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라오-블랙웰라이즈드 입자필터를 이용한 지형참조 수중항법

Terrain-referenced Underwater Navigation using Rao-Blackwellized Particle Filter

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.19 no.8, 2013년, pp.682 - 687  

김태윤 (한국과학기술원 해양시스템공학전공) ,  김진환 (한국과학기술원 해양시스템공학전공) ,  최현택 (한국해양과학기술원)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Navigation is a crucial capability for all types of manned or unmanned vehicles. However, vehicle navigation in underwater environments still remains a challenging problem since GPS signals for position fixes are not available in the water. Terrain-referenced underwater navigation is an alternative ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 수중 운동체 운용에 있어 지형참조 항법이 유용한 기술이라는 점에 주목하고 지형참조 항법 성능의 향상을 위해 RB 입자필터의 사용 가능성과 타당성을 검증하였다. 수중 운동체의 운동 외의 조위 변화의 고려를 위하여 조위 변화를 수심 편차로써 모델링하고 이를 시스템 상태 변수로 추가하여 전체 항법 시스템을 구성하였다.
  • 이 때 조석류로 인해 해수면의 조위 변화가 발생하면 운동체의 수면으로부터의 깊이와 고도의 관계가 변하게 되며 조위 변화를 제대로 고려하지 않을 경우 지형참조 항법에 오차가 발생하게 된다. 본 연구에서는 조위 변화를 시스템 상태 변수로 함께 고려하여 지형 참조 항법을 수행하고자 한다.

가설 설정

  • 본 연구에서 수심 편차는 평균값 0의 정규분포를 가지는 임의보행(random walk) 모델로 표현 가능하다고 가정하였다(#).
  • 이러한 센서로는 다중빔 소나(MBE: Multibeam Echosounder), 도플러 속도계(DVL: Doppler Velocity Log), 단일빔 초음파 고도계(single-beam acoustic altimeter) 등이 있다. 본 연구에서는 이 센서들 가운데 가장 단순한 형태인 단일빔 고도계의 사용을 가정한다. MBE나 DVL과는 달리 단일빔 고도계는 1회 계측 시 해저의 한 지점에 대한 상대거리 정보만을 제공한다.
  • 상대적으로 얻을 수 있는 정보량이 적기는 하나 저가 센서로 시스템 구성이 가능하다. 운동체의 운동 상태를 계측하기 위해 DVL과 자세 방위 장치(AHRS: Attitude Heading Reference System), 깊이 센서(depth sensor)의 사용을 가정한다. 본 연구에서 이용된 계측방정식은 아래와 같이 표현된다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
지형참조 항법이 운동체의 고도 정보를 통하여 운동체의 위치를 추정할 때 조석류로 인해 해수면의 조위 변화가 발생하면 어떤 문제가 발생하는가? 지형참조 항법은 해저면과 운동체의 상대거리 정보, 즉 운동체의 고도(altitude) 정보를 통하여 운동체의 위치를 추정한다. 이 때 조석류로 인해 해수면의 조위 변화가 발생하면 운동체의 수면으로부터의 깊이와 고도의 관계가 변하게 되며 조위 변화를 제대로 고려하지 않을 경우 지형참조 항법에 오차가 발생하게 된다. 본 연구에서는 조위 변화를 시스템 상태 변수로 함께 고려하여 지형 참조 항법을 수행하고자 한다.
지형 참조 항법은 무엇인가? 이러한 특수한 환경에서 사용할 수 있는 대표적인 대체항법기법이 지형참조 항법(terrain-referenced navigation)이다. 지형 참조 항법은 지형 정보를 이용하여 추측 항법(dead-reckoning navigation) 또는 관성 항법에 의해 발생하는 표류 오차를 최소화하는 기술이다.
지형참조 항법을 위해 어떤 필터의 적용이 제안되고 있는가? 지형참조 항법은 복잡한 형태의 지형 굴곡을 함수 또는 표로 표현해야 하므로 결과적으로 비선형 추정 문제로 귀결된다. 최근 들어 지형참조 항법을 위해 확장칼만필터(EKF: Extended Kalman Filter)보다는 입자필터(PF: Particle Filter) 또는 점질량필터(Point Mass Filter)의 적용이 제안되고 있다[4,8]. 일반적으로 지형참조 항법과 같이 시스템의 비선형이 심한 경우에는 시스템 선형화에 기반을 두고 있는 확장칼만필터보다는 특별한 수학적 근사를 필요로 하지 않는 입자필터가 더 강건하고 나은 결과를 나타내는 것으로 알려져 있다[8].
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참고문헌 (13)

  1. J. P. Golden, "Terrain contour matching (TERCOM): A cruise missile guidance aid," SPIE, vol. 238, pp. 10-18, 1980. 

  2. S. M. Lee, Y. M. Yoo, W. H. Lee, D. H. Lee, and C. G. Park, "Performance improvement of TRN batch processing using the slope profile," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 18, no. 4, pp. 384-390, 2012. 

  3. I. Nygren, "Terrain navigation for underwater vehicles," Ph.D. dissertation, Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden, 2005. 

  4. D. K. Meduna, S. Rock and R. McEwen, "Low-cost terrain relative navigation for long-range AUVs," Proc. of the OCEANS 2008 MTS/IEEE QUEBEC Conference, Quebec City, Canada, 2008. 

  5. J. Carlstrom and I. Nygren, "Terrain navigation of the swedish AUV62F vehicle," International Symposium UUST05, Durham, NH, 2005. 

  6. K. B. Anonsen and O. K. Hagen, "Analysis of real-time terrain aided navigation results from a HUGIN AUV," IEEE Oceans 2010, Seattle, WA, 2010. 

  7. O. K. Hagen, K. B. Anonsen and M. Mandt, "The HUGIN realtime terrain navigation system," IEEE Oceans 2010, Seattle, WA, 2010. 

  8. J. Kim and T. Kim, "Terrain-based localization using particle filter for underwater navigation," International Journal of Ocean System Engineering, vol. 1, no. 2, pp. 90-95, 2011. 

  9. J. W. Langelaan, "State estimation for autonomous flight in cluttered environments," Ph.D. dissertation, Stanford University, pp. 19-21, 2006. 

  10. D. A. Ross, Introduction to Oceanography, NY: HarperCollins College Publishers, New York. 

  11. T. Schon and F. Gustafsson, "Marginalized particle filters for mixed linear/nonlinear state-space models," IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 53, no. 7, pp. 2279-2289, 2005. 

  12. G. Hendeby, R. Karlsson, and F. Gustafsson, "The raoblackwellized particle filter: A filter bank implementation," EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, vol. 2010, 2010. 

  13. J. Kim, S. S. Vaddi, P. K. Menon, and E. Ohlmeyer, "Comparison between three spiraling ballistic missile state estimators," IEEE Trans. on Aerospace and Electronic Systems, vol. 48, no. 1, pp. 525-541, 2012. 

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