[논문]랜드마크 기반 비전항법의 오차특성을 고려한 INS/비전 통합 항법시스템

김영선; 황동환

doi:10.5302/j.icros.2013.19.2.095

랜드마크 기반 비전항법의 오차특성을 고려한 INS/비전 통합 항법시스템
INS/Vision Integrated Navigation System Considering Error Characteristics of Landmark-Based Vision Navigation 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.19 no.2, 2013년, pp.95 - 101

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The paper investigates the geometric effect of landmarks to the navigation error in the landmark based 3D vision navigation and introduces the INS/Vision integrated navigation system considering its effect. The integrated system uses the vision navigation results taking into account the dilution of precision for landmark geometry. Also, the integrated system helps the vision navigation to consider it. An indirect filter with feedback structure is designed, in which the position and the attitude errors are measurements of the filter. Performance of the integrated system is evaluated through the computer simulations. Simulation results show that the proposed algorithm works well and that better performance can be expected when the error characteristics of vision navigation are considered.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

현재까지 다양한 형태의 INS/비전 통합항법이 연구되어 왔으며 두 센서 통합을 위해 주로 칼만필터와 파티클필터 등을 이용하고, 통합필터의 측정값으로는 비전센서의 속도, 헤딩, 김블각 정보 등을 이용하였다[4,9-12]. 본 논문에서는 INS/GPS 통합 항법시스템 대체연구의 연장선으로 INS와 랜드마크 기반 비전항법이 상호보완하는 INS/비전 통합항법 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안한 통합항법은 랜드마크기반의 비전항법에서 제공하는 위치, 자세 정보를 이용하여 칼만필터가 INS의 항법오차, 센서오차를 추정하고 보정한다.
본 논문에서는 랜드마크 기반의 비전항법에서 랜드마크의 배치에 대한 항법 오차특성을 검토하고, 이를 고려한 INS/비전 통합 항법시스템을 제안하였다. 제안한 통합항법은 비전항법에서 제공하는 항법정보를 측정값으로 하여 INS 항법오차와 센서오차를 보정한다.
INS는 시간이 지남에 따라 항법오차가 증가하는 특성이 있는 반면, 비전항법은 오차가 발산은 하지 않지만 비교적 오차가 크며, 랜드마크를 측정하지 못할 때는 항법해를 제공하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 두 센서의 장단점을 보완하는 INS/비전 통합 항법시스템을 제안한다.

가설 설정

카메라좌표계와 동체좌표계의 관계, 즉, 항체에서 센서의 설치위치를 정확히 알고 있다면 #는 직접 계산이 가능하다. 본 논문에서는 편의상 두 좌표계가 정확하게 일치한다고 가정하였다. 이 경우, 카메라좌표계로부터 항법좌표계로 변환하는 좌표변환 행렬은 다음 식 (3)과 같다.

제안 방법

또한 보정된 INS의 항법결과를 이용하여 2절에서 기술한 DOP 계산한 후, 비전항법에 적용하여 항법성능을 더욱 개선시킨다. 논문에서는 두 센서의 통합을 위해 피드백 구조의 항법 오차모델을 사용하는 간접 칼만필터를 구성한다. 칼만필터는 비전항법의 3D 자세정보와 위치 정보를 측정값으로 하여 INS의 오차를 추정하고 이는 INS로 피드백되어 항법오차와 센서오차를 보정한다.
또한, 비전항법에서는 보정된 INS 항법결과를 입력으로 하여 랜드마크 배치에 대한 항법 오차특성을 고려함으로써 비전항법 자체의 성능을 개선하고 이 결과를 다시 통합항법에 이용하도록 한다. 두 센서의 통합을 위해 피드백 형태의 간접 칼만필터를 구성하였고, 측정값으로 위치오차, 자세오차를 사용한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 INS/비전 통합 알고리즘의 성능을 검증하였으며 비전항법의 오차특성을 고려한 경우와 그렇지 않은 경우를 비교하였다.
칼만필터는 비전항법의 3D 자세정보와 위치 정보를 측정값으로 하여 INS의 오차를 추정하고 이는 INS로 피드백되어 항법오차와 센서오차를 보정한다. 또한 INS에서 제공하는 항법결과를 이용하여 랜드마크의 배치에 대한 비전항법의 오차특성을 고려하도록 한다. 비전항법에서 항법해를 제공할 수 없는 경우에는 필터에서 시간 갱신만 수행한다.
통합항법에서는 비전항법에서 제공하는 위치, 자세 정보를 통합필터에 이용하여 INS 항법오차를 보정한다. 또한 보정된 INS의 항법결과를 이용하여 2절에서 기술한 DOP 계산한 후, 비전항법에 적용하여 항법성능을 더욱 개선시킨다. 논문에서는 두 센서의 통합을 위해 피드백 구조의 항법 오차모델을 사용하는 간접 칼만필터를 구성한다.
제안한 통합항법은 비전항법에서 제공하는 항법정보를 측정값으로 하여 INS 항법오차와 센서오차를 보정한다. 또한, 비전항법에서는 보정된 INS 항법결과를 입력으로 하여 랜드마크 배치에 대한 항법 오차특성을 고려함으로써 비전항법 자체의 성능을 개선하고 이 결과를 다시 통합항법에 이용하도록 한다. 두 센서의 통합을 위해 피드백 형태의 간접 칼만필터를 구성하였고, 측정값으로 위치오차, 자세오차를 사용한다.
본 논문에서 대상으로 하는 3D 항법에서는 비전센서의 초점면에 투영된 랜드마크 측정값, 즉, 카메라좌표계에서의 ui,vi 측정값을 항법해 계산에 이용한다.
본 논문의 II 장에서 랜드마크 기반 비전항법에서 항법해를 결정하는 과정을 기술하고 랜드마크 배치에 대한 비전 항법 오차특성을 도출한다. III 장에서는 비전항법의 오차특성을 고려한 INS/비전 통합 항법시스템을 제안하고 IV장에서는 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 성능을 평가한 결과를 제시하고 V 장에서 논문의 결론을 맺는다.
제안한 통합항법 알고리즘의 동작과 성능을 살피기 위해 그림 3과 같이 일정 고도에서 8자 운동을 하는 비행 궤적을 생성하고, 궤적에 따라 랜드마크를 불규칙하게 배치하였다. 그림 3은 항체의 궤적과 비전항법을 위해 배치한 랜드마크의 위치를 보여준다.
본 논문에서는 INS/GPS 통합 항법시스템 대체연구의 연장선으로 INS와 랜드마크 기반 비전항법이 상호보완하는 INS/비전 통합항법 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안한 통합항법은 랜드마크기반의 비전항법에서 제공하는 위치, 자세 정보를 이용하여 칼만필터가 INS의 항법오차, 센서오차를 추정하고 보정한다. 또한 보정된 INS 항법결과를 비전항법 오차특성 계산의 입력으로 사용하여 비전항법의 성능을 개선하고 이 결과를 다시 통합필터에 제공함으로써 항법성능을 더욱 개선시킨다.
본 논문에서는 랜드마크 기반의 비전항법에서 랜드마크의 배치에 대한 항법 오차특성을 검토하고, 이를 고려한 INS/비전 통합 항법시스템을 제안하였다. 제안한 통합항법은 비전항법에서 제공하는 항법정보를 측정값으로 하여 INS 항법오차와 센서오차를 보정한다. 또한, 비전항법에서는 보정된 INS 항법결과를 입력으로 하여 랜드마크 배치에 대한 항법 오차특성을 고려함으로써 비전항법 자체의 성능을 개선하고 이 결과를 다시 통합항법에 이용하도록 한다.
두 센서의 통합을 위해 피드백 형태의 간접 칼만필터를 구성하였고, 측정값으로 위치오차, 자세오차를 사용한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 INS/비전 통합 알고리즘의 성능을 검증하였으며 비전항법의 오차특성을 고려한 경우와 그렇지 않은 경우를 비교하였다. 그 결과 통합항법은 두 센서의 단점을 보완하고 안정적인 항법해를 제공함을 알 수 있었으며 비전항법의 오차특성을 고려할 때 더 좋은 통합 항법 성능을 보임을 확인하였다.

대상 데이터

시뮬레이션에서는 관성센서(IMU: Inertial Measurement Unit)와 비전센서는 저가의 상용센서를 대상으로 하였다. 각 센서의 사양은 표 1, 표 2와 같다.

성능/효과

컴퓨터 시뮬레이션을 통해 INS/비전 통합 알고리즘의 성능을 검증하였으며 비전항법의 오차특성을 고려한 경우와 그렇지 않은 경우를 비교하였다. 그 결과 통합항법은 두 센서의 단점을 보완하고 안정적인 항법해를 제공함을 알 수 있었으며 비전항법의 오차특성을 고려할 때 더 좋은 통합 항법 성능을 보임을 확인하였다.
제안한 통합항법은 랜드마크기반의 비전항법에서 제공하는 위치, 자세 정보를 이용하여 칼만필터가 INS의 항법오차, 센서오차를 추정하고 보정한다. 또한 보정된 INS 항법결과를 비전항법 오차특성 계산의 입력으로 사용하여 비전항법의 성능을 개선하고 이 결과를 다시 통합필터에 제공함으로써 항법성능을 더욱 개선시킨다.
항체로부터 랜드마크가 멀어질수록 위치오차가 커지고 랜드마크간의 사이각이 작을수록 위치오차 및 자세오차가 커지며, 항체의 자세에 따라서도 항법성능이 달라진다. 이 결과는 항법해 계산시, PDOP와 ADOP를 고려한다면 더욱 정확한 항법해를 얻을 수 있음을 의미한다. 논문[13]에서는 랜드마크 기반의 2D 비전항법에서 랜드마크의 기하학적 배치에 대한 항법오차 연구를 수행하였으며, 항체와 랜드마크 간의 거리, 그리고 랜드마크간의 시선각 등에 따라 2D 비전항법의 오차특성이 달라진다.
통합항법의 경우에는 랜드마크의 배치에 대한 오차특성을 고려한 경우와 그렇지 않은 경우로 구분하였다. 표의 결과가 보여주듯이, 통합항법은 INS 단독항법에 비해 항법성능을 월등히 향상시키며, 비전항법의 오차특성을 고려했을 때 더 좋은 성능을 제공함을 알 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	관성항법시스템은 무엇인가?	관성항법시스템(INS: Inertial Navigation System)은 센서에서 측정한 가속도와 각속도를 적분하여 항법해를 제공하는 장치로, 짧은 시간에는 정확한 항법해를 제공하지만 적분과정에서 오차가 누적되어 시간이 지남에 따라 항법오차가 증가하는 특성이 있다. 따라서 최근에는 INS의 이러한 단점을 극복하기 위해 INS/GPS (Global Positioning System) 통합 시스템을 널리 사용한다[1].
	관성항법시스템의 특성은?	관성항법시스템(INS: Inertial Navigation System)은 센서에서 측정한 가속도와 각속도를 적분하여 항법해를 제공하는 장치로, 짧은 시간에는 정확한 항법해를 제공하지만 적분과정에서 오차가 누적되어 시간이 지남에 따라 항법오차가 증가하는 특성이 있다. 따라서 최근에는 INS의 이러한 단점을 극복하기 위해 INS/GPS (Global Positioning System) 통합 시스템을 널리 사용한다[1].
	관성항법시스템의 단점을 극복하기 위해 사용하는 것은?	관성항법시스템(INS: Inertial Navigation System)은 센서에서 측정한 가속도와 각속도를 적분하여 항법해를 제공하는 장치로, 짧은 시간에는 정확한 항법해를 제공하지만 적분과정에서 오차가 누적되어 시간이 지남에 따라 항법오차가 증가하는 특성이 있다. 따라서 최근에는 INS의 이러한 단점을 극복하기 위해 INS/GPS (Global Positioning System) 통합 시스템을 널리 사용한다[1]. 그러나 GPS 역시 전파방해, 장애물과 같은 외부 간섭에 취약한 단점이 있어, 비전센서, 레이저, 초음파센서, 고도계 등을 이용하여 GPS를 대체하는 연구도 활발히 이루어지고 있다[2-4].

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원문보기 상세보기
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상세보기
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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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