GPS/INS Integration and Preliminary Test of GPS/MEMS IMU for Real-time Aerial Monitoring System

실시간 공중 자료획득 시스템을 위한 GPS/MEMS IMU 센서 검증 및 GPS/INS 통합 알고리즘

  • 이원진 (서울시립대학교 도시과학대학 공간정보공학과) ;
  • 권재현 (서울시립대학교 도시과학대학 공간정보공학과) ;
  • 이종기 ;
  • 한중희 (서울시립대학교 도시과학대학 공간정보공학과)
  • Published : 2009.04.30

Abstract

Real-time Aerial Monitoring System (RAMS) is to perform the rapid mapping in an emergency situation so that the geoinformation such as orthophoto and/or Digital Elevation Model is constructed in near real time. In this system, the GPS/INS plays an very important role in providing the position as well as the attitude information. Therefore, in this study, the performance of an IMU sensor which is supposed to be installed on board the RAMS is evaluated. And the integration algorithm of GPS/INS are tested with simulated dataset to find out which is more appropriate in real time mapping. According to the static and kinematic results, the sensor shows the position error of 3$\sim$4m and 2$\sim$3m, respectively. Also, it was verified that the sensor performs better on the attitude when the magnetic field sensor are used in the Aerospace mode. In the comparison of EKF and UKF, the overall performances shows not much differences in straight as well as in curved trajectory. However, the calculation time in EKF was appeared about 25 times faster than that of UKF, thus EKF seems to be the better selection in RAMS.

실시간 공중 자료획득 시스템은 긴급상황에서 DEM, 정사영상과 같은 공간정보를 실시간으로 생성하기 위해 빠른 자료 수집을 수행하는 시스템이다. 이러한 시스템에서 GPS와 INS는 플랫폼의 위치와 자세정보를 획득 하는데 중요한 역할을 한다. 그러므로 이번 연구에서는 실시간 공중 자료획득 시스템에 장착될 GPS/MEMS IMU 센서의 성능을 평가하였다. 그리고 시뮬레이션 데이터를 통하여 실시간 자료 수집에 더욱 적절한 GPS/INS 통합 알고리즘을 확인하였다. 정지 상태와 이동 상태에서의 GPS/MEMS IMU 센서 성능 평가 결과 각각 3$\sim$4m, 2$\sim$3m의 위치오차를 확인하였다. 또한 자기장 센서를 사용하는 Aerospace 모드에서 더 높은 정밀도의 자세 결과를 확인하였다. EKF와 UKF의 비교에서는 직선 뿐만 아니라 곡선에서도 많은 차이를 보이지 않았다. 하지만 계산 시간에서 EKF가 UKF에 비하여 약 25배 빠르므로 실시간 공중 자료획득 시스템의 GPS/INS 통합 알고리즘에는 EKF가 더욱 적합한 것으로 판단된다.

Keywords

References

  1. 김광진, 박찬국, 유명종, 박영범 (2006), INS/GPS 강결합 기법에 대한 EKF와 UKF의 성능 비교, 제어 자동화 시스템 공학 논문지, 제어 자동화 시스템 공학회,제 12권, 제 8호, pp. 780-788
  2. 백정호(2005), 확장칼만필터와 Unscented 칼만필터를 이용한 우주발사체의 실시간 궤적 추정, 석사 논문, 연세대학교 대학원
  3. 조영석(2007), GPS/INS 초강결합 기법에 대한 UKF의 성능분석, 석사 논문, 중앙대학교 대학원
  4. Jekeli, C. (2000), Inertial Navigation Systems with Geodetic Applications, Walter de Gruyter Inc., Berlin
  5. Julier, S.J., Uhlmann, J.K., and Durrant-Whyte, H.F (2000), A new approach for nonlinear transformations of means and covariances in filters and estimators, IEEE Transactionson Automatic Control, 45(3), pp.477-482 https://doi.org/10.1109/9.847726
  6. Martinelli, F.(2008), Robot localization Comparable performance of EKF and UKF in some interestin indoor settings. 16th Mediterranean Conference on Control and Automation, IEEE, Ajaccio, pp. 499 -504 https://doi.org/10.1109/MED.2008.4602030
  7. Simon, D.(2006), Optimal State Estimation, John Wiley & Sons Inc., New York