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광학식 3차원 좌표측정장치를 이용한 관성항법센서와 기체의 정렬기법
Alignment of Inertial Navigation Sensor and Aircraft Fuselage Using an optical 3D Coordinate Measuring Device 원문보기

한국항공우주학회지 = Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences, v.47 no.1, 2019년, pp.41 - 48  

김정호 (Aerospace department of Pusan National University) ,  이대우 (Aerospace department of Pusan National University)

초록
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본 논문은 광학적인 방법을 통해 얻은 3차원 좌표들을 이용하여 항공기 동체와 관성항법센서를 정렬하는 방법에 대하여 다루고 있다. 기존에 가공되어 있는 마운트 홀의 제작 정확도를 신뢰하고 장착하던 관행에서 나아가 관성항법센서의 좌표계와 항공기 동체의 기준좌표계를 보다 정확하게 정렬하기 위한 방법에 대해 소개하고 있으며, 실현가능성을 검증하기 위해 실제 3차원 좌표측정장치의 오차 수준을 반영한 시뮬레이션을 통해 정렬 성능을 검증하였다. 또한 광학센서와 관성항법센서의 최적화 기법 기반 정렬 방법을 기술하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper deals with a method of aligning an aircraft fuselage and an inertial navigation sensor using three-dimensional coordinates obtained by an optical method. In order to verify the feasibility, we introduce the method to accurately align the coordinate system of the inertial navigation sensor...

주제어

#센서 정렬   #최적화   #절대 표정   #관성항법시스템   #광학식 좌표측정장치  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 기존의 연구방향으로는 관성센서와 항공기의 정확한 정렬을 수행하기 어렵다고 판단하였으며, 본 연구에서는 영상/광학센서를 함께 사용함으로써 항공기 기축과 관성항법센서의 정렬이 가능함을 확인하고자 하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
레이저 트랙커의 특징은 무엇인가? 2mm의 정확도를 보장하는 레이저 트랙커의 활용이 좋은 대안이 될 수 있다. 다만 레이저 트랙커의 경우 정적인 상태에서만 측정이 가능하다는 단점이 있다.
3차원 좌표 측정을 위해 2대 이상의 카메라를 사용할 때의 이점은 무엇인가? 스테레오 혹은 다수의 카메라를 이용한 3차원 좌표 획득에 대한 연구[13,14]는 매우 오랫동안 수행되 어온 연구 분야이며, VICON[15] 혹은 Optitrack[16] 과 같은 상용 제품이 국내에서도 많이 사용되고 있다. 2대 이상의 카메라를 이용할 경우 삼각측량법에 따라 3차원 좌표의 직접적인 관측이 가능하며, 1mm 이하의 좌표 측정 정확도를 확보할 수 있다[14].
관성항법센서의 정렬에 대한 선행연구의 한계점은 무엇인가? 관성항법센서의 정렬과 관련된 선행연구들을 살펴보면, 센서의 전원을 인가한 뒤 항법 좌표계와 센서의 관계를 초기 정렬하기 위한 자가정렬(self-calibration) 방법[2-5]에 대한 연구들이 있다. 하지만 자가정렬 방법은 항법 센서의 초기값을 설정하기 위한 연구들이며, 자가정렬의 결과가 항공기와 관성항법센서 사이의 정렬 관계를 표현하지 못한다.
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참고문헌 (17)

  1. Zulkifli, Asmaliza, et al. "Alignment measurement technique for satellite assembly, integration, and test," INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED AND APPLIED SCIENCES Vol. 4 No. 9, 2017, pp.119-124. 

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  2. Syed, Z. F., et al. "A new multi-position calibration method for MEMS inertial navigation systems," Measurement Science and Technology, Vol. 18, No.7, 2007, pp.1897. 

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  3. Titterton, D. H., and Weston, J. L., "Strapdown inertial navigation technology," Vol. 17, IET, 2004. 

  4. Shin, E. H., "Accuracy improvement of low cost INS/GPS for land applications", University of Calgary, 2001. 

  5. Cha J. H., Heo S. J., and Park C. G, "Sun Sensor Aided Multiposition Alignment of Lunar Exploration Rover," Journal of The Korean Society for Aeronautical and Space Sciences, Vol. 45, No. 10, 2017. 

  6. Chen, Y., and Zhao, Y., "New rapid transfer alignment method for SINS of airborne weapon systems," Journal of Systems Engineering and Electronics, Vol. 25, No. 2, 2014, pp.281-287. 

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  7. Lu, J., Xie, L., and Li, B., "Analytic coarse transfer alignment based on inertial measurement vector matching and real-time precision evaluation," IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 65, No. 2, 2016, pp.355-364. 

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  8. Cheng, J., et al., "A new polar transfer alignment algorithm with the aid of a star sensor and based on an adaptive unscented Kalman filter," Sensors, Vol. 17, No. 10, 2017, p.2417. 

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  9. Seo, B. I, "Time Delay Error Analysis and Compensation Method of Integrated Navigation System for Aircraft Store," Journal of The Korean Society for Aeronautical and Space Sciences, Vol. 46, No. 7, 2018. 

  10. Wang, T., et al., "Modified compensation algorithm of lever-arm effect and flexural deformation for polar shipborne transfer alignment based on improved adaptive Kalman filter," Measurement Science and Technology, Vol. 28, No. 9, 2017, pp.095-101. 

  11. Cheng, J., et al., "On lever-arm effect compensation for polar Transfer Alignment," 35th Chinese Control Conference (CCC), 2016. 

  12. Xiong, Z., et al., "Dynamic calibration method for SINS lever-arm effect for HCVs," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 51, No. 4, 2015, pp.2760-2771. 

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  13. Guerra-Filho, G., "Optical Motion Capture: Theory and Implementation," RITA, Vol. 12, No. 2, 2005, pp.61-90. 

  14. Bailey, S. W., and Bodenheimer, B., "A comparison of motion capture data recorded from a Vicon system and a Microsoft Kinect sensor," Proceedings of the ACM Symposium on Applied Perception, 2012. 

  15. https://www.vicon.com/ 

  16. http://optitrack.com/ 

  17. Perez, L., Rodriguez, I., Rodriguez, N., Usamentiaga, R., and Garcia, D. F., "Robot guidance using machine vision techniques in industrial environments: A comparative review," Sensors, Vol. 16 No. 3, 2016, pp. 335. 

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