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최근 항법 기술은 군사에서 민간분야 까지 다양한 응용분야에서 사용되고 그 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 특별히, 위성항법시스템(GPS)과 관성항법시스템(INS)은 항체의 위치,속도 그리고 자세를 결정하는데 널리 사용되고 있다. 그러나 GPS를 활용한 항법시스템은 실내 또는 수중환경에서 사용할 수 없는 단점을 갖는다. 이를 해결할 수 있는 다양한 실내 항법 기술에 대한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 항법 정보를 제공할 수 있는 결합항법기법을 소개한다. 교류 ...

최근 항법 기술은 군사에서 민간분야 까지 다양한 응용분야에서 사용되고 그 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 특별히, 위성항법시스템(GPS)과 관성항법시스템(INS)은 항체의 위치,속도 그리고 자세를 결정하는데 널리 사용되고 있다. 그러나 GPS를 활용한 항법시스템은 실내 또는 수중환경에서 사용할 수 없는 단점을 갖는다. 이를 해결할 수 있는 다양한 실내 항법 기술에 대한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 항법 정보를 제공할 수 있는 결합항법기법을 소개한다. 교류 자기장을 이용한 항체의 측위기법인 AC magnetic P/A determination system(MPA)을 도입하였고, 이는 실내에서 3차원 위치와 자세 정보를 제공한다. 또한, 항법 결과를 개선시키기 위해 관성센서를 이용한 inertial navigation system(INS) 정보와의 데이터 융합을 수행하였다. INS/MPA 통합 항법 시스템은 종래의 INS/GPS 약결합(loosely-coupled) 기법과 매우 유사한 방법으로 수행되고 Kalman filter를 이용해 알고리즘을 구현하였다. MPA에서 제공되는 위치와 자세 정보는 KF의 measurement 정보로 사용되고 1KHz의 높은 주기로 생성되기 때문에 INS의 항법해 정확도 향상에 큰 장점을 가져다 준다. 4개의 전자석과 소형 센서 모듈을 이용한 실험을 통해 알고리즘을 검증하였다. 또한, 후처리로 수행하는 알고리즘의 특징을 이용해 optimal smoother 기법을 적용한 결과를 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Integrated navigation systems are used in various civilian and military applications. Especially, Global Positioning System (GPS) and Inertial Navigation Systems (INS) are commonly used for positioning and attitude determination. However, it is impossible to use a GPS satellite aided navigation syst...

Integrated navigation systems are used in various civilian and military applications. Especially, Global Positioning System (GPS) and Inertial Navigation Systems (INS) are commonly used for positioning and attitude determination. However, it is impossible to use a GPS satellite aided navigation system indoors or in underwater settings. This paper proposes a specific integration method of using inertial sensors to measure linear and angular motions for the INS mechanization and a magnetometer to measure AC magnetic field intensity in order to develop the AC magnetic P/A determination system (MPA) in the aforementioned unavailable settings. Position and attitude information calculated by MPA will be fused with the INS mechanization equations to enhance the indoor navigation solutions. The INS/MPA integration system uses a conventional integration strategy, such as a loosely coupled (LC) method with the implementation of Extended Kalman filtering. The MPA as measurement takes advantage of a high data sampling rate, which is available for highly accurate solutions from the integration system. In this experiment, four AC magnets were used with a small scaled sensor board and the results were compared with a reference trajectory to verify the performance.