초록
현재 선박의 자동운항을 위해서는 항체의 위치정보 및 방위정보가 반드시 필요하다. 그 중에서도 방위정보는 자동조타 시스템에 필수적인 요소로 측정 장비로는 자이로컴퍼스, 마그네틱 컴퍼스 그리고 GPS 컴퍼스가 있다. 자이로컴퍼스는 주로 GMDSS(Global Maritime Distress & Safety System)의 대형선박에 사용되고 있으며 정밀도와 신뢰도가 우수하지만 부피가 크고 고가라는 단점이 있다. 그리고 마그네틱 컴퍼스는 비교적 정확하고 저렴하지만 선박의 철제 구조물 등과 같은 자성물체에 의한 영향을 많이 받는다는 단점을 가지고 있다. GPS컴퍼스의 경우는 위치정보의 변화에 따라 진북을 가리키지만 항체가 정지해있거나 오차범위 내에서 운동을 할 경우 정확한 방향을 얻을 수 없다. 본 논문에서는 이러한 방위각 센서의 상호보완을 위해서 least-square curve fitting 방법을 이용하여 GPS 컴퍼스의 성능을 향상시키고 이를 마그네틱 컴퍼스와 공분산 오차의 크기에 따른 가중치를 적용하여 방위각의 정밀도를 향상 시키는 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 특성을 분석하고 성능을 검증하였으며 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘의 적용 가능성을 보여주었다.
Presently, the location and direction information are certainly needed for the autonomous vehicle of the ship. Among them, the direction information is a essential elements to automatic steering system. And the gyro-compass, the magnetic-compass and the GPS compass are the sensor indicating the direction. The gyro-compasses are mainly used in the large-sized ship of the GMDSS(Global Maritime Distress & Safety System). The precision and the reliability of the gyro-compasses are excellent but big volume and high price are disadvantage. The magnetic-compass has relatively fine precision and inexpensive price. However, the disadvantage is in the influence by the magnetism object including the steel structure of a ship, and etc. In the case of the GPS compass, the true north is indicated according to the change of the location information but in case of the minimum number of satellites or stopping of a ship or exercise in the error range, the exact direction cannot be obtained. In this paper, the performance of the GPS compass was improved by using the least-square curve fitting method for the mutual trade off of the angle sensor. The algorithm which improves the precision of an azimuth by applying the weighted value according to the size of covariance error was proposed with GPS-compass and magnetic compass. The characteristic and the performance of the proposed algorithm were analyzed and verified through experimentation. The applicability of the proposed algorithm was shown through the experimental result.
