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문제 정의
- 더욱이 과수나 작물사이에서 작업해야하는 정밀농업의 경우 정밀한 측위신호와 차량의 자세에 관한 정보를 필요로 하며, 낮은 가격과 안정성을 충족해야 한다. 이 연구에서는 이러한 목적에 적합한 항법장치의 개발을 위해 농업에 실용적으로 사용될수 있도록 USD 98 $ 정도인 저가형 GPS를 복수개 결합하여 차량의 자세를 추정하고, 측위정밀도의 향상을 이루고자 한다.
- 이 연구는 칼만필터 알고리즘을 이용하여 복수개의 GPS 수신정보를 융합하고 수신 안테나와 위성간의 기하학적인 해석을 통해 차량의 측위정밀도 향상을 이루고자 하며 구체적 목적은 다음과 같다.
- 농업용 항법장치로서 약결합과 강결합은 구현과 성능면에서 큰 차이는 없으며, 강결합의 경우 항체의 실시간성과 dynamic 특성을 좀더 반영해 줄 수 있다는 특징이 있으나 연산량이 크게 증가하는 단점이 있다. 이 연구에서는 약결합 구조를 이용하여 4개의 GPS 정보와 자이로 정보 및 속도 정보를 통합하고자 했다. 통합 알고리즘은 그림 3과 같은 구조이며, 4개의 GPS 수신기로부터 얻어진 좌표 정보로부터 기학학적 보정을 위한 오차를 계산하고, INS 출력 정보인 속도, 각속도, 가속도 정보로부터 얻어진 항체의 동적정보와 결합해 측위정보를 보정토록 함으로, 결국 2개의 필터가 연속적으로 배치되는 형태를 취하게 된다.
- 본 연구는 정밀농업의 측위 시스템에 사용할 수 있는 값싸고 안정된 항법장치의 개발을 위하여 수행되었으며 다중 GPS를 수신할 수 있는 hardware 개발과 4개 GPS 안테나의 기하학적 관계를 이용한 측위신호 보정알고리즘을 통해 다중 GPS 신호의 통합 알고리즘을 개발하고자 했으며 시뮬레이션과 필드시험을 통해 시스템의 성능을 시험하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.
가설 설정
- 따라서 안테나의 위치를 나타내는 실시간 GPS 좌표를 연결하여 만들어진 기하학적 도형의 모양은 좌표가 갖는 오차 때문에 매우 불규칙한 모습을 나타낼 것이다. 이러한 좌표를 기하학적 구속조건에 따라 정렬하면 오차의 크기는 줄어들고 오차의 방향도 본래의 참값에 가까워 진다고 가정하였다. 이러한 가정의 타당성을 검증하기 위해 아래와 같은 알고리즘을 사용하였다.
- 칼만 필터는 이산 시간선형 동적 시스템을 기반으로 동작하며, 각 시간에서의 상태 벡터는 이산 시간의 벡터들에 대해서만 관계된다는 마르코프 연쇄를 가정하고 있다. 특정 시간 k에서의 상태 벡터를 Xk라고 정의하고, 또한 그 시간에서의 사용자 입력을 uk라고 정의할 때, 칼만 필터에서는 다음과 같은 관계식을 가정하고 있다.
- 이 필터는 대부분의 네비게이션이나 GPS와 같은 비선형 상태 추정에 주로 사용되고 있다. 확장 칼만 필터에서는 모델의 선형성 가정 대신, 아래 식과 같이 상태 변화 함수의 미분가능성을 가정 한다.
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