UAV는 임무 수행을 위한 INS 장비와 광학 장비를 갖추고 있다. 이 논문에서는 UAV를 위한 알고리즘으로 칼만 필터와 광류를 이용하는 영상기반 자세추정 알고리즘을 제안한다. 광류는 UAV에 장착된 카메라의 영상으로부터 획득하며 UAV의 자세는 광류를 통해 측정된다. 이 논문에서 UAV 자세의 추정과 낮은 신뢰성을 보완하기위해 칼만 필터를 사용한다. 그리고 실험을 통해 알고리즘을 검증하였다. Rate table과 실제 비행영상을 이용하여 실험 하였으며, 본 논문에서 UAV의 자세 추정 알고리즘 검증 결과를 보였다. Rate table 실험에서 오차는 2도 이내였으며, AHRS를 통해 측정한 결과와 비슷한 경향을 보인다. 그러나 실제 비행 영상 실험에서 최대 Yaw 오차는 21도였으며, 최대 Pitch 오차는 7.8도로 나타났다.
본 연구는 KOMPSAT-1 EOC 영상의 기하정확도를 향상시키고자 수행되었다. 많은 EOC 영상의 지상위치오차를 분석하였고, 그 오차가 시스템내의 시간 부정확성과 자세데이터의 오차로 인한 것임을 알 수 있었다. 그 개선방안으로 Ancillary 데이터의 시간데이터와 자세데이터를 재구성하였고, 이를 적용하여 영상처리한 결과에서 EOC 영상데이터의 기하정확도가 향상되는 것을 확인하였다.
고성능 탑재체들과 자세제어 센서들 간의 정밀정렬은 인공위성의 정확한 자세지향 및 높은 지향 안정성을 위해 필수적이다. 위성 개발사들은 조립 및 시험기간 동안 위성 정렬을 위해 데오드라이트 측정 시스템을 주로 사용한다. 데오드라이트 측정 시 시선 방향 오차, 수평축의 오차, 수직방향 인덱스 오차 그리고 수직축 오차로 인해 측정오차가 발생할 수 있다. 이러한 오차들 뿐 아니라 다수의 데오드라이트를 사용한 측정 시 발생할 수 있는 오차들을 정렬큐브 측정실험을 통해 분석하였다. 정렬큐브 측정실험을 기반으로 정렬측정 정확도를 향상시킬 수 있는 방법이 제안되었고, 측정 결과 위성의 설계 요구조건도 만족시킬 수 있었다.
본 논문에서는 자세결정 GPS 수신기에서 출력되는 자세정보와 영속도 정보를 이용하여 SDINS의 새로운 초기정렬 알고리즘을 제안하였다. GPS 수신기의 자세정보와 영속도 정보를 이응하기 위해 새롭게 측정모델을 도출하였으며 가관측성을 조사하여 피치각이 90도가 아닌 경우에 시스템이 완전가관측함을 보였다. Monte-Carlo 시뮬레이션을 통하여 SDINS 오차가 빠르게 영으로 수렴함을 보였다.
편대비행 위성이 공동의 임무를 수행하기 위해서는 편대를 이루는 위성의 각기 다른 초기 오차와 다양한 외란 환경에서도 자세 동기화를 이룰 수 있는 기법이 필요하다. 이 연구에서는 편대비행위성의 자세 동기화를 위하여 비선형 시스템에 대한 준최적 제어기법인 SDRE(State-Dependent Riccati Equation)에 기반한 추적 제어기가 사용되었다. 반작용 휠이 포함된 위성의 자세 동역학이 SDRE 추적 제어기를 구성하는데 이용된다. 이를 Leader/Follower 편대비행 시스템에 적용하며, 기준 자세를 추적하는 Leader 위성의 자세를 Follower 위성이 추적하여 자세 동기화를 이룰 수 있다. MATLAB과 SIMULINK를 이용한 수치해석적 시뮬레이션으로 추적 제어기의 성능을 검증하였으며, 이에 대한 실시간 HIL(Hardware-In-the-Loop) 시뮬레이션이 수행되었다. 무중력 환경을 모사하는 에어베어링시스템과 세 개의 반작용 휠을 장착한 자세제어 HILS(Hardware-In-the-Loop Simulator)는 PC104 타입의 임베디드 컴퓨터에서 SIMULINK의 xPC Target을 이용한 실시간 시뮬레이션 환경을 제공하며, 이에 적용되는 SDRE 추적 제어기는 이산화되어 설계되었다. 또한 SDRE 추적 제어기에 대한 안정성을 보장하는 영역이 추정되어 위 추적 제어기가 위성 편대비행에 적합한 자세 동기화 기법임을 보였다.
본 논문은 초음파 거리를 이용하여 캡슐 내시경의 3차원 위치 측정 방법과 자세각을 측정하는 방법을 제시하였다. 인체의 불규칙한 초음파 전달 특성들에 의해 발생되는 측정 에러를 줄이기 위해서 제안된 트랙킹 시스템은 초음파센서들을 사용하였다. 캡슐 내시경과 바인더 시스템까지의 거리 정보를 이용하여 캡슐 내시경의 3-D 위치 정보와 자세 정보를 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 Matlab으로 랜덤 오차를 포함하여 시뮬레이션 하였다. 3-D 위치 측정 결과는 평균오차 0.8mm, 자세 측정 결과는 평균 오차 $0.2^{\circ}$의 결과를 얻었다. 캡슐 내시경의 위치 정보와 자세 정보를 이용하여 의사들이 정확한 발병 위치를 진단 할 수 있도록 하였다.
최근 무인자동차가 큰 관심을 받고 있다. 세계 최대 규모의 온라인 쇼핑 서비스업체인 아마존은 드론을 활용한 배송시스템을 개발하고 있다. 이러한 플랫폼의 항법을 위해서는 정확한 자세정보가 필요하다. 본 논문에서는 저가형 관성센서를 활용한 AHRS 구조 설계를 제안하였다. 쿼터니언기반의 운동방정식, 바이어스가 제거된 자이로 측정치, MEMS 가속도계와 지자기 센서를 이용하여 자세를 추정하는 칼만 filter를 설계하였다. MEMS 자이로의 바이어스를 제거하기 위하여 자이로 측정치와 자세 추정치를 이용하는 자이로 바이어스 제거용 칼만 filter를 추가하였다. 구현한 AHRS의 성능을 고가의 상용 Microstrain사의 3DM-GX3-25 AHRS와 비교 실험을 통하여 칼만 filter가 자이로의 바이어스 오차를 0.0001[deg/s]이하로 추정함을 볼 수 있었다. 또한 최종적으로 구해진 자세에서 롤각과 피치각은 0.2, 0.3[deg]이내의 오차를 보여주었다. 요 각은 6[deg] 이하의 오차가 발생하였다.
국내기술로 개발된 고기동 위성이 해상도 70cm급 광학카메라를 탑재하고 태양동기궤도를 따라 지구 주위를 하루에 14바퀴이상 돌면서 임무를 수행한다. 높은 해상도의 영상을 얻기 위해 자세제어계에서는 고성능 별추적기와 자이로를 사용하는 정밀자세결정 로직과 반작용 휠을 사용하는 자세제어 로직을 운용한다. 자세제어계에서는, 발사환경 및 우주환경의 영향으로 인한 자이로의 오정렬, SF오차, 별추적기 상호간 오정렬에 대한 상대보정과 탑재컴퓨터에서 결정한 궤도 및 자세정보와 영상 기준점 정보를 이용하여 절대보정을 수행한다. 한편, 탑재 알고리즘에서는 강건한 자세결정로직을 운용하고 있고, 별추적기의 측정지연 보상, 처리 주기내의 평균 각속도 사용 등 실시간 운용으로 인한 제한으로 성능상의 제약이 있다. 따라서 정밀자세결정 지상 후처리 작업이 필요하며 이를 위해서 기 개발된 지상처리용 정밀자세결정 소프트웨어를 새로운 접속요구규격에 맞춰 업그레이드하였다. 지상처리 정밀자세결정을 위해서 탑재컴퓨터는 영상촬영 전후 일정기간 동안 별추적기 데이터, 자이로 데이터, 탑재컴퓨터에서 결정한 자세정보 등을 매 탑재컴퓨터 처리 주기로 저장하여 지상으로 전송한다. 전송된 자료를 이용하여 지상처리용 정밀자세결정 소프트웨어는 정밀궤도 정보와 결합하여 정밀자세결정을 수행한다. 고기동 위성의 경우 기동 후 정밀자세결정 수렴 속도 향상이 필요하며, 소프트웨어의 필터 파라미터를 조율하여 성능을 향상하였다.
본 논문은 관성 항법 시스템(Inertial Navigation System)을 활용한 자세 및 방향 결정시스템(Attitude & Heading Reference System)의 성능을 향상시키기 위한 새로운 기법인, 순차적 측정 오차 공분산(Sequential Measurement Noise Covariance) 기법을 제시하였다. 관성 센서는 시간이 지남에 따라 발생하는 적분오차와 진동이나 가속구간과 같은 외란이 가해 졌을 때 성능이 저하된다는 단점이 있다. 특히, 저가의 관성 센서의 경우 이러한 현상이 더욱 두드러지게 나타난다. 이를 극복하기 위한 알고리즘들은 많이 존재한다. 하지만 가장 일반적으로 사용되는 확장 칼만 필터의 경우 가속도계를 사용할 때 측정값(Measurement)이 일정 범위를 넘어가면 센서값을 배제하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 범위를 설정하지 않고 과거의 데이터를 순차적으로 활용하여 측정값의 가중치를 변화하는 기법이다. 최종적으로 제안된 기법을 수치 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
정지 상태에서 관성항법장치를 구성하는 가속도계 및 자이로 측정치를 이용하여 초기 자세를 구하는 것을 초기정렬 혹은 자가정렬이라 한다. 초기정렬의 정밀도는 관성항법장치에 탑재되는 관성센서의 성능에 의하여 결정되며 수평축 자세는 수평축 가속도계, 수직축 자세는 E축 자이로 성능에 의해 결정된다. 그러므로 관성센서에서 발생된 불확실한 오차는 초기정렬의 정밀도를 저하시키는 주요원인이 된다. 논 논문에서는 관성센서의 불확실한 오차 중에서 관성항법장치에 전원이 인가되어 온도가 안정화 되는 상태에서의 관성센서 오차가 초기정렬 성능에 어떠한 영향을 미치는 가를 이론적으로 분석하고 시뮬레이션을 통하여 검증한 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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