관성항법장치는 시간 경과에 따라 관성센서 및 초기정렬 오차로 인해 항법 오차가 발생한다. 이를 보상하기 위한 방법으로 위성항법시스템 및 속도계 등을 이용하여 보정항법을 수행한다. 수중 환경에서는 GNSS 신호가 통하지 않기 때문에, 수중운동체에 탑재한 관성항법장치는 주로 속도계 보조센서를 이용하여 보정항법을 수행한다. 속도계 보조센서는 DVL, EM-Log, RPM이 있으며, 시스템 환경에 따라서 센서 종류가 적용된다. 본 논문은 고속 및 심해 환경에서 운용되는 관성항법장치의 RPM 속도보정항법을 설계하였다. 또한 직진 방향의 성분을 갖는 RPM 속도계의 한계를 보완하며, 해조류 속도 오차를 보상하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 몬테카를로 시뮬레이션 결과를 통해 성능을 입증하였다.
Inertial navigation error is the major source of miss distance when only the inertial navigation system is used for guidance, and tend to monotonically increase if the flight time is small compared to the Schuler period. Miss distance due to these inertial navigation errors, therefore, can be minimized when a missile has the minimum time trajectory. Moreover, vertical component of navigation error becomes null if he impact angle to a surface target approaches to 90 degrees. In this paper, the minimum time trajectories with the steep terminal impact angle constraint are obtained by using CFSQP 2.5, and their properties are analyzed to give a guideline for he construction of an effective guidance algorithm for short range tactical surface-to-surface missiles.
본 논문에서는 정밀 행성 착륙을 위해 광학센서와 관성항법시스템을 이용한 지형보조 관성항법 시스템을 구현하였다. 또한 측정된 지형 데이터와 사전에 탑재한 지형 데이터간의 특징점 추출, 매칭, 추적의 영상 처리 과정을 수행하였고 이를 통해 특징점의 좌표를 추출할 수 있다. 반복 확장칼만필터를 이용한 항법 시스템은 기존 관성 항법 장치의 항법 오차 누적을 보상하여 보다 정밀한 항법 정보를 제공한다. 이는 향후 착륙선의 유도 및 제어 법칙과 결합하여 정밀 행성 착륙을 위한 시스템 구현에 적용이 가능하다.
This paper presents a method to reduce the vibration-induced noise effect of an inertial measurement device mounted on a self-driving vehicle. The inertial sensor used in the GNSS/INS integrated navigation system of a self-driving vehicle is fixed directly on the chassis of vehicle body so that its navigation output is affected by the vibration of the vehicle's engine, resulting in the degradation of the navigational performance. Therefore, these effects must be considered when mounting the inertial sensor. In order to solve this problem, this paper proposes to use an in-house manufactured vibration suppression device and analyzes its impact on reducing the vibration effect. Experimental test results in a static scenario show that the vibration-induced noise effect is more clearly observed in the lateral direction of the vehicle, but can be effectively suppressed by using the proposed vibration suppression device compared to the case without it. In addition, the dynamic positioning test scenario shows the position, speed, and posture errors are reduced to 74%, 67%, and 14% levels, respectively.
본 논문은 광학적인 방법을 통해 얻은 3차원 좌표들을 이용하여 항공기 동체와 관성항법센서를 정렬하는 방법에 대하여 다루고 있다. 기존에 가공되어 있는 마운트 홀의 제작 정확도를 신뢰하고 장착하던 관행에서 나아가 관성항법센서의 좌표계와 항공기 동체의 기준좌표계를 보다 정확하게 정렬하기 위한 방법에 대해 소개하고 있으며, 실현가능성을 검증하기 위해 실제 3차원 좌표측정장치의 오차 수준을 반영한 시뮬레이션을 통해 정렬 성능을 검증하였다. 또한 광학센서와 관성항법센서의 최적화 기법 기반 정렬 방법을 기술하였다.
This paper presents algorithm including Kalman filter for transfer alignment of velocity and quaternion matching method, when master inertial navigation system is a gimbled type and slave inertial navigation system is a strapdown type on a cruising ship which is naturally in motion of horizontal axis attitude. And relative attitudes are considered on a measurement equation for quaternion matching between master INS and slave INS.
The observability of an strapdown inertial navigation system(SDINS) is investigated. The piece-wise constant systems are defined and the stepped observability matrix scheme is applied to observability analysis of SDINS theoretically, the results are compared with that of covariance simulation. It is found that SDINS is more observable than gimballed inertial navigation system (GINS) in the case of the variation of vehicle attitude, and is found that the stepped observability matrix theory is simple and useful for the analysis of the system observability but the results are not completely same as that of covariance simulation.
A cooperative navigation method for cooperative flight of UAVs is proposed. The commonly used navigation method for UAVs is based on GNSS measurements. However, when it is not available by jamming or other causes, an alternative method is needed. In this paper, it is shown that UAVs equipped with inertial sensors, passive sensor and wireless communication link can perform accurate navigation through sharing information with each other. Firstly, the appropriate roles for sensors and wireless communication link are assigned. Secondly, a filter to perform navigation cooperative is constructed. Finally, the boundedness of estimation error of the filter under small initial estimation error is analyzed. The simulation results show that the proposed method can reduce navigation errors effectively.
The purpose of this paper is to design a DVL-RPM based VKF (Velocity Kalman Filter) design for a performance improvement underwater integrated navigation system. The proposed approach relies on a VKF, augmented by a altitude from Echo-sounder based switching architecture to yield robust performance, even when DVL (Doppler Velocity Log) exceeds the measurement range and the measured value is unable to be valid. The proposed approach relies on two parts: 1) Indirect feedback navigation Kalman filter design, 2) VKF design. To evaluate proposed method, we compare the results of the VKF aided navigation system with simulation result from a PINS (Pure Inertial Navigation System) and conventional INS-DVL method. Simulations illustrate the effectiveness of the underwater navigation system assisted by the additional DVL-RPM based VKF in underwater environment.
A new remote control algorithm for a mobile robot is proposed, where a remote controller consists of a camera and inertial sensors. Initially the relative position and orientation of a robot is estimated by capturing four circle landmarks on the plate of the robot. When the remote controller moves to point to the destination, the camera pointing trajectory is estimated using an inertial navigation algorithm. The destination is transmitted wirelessly to the robot and then the robot is controlled to move to the destination. A quick movement of the remote controller is possible since the destination is estimated using inertial sensors. Also unlike the vision only control, the robot can be out of camera's range of view.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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