This paper presents a rotating ann test for assessment of an underwater hybrid navigation system for a semi-autonomous underwater vehicle. The navigation system consists of an inertial measurement unit (IMU), an ultra-short baseline (USBL) acoustic navigation sensor and a doppler velocity log (DVL) accompanying a magnetic compass. The errors of inertial measurement units increase with time due to the bias errors of gyros and accelerometers. A navigational system model is derived to include the error model of the USBL acoustic navigation sensor and the scale effect and bias errors of the DVL, of which the state equation composed of the navigation states and sensor parameters is 25 in the order. The conventional extended Kalman filter was used to propagate the error covariance, update the measurement errors and correct the state equation when the measurements are available. The rotating ann tests are conducted in the Ocean Engineering Basin of KRISO, KORDI to generate circular motion in laboratory, where the USBL system was absent in the basin. The hybrid underwater navigation system shows good tracking performance against the circular planar motion. Additionally this paper checked the effects of the sampling ratio of the navigation system and the possibility of the dead reckoning with the DVL and the magnetic compass to estimate the position of the vehicle.
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.
International journal of advanced smart convergence
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제13권1호
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pp.37-47
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2024
This study presents the results of designing a system that determines the location of a person in an indoor environment based on a single IMU sensor attached to the tip of a person's shoe in an area where GPS signals are inaccessible. By adjusting for human footfall, it is possible to accurately determine human location and trajectory by correcting errors originating from the Inertial Measurement Unit (IMU) combined with advanced machine learning algorithms. Although there are various techniques to identify stepping, our study successfully recognized stepping with 98.7% accuracy using an artificial intelligence model known as Long Short-Term Memory (LSTM). Drawing upon the enhancements in our methodology, this article demonstrates a novel technique for generating a 200-meter trajectory, achieving a level of precision marked by a 2.1% error margin. Indoor pedestrian navigation systems, relying on inertial measurement units attached to the feet, have shown encouraging outcomes.
This paper presents a hybrid underwater navigation system for unmanned underwater vehicles, using an additional range sonar, where the navigation system is based on inertial and Doppler velocity sensors. Conventional underwater navigation systems are generally based on an inertial measurement unit (IMU) and a Doppler velocity log (DVL), accompanying a magnetic compass and a depth sensor. Although the conventional navigation systems update the bias errors of inertial sensors and the scale effects of DVL, the estimated position slowly drifts as time passes. This paper proposes a measurement model that uses the range sonar to improve the performance of the IMU-DVL navigation system, for extended operation of underwater vehicles. The proposed navigation model includes the bias errors of IMU, the scale effects of VL, and the bias error of the range sonar. An extended Kalman filter was adopted to propagate the error covariance, to update the measurement errors, and to correct the state equation, when the external measurements are available. To illustrate the effectiveness of the hybrid navigation system, simulations were conducted with the 6-d.o.f. equations of motion of an AUV in lawn-mowing survey mode.
본 논문에서는 스트랩다운 영상탐색기 개발을 위해 각속도계 정보를 이용한 실용적인 움직임 훼손영상 복원 필터링 기법을 제안한다. 각속도계 편향오차가 움직임 훼손을 기술하기 위한 점확산 함수 파라미터의 불확실성으로 작용한다는 점에 착안하여, 이를 놈 제한조건을 만족하는 파라미터 불확실성으로 가정한 후 움직임 훼손 영상을 불확정 선형 상태 공간 방정식으로 모델링한다. 각속도계 편향오차에 의한 파라미터 불확실성 행렬이 놈 제한 조건을 만족한다는 가정 하에, 순환 선형 강인 칼만필터에 기반한 움직임 훼손영상 복원필터가 설계된다. 실제 IR 영상을 이용하여 제안된 영상훼손 복원 필터가 각속도계 편향 오차가 존재하는 상황에서도 신뢰할만한 영상복원 성능을 제공함을 확인한다.
Yun, Sukchang;Lee, Young Jae;Kim, Chang Joo;Sung, Sangkyung
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제14권4호
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pp.369-378
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2013
This paper presents a vision/LiDAR integrated navigation system that provides accurate relative navigation performance on a general ground surface, in GNSS-denied environments. The considered ground surface during flight is approximated as a piecewise continuous model, with flat and slope surface profiles. In its implementation, the presented system consists of a strapdown IMU, and an aided sensor block, consisting of a vision sensor and a LiDAR on a stabilized gimbal platform. Thus, two-dimensional optical flow vectors from the vision sensor, and range information from LiDAR to ground are used to overcome the performance limit of the tactical grade inertial navigation solution without GNSS signal. In filter realization, the INS error model is employed, with measurement vectors containing two-dimensional velocity errors, and one differenced altitude in the navigation frame. In computing the altitude difference, the ground slope angle is estimated in a novel way, through two bisectional LiDAR signals, with a practical assumption representing a general ground profile. Finally, the overall integrated system is implemented, based on the extended Kalman filter framework, and the performance is demonstrated through a simulation study, with an aircraft flight trajectory scenario.
본 논문에서는 최근 스마트폰이나 웨어러블 디바이스처럼 IoT/M2M 을 위한 여러 종류의 모바일 기기에 사용되는 센서 중에서 각속도를 검출하는데 사용되는 3축 자이로스코프 센서 IC와 가속도를 검출하는데 사용되는 3축 가속도 센서IC를 1 chip으로 하는 6축 관성센서 IC를 설계하였다. 특히 본 논문에는 자이로스코프 센서의 잡음을 분석하고 이를 효과적으로 제거하기 위한 구조를 제안하였다. 자이로스코프 센서는 가속도 센서, 지자기 센서와 더불어 사용자의 동작을 인식하고, 상대적 위치를 추정하기 위한 용도로 사용되는 센서이다. 위치를 추정할 때 사용되는 센서는 아주 작은 잡음이라도 오차로 누적되기 때문에, 정확도를 높이기 위해서 저잡음 IC 설계가 아주 중요한 요소이다. 본 논문에서는 자이로스코프 센서를 모델링하고 MEMS(micro-electro-mechanical system)와 회로에서 발생하는 잡음의 주파수 특성을 분석하여 이를 효과적으로 제거하기 위한 회로 구조를 제안하였으며, 초소형, 저전력 환경에서 사용 가능하면서 잡음 수준이 아주 낮은 3축 자이로스코프 센서와 3축 가속도 센서를 포함하는 6축 1 chip IC를 제작하였다. 제작된 IC는 자이로스코프 센서 잡음의 주요 원인이 되는 quadrature error를 효과적으로 제거하기 위한 회로 구조를 사용하였고, 0.18um CMOS공정을 이용하여 0.01dps/${\sqrt{Hz}}$의 자이로스코프 센서 잡음밀도를 가지는 IC를 제작하였다.
There are trapping and stripping methods as the technique to remove the dither motion from RLG(Ring Laser Gyro) output. V/F converter output of angular sensor to measure the dither motion is used in stripping method. But bias and scale factor error is always included in V/F converter output and is a critical limiting factor for the wide application of stripping method to RLG. Therefore there have been many researches to solve this problem. The method to accurately estimate the bias and scale factor error of V/F converter using measurements of the angular sensor acquired at data sampling rate of INS is presented in this paper. To this end, stripping technique based on model of dither motion is newly applied.
유도제어 시스템 체계 개발의 초기단계에는 운용 효과도 도출 및 요구사항 적합성 검토를 통한 체계 개략사양도출을 위해 효과도 분석을 수행한다. 본 논문에서는 M&S (Modeling & Simulation)를 활용하여 항법센서 성능과 환경영향(조류의 세기와 방향)에 따른 유도제어 시스템의 목표점 도달 정확도에 대한 운용 효과도 분석을 수행한다. 효과도 분석을 위해 6자유도 운동모델, 환경모델, 유도항법제어모델을 구성한다. 항법센서는 관성항법센서(Inertia Navigation Sensor, INS)와 도플러 속도센서(Doppler Velocity Log, DVL)로 구성하고, 환경변수는 조류(current)의 세기와 방향이다. 수치 시뮬레이션 결과는 CEP(Circular Error Probability)와 분산을 이용한 확률분석으로 분석한다. 효과도 분석 결과는 항법센서의 가격을 고려한 비용 대비 효율 분석에 활용하여 가격 대비 높은 성능의 센서 사양을 도출할 수 있다. 본 논문에서는 높은 수준의 INS와 낮은 수준의 DVL을 이용하면 가격 대비 성능이 높은 복합항법센서를 구성한다는 것을 보여준다.
The integrated global position system (GPS) and inertial navigation system (INS) has been considered as a cost-effective way of providing an accurate and reliable navigation system for civil and military system. Even the integration of a navigation sensor as a supporting device requires the development of non-traditional approaches and algorithms. The objective of this paper is to assess the feasibility of integrated with GPS and INS information, to provide the navigation capability for long term accuracy of the integrated system. Advanced algorithms are used to integrate the GPS and INS sensor data. That is fuzzy inference system based Weighted Extended Kalman Filter(FWEKF) algorithm INS signal corrections to provided an accurate navigation system of the integrated GPS and INS. Repeatedly, these include INS error, calculated platform corrections using GPS outputs, velocity corrections, position correction and error model estimation for prediction. Therefore, the paper introduces the newly developed technology which is aimed at achieving high accuracy results with integrated system. Finally, in this paper are given the results of simulation tests of the integrated system and the results show very good performance
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[게시일 2004년 10월 1일]
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