This paper presents a method to reduce the vibration-induced noise effect of an inertial measurement device mounted on a self-driving vehicle. The inertial sensor used in the GNSS/INS integrated navigation system of a self-driving vehicle is fixed directly on the chassis of vehicle body so that its navigation output is affected by the vibration of the vehicle's engine, resulting in the degradation of the navigational performance. Therefore, these effects must be considered when mounting the inertial sensor. In order to solve this problem, this paper proposes to use an in-house manufactured vibration suppression device and analyzes its impact on reducing the vibration effect. Experimental test results in a static scenario show that the vibration-induced noise effect is more clearly observed in the lateral direction of the vehicle, but can be effectively suppressed by using the proposed vibration suppression device compared to the case without it. In addition, the dynamic positioning test scenario shows the position, speed, and posture errors are reduced to 74%, 67%, and 14% levels, respectively.
군용항공기에 장착되는 전자 장비 중 하나인 항공장착물 GPS/INS 통합항법장치는 투하전에는 항공기 날개에 가려 GPS 위성 신호의 직접적인 수신이 불가능하므로 항공기로부터 GPS 항법 데이터를 전달 받아 필터 통합에 이용하고, 투하 후에는 안테나를 통해 직접 수신한 GPS 정보를 이용하여 통합 항법을 수행한다. 이때, 무선을 이용하여 GPS 항법데이터를 전송할 경우 항공기의 별다른 개조 없이 구형 항공기에서도 운용이 가능하다. 그러나 항공기의 항법데이터가 무선을 통해 장착물의 통합항법필터에 전달되기까지 지연이 발생하게 되며, 이는 GPS 측정치와 INS 정보의 시각동기에 영향을 미쳐 통합항법 성능에 영향을 미치게 된다. 이에 본 논문에서는 무선을 통하여 GPS 데이터를 수신하는 항공장착물의 GPS/INS 통합항법시스템을 구현할 때 발생할 수 있는 생성 및 전송지연의 영향을 분석하고 이를 보상하는 알고리즘을 제안하였다.
This paper introduces the development of a range sensor based integrated navigation system for a multi-functional indoor service robot, called PSR (Public Service Robot System). The proposed navigation system includes hardware integration for sensors and actuators, the development of crucial navigation algorithms like mapping, localization, and path planning, and planning scheme such as error/fault handling. Major advantages of the proposed system are as follows: 1) A range sensor based generalized navigation system. 2) No need for the modification of environments. 3) Intelligent navigation-related components. 4) Framework supporting the selection of multiple behaviors and error/fault handling schemes. Experimental results are presented in order to show the feasibility of the proposed navigation system. The result of this research has been successfully applied to our three service robots in a variety of task domains including a delivery, a patrol, a guide, and a floor cleaning task.
In this paper, we designed a software library that produces integrated Global Navigation Satellite System (GNSS) / Inertial Navigation System (INS) navigation information using the raw measurements provided by the GNSS chipset, gyroscope, accelerometer and magnetometer embedded in android smartphone. Loosely coupled integration method was used to derive information of GNSS /INS integrated navigation. An application built in the designed library was developed and installed on the android smartphone. And we conducted field experiments. GNSS navigation messages were collected in the Radio Technical Commission for Maritime Service (RTCM 3.0) format by the Network Transport of RTCM via Internet Protocol (NTRIP). As a result of experiments, it was confirmed that design requirements were satisfied by deriving navigation such as three-dimensional position and speed, course over ground (COG), speed over ground (SOG), heading and protection level (PL) using the designed library. In addition, the results of this experiment are expected to be applicable to maritime navigation applications using smart device.
Yun, Sukchang;Lee, Young Jae;Kim, Chang Joo;Sung, Sangkyung
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제14권4호
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pp.369-378
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2013
This paper presents a vision/LiDAR integrated navigation system that provides accurate relative navigation performance on a general ground surface, in GNSS-denied environments. The considered ground surface during flight is approximated as a piecewise continuous model, with flat and slope surface profiles. In its implementation, the presented system consists of a strapdown IMU, and an aided sensor block, consisting of a vision sensor and a LiDAR on a stabilized gimbal platform. Thus, two-dimensional optical flow vectors from the vision sensor, and range information from LiDAR to ground are used to overcome the performance limit of the tactical grade inertial navigation solution without GNSS signal. In filter realization, the INS error model is employed, with measurement vectors containing two-dimensional velocity errors, and one differenced altitude in the navigation frame. In computing the altitude difference, the ground slope angle is estimated in a novel way, through two bisectional LiDAR signals, with a practical assumption representing a general ground profile. Finally, the overall integrated system is implemented, based on the extended Kalman filter framework, and the performance is demonstrated through a simulation study, with an aircraft flight trajectory scenario.
In the case of satellite navigation positioning, the shielding of satellite signals is determined by the environment of the region at which a user is located, and the navigation performance is determined accordingly. The accuracy of user position determination varies depending on the dilution of precision (DOP) which is a measuring index for the geometric characteristics of visible satellites; and if the minimum visible satellites are not secured, position determination is impossible. Currently, the GLObal NAvigation Satellite system (GLONASS) of Russia is used to supplement the navigation performance of the Global Positioning System (GPS) in regions where GPS cannot be used. In addition, the European Satellite Navigation System (Galileo) of the European Union, the Chinese Satellite Navigation System (BeiDou) of China, the Quasi-Zenith Satellite System (QZSS) of Japan, and the Indian Regional Navigation Satellite System (IRNSS) of India are aimed to achieve the full operational capability (FOC) operation of the navigation system. Thus, the number of satellites available for navigation would rapidly increase, particularly in the Asian region; and when integrated navigation is performed, the improvement of navigation performance is expected to be much larger than that in other regions. To secure a stable and prompt position solution, GPS-GLONASS integrated navigation is generally performed at present. However, as available satellite navigation systems have been diversified, finding the minimum satellite constellation combination to obtain the best navigation performance has recently become an issue. For this purpose, it is necessary to examine and predict the navigation performance that could be obtained by the addition of the third satellite navigation system in addition to GPS-GLONASS. In this study, the current status of the integrated navigation performance for various satellite constellation combinations was analyzed based on 2014, and the navigation performance in 2020 was predicted based on the FOC plan of the satellite navigation system for each country. For this prediction, the orbital elements and nominal almanac data of satellite navigation systems that can be observed in the Korean Peninsula were organized, and the minimum elevation angle expecting signal shielding was established based on Matlab and the performance was predicted in terms of DOP. In the case of integrated navigation, a time offset determination algorithm needs to be considered in order to estimate the clock error between navigation systems, and it was analyzed using two kinds of methods: a satellite navigation message based estimation method and a receiver based method where a user directly performs estimation. This simulation is expected to be used as an index for the establishment of the minimum satellite constellation for obtaining the best navigation performance.
Inertial Navigation System (INS)/Global Navigation Satellite System (GNSS) integrated navigation system can be used for land vehicle navigation. When the GNSS signal is blocked in a dense urban area or tunnel, however, the problem of increasing the error over time is unavoidable because navigation must be performed only with the INS. In this paper, Non-Holonomic Constraints (NHC) information is utilized to solve this problem. The NHC may correct some of the errors of the INS. However, it should be noted that NHC information is not applicable to all areas within the vehicle. In other words, the lever arm effect occurs according to the distance between the Inertial Measurement Unit (IMU) mounting position and the NHC effective point, which causes the NHC condition not to be satisfied at the IMU mounting position. In this paper, an INS/GNSS/NHC integrated navigation filter is designed, and this filter has a function to compensate for the lever arm effect. Therefore, NHC information can be safely used regardless of the vehicle's driving environment. The performance of the proposed technology is verified through Monte-Carlo simulation, and the performance is confirmed through experimental test.
본 논문은 vSLAM 보조 통합항법시스템을 구현하고 비행 실험을 통해 성능 분석을 수행한다. 구현한 항법시스템은 GPS 위성의 가시환경에 제한이 있는 지역에서의 일시적인 GPS 신호 두절 발생시, INS 단독 항법 수행으로 인한 위치 오차 발산을 vSLAM 보정을 통해 지연시킬 수 있다. 전동 헬기에 통합 시스템을 탑재하여 비행 실험을 수행하였고, 획득한 비행 데이터 중 임의로 GPS 신호가 제거된 특정 구간에서 INS 단독 항법과 INS/vSLAM 통합 항법간의 위치 추정 성능 비교를 통해 통합 시스템의 성능을 검증하였다.
해상교통 환경변화에 부응하고 나아가 대형 해양사고 방지와 인명사고 예방을 위해 구축, 운영 중인 항로표지통합관리시스템을 2012년 제정된 "해양교통시설 통합관리시스템 표준규격서"를 준용하여 개선을 하고자 한다. 기존에 구축되어 운영 중인 시스템의 자원을 재활용하고 운용소프트웨어를 개선하며, 자국 시스템 설치에 있어 표준화하여 운영 및 유지관리가 용이하도록 한다.
As part of the Global Positioning System (GPS) modernization program in the United States, Civil Navigation (CNAV) and CNAV-2 messages were developed to introduce flexibility and modern features to the Legacy Navigation (LNAV) message. This paper explores the additional parameters introduced in CNAV/CNAV-2 compared to LNAV, focusing on their roles from the user's perspective. This paper compares the structural and parameter differences among LNAV, CNAV, and CNAV-2. Additionally, we analyze the types and roles of parameters newly incorporated into CNAV/CNAV-2 that were absent in LNAV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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