[논문]Integrated Navigation Filter Design for Trains Considering the Mounting Misalignment Error of the IMU

Chae, Myeong Seok; Cho, Seong Yun; Shin, Kyung Ho

doi:10.11003/jpnt.2021.10.3.179

Integrated Navigation Filter Design for Trains Considering the Mounting Misalignment Error of the IMU 원문보기

Journal of Positioning, Navigation, and Timing, v.10 no.3, 2021년, pp.179 - 187

Chae, Myeong Seok (Department of IT Engineering, Kyungil University) , Cho, Seong Yun (Department of Robotics and Mobility, Kyungil University) , Shin, Kyung Ho (Railway Designated Certification Department, Korea Railroad Research Institute)

Abstract ▼ AI-Helper

To estimate the location of the train, we consider an integrated navigation system that combines Inertial Navigation System (INS) and Global Navigation Satellite System (GNSS). This system provides accurate navigation results in open sky by combining only the advantages of both systems. However, since measurement update cannot be performed in GNSS signal blocked areas such as tunnels, mountain, and urban areas, pure INS is used. The error of navigation information increases in this area. In order to reduce this problem, the train's Non-Holonomic Constraints (NHC) information can be used. Therefore, we deal with the INS/GNSS/NHC integrated navigation system in this paper. However, in the process of installing the navigation system on the train, a Mounting Misalignment Error of the IMU (MMEI) inevitably occurs. In this case, if the NHC is used without correcting the error, the navigation error becomes even larger. To solve this problem, a method of easily estimating the MMEI without an external device is introduced. The navigation filter is designed using the Extended Kalman Filter (EKF) by considering the MMEI. It is assumed that there is no vertical misalignment error, so only the horizontal misalignment error is considered. The performance of the integrated navigation system according to the presence or absence of the MMEI and the estimation performance of the MMEI according to the method of using NHC information are analyzed based on simulation. As a result, it is confirmed that the MMEI is accurately estimated by using the NHC information together with the GNSS information, and the performance and reliability of the integrated navigation system are improved.

주제어

표/그림 (5)

그림 Fig. 1. Concept of the MMEI.
그림 Fig. 2. Reference trajectory. (a) trajectory, (b) GNSS signal reception situation by tunnels.
그림 Fig. 3. Reliability analysis of the integrated navigation system without MMEI. (a) INS/GNSS, (b) INS/GNSS/NHC-option, (c) INS/GNSS/NHC-default.
그림 Fig. 4. Estimation results of MMEI. (a) INS/GNSS, (b) INS/GNSS/NHC-option, (c) INS/GNSS/NHC-default.
그림 Fig. 5. Reliability analysis of the integrated navigation system with MMEI. (a) INS/GNSS, (b) INS/GNSS/NHC-option, (c) INS/GNSS/NHC-default

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 열차용 INS/GNSS/NHC 복합항법시스템을 구성할 때 IMU의 장착 비정렬 오차 (MMEI: Mounting Misalignment Error of the IMU)가 존재하는 경우를 고려하여 필터를 설계한다. 필터는 INS의 비선형성을 고려하여 Extended Kalman Filter (EKF)를 사용하며, MMEI는 수직축에만 발생하는 것으로 가정한다.
센서 기반으로 열차의 위치를 추정하기 위해 사용하는 방법으로 INS/GNSS 복합항법시스템이 대표적이다. 터널에서 GNSS 신호 수신이 불가하며, 오차가 증가하는 특성을 보완하기 위해 열차의 NHC 정보를 사용한 INS/GNSS/NHC 복합항법시스템을 이 논문에서 다룬다. IMU를 정확하게 열차의 좌표계와 일치시켜 장착하게 되면 복합항법 시스템을 통해 비교적 안정적인 항법정보를 획득할 수 있다.

가설 설정

본 논문에서는 열차용 INS/GNSS/NHC 복합항법시스템을 구성할 때 IMU의 장착 비정렬 오차 (MMEI: Mounting Misalignment Error of the IMU)가 존재하는 경우를 고려하여 필터를 설계한다. 필터는 INS의 비선형성을 고려하여 Extended Kalman Filter (EKF)를 사용하며, MMEI는 수직축에만 발생하는 것으로 가정한다. 설계된 복합항법 필터의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행한다.

제안 방법

이 논문에서는 이 문제를 고려하여 장착오차를 포함한 복합항법필터를 설계하였다. 그리고 INS/GNSS, INS/GNSS/NHC-Option, INS/GNSS/NHC-Default 복합항법시스템의 성능을 시뮬레이션 기반으로 분석하였다.
이 문제를 해결하기 위해서는 이 환경 내에서 이용 가능한 센서를 추가하거나 사용 가능한 정보를 최대한 이용하여야 한다. 본 논문에서는 열차의 NHC 특성을 통한 속도 정보를 사용하도록 한다. 즉 열차는 철도 상에서만 운행하므로 전진방향에 수직한 두 축의 속도는 항상 0이 된다.
설계된 복합항법 필터의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행한다. 시뮬레이션 궤적은 오산 시험선 궤적을 사용하며, Monte-Carlo 시뮬레이션을 통한 Root Mean Squared Errors (RMSE)와 장착 비정렬 오차의 추정 오차를 분석하여 제안된 필터의 성능을 검증한다.
이 경우 NHC 정보를 통해 잘못된 방향으로 속도보정을 하게 됨으로써 복합항법시스템의 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이 문제를 고려하여 장착오차를 포함한 복합항법필터를 설계하였다. 그리고 INS/GNSS, INS/GNSS/NHC-Option, INS/GNSS/NHC-Default 복합항법시스템의 성능을 시뮬레이션 기반으로 분석하였다.

대상 데이터

시뮬레이션에 사용된 IMU는 Novatel 사의 OEM-IMU-EG370N을 모델로 하며, IMU의 잡음 규격은 다음과 같다.

성능/효과

그러나 터널 안에서는 측정치 갱신이 불가능하므로 위치 및 속도의 오차가 터널의 길이에 비례하여 계속 증가하는 것을 알 수 있다. (b)는 INS/GPS/NHC-Option의 결과로 터널구간에서 NHC를 측정치로 사용함으로써 전체적인 가관측성이 향상되는 것을 확인할 수 있으며 특히 회전 터널에서는 가관측성이 좀 더 향상되는 것을 알 수 있다. 이러한 영향으로 인해 방위각 오차가 줄어 들며 터널에서 위치 및 속도 오차의 증가가 (a)에 비해 감소하는 것을 알 수 있다.
터널에서 GNSS 신호 수신이 불가하며, 오차가 증가하는 특성을 보완하기 위해 열차의 NHC 정보를 사용한 INS/GNSS/NHC 복합항법시스템을 이 논문에서 다룬다. IMU를 정확하게 열차의 좌표계와 일치시켜 장착하게 되면 복합항법 시스템을 통해 비교적 안정적인 항법정보를 획득할 수 있다. 그러나 IMU를 열차에 장착하는 과정에서 장착오차가 발생할 수 있다.

참고문헌 (10)

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Chen, Q., Zhang, Q., & Niu, X. 2020, Estimate the Pitch and Heading Mounting Angles of the IMU for Land Vehicular GNSS/INS Integrated System, IEEE Transactions on Intelligent Transportation System, 1-13. https://doi.org/10.1109/TITS.2020.2993052

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저자의 다른 논문 :

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DOI : 10.11003/JPNT.2021.10.3.179 [무료]
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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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