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박주영 (고려대학교) 강대성 (고려대학교) 이재훈 (고려대학교) 남동균 (고려대학교) 김도윤 (위드로봇) 성상학 (위드로봇)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2009년도 춘계학술대회 학술발표논문집 제19권 제1호
발행연도
2009.4
수록면
15 - 18 (4page)

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GPS/INS 결합 시스템은 각 장치의 단점을 서로 보완하면서 실시간으로 동체의 위치, 속도, 자세 등의 정보를 제공해준다. 최근 MEMS 기술의 발달로 자동차에서도 GPS와 저가의 MEMS형 INS를 결합하여 활용하려는 경우가 많아졌다. 이러한 경우에, GPS신호가 환경적인 요소나 기술적인 문제로 일시적으로 이용가능하지 않으면 기존의 칼만 필터 기반 GPS/INS 결합 방법은 어려움을 격게 된다. 본 논문에서는 KRLS(Kernel Recursive Least Squares) 방법론을 이용하여 이러한 어려움을 해소하는 방법에 대하여 생각해본다.
#Kernel Recursive Least Squares(KRLS) #Kalman Filter #GPS #INS

목차

요약
1. 서론
2. 칼만 필터를 통한 INS/GPS 융합
3. Kernel RLS
4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
5. 향후 계획
감사의 글
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서영준 ,  이대우 한국항공우주학회지 2011 .09
이동로봇의 위치 추정을 위한 약결합 방식의 INS/GPS 구현에 관한 연구
박명훈 ,  홍승홍 대한전기학회 학술대회 논문집 2004 .11

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