In order to develope transfer alignment algorithm which achieves accurate initial alignment of slave strapdown inertial navigation system(SDINS) of a missle using master SDINS of mobile launchers third-order suboptimal filter is constructed to estimate the transformation matrix between two SDINS coordinates. In Kalman Filter formulation, the measurement equation uses that of accelerometer when stationary, and is replaced by that of gyroscope when elevating the missle. This switching method is applied to increase the degree of observability and to remove the error generated by lever arm effect. Simulation results show that the azimuth transfer error is about 0.3 mrad, and confirm that this scheme has a potential for real application.
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.
Most of weapon systems use aided navigation system which integrates inertial navigation and aiding sensors to compensate the INS errors increasing with the passage of time. Various aid sensors can be applied such as Global Navigation Satellite System (GNSS), radar, barometer, etc., but there might exist time delay caused by signal processing or transferring aid information. This time delay leads out-of-sequence measurements (OOSM) systems. Previously, optimal and suboptimal measurment update method for OOSM systems, where the time delay length are known, are proposed. However, previous algorithm does not guarantee the positive definite property of covariance matrix. In order to improve numerical stability for aided navigation using delayed-measurement, this paper proposes a new measurement covariance update algorithm be similar to Joseph-form in Kalman filter. Futhermore, we propose how to implement it in indirect feedback Kalman filter structure, which is commonly used in aided navigation systems, for time-delayed measurement systems. Simulation and vehicle test results show effectiveness of a proposed algorithm.
비행기록장치는 사고원인 분석이나 사고방지를 위한 용도로 사용되고 있는데 비행 기록장치의 해석에서 가장 중요한 변수는 항공기의 위치 추정방법으로, 일반적인 항법과는 달리 항공항법에서는 정밀한 위치 추정이 쉬운 일은 아니다. 이에 본 논문에서는 정확한 항공기의 위치 추정을 위해 센서들의 특성과 비행기록장치 제한사항을 분석하였고 이를 바탕으로 비행기록장치 기반의 최상의 추정조건을 추출하여 복합항법알고리즘을 구성하고 시뮬레이션을 수행하여 기준 위치에 근사화된 위치를 추정해 낼 수 있음을 증명하였다.
Navigation is a crucial capability for all types of manned or unmanned vehicles. However, vehicle navigation in underwater environments still remains a challenging problem since GPS signals for position fixes are not available in the water. Terrain-referenced underwater navigation is an alternative navigation technique that utilizes geometric information of the subsea terrain to correct drift errors due to dead-reckoning or inertial navigation. Terrain-referenced navigation requires the description of an undulating terrain surface as a mathematical function or table, which often leads to a highly nonlinear estimation problem. Recently, PFs (Particle Filters), which do not require any restrictive assumptions about the system dynamics and uncertainty distributions, have been widely used for nonlinear filtering applications. However, PF has considerable computational requirements which used to limit its applicability to problems of relatively low state dimensions. This study proposes the use of a Rao-Blackwellized particle filter that is computationally more efficient than the standard PF for terrain-referenced underwater navigation involving a moderate number of states, and its performance is compared with that of the extended Kalman filter algorithm. The validity and feasibility of the proposed algorithm is demonstrated through numerical simulations.
본 논문에서는 사용자가 2차원 또는 3차원 상에서 필기를 하는 경우의 관성치를 측정할 수 있는 가속도계와 각속도계를 장착한 펜형 입력 장치를 소개한다. 각속도계의 측정치를 한 번 적분해 시스템의 자세를 구하며 이는 가속도에 포함되어 있는 중력 가속도 성분을 제거하는 데 사용된다. 시스템의 위치는 보정된 가속도를 두 번 적분해 구한다. 이러한 원리는 관성 항법 시스템에서 보편적으로 사용되는 것이다. 그러나 필기 궤적을 복원하기 위해 사용되는 이중 적분 과정으로 인해 위치 측정치의 정확도는 시간이 지남에 따라 심각하게 떨어진다. 이러한 문제는 관성 항법 시스템에 있어 일반적인 경우이며 통상 외부의 기준 신호나 기타 정보를 이용한 주기적 또는 비주기적인 시스템의 교정을 통해 해결된다. 본 논문에서는 위치 및 속도의 보정은 온라인과 오프라인 교정 과정을 통해 이루어진다. 온라인 교정 과정에서는 칼만 필터를 이용한 보상 필터 기법을 사용한다. 오프라인 교정 과정에서는 최종적인 시스템의 항법 오차의 상수 성분을 속도 정보와 움직임 검지 알고리듬을 통해 제거한다. 실제 실험을 통해 제안된 시스템의 유용성과 효용성을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권11호
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pp.2945-2965
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2023
The laser inertial measurement unit is a precision device widely used in rocket navigation system and other equipment, and its quality is directly related to navigation accuracy. In the quality evaluation of laser inertial measurement unit, there is inevitably uncertainty in the index input information. First, the input numerical information is in interval form. Second, the index input grade and the quality evaluation result grade are given according to different national standards. So, it is a key step to transform the interval information input by the index into the data form consistent with the evaluation result grade. In the case of uncertain input, this paper puts forward a method based on probability distribution to solve the problem of asymmetry between the reference grade given by the index and the evaluation result grade when evaluating the quality of laser inertial measurement unit. By mapping the numerical relationship between the designated reference level and the evaluation reference level of the index information under different distributions, the index evidence symmetrical with the evaluation reference level is given. After the uncertain input information is transformed into evidence of interval degree distribution by this method, the information fusion of interval degree distribution evidence is carried out by interval evidential reasoning algorithm, and the evaluation result is obtained by projection covariance matrix adaptive evolution strategy optimization. Taking a five-meter redundant laser inertial measurement unit as an example, the applicability and effectiveness of this method are verified.
Nowadays it is necessary to manage the road system effectively because of the explosive increment of vehicles and goods. To resolve this problems through the fast upgrade of information about position and time of moving vehicles, the combined navigation system using GPS(Global Positioning System) and complementary navigation system, i.e. INS(Inertial Navigation System), DR(Dead Rocking), etc. has been used. Although GPS is popular for the vehicles in the urban canyon because of its few satellites. In this paper, position tracking algorithm is presented, which reduces vehicle position error dramatically by fusing GPS and INS sensors. And the validity of our algorithm is demonstrated by the experimental results with the real car.
This work is towards the development of a low-cost, small-sized inertial navigation system(INS) which consists of 3 accelerometers, 3 semiconductor gyros and a magnetic compass sensor. This paper explains in detail the structure of the developed system and proposes a 3 dimensional attitude estimation algorithm with Indirect Kalman Filter. The experiments are performed with the developed system attached to a 6 DOF robot for showing the effectiveness of the algorithm.
We study on the velocity matching algorithm for transfer alignment of inertial navigation system(INS) using a robust H₂ filter. We suggest an uncertainty model and a discrete robust H₂filter for INS and apply the suggested robust H₂ filter to the uncertainty model. The discrete robust H₂filter is shown by simulation to have better performance time and accuracy than Kalman filter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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