF robot for showing the effectiveness of the algorithm.
본 논문에서는 저가, 저전력 및 소형의 IMU를 구성하기 위한 MEMS 관성 센서를 이용하여 자세 정보를 제공받는 ARHES에 위의 센서를 사용하기 위해 자이로 센서 및 가속도센서의 데이터 출력 특성을 검증하여 오차 및 정확도를 분석하였다. 센서 실험을 위하여 진자 실험 장치를 제작하였고, 진자 운동에 대한 센서 데이터를 수집하였다. 이론적인 수식을 유추하여 센서 데이터의 정확성 분석을 위한 기준 값으로 설정하였다. 센서값과 이론값을 비교하면 각속도에서 4.32~5.72%, 가속도에서 x-, z-축 방향에 대하여 각각 3.53~6.74% 및 3.91~4.16%의 오차율을 나타냈다. 진자실험 장치를 이용한 센서 검증에서 무인헬리콥터에 사용될 센서로서 적합한 것으로 평가되었으며 이는 짐벌장치 등을 이용한 자세추정 알고리즘을 구성하는데 기초가 되었다. 또한, 더욱 정밀한 실험을 위해서는 온도 등 주변 환경 요인에 대한 보정이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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