뱅크턴을 수행하는 항공기에 운용되는 관성항법장치의 특정 자이로 비정렬 오차가 수직축 자세오차를 연속적으로 증가시키는 현상에 대해서 분석을 수행하고, 이 자이로 비정렬 오차를 제거하기 위해 GPS을 결합한 INS/GPS 시스템에 대해서 새로운 비정렬 모델링 방법을 제시하고, 그 성능 향상을 시뮬레이션을 통해 제시한다.
The availability of the GPS signal has been expanded greatly in the field of society overall through the development and construction of the GNSS(Global Navigation Satellite System). Furthermore, in the military, aviation and field of space, the GPS signal is applied widely through the combination of INS consisting of gyroscope and accelerometer, IMU, AHRS with the addition of magnetic sensor. Particularly, the performance of these equipments or sensors is very important with GPS and PAR(Precision Approach Radar) in the flight control of the aircraft. This paper deals with MATLAB simulation and ROLSO(Reduced Order Luenberger State Observer) design to reduce the load of system and realize the stable lateral direction approach control in an appropriate time for reduction of the horizontal error which is importantly considered while an aircraft lands instead of the FOLSO(Full Order Luenberger State Observer) using all measurement values. Consequently, ROLSO is expected to be used for the aircraft's attitude control in the aircraft landing causing the burden to the pilots.
본 논문은 파티클 필터(particle filter)를 이용한 레이저 내비게이션(laser navigation)의 위치측정 성능 향상에 관한 연구이다. 레이저 내비게이션은 무선항법장치(wireless navigation system)로써 무인 자율주행 장치(automatic guided vehicle)의 위치측정 및 제어에 주로 사용되며, 이는 기존의 유선유도장치(wired guidance system)들에 비해 유지보수에 유연하면서도 완전한 자율주행이 가능하다. 하지만 무선항법장치인 레이저 내비게이션은 반응속도가 느리며 고속주행 혹은 회전주행 시에 위치 정밀도가 크게 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해, 비선형(non-linear)/비가우시안(non-gaussian)의 시스템에서도 강인한 특성을 지닌 파티클 필터를 이용하여 위치 정밀도를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해, 레이저 내비게이션과 엔코더, 자이로가 장착된 지게차 AGV(automatic guided vehicle)를 사용하였으며, 제안된 방법과 상용화된 레이저 내비게이션의 위치측정 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 상용화된 레이저 내비게이션의 위치 정밀도에 비해 약 66.5% 향상됨을 확인하였다.
우리는 천마의 개발 및 양산 이후에도 추가 연구개발 및 성능개량을 지속시켜 나가야 한다. 먼저 추적레이더의 S/W를 완전 국산화하고, 사격통제장치 기능을 최적화하고 방공 경보체계와의 연동능력을 보강해야 하며, 지상항법장치 등 지상장비 부수장치와 유도탄 잔종부품을 국산화하고 유도탄의 속도 및 기동력을 증대시키는 과제를 안고 있다.
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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1125-1136
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2010
최근에 이동 객체 추적 장치로부터 얻어진 추적 스트림에 대한 온라인 비정상 행위 감시에 대한 요구가 증가하고 있다. 제한된 공간 비용 내에서 고속 데이터 처리의 요구사항에 기인하여 이 문제는 흥미를 끌고 있다. 이 논문에서, 우리는 모바일 애드 혹 망에서 모바일 장치의 위성항법장치 로그로부터 이동특징 정보를 계산하여 정상 프로파일을 구축하고, 모바일 장치의 현재 이동 특징 정보와 정상 프로파일내의 이동 특징 정보간의 퍼지 비유사도를 계산한다. 그 계산된 퍼지 비유사도를 기초로 그 모바일 장치의 비정상 행위를 효율적으로 탐지하는 퍼지 비정상 행위 탐지 알고리즘을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가한다.
본 논문은 관성항법시스템(Inertial Navigation System)과 비전 센서(Vision Sensor)를 활용한 통합 항법시스템의 성능 향상을 위한 INS/멀티비전 통합항법 시스템을 제시하였다. 기존의 단일 센서나 스테레오 비전(Stereo vision)을 활용한 경우 측정되는 랜드마크의 수가 적을 경우 필터가 발산하는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 3개의 비전 센서를 동체를 기준으로 $0^{\circ}$, $120^{\circ}$, $-120^{\circ}$으로 설치하여 단일 센서로 사용되는 경우보다 성능이 향상됨을 수치 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
Geometry PIG 시스템은 배관의 상태 및 이상유무를 검사하여 그 결과를 저장하는 시스템으로 항법장치를 내장하고 있어 배관의 위치를 추정할 수 있다. PIG의 위치결정을 위해 후처리 보조 항법 알고리듬으로 비선형 스무딩 필터를 적용하고. 필터 측정치로 GPS를 이용한 위치기준점의 위치정보와 속도계를 이용한 속도정보를 사용하고, 특히 본 논문에서는 이들 정보 외에 Weld detector를 이용한 직선이동거리정보를 이용한 후처리 보조 항법 알고리듬을 PIG 시스템에 적용한다.
관성항법시스템 (INS; inertial navigation system)은 센서 오차에 의해 유발되는 항법오차 보정을 위해 보정시스템이나 보정센서를 사용한다. 위성항법시스템 (GNSS; global navigation satellite system), 속도계 (VMS; velocity measurement sensor), 레이더는 INS를 보정하기 위해 일반적으로 사용되는 장치이다. 터널을 지나거나 전파 방해를 받아 GNSS를 사용할 수 없는 환경에서 지상항법시스템 (LNS; land navigation system)이 주로 사용하는 보정센서는 속도계이다. 속도계는 진행방향의 속도성분만 존재하고 횡축 및 종축 속도성분이 없기 때문에 속도계 보정항법을 수행 할 때 직진 주행이 요구된다. 국내는 고속도로라도 원활히 속도계 보정항법을 할 수 있는 구간이 드문데, 이는 국토 형상 및 도로 건설 조건이 속도계 보정에 필요한 직진성 유지에 적합하지 않기 때문이다. 본 논문은 직진성이 보장되지 않는 환경에서 LNS의 속도계를 사용한 보정항법을 수행할 때, 측정치의 필터 갱신 조건을 두어 성능을 개선하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 차량탑재 시험결과를 제시하여 알고리즘의 성능을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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