항법장치의 핵심요소인 가속도센서와 자이로센서는 선형거리추측(Linear position estimation)과 각 변위 추측(orientation estimation)시 출력 데이터에 포함된 오차성분의 적분에 의하여 시간이 증가함에 따라 선형거리 오차와 각 변위 오차가 누적된다. 이에 따라 본 논문에서는 정밀한 항법을 위한 저가의 IMU (Inertial Measurement Unit)를 설계하고, 오차성분의 사전해석을 통하여 정확한 오차모델을 찾는데 그 목적이 있다.
본 논문은 지구 자기장 기반의 지문인식과 추측 항법을 사용하여 실시간으로 실내 위치정보 서비스를 사용자에 제공할 수 있는 알고리즘 및 솔루션을 제안한다. 지자기장 값의 변화 추이와 사전에 입력된 지자기장 값의 유사도를 판별하여 초기 위치를 추정하였으며 초기 위치에서 지자기장 지문인식과 추측 항법 상호 보정을 통해 보다 연속적인 이동 위치 추정을 함으로서 일부 5m가 넘어가는 지구 자기장의 최대 오차와 추측 항법의 누적 오차를 개선하였다. 그 뿐만 아니라 본 기법은 기존 지문인식 방법과는 달리 무선랜 AP등 인프라 구축을 제거하여 보다 경제적인 서비스 제공을 가능하게 한다.
본고에서는 저가형 관성 센서를 이용하여 실내 항법을 수행하는 여러 방법들에 대해 알아본다. 저가형 관성 센서를 이용한 추측 항법은 휴대성이 뛰어나고 외부의 인프라 없이 구현이 가능하고 가격이 저렴하다는 장점이 있지만, 오차가 빠르게 누적된다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 사용자의 보행 특성을 이용한 보행자 추측 항법이 제안되었다. 본고에서는 보행자 추측 항법의 두 분류 기법인 걸음-이동방향 결합 기법과 관성 항법-영속도 보정 결합 기법의 원리와 각 기법들의 기술 동향에 대해 다루고자 한다.
일반적으로 자율주행 차량은 측위를 위하여 GNSS(Global Navigation Satellite System)에서 절대위치 신호를 수신하여 지도에 매칭하는 방식을 사용한다. 하지만 도심이나 터널에서 정상적인 위성신호를 수신하기 어렵기 때문에 추측항법(Dead Reckoning)으로 절대위치를 추측하므로 누적 오차의 주기적 보정이 병행되어야 한다. 본 연구에서는 자율주행시 GNSS 위치 신호 수신이 어려운 터널 내에서 사용되는 추측항법의 오차를 일정수준 이하로 유지하기 위하여 기존 도로시설물을 이용한 오차 보정을 위한 시설물의 선정 방법을 제안하였다. 시설물의 특성으로서 모양, 설치위치 등 '다양성' 검토를 위하여 관련 기준 검토, 영상 및 라이다센서 조사로 얼마나 잘 인지하는 지에 대한 '인지성' 조사, 설치위치 및 간격에 의한 '규칙성'을 조사하여 후보시설물을 선정하였다. 본 연구 결과로 측위오차 보정 지원시설로 소화전함/안내표지(50m), 유도표지등A(300m), Lane Control System(500m), 최고/최저속도제한표지, 제트팬을 선정하였으며, 기존 시설물만으로 오차 보정이 가능하다고 판단하였다. 본 연구의 결과는 자율주행 차량의 터널내 측위보정시 활용될 것으로 기대된다.
IAMSAR Manual 국문본인 국제항공 및 해상수색 구조편람에 따른 확대사각(SS: Expanding Square Search) 수색패턴은 수색 대상의 표류 위치를 한정할 수 있을 때 적용하도록 하고 있으며, 수색 기법에 있어 추측항법 적용의 필요성과 함께 조난대상의 표류 추정 위치인 Datum으로부터의 첫 번째 수색 방향 S의 결정은 바람이 불어오는 쪽인 풍상 측을 향하도록 하여 항해 오차를 최소화할 것을 요구하고 있다. 그러나 첫 직행 구간 S 결정에 있어 IAMSAR Manual 영문본 및 USCG SAR Manual에 따르면 S는 풍하 측 또는 표류하는 방향으로 결정하는 것이 옳은 것으로 해석될 수 있으며 이는 항해 오차를 최소화하기 위한 추측항법 적용 관점에도 부합하는 것으로 보이는바, 이 연구에서는 USCG SAR Manual 등 다른 수색 지침서에서는 Drift 방향으로 제시한 첫 번째 S 방향을 근거로 IAMSAR Manual 국문본의 오류 가능성을 제시하였고, 풍상과 풍하 측으로 상반된 첫 번째 S 방향에 따른 수색 결과의 비교를 위해 선박조종시뮬레이션을 활용, 확대사각 수색상황을 재연하여 각각의 수색패턴을 비교 분석하였다. 이를 통하여 확대사각 수색패턴 결과에서 수색 대상에 더욱 근접한 첫 번째 S 방향은 수색 대상이 표류하는 방향과 일치하는 풍하 측임을 확인하였다.
무인 잠수정은 자율 무인잠수정(이하 'AUV' 또는 '자율무인잠수정'을 혼용)과 원격조정잠수정(이하 'ROV'로 지칭)으로 분류를 할 수 있다. ROV는 테더 게이블로 인한 작업 범위의 한계와 운동성능 효율이 떨어지는 단점을 지니고 있어, 테더 케이블이 필요 없는 AUV에 대한 필요성이 증대되고 있다. 추측 항법 시스템인 관성 항법 시스템(inertial navigation system, 이하 'INS'로 지칭)은 외부 도움없이 관성측정 장치(inertial measurement unit, 이하 'IMU'로 지칭)를 활용하여 구성된 시스템을 말한다. IMU는 자이로 스코프(gyroscope), 가속도계(accelerometer), 지자기(magnetic)센서로 구성된 측정 장치로 3개의 센서를 사용하여 상호 보정을 통한 기동 체의 위치, 속도 및 자세 정보를 제공한다. 복합항법시스템은 추측항법시스템이 가지는 누적오차와 측위 항법시스템이 가지는 외부환경에 대한 단점을 상호 보완하는 방법으로 연구가 진행 중이다. 하지만 심해서 또는 해양의 특성에 따라 측위 시스템이 사용되지 못하기 때문에 추측 항법시스템의 다양한 관성 센서를 활용한 상로 보완과 신호처리 방법을 통한 연구 개발이 진행 중이다. 다양한 센서 정보를 통합하는 목적으로 칼만 필터와 같은 최적 필터기법이 보편적으로 사용되고 있다. 칼만 필터는 확률 선형 시스템에 대하여 공정잡음 및 측정 잡음이 가우시안 확률 분포를 따를 때 최적의 추정자가 된다. 또한 가우시안 조건을 만족하지 않는 경우에도 선형 추정자 중에 추정 오차의 분산이 가장 작은 추정자이다. 칼만 필터가 최상의 성능을 발휘 하려면 공정잡음과 측정 잡음의 실제 값을 정확히 알아내는 것이 중요하다. 잡음 수준에 대한 정보가 부정확 할 경우 칼만 필터는 발산 할 수 있기 때문에 시스템에서 잡음 수준의 공산은 칼만 필터의 최적 이득을 결정하는 중요한 요소로 추정치에 큰 영향을 준다. 따라서 칼만 필터를 추측항법시스템에 적용 시킬 경우 실제 모텔의 잡음 공분산을 정확히 추정할 수 있는 기법이 요구된다. 추측항법시스템은 다양한 센서를 활용하기 때문에 움직이는 기동 표적에 적용시 잡음공분상이 변하기 때문에 항법시스템이 저하 될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 센서를 융합하여 해양 생체 로봇의 정밀 자세 제어가 가능한 시스템을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 위성항법장치 (GPS; global positioning system)를 보조센서로 사용하는 위치추정알고리즘의 성능을 검증하기 위해 호버링타입 무인잠수정에 알고리즘을 적용하여 실제 해역에서 실험을 수행하였다. 적용된 알고리즘은 무인잠수정에 탑재된 도플러 속도계 (DVL; doppler velocity logger), TCM (tilt-compensated compass module)을 이용한 추측항법의 시간에 따라 누적되는 위치오차를 개선하기 위한 알고리즘이다. 수면에서 GPS 위치정보를 수신하여 무인잠수정의 위치와 진북에 대한 TCM의 방향각 바이어스 오차를 추정하고, 이를 통해 진북 (geodetic north) 기준의 좌표계에 대한 추측항법을 수행한다. 실제 해역에서 방향각 제어 실험을 수행한 결과, 위치추정알고리즘을 통해 기존 추측항법의 위치오차가 개선되고 TCM의 방향각 바이어스 오차를 추정함을 확인하였다.
CNS(Car Navigation System)는 국내외적으로 자율주행차량(Autonomous Land Vehicle)연구분야에서 주행계획 용도보다는 일반차량에서 운전자 보조 시스템으로 더 많이 쓰이고 있다. 본 논문에서는 CNS에 한 연구분야인 Global Path Planning의 새로운 위치추적 알고리즘 결과를 개발하였다. 일본과 같은 경우에는 벌써 이러한 CNS의 연구가 활발히 진행되어서 현재는 상품화되어 년간 $40{\sim}50$만개 정도가 팔리고 있고 미국 및 유럽 각국(EC)에서도 CNS의 개발 및 상품화가 활발히 진행되고 있다. 우리나라의 경우엔 아직 주행중인 차량의 현재위치를 구하고 이를 Digital Map상에 실시간으로 구현하는 제 1세대 CNS가 연구 중에 있으나 아직은 초기 단계에 있다. 이에 본 논문은 현재까지 우리나라에서 연구중인 인공위성과 범지구적 위치결정체계(Global Positioning System)만을 이용한 차량 위치 추정 방법에 추측항법체계(Dead_Reckoning)라는 다른 방법을 결합하여 기존의 차량 위치 추정 오차를 줄여주는 새로운 알고리즘을 제시하고 실제차량에서의 실험결과를 보인다.
본 연구에서는 가공삭도의 선로설계에 최적화기법을 도입하여 시행착오법보다 신속.정확하면서도 경제성이나 승차감등이 항상된 설계를 위한 절차를 개발하고자 한 다. 이를 위하여 먼저 본 논문에서는 설계에 적용될 선로의 기본이론들을 정리, 혹 은 유도 하였다. 특히 기존의 포물곡선이론의 정확성을 규명하기 위하여 엄밀해인 현수곡선이론을 여러경우에 대하여 유도하고 그 오차를 계산하였다. 계산된 오차는 오차해석을 통하여 추측 될 수 있었으며 본 연구에서는 정의된 무차원군들과의 연관 성도 검토되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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