[논문]GPS/INS센서 융합을 이용한 고 정밀 위치 추정에 관한 연구

이정환; 김한실

doi:10.5573/ieek.2012.49.11.159

초록
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위치를 추적하기 위해 사용되는 대표적인 방법은 위성항법시스템(GPS)과 관성 항법장치(INS)이다. 위성항법장치는 어떤 한 지점에 대해 오차가 발생할 수 있으나 누적 오차가 없다는 장점이 있다. 위치 정보를 얻기 위해서 3개 이상의 위성으로부터 GPS정보를 수신하여야 하나 수신 강도가 약하거나 터널과 같은 수신 불능지역인 지역에서는 위성항법시스템의 정보를 획득할 수 없다는 단점이 있다. 관성항법장치의 경우 자이로스코프 및 가속도계의 정보를 이용하여 항체의 위치 및 자세 정보를 수Hz부터 수백 Hz의 높은 데이터 송수신율로 속도 및 방향을 측정한다. 관성항법장치는 짧은 시간 동안 매우 정밀한 항법 성능을 나타내지만 가속도 및 각속도에서 속도성분으로 적분하는 과정에서 오차가 누적되어 시간이 경과함에 따라 항법 오차가 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 두 시스템의 단점을 상호 보완하여 위성항법장치와 관성항법장치의 위치 정보에 센서융합 알고리즘 적용 및 실험을 통하여 성능분석을 하였다. 위성항법시스템의 수신 불능지역에서는 측정된 데이터를 SVD를 이용하여 모델링한 후 위치 보정 알고리즘을 적용하여 위치 정보를 획득하는 실험 결과를 통해 확인한다.

Abstract ▼ AI-Helper

There are several ways such as GPS(Global Positioning System) and INS (Inertial Navigation System) to track the location of moving vehicle. The GPS has the advantages of having non-accumulative error even if it brings about errors. In order to obtain the position information, we need to receive at l...

There are several ways such as GPS(Global Positioning System) and INS (Inertial Navigation System) to track the location of moving vehicle. The GPS has the advantages of having non-accumulative error even if it brings about errors. In order to obtain the position information, we need to receive at least 3 satellites information. But, the weak point is that GPS is not useful when the 혠 signal is weak or it is in the incommunicable region such as tunnel. In the case of INS, the information of the position and posture of mobile with several Hz~several hundreds Hz data speed is recorded for velocity, direction. INS shows a very precise navigational performance for a short period, but it has the disadvantage of increasing velocity components because of the accumulated error during integration over time. In this paper, sensor fusion algorithm is applied to both of INS and GPS for the position information to overcome the drawbacks. The proposed system gets an accurate position information from experiment using SVD in a non-accessible GPS terrain.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문은 고 정밀 위치 획득을 위한 GPS/INS 센서 융합에 관한 연구로 다음과 같은 방법을 제시하였다. Simulation 결과 고 정밀 GPS(NovAtel GPS)를 기준으로 저가형 GPS(Smart GPS)와 INS 센서를 단독으로 사용했을 경우보다 본 논문에서는 제시된 알고리즘 및 방법을 적용하여 실제 도로 주행 실험을 바탕으로 두 센서를 결합했을 경우 위치정보를 비교한 결과 더 정밀한 위치 정보를 획득한 것을 실험을 통하여 확인하였다.

제안 방법

그림 13은 동등조건에서 각각의 센서들을 실험한 것으로 기존시스템과 센서융합 알고리즘의 결과를 비교한 것이며 그림 14와 같이 확대하였다. ①은 INS, ②는 저가형 GPS의 data, ③은 본 과제에서 적용된 알고리즘을 결합한 것으로 ④의 고가형 GPS data와 비교하였다.
관성 항법 시스템(Inertial Navigation System, INS)은 짧은 기간에 대한 오차는 작으나 센서에서 얻은 가속도 값을 적분하기 때문에 시간이 지날수록 오차가 누적되는 특성이 있다. 또한 GPS 수신 불능 지역일 경우 주행거리 측정 장치(Digital map)등의 다른 센서^[8]를 사용하였으나 본 논문에서는 GPS수신 불능지역에서 SVD(Singular Value Decomposition)^[9]를 사용하여 데이터 모델링하여 보정하며 고 정밀 위치를 추적한다.
또한, GPS수신 불능지역에서의 성능확인을 위해 불능지역을 두 곳이 포함된 지역을 선정하여 실험 및 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 방법을 개선하기 위해 저가형 GPS와 INS 각각의 센서를 단독 및 센서융합(Sensor Fusion)에 칼만필터를 사용하여 고 정밀 NovAtel사의 GPS(ProPak-G2)와 비교하면서 실험하였다. 기존 시스템은 GPS 나 INS의 단독으로 사용함으로써 위치정보 오차가 큰 단점이 있었다.
그림 4는 실험 장비를 장착한 차량의 주행장면이며 그림 5는 실험 데이터 획득 장면이다. 실험방법은 400m트랙에서 전기자동차를 이용하여 실험하였으며 고정된 지점에서 Novatel 및 Uigoods사의 GPS 수신 data를 바탕으로 GPS 정밀도를 측정하였다.
5m의 오차를 보였다. 이와 같은 GPS가 제공하는 정밀도를 바탕으로 저가형 Smart GPS와 INS를 결합하여 고가형 Novatel사의 ProPak-G2를 기준으로 성능을 비교 분석하였다.

대상 데이터

실험에 사용된 센서는 3축 가속도 및 자이로 정보를 포함하고 있는 Micro infinity사의 INS를 사용하였으며 그림 8은 Gyro센서 Roll 가속도의 raw data이며 그림 9는 칼만필터를 적용하여 노이즈를 제거한 출력파형이다. 그림 10은 Gyro센서의 Roll 속도 파형이다.
실험에 사용된 장비는 Novatel사의 ProPak-G2 1set, Uigoods사의 Smart GPS 1set, 그리고 3축 가속도 및 자이로 정보를 포함하고 있는 Micro infinity사의 INS를 사용하였다. 그림 4는 실험 장비를 장착한 차량의 주행장면이며 그림 5는 실험 데이터 획득 장면이다.

이론/모형

우선 GPS의 불능지역 전까지의 입력 데이터 모델링이 필요하다. SVD 알고리즘을 사용하기 위하여 입력 값을 다음과 같은 Hankel Matrix 형식으로 변환하였다.
구해진 행렬 H를 SVD 알고리즘을 이용하여 모델링한다. 식 (6)은 λ를 구하기 위한 식이다.
GPS의 경우는 항법좌표계(Navigation frame, N-frame)로 구성되어 있으며 INS는 오일러 각도에 롤(Roll), 피치(Pitch), 헤딩(Heading)의 항법좌표계이며 가속도 성분은 동체좌표계(Body frame, B-frame)로 구성되어 있다. 방향코사인행렬(Direction Cosine Matrix, DCM)을 사용하여 좌표계를 변환한다. 항법 좌표계에서 동체 좌표계로의 방향코사인행렬 (DCM)은 식 (1)과 같다^[10].
여기서 유일 해를 가지지 못하는 Ill-posed Problem 을 예방하기 위하여 Ill-posed Problem 해결을 위한 전 치행렬 계산식 (4)와 SVD의 기본식 (5)를 사용한다.

성능/효과

기존 시스템은 GPS 나 INS의 단독으로 사용함으로써 위치정보 오차가 큰 단점이 있었다. GPS/INS 융합시스템을 고려하여 결합한 시스템도 있지만 두 센서의 sampling time의 차이에 따른 처리에 의한 시스템 구현이 쉽지 않지만 제안된 시스템은 GPS불능지역에서도 INS정보를 얻어 SVD 알고리즘을 적용하여 정확한 위치정보를 얻을 수 있었다. 본론에 앞서 Ⅱ장에서는 본 논문에 사용된 알고리즘에 대하여 설명한다.
본 논문은 고 정밀 위치 획득을 위한 GPS/INS 센서 융합에 관한 연구로 다음과 같은 방법을 제시하였다. Simulation 결과 고 정밀 GPS(NovAtel GPS)를 기준으로 저가형 GPS(Smart GPS)와 INS 센서를 단독으로 사용했을 경우보다 본 논문에서는 제시된 알고리즘 및 방법을 적용하여 실제 도로 주행 실험을 바탕으로 두 센서를 결합했을 경우 위치정보를 비교한 결과 더 정밀한 위치 정보를 획득한 것을 실험을 통하여 확인하였다.
기존의 위치정보 획득시스템인 GPS와 INS를 비교하였을 경우 본 논문에서 제시하는 GPS와 INS 결합 시스템은 위치정보 향상뿐만 아니라 GPS 수신 불능지역에서도 GPS정보를 INS 정보와 결합하여 위치정보를 계산할 수 있고 또한 1m 급 이내로 위치 정도를 획득할 수 있다는 점이다.
센서 융합 알고리즘 적용결과 기존의 GPS나 INS센서를 단독으로 사용했을 경우보다 더욱 정밀한 위치 정보를 획득할 수 있다는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

후속연구

향후는 저가형 GPS와 INS 그리고 다른 센서를 보정하여 고 정밀 위치 획득하는 것과 본 논문에서 사용한 방향코사인행렬(Direction Cosine Matrix, DCM)이외에 쿼터니언(Quaternion)방법을 사용하여 센서 융합하는 것이다. 또한, 차후에 항법시스템에도 적용이 가능할 것이다.
향후는 저가형 GPS와 INS 그리고 다른 센서를 보정하여 고 정밀 위치 획득하는 것과 본 논문에서 사용한 방향코사인행렬(Direction Cosine Matrix, DCM)이외에 쿼터니언(Quaternion)방법을 사용하여 센서 융합하는 것이다. 또한, 차후에 항법시스템에도 적용이 가능할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	위치를 추적하기 위해 사용되는 대표적인 방법은 무엇인가?	위치를 추적하기 위해 사용되는 대표적인 방법은 위성항법시스템(GPS)과 관성 항법장치(INS)이다. 위성항법장치는 어떤 한 지점에 대해 오차가 발생할 수 있으나 누적 오차가 없다는 장점이 있다.
	위성항법장치의 장점은 무엇인가?	위치를 추적하기 위해 사용되는 대표적인 방법은 위성항법시스템(GPS)과 관성 항법장치(INS)이다. 위성항법장치는 어떤 한 지점에 대해 오차가 발생할 수 있으나 누적 오차가 없다는 장점이 있다. 위치 정보를 얻기 위해서 3개 이상의 위성으로부터 GPS정보를 수신하여야 하나 수신 강도가 약하거나 터널과 같은 수신 불능지역인 지역에서는 위성항법시스템의 정보를 획득할 수 없다는 단점이 있다.
	위성항법장치의 단점은 무엇인가?	위성항법장치는 어떤 한 지점에 대해 오차가 발생할 수 있으나 누적 오차가 없다는 장점이 있다. 위치 정보를 얻기 위해서 3개 이상의 위성으로부터 GPS정보를 수신하여야 하나 수신 강도가 약하거나 터널과 같은 수신 불능지역인 지역에서는 위성항법시스템의 정보를 획득할 수 없다는 단점이 있다. 관성항법장치의 경우 자이로스코프 및 가속도계의 정보를 이용하여 항체의 위치 및 자세 정보를 수Hz부터 수백 Hz의 높은 데이터 송수신율로 속도 및 방향을 측정한다.

참고문헌 (13)

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