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평균 TRIAD를 이용한 자세 결정
Averaging TRIAD Algorithm for Attitude Determination 원문보기

한국항공우주학회지 = Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences, v.37 no.1, 2009년, pp.36 - 41  

김동훈 (한국항공대학교 항공우주공학과 대학원) ,  이현재 (한국과학기술원 항공우주공학과 대학원) ,  오화석 (한국항공대학교 항공우주 및 기계공학부)

초록
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임무를 수행하는데 있어 정확한 자세 정보는 필수적이다. 두 개 또는 그 이상의 관측벡터를 이용하는 자세 결정 알고리듬에는 크게 두 가지가 널리 알려져 있다. 하나는 결정적인 방법인 TRIAD 알고리듬이며, 다른 하나는 최적의 해를 찾는 방법인 QUEST 알고리듬이다. 본 논문은 TRIAD 알고리듬의 성능 향상과 서로 다른 정확도를 가진 센서의 조합을 이용한 자세 결정 방법을 제안하였다. 첫째, 보다 정확한 자세 행렬을 구하기 위하여 직교화 방법을 이용하는 대신 방향 여현 행렬을 오일러 각으로 바꾸고, 분산 대신 공분산행렬을 고려하여 편향되지 않은 최소 공분산 기법을 적용하였다. 또한, 세 개 이상의 측정값이 주어졌을 경우 TRIAD 알고리듬을 적용할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 평균 TRIAD 알고리듬의 성능은 서로 다른 센서의 조합을 가정하여 표준편차와 확률적 측면에서의 수치 시뮬레이션을 통해 분석되었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In general, accurate attitude information is essential to perform the mission. Two algorithms are well-known to determine the attitude through two or more vector observations. One is deterministic method such as TRIAD algorithm, the other is optimal method such as QUEST algorithm. This Paper suggest...

주제어

#자세   #결정   #정확도   #공분산   #직교성   #표준편차   #확률  

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

문제 정의

  • 본 논문에서는 기존의 TRIAD 알고리듬과 최적 TRIAD 알고리듬의 단점과 문제점을 보완한 평균(Averaging) TRIAD 알고리듬을 제안하였다. 여기서, 평균이라는 용어는 측정 벡터의 값을 모두 이용한다는 의미로 사용하였다.
  • 본 논문에서는 두 개의 측정 벡터가 주어졌을경우, TRIAD와 최적 TRIAD 알고리듬의 단점과 문제점을 보완하여 신뢰성을 높였다. 또한 세 개 이상의 측정 벡터가 주어졌을 경우, 주어진 벡터의 조합 가능 경우의 수에 따라 추정된 자세에 가중치를 고려한 평균 접근 방법을 제안하였으며, 수치적으로 성능을 검증하였다.
  • 태양 센서만을 이용하여 자세 정보를 얻을 수 있으나 보다 나은 정확도를 가진 자세 정보를 얻기 위해 별 센서와 태양 센서의 조합을 이용하고자 한다. 이와 같은 센서의 조합을 위한 시나리오를 표 2에 정리하였으며, 평균(Averaging)TRIAD는 ATRIAD로 간단히 나타냈다.

가설 설정

  • 경우 1, 2는 별 센서와 태양 센서를 하나씩 이용하여 TRIAD와 ATRIAD 알고리듬에 적용한 것을 나타내며, 경우 3은 별 센서 하나와 태양 센서 2개를 이용하여 ATRIAD 알고리듬에 적용한 것을 나타낸다. 하지만 TRIAD 알고리듬의 경우 정확도에 따른 가중치를 고려하지 않으므로 태양 센서와 별 센서의 평균 정확도를 가진 값이라고 가정하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
인공위성의 자세는 무엇을 이용해 결정할 수 있는가? 인공위성의 임무 수행에 있어 자세 결정은 매우 중요하다. 인공위성의 자세는 탑재된 센서의 측정값을 이용하여 결정할 수 있다. 인공위성의 자세 결정 시 별 센서(Star Tracker), 태양 센서(Sun Sensor), 지구 센서(Earth Sensor) 등이 이용된다.
두 개 또는 그 이상의 관측벡터를 이용하는 자세 결정 알고리듬은 무엇이 있는가? 두 개 또는 그 이상의 관측벡터를 이용하는 자세 결정 알고리듬에는 크게 두 가지가 널리 알려져 있다. 하나는 결정적인 방법인 TRIAD 알고리듬이며, 다른 하나는 최적의 해를 찾는 방법인 QUEST 알고리듬이다. 본 논문은 TRIAD 알고리듬의 성능 향상과 서로 다른 정확도를 가진 센서의 조합을 이용한 자세 결정 방법을 제안하였다.
TRIAD의 장점은? 자세 결정 방법에는 크게 결정론적 방법과 최적의 해를 찾는 방법인 TRIAD(TRI-axis Attitude Determination), QUEST(QUaternion ESTimator)가 각각 있다. TRIAD는 알고리듬이 간단하며 계산량이 적은 장점을 가지고 있다. 그러나 두 벡터가 평행하는 경우에는 사용이 불가능하며, 오직 두 개의 벡터만 이용하여 구할 수 있다는 단점을 가지고 있다.
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참고문헌 (7)

  1. M. D. Shuster and S. D. Oh, "Three-Axis Attitude Determination from Vector Observations", Journal of Guidance, Control and Dynamics, Vol. 4, No. 1, 1981, pp. 70-77 

    상세보기 crossref

  2. Lerner, G. M., "Three-Axis Attitude Determination", Spacecraft Attitude Determination and Control, edited by J. R. Wertz, D. Reidel Publishing Co., Dordrecht, The Netherlands, 1978, pp. 420-428 

  3. Black, H. D., "A Passive System for Determining the Attitude of a Satellite", AIAA Journal, Vol. 2, No. 7, 1964, pp. 1350-1351 

    상세보기 crossref

  4. Gelb, A. (ed.), Applied Optimal Estimation, MIT Press, Cambridge, MA, 1988, pp. 5-6 

  5. Itzhack Y. Bar-Itzhack and Richard R. Harman, "Optimized TRIAD Algorithm for Attitude Determination", Journal of Guidance, Vol. 20, No. 1, 1996, pp. 208-211 

  6. Bar-Itzhack, I. Y., and Meyer, J. "On the Convergence of Iterative Orthogonalization Processes", IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. AES-12, No. 2, 1976, pp. 146-151 

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  7. 2007, "STSAT-3 SDR", pp. 193-241. 

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