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칼만필터를 이용한 무인기의 표적위치 추정 정확도 개선
Improvement of Target Position Estimation Accuracy for UAV using Kalman Filter 원문보기

항공우주기술 = Aerospace engineering and technology, v.6 no.1, 2007년, pp.237 - 244  

오수훈 (스마트무인기사업단 체계개발팀) ,  김태식 (항공사업단 차세대비행체팀)

초록
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표적위치 추정은 정찰용 무인기의 주요 기능 중 한가지로, 다양한 용도로 활용되고 있으나 랜덤 측정 오차로 인하여 잡음이 심한 표적위치가 추정되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 무인기 위치 및 자세와 광학장비 시선벡터에 대하여 칼만필터를 이용하여 최적의 상태를 추정한 후 이를 이용하여 표적위치를 계산함으로써 표적위치 오차를 감소시키는 방안을 제안하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Estimation of target position is one of the main functions of surveillance UAVs, and is being used to various purposes but generally noisy target position is estimated due to the existence of random measurement errors. In this report, a method of diminishing target position estimation error by calcu...

주제어

#표적위치 추정   #칼만필터   #무인기  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 무인기에서 표적위치를 추정하기 위하여 이용되는 무인기 위치 및 자세와 광학장비 시선의 측정오차 모델을 수립하고 칼만 필터를 이용하여 최적의 측정치를 추정한 후 이를 이용하여 표적위치를 계산함으로써 표적위치 추정오차를 감소시키는 방안을 제안하고자 한다.
  • 통하여 제거할 수 있다. 본 논문의 목적은 칼만 필터를 이용하여 랜덤 측정 오차의 영향을 제거하는데 있으므로 칼만필터를 적용하지 않은 경우와의 정확한 상대비교를 위하여 장착 오차는 고려하지 않았다.

가설 설정

  • 식(4)로부터 日을 구하는 과정에서 위의 오차 (Zm) 뿐만 아니라 표적이 위치한 지형의 기울기에 기인한 고도 오차도 포함되어야 하나 표적이 위치하는 지형이 평탄한 상태인 것으로 가정하여본 논문에서는 이를 무시한다.
  • 표적위치 추정을 위하여 무인기는 표적 상공에서 표적위치를 중심으로 원모양의 선회비행을 하는 경우로 가정하며, 이는 무인기의 표적 위치획득을 위한 일반적인 비행 패턴이다. 본 논문에서는 일차적으로 알고리듬 검증을 위하여 일정 고도에서 표적 위치를 중심으로 반경 2km 의 정확한 원을 3분에 1회전하는 비행 패턴을 설정한다.
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