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[국내논문] 센서융합 측위 기술의 현황과 연구 동향 원문보기

정보와 통신 : 한국통신학회지 = Information & communications magazine, v.32 no.8, 2015년, pp.45 - 53  

공승현 (한국과학기술원) ,  전상윤 (한국과학기술원) ,  고현우 (한국과학기술원)

초록
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스마트폰이나 자율주행 자동차에서 필요로 하는 측위 및 항법 시스템은 실내외 및 다양한 지형 환경에서 높은 위치 정확도와 높은 측위 신뢰도를 요구한다. 따라서, 이러한 측위 시스템은 다양한 위치 측정 센서를 구비하고 센서 측정치들로부터 최적의 위치 추정치를 얻어내는 것을 목표로 한다. 본 고에서는 최적의 위치 추정치를 얻어내는 센서 융합 기술을 소개하고 센서융합 기술에서 최신 연구 동향을 살펴본다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 고에서는 먼저 주로 사용되는 위치 센서들의 측정 오차에 대하여 소개하고 (II장), 다양한 센서 융합 기술과 기술 동향에 대하여 소개한다. (III장).
  • 본 절에서는 여러 센서를 융합하기 위하여 흔히 사용하는 확장칼만필터, 파티클필터 그리고 연합형 칼만필터에 대해서 소개하고 각 필터들의 특징과 장단점에 대해서 다룬다.
  • Least Square(LS), Kalman Filter(KF), Extended KF(EKF), Unscented KF(UKF), Particle Filter(PF), Belief Propagation(BP) 등의 알고리즘을 기반으로 하는 협력측위 기술들이 소개되어 왔다[12][13][14]. 본 절에서는 그 중에서도 계산량이 적고 센서융합에 널리 사용되고 있는 EKF 기반의 협력측위 기술인 hybrid-cooperative EKF(hcEKF)와 최근에 소개된 간단한 계산 형태를 가지면서 최적 근사해를 제공하는 BP 기반의 협력 측위 기술인 Hybrid Sum-Product Algorithm over Wireless Network(H-SPAWN)에 대해 소개하도록 하겠다. 소개할 hcEKF와 H-SPAWN은 <그림 8>과 같은 공통 목표를 가진다.
  • 본고에서는 스마트폰 및 자동차 항법시스템에서 널리 활용되고 있는 융합측위 기술들에 대하여 살펴보았다. 일반적인 예로 확장형 칼만필터를 이용하여 센서융합 측위를 구현하는 스마트폰과 자동차의 융합항법 시스템을 살펴보았고 추가로 연합형 칼만필터 시스템도 소개하였다.

가설 설정

  • GPS 의사거리 잡음은 1σ가 약 7.5m이고 평균이 0인 가우시안 분포를 따르고, NLOS에 의해 생기는 지연(delay) 오차는 10~200m의 범위를 가지는 채널환경을 가정하여 시뮬레이션 하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
확장 칼만 필터에 관해 설명하시오. 확장 칼만 필터는 비선형 시스템의 상태벡터를 추정하기 위해개발된 것으로 테일러(Taylor) 전개를 이용하여 시스템을 선형화한 후, 상태변이벡터를 추정한다. INS를 사용하는 항법 시스템의 경우, INS 순수항법에 사용되는 수식이 비선형이기 때문에 확장 칼만 필터가 센서들의 정보를 융합하는데 주로 사용된다.
다중센서 기반 항법시스템의 장점은? 다양한 센서들이 발달함에 따라 INS와 GPS 뿐만 아니라 추가적인 센서들을 함께 융합하는 다중센서 기반 항법시스템들이 개발되었다. 추가적인 센서들의 사용은 보다 향상된 측위를 가능하게 하며, 일부 센서가 고장 나더라도 항법해 오차가 발산하지 않는다는 장점을 준다. 다중센서 기반 항법시스템의 예시로는 아래의 <그림 3>과 같은 확장 칼만 필터를 이용한 차량용 INS, GPS 그리고 Odometer (주행 기록계) 약결합 시스템이 있다.
스마트폰과 자동차의 항법장치에 사용되는 측위 센서 및 기술은 무엇인가? 스마트폰이나 자동차의 항법장치에서는 GPS (Global Positioning System)이나 WiFi 뿐만 아니라 다양한 측위 센서를 사용하고 있다. 스마트폰의 경우 GPS, WiFi뿐만 아니라, 관성항법시스템(INS)과 영상(Camera Vision), 그리고 최근에는 지자기센서 (Magnetic sensor)를 이용하는 기술도 사용되고 있고, 자동차 항법 시스템에서는 GPS나 DGPS (Differential GPS), 그리고 Odometer와 같은 차체의 움직임 측정치를 활용하고 있다. 이렇게 다양한 측위 센서를 이용하는 것은 측위 센서들이 가질 수 있는 측정 오차와 측위 결과에 대한 높은 신뢰도 요구하기 때문이다.
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참고문헌 (16)

  1. B. Priot, C. Peillon, V. Calmettes, and M. Sahmoudi, Performance Assessment of an Ultra-Tightly Coupled Vision-Aided INS/GNSS Navigation System", ISAE, Universite de Toulouse, France, ION 2011. 

  2. C.-S. Yoo and I.-K. Ahn, "Low cost GPS/INS sensor fusion system for UAV navigation", IEEE Conf. DASC'03, vol. 2, pp. 8.A.1 - 8.1-9. 

  3. Y. Yanjuan, W. Tian, and Z. Jin, "Study on a novel marine INS/GPS integrated navigation technology", IEEE ICARCV 2002, vol. 3, pp. 1563 - 1567. 

  4. E.-H. Shin, "Accuracy Improvement of Low Cost INS/GPS for Land Applications", UCGE Reports, no. 20156, 2001. 

  5. X. Chen, J. Yu, and M. Gu, "Study on Tightly-Coupled GPS/SINS Integrated Navigation System by Using Software GPS Receiver", IEEE I2MTC, Binjiang, China, May, pp. 1-4, 2011. 

  6. G. H. Kim and S. -H. Kong, "High-speed train navigation system based on multi-sensor data fusion and map matching algorithm", Int. J. Contr., Autom. and Syst., vol. 13, no. 3, pp. 1-10, 2015. 

    상세보기 crossref

  7. D. Simon, Optimal estimation, 1st ed, New Jersey, U.S.A.: Wiley Intersci., 2006. 

  8. N. A. Carlson, "Federated Square Root Filter for Decentralized Parallel Processes", IEEE Trans. Aero. and Electro. syst., vol. 26, no. 3, 1990. 

  9. E. Uhlemann, "Introducing Connected Vehicles," IEEE Veh. Technol. Mag., vol. 10, pp. 23-31, Mar. 2015. 

  10. H. Wymeersch, J. Lien, and M. Z. Win, "Cooperative Localization in Wireless Networks," in Proc. IEEE, vol. 97, no. 2., pp. 427-450, Feb. 2009. 

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  11. N. Alam, A. T. Balaei, and A. G. Dempster, "A DSRC Doppler-based cooperative positioning enhancement for vehicular networks with GPS availability," IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 60, pp. 4462-4470, Nov. 2011. 

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  12. M. A. Caceres, F. Sottile, R. Garello, and M. A. Spirito, "Hybrid GNSSToA localization and tracking via cooperative unscented Kalman filter,"in Proc. IEEE 21st Int. Symp. Personal, Indoor, Mobile Radio Commun. (PIMRC) , Istanbul, Turkey, Sep. 2010, pp. 271-275. 

  13. F. Sottile, H. Wymeersch, M. A. Caceres, and M. A. Spirito, "Hybrid gnss-terrestrial cooperative positioning based on particle filter," in Proc. IEEE Global Commun. Conf. (Globecom), Houston, Texas, 2011, pp. 1-5. 

  14. F. R. Kschischang, B. J. Frey, and H. A. Loeliger, "Factor graphs and the sum-product algorithm," IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 47, no. 2, pp. 498-519, Feb 2001. 

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  15. M. A. Caceres, F. Penna, H. Wymeersch, and R. Garello, "Hybrid Cooperative Positioning Based on Distributed Belief Propagation," IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 29, pp. 1948-1958, Dec. 2011. 

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  16. R. Garello, J. Samson, M. A. Spirito, and H. Wymeersch, "Peer-to-Peer Cooperative Positioning Part2: Hybrid Devices with GNSS & Terrestrial Ranging Capability", InsideGNSS Mag., pp. 56-64, Jul. 2012. 

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