지상표정점을 이용하지 않고도 동영상에 기록된 위치정보 (GPS 자료)만을 이용하여 드론으로 촬영한 동영상에서 절대위치의 유속을 산정할 수 있는 방법을 개발하였다. 이 방법은 드론 동영상에서 있는 GPS 정보를 이용하여 드론의 이동방향과 영상이 향하는 방향을 결정하고, 각 영상점을 물리적인 전역좌표계 (UTM 좌표계)로 변환하였다. 그 다음 시작프레임과 종료프레임을 지정하여 분석할 동영상의 범위를 결정하였다. 지정된 두 프레임의 정보를 이용하여 측정횡단면을 일정간격의 기준프레임 (측정소단면)으로 나누었다. 그리고, 각 측정소단면에서 1초간 영상 (30 프레임)을 모아서 시공간체적을 구성한 뒤 유속을 분석한다. 이렇게 개발된 방법을 기존의 정지비행드론을 이용한 동영상분석법과 비교한 결과 상당히 양호한 결과를 보였다.
Lee, Byungjin;Yun, Sukchang;Lee, Hyung-Keun;Lee, Young Jae;Sung, Sangkyung
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권2호
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pp.222-231
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2016
This paper proposes a new method achieving computationally efficient attitude reference system for low cost strapdown sensors and microprocessor platform. The main idea in this method is to define and compare velocity differential vectors, geometrically computed from INS and GPS data with different update rate, for generating attitude error measurements which is further used for filter construction. A quaternion based Kalman filter configuration is applied for the attitude estimation with the adapted measurement model of differential vector comparison. Linearized model for Extended Kalman Filter and low pass filtered characteristics of measurement greatly extend the affordability of the proposed algorithm to the field of simple low cost embedded systems. For performance verification, experiment are done employing a practical low cost MEMS IMU and GPS receiver specification. Performance comparison with a high grade navigation system demonstrated good estimation result.
Inertial Navigation System(INS) can provide the vehicle position and velocity information using inertial sensor outputs without the use of external aids. Unfortunately INS navigation error increases with time due to inertial sensor errors, and therefore it is desirable to combine INS with external aids such as GPS, TACAN, OMEGA, and etc.. In this paper we propose an integration algorithm of commercial GPS/GLONASS and INS where an adaptive filter for signal processing of GPS/GLONASS receiver and the 12th order Kalman filter for aided strapdown INS(SDINS) we employed. Simulation results show that the proposed adaptive filter can effectively remove a randomly occurring abrupt jump due to sudden corruption of the received satellite signal and that the Kalman filter performs satisfactorily.
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.
INS는 위치, 속도 및 자세정보를 고속으로 제공하며 스스로 항법정보를 제공하는 장점이 있으나 오차가 시간에 따라 증가하는 단점이 있다. 반면에 GPS는 데이터를 저속으로 제공하며 재밍(Jamming)에 영향을 쉽게 받으나 오차가 시간에 상관없이 일정하다는 장점이 있다. 따라서 상호보완적인 특성을 가지는 INS와 GPS를 통합하였을 때 더욱더 정확한 항법해를 제공할 수 있다. 그러나 INS와 GPS를 통합하는 과정에서 INS정보와 GPS정보의 정확한 시각적 동기가 어려우며, 시각적 비동기에 의한 오차는 일정한 측정오차를 유발하며 고속으로 운항하는 경우에는 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구는 GPS/INS 통합항법 시스템에서 측정치 시간지연에 의해 유발되는 오차를 효과적으로 줄이기 위해 바이어스 분리형 칼만필터를 이용한 시간지연오차 보상기법을 강결합 방식과 약결합 방식에 대하여 각각 제안하였다. 각각의 통합모델에서 위치와 속도보정의 측정방정식을 지연시간에 관하여 선형화하였고 지연 상태변수를 기존의 선형 오차방정식에 추가하고 바이어스 분리형 칼만필터를 적용하여 시간지연을 초기에 추정하여 보상하도록 구성하였으며 시뮬레이션을 통하여 성능을 검증하였다.
2011년 3월 11일에 일본 토호쿠 지역에서는 Mw 9 규모의 대지진이 발생하였다. 이 지진으로 인하여 일본지각은 최대 5m 이상의 지각변동이 관측되었으며, 한반도 역시 년간 지각변동량이 순간적으로 이동하는 등 지진의 영향권에 있었다. 이 논문에서는 토호쿠 지진이 발생한지 2.5년 가량 지난 현재의 시점에서 지진 이후의 한반도 지각변동 속도를 분석하고 과거의 한반도 지각변동 속도와 비교함으로써 변화된 지각변동 경향을 분석하였다. 이를 위하여 국토지리정보원의 GPS 관측데이터를 이용하여 2003년부터 2008년까지 6년간의 관측데이터와 지진 이후 6개월 후부터 2013년 6월 말일까지 관측데이터를 이용하여 정밀 좌표를 결정하고 시계열 분석을 통해 남북, 동서, 수직 방향의 절대 속도를 산출하였다. 그 결과 한반도의 지각변동 속도는 토호쿠 지진 발생 이전에 비해 남북 방향으로 평균 3.9mm/yr, 동서 방향으로 평균 7.5mm/yr의 속도 증가가 발생한 것을 알 수 있었다.
In this paper, we present the traditional GPS Position- Velocity (PV) model to apply for both Discrete-Time Kalman Filter and Discrete-Time $H_{\infty}$ Filter. The positioning algorithms of both filters are proposed for a stand-alone low-cost GPS module to increase its accuracy. For disturbance cancellation, the Kalman Filter requires the statistical information about process and measurement noises while the $H_{\infty}$ Filter only requires that these noises are bounded. Experiments show that with the same measurement data, $H_{\infty}$ Filter gives us better positioning results compared with Least-Squared method and Kalman Filter.
도심지환경에서 정확한 차량 위치를 추정하기 위해서는 종방향 속도가 필요하다. 이러한 종방향 속도는 노면경사, 즉 차량의 피치각(Pitch) 산출을 통해서 가능하다. 하지만 단일 센서와 알고리즘을 이용한 피치각 추정에는 정확한 값을 기대할 수 없다. 본 논문에서는 정확한 피치각 추정을 위해 AKF(Adaptive Kalman Filter)와 CF(Complementary Filter)로 구성된 ACF(Adaptive Complementary Filter)를 이용하여 IMU(Inertial Measurement Unit)의 프로세스 노이즈와 측정에러를 주행환경에 맞게 조절하고, 이에 GPS(Global Positioning System)와 OBD(Onboard Equipment) 데이터를 융합한다. 그리고 노면 경사 모델에 따른 필터에 시스템 모델 최적화를 위해 IMMKF(Interactive Multiple Model Kalman Filter)를 사용하여 주행환경에 적합한 최종 피치각을 추정한다.
본 논문에서는 무인기용으로 개발된 자세측정용 GPS/INS 통합 항법 시스템의 설계 개념을 제안하고 비행실험을 통한 성능 평가 결과를 제시한다. 제안하는 시스템은 무인 항공기 자동 비행 시스템의 일부분으로 설계되었고 자세측정용 GPS 수신기, 항법 컴퓨터, 상용의 IMU(Inertial Measurement Unit)로 이루어져 있다. 제안된 항법 시스템은 소형 저가의 구현이 가능하면서도 무인 항공기의 안정된 비행 제어를 위해 요구되는 정확도를 가지는 자세 정보를 제공 할 수 있다. 제안된 시스템을 검증하기 위한 통합 항법 하드웨어와 소프트웨어를 개발하였다. 비행 실험을 통하여 성능 평가를 수행하였다. 비행 실험 결과 개발된 항법 시스템은 GPS 또는 INS 단독보다 정확한 위치, 속도, 자세 정보를 제공하는 것을 확인 할 수 있었고 특히 자세 결과는 기준 자세 시스템과 비교를 통하여 정확도를 확인 할 수 있었다.
An unmanned aerial vehicle (UAV) is an aircraft controlled by .emote commands from ground station and/o. pre-programmed onboard autopilot system. A navigation system in the UAV provides a navigation data for a flight control computer(FCC). The FCC requires accurate and reliable position, velocity and attitude information for guidance and control. This paper proposes an ADGPS/INS integrated navigation system for a UAV. The proposed navigation system comprises an attitude determination GPS (ADGPS) receive., a navigation computer unit, and a low-cost commercial MEMS inertial measurement unit(IMU). The navigation algorithm contains a fault detection and isolation (FDI) function fur integrity. In order to evaluate the performance of the proposed navigation system, two flight tests were preformed using a small aircraft. The first flight test was carried out to confirm fundamental operation of the proposed navigation system and to check the effectiveness of the FDI algorithm. In the second flight test, the navigation performance and the benefit of the GPS attitude information were checked in a high dynamic environment. The flight test results show that the proposed ADGPS/INS integrated navigation system gives a reliable performance even when anomalous GPS data is provided and better navigation performance than a conventional GPS/INS integration unit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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