• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.445-452
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• 2024

본 논문에서는 회전형 관성항법장치의 핵심 기술인 최적 회전 절차를 설계하기 위하여 회전 동작별 항법 오차를 분석하는 내용을 다룬다. 회전형 관성항법장치는 관성측정기를 주기적으로 회전시킴으로써 관성센서 오차가 유발하는 항법 오차가 자체적으로 상쇄되도록 고안되었다. 적절히 연이어진 회전 동작은 최대한의 항법 오차를 상쇄시키며, 이를 최적 회전 절차라고 한다. 본 논문에서는 이러한 최적 회전 절차를 설계하기 위하여 회전형 관성항법장치에서 구현 가능한 회전 동작을 구분하고, 각 회전 동작 시 발생되는 항법 오차에 대해 분석한다. 또한 이를 조합하여 회전 절차를 수행할 때 발생되는 항법 오차의 특성을 분석함으로써 최적 회전 절차를 구성하기 위한 조건을 제시한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.50-56
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• 2023

관성항법장치는 내장된 관성센서만을 이용하여 외부의 도움 없이 항체의 가속도 및 각속도를 이용하여 항법 정보를 계산한다. 하지만, 장시간 운용 시 관성항법장치는 시간이 지남에 따라 오차가 누적되어 항법 성능이 저하된다. 이러한 관성항법장치의 누적 오차를 줄이기 위하여 관성센서조립체를 일정한 절차로 회전시켜 관성센서 오차가 회전을 통해 상쇄되도록 항법 성능을 개선 시키는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 2축 회전형 관성항법장치의 성능에 영향을 미칠 수 있는 오차 요소를 식별하고 각 오차가 항법 성능에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 오차 분석 수행 후 시뮬레이션을 통해 관성항법장치의 항법 성능분석 결과를 제시하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.379-385
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• 2024

관성항법장치는 정지 상태에서 가속도계 및 자이로 센서가 측정한 중력과 지구 자전 각속도 정보를 이용하여 정렬을 수행하며, 일반적으로 선형 항법 오차 모델 기반의 영속도 보정 칼만필터를 사용하여 수행된다. 하지만 이는 정지 상태를 가정하여 설계된 알고리즘으로 해상 정박 중 정렬을 수행하는 경우, 파도로 인해 발생하는 움직임으로 정렬 오차가 커지거나 필터가 발산하게 된다. 본 논문에서는 큰 방위각 오차 모델과 초기위치 보정 기법을 사용하여 해상 플랫폼을 위한 정박 중 정렬 알고리즘을 설계하고 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 또한 이를 회전형 관성항법장치에 적용하였을 경우 바이어스가 상쇄되는 원리를 통해 비약적으로 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제46권11호
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• pp.921-933
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• 2018

관성항법장치 순수항법 성능을 개선하는 방법으로 관성센서 오차가 상호 상쇄되도록 관성센서뭉치를 회전시켜 항법 성능을 개선하는 방법이 있으며 이러한 원리로 동작하는 항법장치를 회전형 관성항법장치라 한다. 관성센서 오차에 의한 회전형 관성항법장치의 정확한 항법 성능 분석을 위해서는 이에 대한 이론적 오차해석이 요구되나 기존의 많은 연구에서는 지구회전 각속도 및 중력 가속도에 의한 영향을 무시하고 오차해석을 수행하여 회전형 관성항법장치의 정확한 항법 성능 분석이 수행되지 않았다. 본 논문에서는 링레이저 자이로 기반 회전형 관성항법장치의 정확한 항법 성능 분석을 위하여 지구회전 각속도 및 중력 가속도 항을 포함한 이론적인 오차해석을 수행하고 이를 기반으로 회전형 관성항법장치의 항법 성능 분석 결과를 제시하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.437-444
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• 2024

회전형 관성항법시스템은 IMU(: Inertial Measurement Unit)를 김블 위에 장착하고 김블을 규칙적으로 회전시켜 IMU의 오차를 상쇄시킴으로써 보다 정확한 항법 정보를 제공할 수 있다. 그러나 파도에 의해 자세 변화가 생기면 회전절차의 한 주기가 끝나는 시점에 자세 오차가 0으로 상쇄되지 않게 되어 큰 위치 오차를 유발한다. 본 논문에서는 이 문제를 고려하여 항체의 롤각 정보를 기반으로 외부 김블을 회전시켜 안정화를 시키는 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 기반으로 파도에 의한 영향을 분석하고 외부 김블 안정화의 성능을 검증한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제22권2호
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• pp.189-196
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• 2019

The inertial sensor errors in SDINS(Strapdown Inertial Navigation System) can be compensated by rotating the inertial measurement unit and it is called RINS(Rotational Inertial Navigation System). It is assumed that the error of the inertial sensor in RINS is a static bias. However, the error of the inertial sensor actually developed and produced is not a static bias due to the change of the temperature applied to the sensor and the influence of the earth's gravity acceleration. In this paper, we propose a six-position gyro bias calibration method to evaluate the gyro bias required for RINS and present the test results of applying it to a ring laser gyro inertial navigation system under development.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제12권4호
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• pp.409-421
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• 2023

In order to develop navigation systems, simulators that provide navigation sensors data are required. A trajectory generator that simulates vehicle motion is needed to generate navigation sensors data in the simulator. In this paper, a trajectory generator for evaluating navigation system performance is proposed. The proposed trajectory generator consists of two parts. The first part obtains parameters from the motion scenario file whereas the second part generates position, velocity, and attitude from the parameters. In the proposed trajectory generator six degrees of freedom, halt, climb, turn, accel turn, spiral, combined, and waypoint motions are given as basic motions with parameters. These motions can be combined to generate complex trajectories of the vehicle. Maximum acceleration and jerk for linear motion and maximum angular acceleration and velocity for rotational motion are considered to generate trajectories. In order to show the usefulness of the proposed trajectory generator, trajectories were generated from motion scenario files and the results were observed. The results show that the proposed trajectory generator can accurately simulate complex vehicle motions that can be used to evaluate navigation system performance.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1958-1961
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• 2004

Ring Laser Gyroscopes used as navigational sensors inherently experience a lock-in region, where very low rotational rates are not measurable. Most RLG manufacturers use a mechanical dither motor that applies a small oscillatory rotational motion larger than this region to resolve this problem. Any input acceleration that bends this dithering axis causes flexure error, which is a noncommutative error that can not be compensated by simply using integrated gyro sensor output. This paper introduces noncommutative error equations that define attitude errors caused by flexure errors. In this paper, flexure error is classified as sensor level error if the sensing axis coincides with the dithering axis and as system level error if the two axes do not coincide. The relationship between gyro output and the rotation vector is introduced and is used to define the coordinate transformation matrix and angular motion. Equations are derived for both sensor level and system level flexure error analysis. These equations show that RLG based INS attitude error caused by flexure is directly proportional to time, amount of input acceleration and the dynamic frequency of the vehicle.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제1권1호
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• pp.81-91
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• 2000

The mechanization of navigation equation is depending on the designer according to the orientation vector relating the body frame to a chosen to inertial and navigation frames for its purposes. This paper considers the appropriate Earth Fixed frame for short range vehicle and develops a mechanization and algorithm for Strapdown Inertial Navigation System(SDINS). This mechanization consists of two parts : translational mechanization and rotational mechanization{attitude determination). The accuracy, availability and performance of this SDINS mechanization are verified on the simulation and the numerical method for integration attitude propagation is compared with a well-known method in a precession motion.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.381-389
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• 2012

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.