이 논문에서는 정밀유도 포탄의 성능향상을 위한 유도기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 기법은 탄의 운동특성분석 없이 탄도와의 오차를 최대한 줄여 탄약의 표적오차를 줄이기 위해서 고안한 기법이다. 이 기법은 탄약의 회전 및 세차운동으로 발생하는 탄내 장착 관성센서의 출력 변동폭을 줄이기 위해 신호처리 기법으로 많이 사용되는 이동평균필터 기법을 적절히 응용한 것으로 관성센서 출력값을 보정하는 것이 목적이다. 단순히 3차원 유도조종 기법을 적용한 경우와 개선기법을 포함하여 적용한 기법의 성능을 비교하였으며, 명확한 성능개선을 확인하였다. 이 기법의 적용으로 유도탄과는 달리 가혹한 환경조건 및 불규칙한 운동 특성을 가지는 포발사 탄약의 탄착 정확도가 개선되는 것을 확인하였다.
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.
위성항법시스템이 없는 달 표면에서 탐사 로버의 신뢰성 있는 항법성능을 확보하기 위해 관성측정장치나 카메라와 같은 추가적인 센서를 활용한 항법 알고리즘이 필수적이다. 일례로 미국의 화성 탐사 로버에 스테레오 카메라를 이용한 비주얼 오도메트리(VO)가 성공적으로 사용된 바 있다. 본 논문에서는 달 유사환경의 스테레오 흑백 이미지를 입력받아 달 탐사 로버의 6 자유도 움직임을 추정하였다. 제안하는 알고리즘은 희소 이미지 정렬 기반의 준직접방식 VO를 통해 연속된 이미지간의 상대 움직임을 추정한다. 또한 비선형성에 취약한 직접방식 VO를 보완하고자 최적화 시 로버의 움직임에 따른 가중치를 비용 함수에 고려하였고, 그 가중치는 이전 단계에서 계산된 포즈의 선형 함수로 제안한다. 본 논문에서 제안하는 로버의 움직임에 따른 가중치를 통해 실제 달 환경의 특성을 반영하는 토론토 대학의 달 유사환경 데이터셋에서 VO 성능이 향상됨을 확인하였다.
위치 센서를 기반으로 하는 디지털 지도의 구축과 이로부터의 도로의 추출과 같은 생성물의 정확도는 센서의 위치 정확도에 좌우되며, 센서의 위치결정을 위하여 GPS, 토탈스테이션, 레이저거리계 등 다양한 거리측정시스템들이 사용되어 왔다. 일반적으로 거리측정시스템들은 주위 다양한 환경에 따라 신호단절 및 감퇴의 문제점과 낮은 시간해상도를 가지고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 관성 장치와 같은 자동 항법 장치를 이용하여 상호 보완 및 통합하여 IMU/Range 통합 시스템을 구성 할 수 있다. 본 논문에서는 항법 및 측지분야에서 성공적으로 사용되어 왔던 선형필터인 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)의 문제점을 지적하고, 비선형 변환과 선택된 시그마 포인트를 이용한 시그마 포인트 칼만 필터(sigma point Kalman filter, SPKF)와 비가우시안 가정과 샘플링 방식의 파티클 필터(Particle filter, PF) 등 두가지 비선형 필터를 구현하고, 시뮬레이션을 수행하여 그 결과를 확장 칼만 필터의 경우와 비교하였다. 시뮬레이션의 거리측정시스템으로 GPS와 토탈스테이션이 사용되었고 IMU의 경우, 정밀도 레벨에 따른 일반적인 3가지 센서(IMU400C, HG1700, LN100)가 선택되었다. 모든 IMU와 거리측정시스템에 대해서 샘플링 기반의 비선형 필터인 SPKF와 PF가 EKF에 비해 통계 결과에서 향상된 위치 결과를 보여 주었으며 특히 거리측정시스템의 갱신간격이 길어질수록(1초$\rightarrow$5초) 비선형 필터의 우수성이 나타났다. 따라서 저가형 위치센서의 경우, 비선형 필터를 적용하여 센서 위치의 정확도를 높일 수 있는 것으로 판단된다.
본 논문은 실외환경에서 이동하는 자율주행로봇의 위치추정 문제를 다룬다. 위성 GPS정보와 IMU센서 정보를 보정하여 로봇의 위치를 확률적으로 추정하는 MCL방법을 제안한다. MCL 방법은 로봇의 위치 예측 과정과 센서 정보에 의해 예측된 위치를 보정하는 과정으로 구성된다. 위치 예측을 위해 필요한 모션모델은 이동 로봇이 구동시의 직진 오차와 회전 오차를 포함한다. 보정은 신뢰도 값에 기반한 리샘플링에 의해 이루어진다. 신뢰도 값은 사용된 GPS와 IMU의 센서 모델에 의해 구해진다. 센서 모델을 구하기 위하여 GPS의 오차 범위를 반복 실험을 통해 구하였다. GPS는 로봇의 위치 추정을 위해 사용되며 IMU는 로봇의 이동 방향을 추정하기 위해 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법을 실외환경에서의 이동로봇 위치 추정에 적용하였고, 실험결과를 분석하여 제안한 방법을 유효성을 보였다.
This paper proposes a method for PDR (Pedestrian Dead-Reckoning) using a low cost IMU. Generally, GPS has been widely used for localization of pedestrians. However, GPS is disabled in the indoor environment such as in buildings. To solve this problem, this research suggests the PDR scheme with an IMU attached to the pedestrian's waist. However, despite the fact many methods have been proposed to estimate the pedestrian's position, but their results are not sufficient. One of the most important factors to improve performance is, a new calibration method that has been proposed to obtain the reliable sensor data. In addition to this calibration, the PDR method is also proposed to detect steps, where estimation schemes of step length, attitude, and heading angles are developed. Peak and zero crossings are detected to count the steps from 3-axis acceleration values. For the estimation of step length, a nonlinear step model is adopted to take advantage of using one parameter. Complementary filter and zero angular velocity are utilized to estimate the attitude of the IMU module and to minimize the heading angle drift. To verify the effectiveness of this scheme, a real-time system is implemented and demonstrated. Experimental results show an accuracy of below 1% and below 3% in distance and position errors, respectively, which can be achievable using a high cost IMU.
GNSS와 ARS는 저가의 무인 항공기를 위한 보편적인 센서로, 오차가 크며 방위각을 독립적으로 알아낼 수 없다는 단점이 있다. 또한 GNSS/INS는 초기정렬 과정과 직선비행 중에 IMU의 오차를 충분히 보상하지 못한다. 자장계는 방위각을 얻는데 효과적으로 활용되는데, 소형의 헬리콥터에 사용되는 전기모터는 정확한 방위각 산출을 방해한다. 이 논문에서는 자장계를 보상하는 방법을 제안하였으며, 비행시험으로 검증하였다. 또한 시뮬레이션 결과는 GNSS/INS에 추가된 자장계가 관측성과 정확도를 높이는 데 효과적임을 보여준다.
일반적인 전술유도탄에서 표적획득 센서로 사용되는 김발형 탐색기(Gimballed Seeker) 는 탐색기의 표적획득부가 유도탄의 동체운동과는 독립적으로 관성좌표계 상에서 표적을 지향하게 하여 비례항법 유도명령 생성에 필요한 유도탄/표적간의 시선 각속도 정보를 직접 제공한다. 반면 최근에는 탐색기 전체가 유도탄 동체에 고정됨으로써 정비보수 용이, 고장수리 감소, 단가감소 측면 등에서 유리한 동체고정 탐색기(Strapdown Seeker)에 대한 연구가 부분적으로 수행되고 있다. 그런데 동체고정 탐색기에서는 비례항법에 필요한 시선각속도가 직접주어지지 않고 탐색기 영상 평면에 맺힌 표적영상으로부터 유도명령생성에 필요한 정보를 추출하여야 한다. 본 연구에서는 먼저 스트랩다운 탐색기로부터 주어지는 표적정보를 바탕으로 언센티드 칼만필터(Unscented Kalman Filter, UKF)를 적용하여 유도탄과 표적간의 상대운동을 추정한다. 추정된 상대운동 정보를 이용하여 유도명령을 생성하고 유도탄과 표적간의 조우운동을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
Initial alignment and localization are important topics in inertial navigation systems, since misalignment and initial position error wholly propagate into the navigation systems and deteriorate the performance of the systems. This paper presents the error convergence characteristics of the hybrid navigation system for underwater vehicles initial position, which is based on an inertial measurement unit (IMU) accompanying a range sensor. This paper demonstrates the improvement on the navigational performance oj the hybrid system with the range information, especially focused on the convergence of the estimation of underwater vehicles initial position error. Simulations are performed with experimental data obtained from a rotating ann test with a fish model. The convergence speed and condition of the initial error removal for random initial position errors are examined with Monte Carlo simulation. In addition, numerical simulation is conducted with an AUV model in lawn-mowing survey mode to illustrate the error convergence of the hybrid navigation System for initial position error.
다양한 실내 위치 추적 기술들이 제안되고 있다. 일반적으로 TOA(Time of Arrival)신호를 활용한 실내 위치 추적 시에는 건물 내의 다양한 장애물들에 의해 전파의 굴절, 반사, 분산 등에 의해 위치 추적이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 NLOS(Non-Line-Of-Sight)환경에서 ETOA(Estimation-TOA) 알고리즘을 적용한다. ETOA알고리즘은 실내의 NLOS 환경이 발생한 해당 Beacon과의 TOA값을 추측항법을 통해 TOA값을 예측하는 알고리즘이다. 본 알고리즘을 이용하게 되면 삼각측량법을 사용하는 위치추적 시 3개의 노드 중 최대 2개의 노드가 NLOS가 발생하더라도 정확도 있는 위치 추적이 가능하다. 본 논문에서는 ETOA 알고리즘을 실내 이동로봇에 적용하고 로봇내의 관성센서와 칼만 필터를 이용함으로서 정확한 위치 추적을 할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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