관성항법장치는 항공기, 유도탄 잠수함과 같이 항법을 필요로 하는 시스템에 실시간으로 항법정보를 제공한다. 그러므로 관성항법장치가 정상동작하는 가를 실시간으로 판단하는 것은 관성항법장치 적용 시스템의 운용 관점에서 매우 중요하며 이를 관성항법장치 고장검출 기법이라 한다. 본 논문에서는 관성항법장치의 고장검출 기법에 대한 기술동향을 조사하였다. 관성항법장치 고장검출 기법의 기술동향은 관성항법장치 기술동향과 매우 밀접한 관련을 가지고 있기 때문에 본 논문에서는 전 세계적으로 사용되었거나 혹은 현재 사용되고 있는 주요 관성항법장치의 기술분석을 통하여 고장검출 기법의 기술동향에 대하여 조사하였다.
유도무기의 개발에서 관성유도에 필요한 관성합법장치 기술의 확보는 필수적이다. 관성항법장치의 핵심부품이 되는 자이로 기술 및 발전추세에 대해서는 국내 학술회의에서 최근에 발표된바 있으므로, 이글에서는 국내의 관성항법장치 연구개발에 관심이 있는 관계자가 관성항법장치 기술을 개괄적으로 이해하는데 도움이되도록 꾸며 보았다. 이에따라 관성항법장치 시스템에 대한 기본 원리, 하드웨어 설계제작 및 시험 평가 소요 기술, 그리고 관성항법장치의 유도탄 응용현황 및 발전 추세 등을 개략적으로 기술하였다. 이어 국내의 관성항법장치 보유 기술 및 추후 연구 개발이 필요한 기술에 대해 덧붙였음을 알린다
The purpose of this paper is to show and define the performance, the system
mechanization and the algorithm of the Strapdown Inertial Navigation System(SDINS).
First, navigation equations are derived in the Earth Fixed mechanization and this
mechanization apply to the two kinds of inertial measurement units which consist of
same fiber optic gyros and different accelerometers(SDINS-1 and SDINS-2). Those two
accelerometers have the different bias. To evaluate its performance, two kinds of tests
have been performed - static motionless test, and rectangle-route moving test. The
results of the moving test are compared with the results of Differential GPS which has
an accuracy with ±2.0mm. and are presented in this paper.
본 논문의 목적은 이족 로봇이 스스로의 위치, 속도, 자세 등을 판단할 수 있도록 하기위한 관성항법시스템을 설계하는 것이다. 관성항법시스템은 외부장치의 도움 없이 로봇의 위치, 속도 및 자세 결정이 가능한 독립적인 항법 시스템으로 전파장애나 환경변화에 영향을 받지 않으며, 비교적 정확한 위치정보를 제공한다. 반면 시간이 지남에 따라 오차가 누적된다는 단점이 있으나 좁은 공간에서 단시간 동작하는 이족로봇에 있어 큰 문제가 되지 않는다. 이 관성항법시스템을 이용하여 독립적인 이족 로봇이 위치, 속도 및 자세를 판단 가능하여 보다 지능적인 임무를 수행할 수 있다. 본 연구에서는 관성항법시스템의 구조와 이론적 배경을 통한 설계, 그리고 이족로봇에 적용을 위한 방법을 제시한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.2
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pp.455-458
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2006
관성항법장치는 관성항법장치를 구성하는 관성센서인 가속도계 및 자이로의 오차요소에 의해 수평축 항법오차는 슐러주기를 가지고 서서히 증가하는 반면에 수직축 오차는 기하급수적으로 증가하는 특성을 가지고 있다. 그러므로 관성항법장치를 장시간 운용하는 경우에는 비관성 보조센서를 이용하여 관성항법장치의 수직축 항법오차에 대한 보정을 반드시 수행하여야 한다. 관성항법장치의 수직축 항법오차를 보정하기 위한 비관성 보조센서의 일종인 기압고도계는 계측된 대기압과 모델링 된 대기압을 비교하여 항체의 고도를 측정하는 방법을 이용하기 때문에 항체의 자세변화 등에 매우 민감하고 대기압 측정오차에 의해 매우 큰 진폭의 잡음 및 바이어스가 존재한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 및 시험을 통하여 기압 고도계의 잡음 및 바이어스 오차 성분에 의한 baro-inertial 고도루프의 성능분석 결과를 제시하고 기압고도계 잡음에 둔감한 INS/기압고도계 칼만필터의 설계 결과를 제시한다.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.38
no.7
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pp.673-683
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2010
This study investigates Terrain Aided Inertial Navigation(TAIN) which consists of Inertial Navigation System (INS) with the optical sensor for precise planetary landing. Image processing is conducted to extract the feature points between measured terrain data and on-board implemented terrain information. The navigation algorithm with Iterated Extended Kalman Filter(IEKF) can compensate for the navigation error, and provide precise navigation information compared to single INS. Simulation results are used to demonstrate the feasibility of integration to accomplish precise planetary landing. The proposed navigation approach can be implemented to the whole system coupled with guidance and control laws.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.489-492
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2015
사용자의 위치기반 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 보행자의 현재 이동경로와 위치를 나타내는 '보행자 항법 시스템(PDR, Pedestrian Dead Reckoning)'에 관한 많은 연구들이 진행 중이다. 보행자 관성 항법 시스템은 IMU를 통해 데이터를 수신하여 각속도와 가속도 값을 구하고, 이 값을 토대로 사용자의 속도와 위치를 추정 한다. 또한 Zero-velocity(영속도)검출을 통해 누적되는 오차를 보정한다. 지금까지 대부분의 보행자 관성항법 시스템의 성능평가는 보행속도가 느리고 제한적인 상황에서 수행되었다. 하지만 이러한 상황은 보행자의 실제 보행상태를 반영하지 못한다. 본 논문에서는 다양한 보행속도에 따른 관성 항법 시스템의 성능을 실험하고 결과를 분석한다.
In this paper, the alignment and navigation results by INGU(Inertial Navigation and Guidance Unit) onboard software and by Inertial Explorer which is a post-processing software specialized for IMU(Inertial Measurement Unit) are compared for identification of inertial sensor error models and estimation of alignment and navigation errors for KSLV-I INGU. For verification of the IMU error estimated by Kalman Filter of Inertial Explorer, the covariance parameters of inertial sensor error model state are identified by using stochastic error model of inertial sensors estimated by Allan variance and the alignment and navigation test with static condition and the land navigation test with dynamic condition are carried out. The validity of inertial sensor model for KSLV-I INGU is verified by comparison the alignment and navigation results of INGU on-board software and Inertial Explorer.
항법(navigation)은 기준좌표계에 대한 항체(vehicle)의 위치나 속도를 알아내기 위한 것으로 이를 위한 시스템이 관성항법장치(inertial navigation system-INS)이며 항법기능을 수행하기 위하여 항체에 놓여진 쎈서의 관성성질을 이용한다. INS는 specific force와 관성 각속도의 측정에서 얻은 데이타를 처리함으로 그 기능을 수행한다. 스트랩다운 INS(SINS)는 관성항법장치의 한 종류로 analytic INS라고도 하는데 기준좌표축을 유지하기 위하여 안정테이블을 사용하지 않고 쎈서들을 항체에 직접 부착시켜 초기상태와 현재상태와의 사이에 상대적인 회전방향을 해석적으로 계산한다. INS의 성능은 수많은 오차원(error source)의 함수로 주어지며 이 오차원 중에는 주위환경에 의한 것도 있고 INS 구성에 사용된 기구(instruments)와 관련된 것도 있다. INS 를 해석하는 목적은 항법의 정확도를 알아보는데 있으며 또한 각각의 오차원의 값을 추정하는 것도 부가적인 목적이 된다. 이러한 오차의 추정치는 사양(specification)을 모르는 부품의 성능을 식별하는데 사용될 수 있다. 따라서 INS를 해석함으로 INS를 구성하는 어떤 부품에 대한 성능이 어느정도 개선을 필요로 하는가 알 수 있다. 본 논문에서는 SINS의 오차원을 크게 고도계의 불확실성, 중력의 편향과 이상, 가속도계의 불확실성, 자이로의 불확실성의 네 그룹으로 나누어 상호분산해석(covariance analysis)방법으로 각 오차원이 시스템에 미치는 영향을 알아보았다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.11
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pp.159-166
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2012
There are several ways such as GPS(Global Positioning System) and INS (Inertial Navigation System) to track the location of moving vehicle. The GPS has the advantages of having non-accumulative error even if it brings about errors. In order to obtain the position information, we need to receive at least 3 satellites information. But, the weak point is that GPS is not useful when the 혠 signal is weak or it is in the incommunicable region such as tunnel. In the case of INS, the information of the position and posture of mobile with several Hz~several hundreds Hz data speed is recorded for velocity, direction. INS shows a very precise navigational performance for a short period, but it has the disadvantage of increasing velocity components because of the accumulated error during integration over time. In this paper, sensor fusion algorithm is applied to both of INS and GPS for the position information to overcome the drawbacks. The proposed system gets an accurate position information from experiment using SVD in a non-accessible GPS terrain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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