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[국내논문] 다중 GPS 수신기에 의한 농업용 차량의 정밀 위치 계측(I) - 오차추정 시뮬레이션 및 고정위치계측 -
Precise Positioning of Farm Vehicle Using Plural GPS Receivers - Error Estimation Simulation and Positioning Fixed Point - 원문보기

바이오시스템공학 = Journal of biosystems engineering, v.36 no.2, 2011년, pp.116 - 121  

김상철 (National Agriculture Academy Science) ,  조성인 (Seoul National University) ,  이승기 (Kongju National University) ,  이운용 ,  홍영기 (National Agriculture Academy Science) ,  김국환 (National Agriculture Academy Science) ,  조희제 (Chungcheongnam-do Agricultural Research & Extension Services) ,  강지원 (Rural Development administration)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study was conducted to develop a robust navigator which could be in positioning for precision farming through developing a plural GPS receiver with 4 sets of GPS antenna. In order to improve positioning accuracy by integrating GPS signals received simultaneously, the algorithm for processing pl...

주제어

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

문제 정의

  • 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.
  • 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.
  • 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.

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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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
칼만 필터는 어떤 시스템을 기반으로 동작하나? 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.
GPS와 같은 항법시스템정보의 효율적인 통합 방법으로는 무엇이 주로 사용되고 있나? 그리고 여러 센서들의 상호 보완(complementary) 작용으로 인하여 얻을 수 있는 정보량의 합이 증가하므로 저가의 여러 센서를 통합하여 고가의 센서와 같은 성능을 보일 수 있다(Martin, 1998). 따라서 다중 센서 정보의 통합은 이용 가능한 정보량이 증가한다는 점 외에도 효과적인 이용 방법에 따라 정보의 총합을 능가하는 시너지 효과 (synergistic effect)를 얻을 수 있다는 장점이 있으며, 특히 GPS와 같은 항법시스템정보의 효율적인 통합 방법으로는 칸만필터가 주로 사용되고 있다.
확장 칼만 필터는 어디에 주로 사용되고 있나? 확장 칼만 필터에서는 칼만 필터에서의 선형성 가정을 완화시켜, 더 일반적인 시스템에 대해서도 사용이 가능하도록 확장했다. 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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참고문헌 (7)

  1. Han, K. H. 2000. Study on Integration GPS & INS, Master's Thesis, Seoul National University, Seoul, Korea. (In Korean) 

  2. Kim, C. W. 1999. Attitude estimation with complementary use of GPS carrier phase and INS, Doctoral Thesis. Seoul National University, Seoul, Korea. (In Korean) 

  3. Brown, R. G, Y. C. Jwang. 1992. Introduction to random Signal and Applied Kalman Filtering, 2nd ed. Wiley, New York, USA. 

  4. Farrell, J. A, M. Barth. 1999. The Global Positioning System and Inertial Navigation, McGraw-Hill, Springer-Verlag, New York, NY, USA. 

  5. Grewal, M. S, A. P. Andrews. 1993. Kalman Filtering : Theory and Practice, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, USA. 

  6. Martin, M. K. and D. A. Vause. 1998. New Low Cost Avionics with INS/GPS for a Variety of Vehicles, IEEE AES Systems Magazine 13(11):41-46. 

  7. Sukkarieh, S., E. M. Nebot, H. F. Durrant-Whyte. 1999. A High Integrity IMU/GPS Navigation Loop for Autonomous Land Vehicle Application, IEEE Transactions on Robotics and Automation, 15(3):572-578. 

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