[논문]레버암 효과와 고장 감지 및 배제 성능을 고려한 여분의 3축 MEMS IMU의 평면 배치 기법

김응주; 김용훈; 최민준; 송진우

doi:10.5370/kiee.2018.67.12.1648

레버암 효과와 고장 감지 및 배제 성능을 고려한 여분의 3축 MEMS IMU의 평면 배치 기법
Optimal In-Plane Configuration of 3-axis MEMS IMUs Considering Fault Detection and Isolation Performance and Lever Arm Effect 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.67 no.12, 2018년, pp.1648 - 1656

김응주 (Dept. of software convergence, Sejong University) , 김용훈 (Dept. of software convergence, Sejong University) , 최민준 (Dept. of software convergence, Sejong University) , 송진우 (School of Intelligent Mechatronic Engineering, Sejong University)

Abstract ▼ AI-Helper

The configuration of redundant inertial sensors are very important when considering navigation performance and fault detection and isolation (FDI) performance. By constructing a redundant sensor system using multiple inertial sensors, it is possible to improve the navigation performance and fault detection and isolation performance, which are highly related to the sensor configuration and allocation. In order to deploy multiple MEMS inertial measurement units effectively, a configuration and allocation methods considering navigation performance, fault detection and isolation performance, and lever arm effect in one plane are presented, and the performance is analyzed through simulation in this research. From the results, it is confirmed that the proposed configuration and allocation method can improve navigation, FDI, and lever arm effect rejection performances more effectively by more than 70%.

주제어

표/그림 (13)

그림 그림 1 i번째 관성센서의 레버암 효과 Fig. 1 Lever arm effect on i-th inertial sensor
그림 그림 2 n개의 3축 MEMS IMU 평면 배치 (χ축) Fig. 2 In-plane configuration of n 3-axis MEMS IMUs (x axis)
그림 그림 3 대칭성을 이용한 3축 MEMS IMU 배치 Fig. 3 Configuration of 3-axis MEMS IMU using symmetric configuration
그림 그림 4 IMU가 홀수 개(9개) 인 경우 최적 배치 예시 Fig. 4 Optimal configuration for odd numbers(9) of IMUs
그림 그림 5 IMU가 짝수 개(8개)인 경우 최적 배치 예시 Fig. 5 Optimal configuration for even numbers(8) of IMUs
그림 그림 6 3개의 3축 IMU의 일반각도, 최적각도 평면 배치 Fig. 6 Typical and optimal configuration of 3 IMUs
그림 그림 7 고장에 대한 패리티 벡터의 기댓값 E(P_i) Fig. 7 Expectation of parity vector for fault E(P_i)
표 표 1 3축 MEMS IMU를 이용한 중첩관성센서시스템 성능 Table 1 Performance of RIMU using 3-axis MEMS IMUs
표 표 2 고장 감지 및 배제 성능 검증을 위한 시뮬레이션 조건 Table 2 Simulation condition for verifying FDI performance
그림 그림 8 미사일의 궤적 시뮬레이션 Fig. 8 Simulation trajectory
그림 그림 9 배치법에 따른 관성항법 RMS 오차 Fig. 9 RMS inertial navigation error according to configurations
표 표 3 레버암 효과 성능 검증을 위한 시뮬레이션 조건 Table 3 Simulation condition for verifying lever arm effect
표 표 4 레버암 효과 성능 검증 시뮬레이션 결과 Table 4 Simulation results

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 일반적인 배치와 본 논문에서 제시한 배치 방법을 시뮬레이션을 통해 비교하여, 제안한 배치기법이 레버암 효과에 의한 영향을 효과적으로 상쇄함을 확인하였다. 시뮬레이션을 위한 궤적으로는 롤(roll)각 방향으로 10Hz의 각속도를 갖고 회전하며 포물선 운동을 하는 미사일 궤적을 사용하였다.
본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 개의 직교 배치된 3축 MEMS IMU를 이용하여 항법 성능과 고장 감지 및 배제 성능을 극대화하며 레버암 효과를 최소화하는, 단일 평면에 서의 중첩 센서 배치 방법을 제안하였다. 이를 위해 항법 성능의 검증과 고장 감지 및 배제 성능 최적화 조건을 동시에 만족시키며 레버암 효과를 최소화하는 조건을 2장, 3장과 4장에서 각각 제시하였으며, 5장에서 이러한 조건을 만족하는 평면 배치 예를 제시하고 시뮬레이션을 통해 그 성능을 확인하였다.

제안 방법

n개의 3축 MEMS IMU를 이용하여 중첩관성센서시스템을 구성할 때, 항법 성능, 고장 감지 및 배제 성능을 극대화 하고 레버암 효과의 영향을 최소로 받는 최적의 배치를 위해서는 각 3축 MEMS IMU가 서로 간에 고장 감지 및 배제 성능에 대한 최적 각도 ψopt만큼의 각도를 갖고 배치되고, 2개의 3축 MEMS IMU가 서로 쌍을 이루어 플랫폼의 무게중심으로부터 대칭성을 갖도록 배치하여 한다.
고장 감지 및 배제 성능을 검증하기 위하여 아래의 표 2와 같은 조건으로 그림 6과 같이 일반적인 동일각도 배치와, 본 논문에서 제시한 최적각도 배치로 각각 중첩관성센서시스템을 구성하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에서 사용한 센서 데이터는 실제 차량 주행을 통해 얻었으며, 고장 감지 및 배제 성능을 확인하기 위해 300초에 계단 형태의 센서 바이어스 고장을 인위적으로 인가하였다.
본 연구에서는 여분의 3축 MEMS IMU를 이용하여 중첩관성 센서시스템을 구성할 때의 항법성능, 고장 감지 및 배제 성능과 레버암 효과를 고려한 성능지표를 선정하였으며 성능 지표를 토대로 최적의 평면 배치 기법을 제시하였다. 최적 배치의 각 성능 검증을 위하여 성능 지표를 계산하여 성능지표의 결과 값을 제시하고 시뮬레이션을 통하여 시스템의 성능을 검증하였다.
본 연구에서는 패리티 공간을 이용한 고장 감지 및 배제 기법을 적용하였으며, 각 센서마다 패리티 식이 하나씩 주어진 형태를 사용하였다. 패리티 값을 이용한 방식의 경우, 고장이 발생하면 해당 패리티 벡터의 값이 커지게 되어 어떠한 센서에 고장이 발생하였는지 확인하는 것이 가능하다.
어떠한 회전하는 플랫폼 위의 i번째 센서가 무게 중심으로부터 di만큼 떨어져 있고 회전체가 w_c만큼의 각속도를 가지는 i번째 센서에서 발생하는 레버암 효과를 포함하는 단축 관성센서의 측정 모델링은 다음 수식과 같다[6].
시뮬레이션에서 사용한 센서 데이터는 실제 차량 주행을 통해 얻었으며, 고장 감지 및 배제 성능을 확인하기 위해 300초에 계단 형태의 센서 바이어스 고장을 인위적으로 인가하였다. 이 경우 패리티 값의 확률 특성 중 기댓값을 확인하여 일반적인 동일각도배치와 최적각도배치의 성능을 비교하여 확인하였다.
본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 개의 직교 배치된 3축 MEMS IMU를 이용하여 항법 성능과 고장 감지 및 배제 성능을 극대화하며 레버암 효과를 최소화하는, 단일 평면에 서의 중첩 센서 배치 방법을 제안하였다. 이를 위해 항법 성능의 검증과 고장 감지 및 배제 성능 최적화 조건을 동시에 만족시키며 레버암 효과를 최소화하는 조건을 2장, 3장과 4장에서 각각 제시하였으며, 5장에서 이러한 조건을 만족하는 평면 배치 예를 제시하고 시뮬레이션을 통해 그 성능을 확인하였다.
본 연구에서는 여분의 3축 MEMS IMU를 이용하여 중첩관성 센서시스템을 구성할 때의 항법성능, 고장 감지 및 배제 성능과 레버암 효과를 고려한 성능지표를 선정하였으며 성능 지표를 토대로 최적의 평면 배치 기법을 제시하였다. 최적 배치의 각 성능 검증을 위하여 성능 지표를 계산하여 성능지표의 결과 값을 제시하고 시뮬레이션을 통하여 시스템의 성능을 검증하였다.

대상 데이터

고장 감지 및 배제 성능을 검증하기 위하여 아래의 표 2와 같은 조건으로 그림 6과 같이 일반적인 동일각도 배치와, 본 논문에서 제시한 최적각도 배치로 각각 중첩관성센서시스템을 구성하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에서 사용한 센서 데이터는 실제 차량 주행을 통해 얻었으며, 고장 감지 및 배제 성능을 확인하기 위해 300초에 계단 형태의 센서 바이어스 고장을 인위적으로 인가하였다. 이 경우 패리티 값의 확률 특성 중 기댓값을 확인하여 일반적인 동일각도배치와 최적각도배치의 성능을 비교하여 확인하였다.
본 논문에서는 일반적인 배치와 본 논문에서 제시한 배치 방법을 시뮬레이션을 통해 비교하여, 제안한 배치기법이 레버암 효과에 의한 영향을 효과적으로 상쇄함을 확인하였다. 시뮬레이션을 위한 궤적으로는 롤(roll)각 방향으로 10Hz의 각속도를 갖고 회전하며 포물선 운동을 하는 미사일 궤적을 사용하였다. 배치 방법은 그림 6과 동일한 방법을 적용하였으며 시뮬레이션에서 미사일의 총 이동거리는 약 10km, 미사일의 평균속도는 약 mach number 1.

성능/효과

3개의 3축 MEMS IMU를 이용한 중첩관성센서시스템의 고장 검출 및 배제 성능의 검증 위하여 기댓값을 확인 결과, 그림 7과 같이 동일각도 배치에 비해 최적각도 배치의 경우 패리티 벡터의 기댓값이 더 크다는 것을 알 수 있었다. 패리티 벡터의 기댓값이 더 큰 경우 잡음이 많은 경우에도 더욱 확실하게 고장 여부를 검출할 수 있으므로, 고장 감지 및 배제 성능이 뛰어나다고 할 수 있다.
중첩관성센서시스템에서 추정 성능의 확보는 항법 성능을 결정하는 주요 요인이 될 수 있다. 결과적으로, 항법 성능은 센서 측정값의 추정 성능으로 표현할 수 있으며, 중첩관성센서시스템에서 추정 성능은 센서의 배치에 따라 달라진다. 이와 같은 센서 배치에 따른 성능지표를 FOM(Figure Of Merit)이라고 한다.
패리티 벡터의 기댓값이 더 큰 경우 잡음이 많은 경우에도 더욱 확실하게 고장 여부를 검출할 수 있으므로, 고장 감지 및 배제 성능이 뛰어나다고 할 수 있다. 따라서 시뮬레이션을 통해 제안한 방법을 사용하여 배치하는 경우 고장 감지 및 배제 성능을 높일 수 있다.
시뮬레이션 결과, 다중 3축 MEMS IMU를 배치함에 따라 레버암 효과가 발생했을 때, 본 논문에서 제시한 최적 배치 기법과 보상 기법을 이용하여 관성항법을 진행하였을 경우, 일반적인 배치 방법 보다 최종 목적지의 오차와 평균 RMS 오차가 70% 이상 감소하는 것을 확인할 수 있다.
여분의 3축 MEMS IMU를 이용하여 중첩관성센서시스템을 구성하는 경우, 고장 감지 및 배제 성능은 센서의 배치 각도에 따라 달라지며, 레버암 효과를 제거하기 위해서는 센서의 위치를 고려하여 배치해야 한다는 결론을 얻었으며, 두 성능을 모두 최적으로 만족하는 배치 결과를 제시하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	중첩센서시스템의 장점은 무엇인가?	현재, 중첩센서시스템은 주로 군수분야, 항공 우주 분야에서 연구되던 분야이나, 무인화 기술의 발달과 센서 기술의 발달로 인해 다른 분야에서도 개발 및 수요가 증가하고 있다. 중첩센서 시스템은 동일한 물리량을 측정하는 여러 개의 센서로 구성되어 있어 측정치의 정확도가 높아지는 장점이 있으며, 센서에서 고장이 발생할 경우에도 여분의 센서를 이용하여 대처가 가능하다는 장점이 있다[6, 7].
	중첩센서시스템이란 무엇인가?	또한 드론, 무인기, 자율주행자동차, 무인잠수정 등의 무 인이동체 기술의 발달로 인해 무인이동체의 안정성에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 이와 함께 로봇, 자동차, 드론 등의 무인화에 대한 요구가 높아지면서, 저가의 무인화 시스템에 관한 연구도 활발하게 진행되고 있다[3,4]. 이러한 서로 다른 두 가지의 요구를 만족시키기 위해, 센서의 소형화, 저가화에 따른 성능 저하 및 신뢰성 저하를 극복할 수 있는 중첩센서시스템 (redundant sensor system)에 대한 연구가 민수부분에서도 급속도로 진행되고 있다[5].
	소형 저가 관성센서에 관심과 수요가 급증하는 이유는 무엇인가?	관성센서 기술이 발전함에 따라, 저가의 관성센서가 널리 보급되기 시작하였고, 특히 MEMS 기술의 발전과 무인 이동체의 발달로 인해 소형 저가 관성센서에 대한 관심과 수요가 급증하고 있다[1,2]. 또한 드론, 무인기, 자율주행자동차, 무인잠수정 등의 무 인이동체 기술의 발달로 인해 무인이동체의 안정성에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 이와 함께 로봇, 자동차, 드론 등의 무인화에 대한 요구가 높아지면서, 저가의 무인화 시스템에 관한 연구도 활발하게 진행되고 있다[3,4].

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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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