EKF와 GPS/INS융합 알고리즘을 이용한 수면이동체의 위치인식 :

유한동

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 유한동 (부산대학교, 부산대학교 대학원)

발행연도: 2015

저작권: 부산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수2

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

DWT와 GPS/INS융합 알고리즘을 이용한 수면이동체의 위치 인식

유한동 , 이인욱 , 최원석 외 1명 로봇학회 논문지 2015.03 학술저널

EKF와 GPS/INS융합 알고리즘을 이용한 수면이동체의 위치인식

유한동 전자전기컴퓨터공학과 2015.01 학위논문

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

This paper proposes a study for accurate surface localization system using EKF(Extended Kalman Filter) and GPS/INS fusion algorithm. Because the propagation in the underwater is not passed by characteristics of the medium unlike the ground, the sonar system like DVL is used instead of GPS. But since these systems are installed on the seafloor and operated, a long time is required for installation and navigation systems are limited outside of the range area. And it is difficult to estimate position in a three-dimensional considering the depth in actual marine environment. In this paper, before the development of underwater localization system, precisely estimated position system is proposed in a two-dimensional by developing surface localization system using removing noise and disturbance with EKF and relatively inexpensive GPS and INS sensor.

1. 서 론······························ 1
1.1. Overview ························ 1
1.2. 연구 목적 ························ 2
1.3. Outline ························· 3
2. 확장 칼만 필터 (Extended Kalman Filter) ············· 4
2.1. 상태 추정기법 (State estimation technique) ········ 4
2.2. 확장 칼만 필터 (Extended Kalman Filter) ········· 6
3. 좌표계 변환 ··························· 12
3.1. 항법 좌표계와 동체 좌표계 ··············· 12
3.2. 좌표계 변환 ······················ 12
4. GPS와 INS ···························· 14
4.1. GPS (Global Positioning System) ············· 14
4.2. INS (Inertial Navigation System) ············· 17
5. 외란과 노이즈 제거 ························· 20
5.1. 이산 웨이블릿 변환 (Discrete Wavelet Trasform)······ 20
5.2. 가속도 잡음 제거 ····················· 22
5.3. 자세값 외란 제거 ····················· 23
6. 실험 및 결과 ··························· 26
6.1. 수면 이동체 ······················· 26
6.2. 시스템 구성 ······················· 28
6.3. 실험 환경 ························ 29
6.4. 직선 주행 위치측정 ··················· 30
6.5. 곡선 주행 위치측정 ··················· 33
7. 결 론 ····························· 36
참고문헌 ······························ 38
Abstract ······························ 41
감사의 글 ······························ 42

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)