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칼만 필터를 이용한 GPS/INS융합의 다중 보정 방법
GPS/INS Fusion Using Multiple Compensation Method Based on Kalman Filter 원문보기

Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.52 no.5, 2015년, pp.190 - 196  

권영민 (전자부품연구원)

초록
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본 논문은 항법장치 위치보정을 위해 칼만필터를 적용한 GPS/INS융합의 다중보정방법을 제안한다. 연구에서는 관성항법장치를 구현하기 위해 9축 항법장치로 보정알고리즘을 적용하여 위치오차를 감소시킨 방법을 적용했다. 일반적으로 GPS/INS는 위치정보를 얻어낼 수 있지만 위치정보를 구하는 과정에서 오차 또한 더불어 커지게 되기에 이를 보정하기 위한 강인한 오차 보정 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 9축 관성센서(mpu-9150)의 외란에 대한 강인성 향상을 위해 가속도계 보정 알고리즘을 사용하여 tilt보정을 수행했으며, 제어 대상체의 정확한 방위를 파악할 수 있도록 Yaw각 재정의 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로 GPS/INS와 칼만 필터를 함께 결합한 통합시스템을 구현하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose multiple location error compensation algorithm for GPS/INS fusion using kalman filter and introduce the way to reduce location error in 9-axis navigation devices for implementing inertial navigation technique. When evaluating location, there is an increase of location error...

주제어

#GPS/INS fusion   #Multiple compensation algorithm   #Location error   #Kalman filter  

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

문제 정의

  • 본 연구에서는 GPS/INS센서 융합의 위치보정을 위해 칼만필터를 적용한 연구를 수행하였다. 이를 통해 자기 센서의 행동 반경이나 성분들의 추출이 보정하는 보정치를 실시간으로 구할 수 있도록 하였고 선형칼만 필터를 이용하여 비선형성 구간의 작은 구간들을 선형 구간으로 가정하여 시스템을 구성하였다.

가설 설정

  • 가속도, 자이로센서는 동체의 기울임, 흔들림이 없는 평 상태에서 각 축이 0에 수렴하는 측정값이 나와야한다. 비 정렬오차, 센서 자체 바이어스 성분에 의해 실제 측정값과 다른 상태가 되며, 이를 영점제어기법으로 지속적으로 생기는 오차 값들을 제어 할 것이다.
  • 본 연구에서는 GPS/INS센서 융합의 위치보정을 위해 칼만필터를 적용한 연구를 수행하였다. 이를 통해 자기 센서의 행동 반경이나 성분들의 추출이 보정하는 보정치를 실시간으로 구할 수 있도록 하였고 선형칼만 필터를 이용하여 비선형성 구간의 작은 구간들을 선형 구간으로 가정하여 시스템을 구성하였다. 연구를 수행하기 위해 저가형 관성항법장치로 invensens사의 mpu-9150 모듈을 사용하였으며, 가속도, 자이로, 지자기센서를 내장한 9축 항법장치로 저 전력의 장점과 함께 보정알고리즘 사용이 권장된다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
가속도계은 어떤 힘의 영향을 받아 m/s2 , 또는 g 단위로 측정을 하는가? 가속도계는 3축으로 중력영향을 받으며 m/s2 , 또는 g 단위로 측정을 한다. 센싱 스케일 범위는 ± 2g까지 사용된다.
9축 motion센서란? 연구에서 사용된 항법장치는 9축 motion센서로 각 3축으로 가속도, 자이로, 지자기센서가 통합된 MEMS이다. 전반적인 보드공간과 비용을 절감시켜 다양한 제품에 부담 없이 탑재할 수 있으며, 사용된 INS는 분해능 16bit, 13bit를 가진다.
본문의 알고리즘에서 데이터 양의 증가와 같은 응답속도 저하가 크게 작동하지 않게 고려한 이유는? 가속도 센서 같은 경우 보행 도중 움직임의 흔들림 때문에 Tilt가 생겨 각 축에 영향을 주어 센서 데이터의 신뢰성을 보장 할 수 없다. 마찬가지로 아이언 효과가 제거된 지자기센서는 움직임에 대한 방위성분인 오일러 각의 Yaw각을 구할 수 있으나 흔들림에 의해 정확한 성분을 구하기 어렵다. 논문에서 GPS는 1분에 한번 정보를 얻고 IMU는 1분에 약 50번의 데이터를 처리한다. 따라서 데이터 양의 증가와 같은 응답속도 저하가 크게 작동하지 않게 고려하였다.
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참고문헌 (13)

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  11. Y. Lee, "Inertial Navigation System's Alignment using Multiple-model Kalman filter", Master's Thesis, Chungnam National University, 2010 

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  13. J. Lee, H. Kim, "A Study of High Precision Position Estimator Using GPS/INS Sensor Fusion", Journal of The Institute of Electronics Engineers of Korea vol. 49, no. 11, pp. 159-166, 2012. 

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