• 전자공학회논문지
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• 제49권11호
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• pp.159-166
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• 2012

위치를 추적하기 위해 사용되는 대표적인 방법은 위성항법시스템(GPS)과 관성 항법장치(INS)이다. 위성항법장치는 어떤 한 지점에 대해 오차가 발생할 수 있으나 누적 오차가 없다는 장점이 있다. 위치 정보를 얻기 위해서 3개 이상의 위성으로부터 GPS정보를 수신하여야 하나 수신 강도가 약하거나 터널과 같은 수신 불능지역인 지역에서는 위성항법시스템의 정보를 획득할 수 없다는 단점이 있다. 관성항법장치의 경우 자이로스코프 및 가속도계의 정보를 이용하여 항체의 위치 및 자세 정보를 수Hz부터 수백 Hz의 높은 데이터 송수신율로 속도 및 방향을 측정한다. 관성항법장치는 짧은 시간 동안 매우 정밀한 항법 성능을 나타내지만 가속도 및 각속도에서 속도성분으로 적분하는 과정에서 오차가 누적되어 시간이 경과함에 따라 항법 오차가 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 두 시스템의 단점을 상호 보완하여 위성항법장치와 관성항법장치의 위치 정보에 센서융합 알고리즘 적용 및 실험을 통하여 성능분석을 하였다. 위성항법시스템의 수신 불능지역에서는 측정된 데이터를 SVD를 이용하여 모델링한 후 위치 보정 알고리즘을 적용하여 위치 정보를 획득하는 실험 결과를 통해 확인한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.773-779
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• 2006

GPS/INS integration is widely considered as main navigation systems of vehicles since GPS(Global Positioning System) and INS(Inertial Navigation System) have their own strength and weakness, respectively. Accuracy, continuity, integrity, and availability should be provided in navigation systems of vehicles. Ultra-tightly integration can improve these capacities, expecially availability of GPS. Unmanned Expedition Vehicles(UEV) must be robust against Jamming and external impact because UEV have to substitute for a man when they are in the place where they can not be controlled by a man. This paper analyzes the performance of Ultra-tightly integration and compares it with those of loosely integration and tightly integration for some trajectories

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제2권1호
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• pp.55-66
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• 2001

The Global Positioning System(GPS) and the Strapdown Inertial Navigation System(SDINS) techniques have been widely utilized in many applications. However each system has its own weak point when used in a stand-alone mode. SDINS suffers from fast error accumulation dependent on an operating time while GPS has problem of cycle slips and just provides low update rate. The best solution is to integrate the GPS and SDINS system and its integration allows compensation for each shortcomings. This paper, first, is to define and derive error equations of integrated SDINS/GPS system before it will be applied on a real hardware system with gyro, accelerometer and GPS receiver. Second, the accuracy, availability and performance of this mechanization are verified on the simulation study.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제16권3호
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• pp.7-14
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• 2008

Unmanned vehicle has a performance for finding the path and the way point by itself, so called orientation and direction. For the more precise navigation performance, Extended kalman filter, which is integrated with inertial navigation system and global positioning system is proposed in this paper. Extended kalman filter's performance is evaluated by the simulation and applied to the unmanned vehicle. The test result shows the effectiveness of Extended kalman filter for the navigation.

• 한국측량학회지
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• 제32권6호
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• pp.599-606
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• 2014

Since the accuracy of Global Positioning System (GPS)-based vehicle positioning system is significantly degraded or does not work appropriately in the urban canyon, the integration techniques of GPS with Inertial Navigation System (INS) have intensively been developed to improve the continuity and reliability of positioning. However, its accuracy is degraded as INS errors are not properly corrected due to the GPS signal blockage. Recently, the image-based positioning techniques have been started to apply for the vehicle positioning for the advanced in processing techniques as well as the increased the number of cars installing the camera. In this study, Single Photo Resection (SPR), which calculates the camera exterior orientation parameters using the Ground Control Points (GCPs,) has been integrated with the INS/GPS for continuous and stable positioning. The INS/GPS/SPR integration was implemented in both of a loosely and a tightly coupled modes, based on the Extended Kalman Filter (EKF). In order to analyze the performance of INS/SPR integration during the GPS outage, the simulation tests were conducted with a consideration of factors affecting SPR performance. The results demonstrate that the accuracy of INS/SPR integration is depended on magnitudes of the GCP errors and SPR processing intervals. Additionally, the simulation results suggest some required conditions to achieve accurate and continuous positioning, used the INS/SPR integration.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제22권7호
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• pp.107-116
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• 2014

This paper presents camera-based road surface marking detection methods suited to sensor fusion-based positioning system that consists of low-cost GPS (Global Positioning System), INS (Inertial Navigation System), EDM (Extended Digital Map), and vision system. The proposed vision system consists of two parts: lane marking detection and RSM (Road Surface Marking) detection. The lane marking detection provides ROIs (Region of Interest) that are highly likely to contain RSM. The RSM detection generates candidates in the regions and classifies their types. The proposed system focuses on detecting RSM without false detections and performing real time operation. In order to ensure real time operation, the gating varies for lane marking detection and changes detection methods according to the FSM (Finite State Machine) about the driving situation. Also, a single template matching is used to extract features for both lane marking detection and RSM detection, and it is efficiently implemented by horizontal integral image. Further, multiple step verification is performed to minimize false detections.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.693-699
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• 2006

항공관측으로 얻어지는 디지털 영상은 지리정보로써의 가치를 가지기 위해서는 정밀하게 정사보정되어야 한다. 항공영상의 자동 정사보정을 위해 카메라와 함께 설치된 GPS/INS (Global Positioning System/Inertial Navigation System) 자료와 LIDAR (LIght Detection And Ranging) 지표고도 자료를 이용하였다. 본 연구에서 635개 항공영상이 생산되고 LIDAR 자료는 정사보정에 적용하기 위하여 격자영상 형태로 변환되었다. 영상 전체적으로 일정한 명도를 가지기 위해서, flat field 수정을 영상에 적용하였다. 영상은 내부방위와 GPS/INS를 이용한 외부방위를 계산하여 기하보정되고, LIDAR 지표고도 영상을 이용하여 정사보정되었다. 정사보정의 정도는 임의의 5개 영상과 LIDAR 반사강도 영상에서 50개 지상기준점을 수집하여 검증되었다. 검정된 결과로써 RMSE (Root Mean Square Error)는 화소 해상도의 단지 2배에 해당하는 0.387 m를 도출하였다. 높은 정도를 가진 자동 항공영상 정사보정 방법은 항공영상 산업에 적용 가능할 것이다.

• 한국도로학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.175-185
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• 2011

도로기하구조정보는 도로의 안전성평가 및 도로의 유지관리를 위한 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 GPS(Global Positioning System)/INS(Inertial Navigation System)센서가 탑재된 조사차량을 이용하여 기하구조정보를 수집하였으며, 수집된 차량의 자세정보 중 평면선형과 관련된 Roll, Heading 자료를 이용하여 직선, 원곡선, 완화곡선을 구분하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 평면선형 인식 이전에 전처리 과정으로 이동평균법을 통하여 자료를 평활화함으로써 원시자료의 이상치를 제거하여 평면선형 인식의 신뢰성을 제고하였다. 유전알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 이용하여 분류정확도(CCR, Correct Classification Rate)를 최대로 하는 알고리즘 파라미터를 설정한 결과 100%의 분류정확도를 보였다. 설정된 파라미터를 이용하여 고속도로와 국도 주행자료를 이용하여 알고리즘을 평가한 결과 90.48%와 88.24%의 분류정확도를 보여, 제안된 평면선형인식 알고리즘은 현장에서 적용 시 높은 신뢰도를 가지는 정보를 제공 가능한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발한 평면선형인식 알고리즘은 조사차량에 GPS/INS센서의 소프트웨어로 탑재되어 도로 및 교통기술자에게 도로기하구조정보를 보다 용이하게 수집하고 분석할 수 있는 환경을 제공하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제11권4호
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• pp.116-123
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• 2008

In this paper we study the performance of the measurement time-delay estimation of tightly-coupled GPS/INS(Global positioning system/Inertial Navigation system) system. Generally, the heading error estimation performance of loosely-coupled GPS/INS system using GPS's Navigation Solution is poor. In the case of tightly-coupled GPS/INS system using pseudo-range and pseudo-range rate, the heading error estimation performance is better. However, the time-delay error on the measurement(pseudo-range rate) make the heading error estimation performance degraded. So that, we propose the time-delay model on the measurement and compose the time-delay estimator. And we confirm that the heading error estimation performance in the case of measurement time-delay existence is similar with the case of no-delay by Monte-Carlo simulation.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권1호
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• pp.46-55
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• 2006

본 연구에서는 항공기로부터 얻어지는 다수의 다중 분광영상을 자동적인 모자이킹 방법을 개발함으로써 수작업을 최대한 줄이는데 목적을 두었다. DuncanTech MS4100 카메라를 이용하여 2436개의 녹색, 적색, 근적외 삼분광 영상이 획득되었다. 카메라 영상과 함께 관측한 LIDAR(LIght Detection And Ranging)자료와 항공기의 위치와 자세를 측정하기위해 GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)자료도 산출되었다. 다수의 다중 분광 영상은 우선 무감독 분류를 적용하여 영상 패턴으로 변환하였다. 인접한 영상의 패턴을 비교하여 각 영상의 상대적인 공간의 위치를 파악하였다. 모든 항공 영상 중에서 80%의 인접한 영상 패턴의 일치율을 파악하고 모자이킹할 수 있었다. 다음으로 GPS/INS자료와 무감독 분류를 혼합한 방법으로 항공 영상을 자동 모자이킹 수행하였다. GPS/INS자료와 영상 포착시점의 불일치로 연속되는 GPS/INS자료 중에 무감독 분류를 이용한 영상 패턴의 일치율을 조사하여 영상포착시점에 일치하는 GPS/INS자료를 선택하였다. 이 혼합방법으로 96%의 영상을 모자이킹했으며, LIDAR자료와의 검정에서 공간적 정도 RMSE는 1.44 m에 불과했다.