GPS/INS를 이용한 속도차분벡터 기반 자세항법시스템 설계 및 성능분석 :Design and performance analysis of an attitude reference system using GPS/INS velocity differential vectors

이병진

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자료유형: 학위논문

저자정보: 이병진 (건국대학교, 건국대학교 대학원)

지도교수: 성상경

발행연도: 2017

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

GPS/INS를 이용한 속도차분벡터 기반 자세항법시스템 설계 및 성능분석

이병진 항공우주정보시스템공학과 2017.01 학위논문

2014

INS 및 GPS 속도 차분 비교를 통한 자세 항법시스템 개발

이병진 , 한정화 , 이영재 외 1명 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 2014.04 학술대회자료

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많은 산업 분야에서 적용되는 AHRS(Attitude Heading Reference System)의 대부분은 IMU(Inertial Measurement Unit) 출력을 이용한 각속도의 적분 결과와 가속도의 중력 벡터 방향을 결합하는 방법을 사용하며 정적인 환경에서는 그 성능이 유효하다. 하지만 Specific Force를 측정하는 가속도계는 동적 환경에서의 중력 벡터 측정에 한계가 있으므로 이를 극복하기 위해 여러 연구가 이루어져 왔다.
본 연구 또한 동적 환경에서의 자세 오차 보정 기법 개발을 주 목적으로 한다. 기존 연구에서는 Specific Force에서 가속도를 보정하여 중력 벡터 산출하는데 반해 본 논문에서 다루는 ‘속도차분벡터 기반 자세보정기법’은 Specific Force를 그대로 사용하는 자세 오차 모델을 가진다. GPS(Global Positioning System)의 적용에 있어서도 기존 연구에서는 GPS 속도의 미분 값을 가속도로 사용하지만 본 논문의 기법은 자세 오차 모델을 이용하여 GPS 속도를 갱신 주기에 따라 차분하여 얻는 벡터를 자세의 기준으로 사용한다. 본 논문 기법은 GPS의 속도차분벡터와 INS(Inertial Navigation System)의 구간적분으로 얻은 속도증분 벡터를 비교하여 자세보정을 수행하며 다른 기법들과 비교하여 많은 성능향상을 확인할 수 있다. 또한 본 기법은 속도차분벡터 생성 과정으로 동적환경 및 진동환경에서의 강인성도 띄게 된다.
본 연구에서는 Quaternion으로 자세를 다루며 최종 결과만을 Euler Angle로 변환하여 표시한다. 따라서 본 논문에서 제시하는 기법은 Euler Angle의 산술적 성질보다는 Quaternion의 기하적 성질로 자세 오차를 접근 및 분석하는데 용이하다. 기존에는 AHRS의 EKF (Extended Kalman Filter)를 구성하기 위해 State의 산술 공분산(Covariance)을 사용했으나, 본 논문에서는 기하 자세오차 Model을 제시하고 이를 기하 공분산으로 EKF를 구성하여 알고리즘을 더욱 단순화하고 실시간 연산양을 감소시켰다.
가시위성 환경에 많은 영향을 받는 GPS 수신기는 위치 산출을 위해서는 최소 4개의 가시위성을, 속도 산출에는 개략 위치정보와 함께 최소 3개의 가시위성이 필요하다. 본 논문은 GPS 수신기의 Raw Measurement 중 하나인 Doppler 정보를 이용하여 3개 이하의 가시위성 환경에서도 자세 보정이 가능한 알고리즘을 소개한다.
본 논문에서 기법을 검증하기 위해 중저가의 MEMS (Micro Electro Mechanical System) IMU 및 GPS 수신기를 차량 및 항공기에 장착하여 실험 Data를 수집하였으며 수집 Data를 본 논문의 제시 기법들로 후처리 하여 자세 항법 결과를 산출하였다. 항법 결과의 비교분석을 위해 전술급 광학 자이로스코프 및 가속도계와 RTK (Real Time Kinematics)를 지원하는 GPS 수신기를 같이 탑재 하였으며 상용 GPS/INS 결합 프로그램으로 이들 Data를 후처리 하여 기준 항법 결과를 산출하였다.

Most AHRSs (Attitude Heading Reference System) in many kinds of industrial fields compute their attitude which is figured out through he angular rate and gravity vector measured from IMU (Inertial Measurement Unit, gyroscope and accelerometer). And the performance is generally acceptable during stable periods. During most cases of dynamic environments, however, there are many limitations for measuring the gravity vector, so there have been many studies to overcome them.
One of the main purposes of this thesis is to provide the method resolving these limitations during the dynamic situations. Many previous studies considering these limitations attempted to remove the dynamic acceleration from ‘specific force’ measured by accelerometer. In this study, however, the specific force is specifically used in establishing the attitude error model proposed by this thesis. Furthermore, in previous studies, the velocity data from GPS (Global Positioning System) receiver is differentiated through numerical methods to derive the acceleration data. In this study, comparatively, two differential velocity vectors are computed from GPS and INS (Inertial Navigation System), which could demonstrate an improved performance with respect to the error mitigation and robust characteristics from sensor noise or vibration.
This thesis generally deals with attitude using quaternion form, which is finally converted to Euler angle for the ease of physical interpretation. Since quaternion inherently involves geometric characteristics in its formulation, attitude error can be also interpreted in term of geometric analysis background. In contrast, come previous studies have only dealt with the error arithmetically, which have shown its validity in practical applications. But this thesis suggests a geometrical attitude error model and simplified algorithm to reduce its computation in real time navigation systems.
GPS is dominantly affected by the number of satellites in the sky. At least four satellites are needed for positioning, and three satellites with course position information are needed to compute the velocity. This thesis also suggests the method to correct the attitude error using the Doppler measurement from GPS receiver.
This thesis demonstrates the validity of the proposed algorithm with the help of several experimental results acquired from a ground vehicle and an air plane. MEMS (Micro Electro Mechanical System) IMU and GPS receiver data is dealt with by the proposed algorithms to compute the navigation results. For evaluating the results, a tactical grade RLG (Ring Laser Gyroscope) and accelerometer, and high performance GPS receiver which is available for RTK (Real Time Kinematics) are installed in the test vehicles. A commercial GPS/INS integration program computes reference navigation results using the data from this high grade equipment, which is consequently used for performance evaluation of the proposed algorithm.

#AHRS #속도차분벡터 #Quaternion #EKF #저가 #IMU #GPS

제1장 서론 1
제1절 기존 연구 동향 1
1. IMU만을 이용한 ARS 1
2. IMU 및 기타 보조센서 활용 3
3. IMU 및 GPS를 이용한 결합 항법 6
제2절 연구 목적 및 내용 8
1. 연구의 동기 8
2. 연구의 내용 9
제2장 기존 ARS 알고리즘 11
제1절 Euler각 기반 ARS 11
1. Euler각 11
2. Euler각 ARS의 EKF 구성 15
제2절 Quaternion 기반 ARS 22
1. Quaternion 22
2. Quaternion ARS의 EKF 구성 28
제3장 GPS/INS 속도차분벡터 기반 자세항법 38
제1절 자세오차 모델 38
1. 자이로 적분자세 및 가속도계 적분속도 38
2. 자세오차에 따른 속도차분벡터 간의 기하관계 43
3. 기존 Quaternion ARS EKF 적용 50
제2절 자세오차의 기하적 분석 및 항법구성 54
1. 기하 자세오차 54
2. 오차모델 근사화 및 항법구성 58
제3절 알고리즘 적용 및 특징 63
1. Yaw의 수렴 63
2. Correction주기 향상기법 65
3. 한계요소 67
제4절 시뮬레이션을 이용한 알고리즘 검증 70
1. 센서 측정치 생성 70
2. Multi-Copter 왕복비행 시뮬레이션 72
3. 8자 수평 궤적 시뮬레이션 74
4. 8자 수직 궤적 시뮬레이션 76
제4장 GPS Doppler차분 기반 자세항법 79
제1절 기본이론 소개 79
1. GPS Ephemeris 79
2. GPS Ephemeris의 미분 84
3. ECEF/n-좌표계 변환 87
4. Doppler Shift 90
제2절 자세보정 기준 벡터의 GPS Doppler 적용 93
1. 가시위성 3개 이상 환경 94
2. 가시위성 2개 환경 97
3. 가시위성 1개 환경 101
제5장 실험결과 및 분석 104
제1절 속도차분벡터 기반 자세항법 결과 104
1. 실험구성 104
2. 보정기법의 산술오차 EKF적용 107
3. 보정기법의 기하오차 EKF적용 115
4. Yaw의 수렴 119
5. 위치/속도 결합 항법 비교 121
제2절 GPS Doppler차분 기반 자세항법 결과 125
1. 실험구성 125
2. 가시위성 3개 이상 환경의 비교분석 129
3. 가시위성 2개 환경 분석 131
4. 가시위성 1개 환경 분석 134
제6장 결론 및 향후 과제 137
참고문헌 141
국문초록 151

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