[논문]Along-Track Position Error Bound Estimation using Kalman Filter-Based RAIM for UAV Geofencing

Gihun, Nam; Junsoo, Kim; Dongchan, Min; Jiyun, Lee

doi:10.11003/jpnt.2023.12.1.51

Along-Track Position Error Bound Estimation using Kalman Filter-Based RAIM for UAV Geofencing 원문보기

Journal of Positioning, Navigation, and Timing, v.12 no.1, 2023년, pp.51 - 58

Gihun, Nam (Department of Aerospace Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology) , Junsoo, Kim (Department of Aerospace Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology) , Dongchan, Min (Department of Aerospace Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology) , Jiyun, Lee (Department of Aerospace Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology)

Abstract ▼ AI-Helper

Geofencing supports unmanned aerial vehicle (UAV) operation by defining stay-in and stay-out regions. National Aeronautics and Space Administration (NASA) has developed a prototype of the geofencing function, SAFEGUARD, which prevents stayout region violation by utilizing position estimates. Thus, SAFEGUARD depends on navigation system performance, and the safety risk associated with the navigation system uncertainty should be considered. This study presents a methodology to compute the safety risk assessment-based along-track position error bound under nominal and Global Navigation Satellite Systems (GNSS) failure conditions. A Kalman filter system using pseudorange measurements as well as pseudorange rate measurements is considered for determining the position uncertainty induced by velocity uncertainty. The worst case pseudorange and pseudorange rate fault-based position error bound under the GNSS failure condition are derived by applying a Receiver Autonomous Integrity Monitor (RAIM). Position error bound simulations are also conducted for different GNSS fault hypotheses and constellation conditions with a GNSS/INS integrated navigation system. The results show that the proposed along-track position error bounds depend on satellite geometries caused by UAV attitude change and are reduced to about 40% of those of the single constellation case when using the dual constellation.

주제어

표/그림 (5)

그림 Fig. 1. Boundaries and regions in SAFEGUARD (left) and boundaries for geospatial constraint conformance (right) (Dill et al. 2016).
그림 Fig. 2. 3 Fatal cases in geofencing operation (Kim et al. 2019).
그림 Fig. 3. Simulation trajectory (left) and velocity profile (right) in ECEF.
그림 Fig. 4. Along-track position error bound results for nominal and GNSS failure condition (left) and ECEF standard deviation (right) of the GPS only case.
그림 Fig. 5. Along-track position error bound results for nominal and GNSS failure condition (left) and ECEF standard deviation (right) of the GPS+Galileo case.

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 사전연구에서 제안된 geo-fencing 운용의 위치 오차 경계 산출 과정에서 항법 시스템의 고장상태를 고려할 수 있는 방법론을 제안하였으며, 복합 항법 시스템 사용 시 발생할 수 있는 속도 불확실성으로 인한 위치 오차를 고려한 기체의 속도 방향 (종뱡향, Along-Track) 위치 오차 경계 산출 방법론을 제안하였다. 속도 불확실성에 의한 종방향 위치 오차를 고려하기 위해서는 위치와 속도 오차 간의 연관성을 고려해야한다.

가설 설정

GNSS 측정치 모델과 칼만필터의 측정치 업데이트는 식 (9-11)과 같다. GNSS 측정치의 경우 정확한 속도 추정을 위해 의사거리 측정치와 의사거리 변화율 측정치 함께 사용하는 경우를 가정하였다.

제안 방법

속도 불확실성에 의한 종방향 위치 오차를 고려하기 위해서는 위치와 속도 오차 간의 연관성을 고려해야한다. 따라서 본 연구에서는 속도와 위치를 동시 추정하고, 속도 추정치를 기반으로 위치를 업데이트하는 칼만필터 기반의 종방향 위치 오차 모델을 활용하였다. 또한, 항법 시스템 고장에 대한 안전성 보장을 위해 칼만필터 이노베이션을 검정 통계량으로 사용하는 Receiver Autonomous Integrity Monitor (RAIM)를 적용하였으며, 정확한 속도 산출을 위해 의사거리 측정치와 함께 의사거리 변화율 측정치를 사용하는 경우에 대한 위치 오차 경계 산출 방법론을 제안하였다.
속도 불확실성에 의한 위치 불확실성을 고려하기 위해서는 속도와 위치 간의 연관성을 고려한 위치 오차 모델을 사용해야한다. 따라서 본 연구에서는 속도와 위치를 동시 추정하고, 추정한 속도를 기반으로 위치를 업데이트하는 칼만필터 기반 GNSS/INS 융합 항법 시스템의 위치 오차 모델을 사용하였다. 칼만필터의 시스템 업데이트는 식 (7, 8)과 같다.
따라서 본 연구에서는 속도와 위치를 동시 추정하고, 속도 추정치를 기반으로 위치를 업데이트하는 칼만필터 기반의 종방향 위치 오차 모델을 활용하였다. 또한, 항법 시스템 고장에 대한 안전성 보장을 위해 칼만필터 이노베이션을 검정 통계량으로 사용하는 Receiver Autonomous Integrity Monitor (RAIM)를 적용하였으며, 정확한 속도 산출을 위해 의사거리 측정치와 함께 의사거리 변화율 측정치를 사용하는 경우에 대한 위치 오차 경계 산출 방법론을 제안하였다.
본 논문에서는 위치 오차 경계 기반 geo-fencing function에 활용될 속도 불확실성을 고려한 정상상태 및 GNSS 고장상태에 대한 위험성 확률 평가 기반 종방향 위치 오차 경계를 산출 방법론을 제안하였다. 정확한 속도 추정을 위해 의사거리 측정치와 의사거리 변화율 측정치를 함께 사용하는 경우를 고려하였으며, 의사거리 변화율 측정치 고장의 영향을 고려한 위치 오차 경계 산출 방법론을 제안하였다.
정확한 속도 추정을 위해 의사거리 측정치와 의사거리 변화율 측정치를 함께 사용하는 경우를 고려하였으며, 의사거리 변화율 측정치 고장의 영향을 고려한 위치 오차 경계 산출 방법론을 제안하였다. 이를 바탕으로 종방향 위치 오차 경계 산출 시뮬레이션을 수행하였다. 항법 시스템의 성능이 오차 경계에 미치는 영향을 분석하기 위해 고장 위성수와 위성군에 따른 결과를 비교하였다.
본 논문에서는 위치 오차 경계 기반 geo-fencing function에 활용될 속도 불확실성을 고려한 정상상태 및 GNSS 고장상태에 대한 위험성 확률 평가 기반 종방향 위치 오차 경계를 산출 방법론을 제안하였다. 정확한 속도 추정을 위해 의사거리 측정치와 의사거리 변화율 측정치를 함께 사용하는 경우를 고려하였으며, 의사거리 변화율 측정치 고장의 영향을 고려한 위치 오차 경계 산출 방법론을 제안하였다. 이를 바탕으로 종방향 위치 오차 경계 산출 시뮬레이션을 수행하였다.
이를 바탕으로 종방향 위치 오차 경계 산출 시뮬레이션을 수행하였다. 항법 시스템의 성능이 오차 경계에 미치는 영향을 분석하기 위해 고장 위성수와 위성군에 따른 결과를 비교하였다. 그 결과 종방향 위치 오차 경계는 기체의 자세에 크게 의존하는 것을 확인할 수 있었으며, 다중 위성군을 사용할 경우 단일 위성군의 40% 수준으로 줄일 수 있었다.

성능/효과

항법 시스템의 성능이 오차 경계에 미치는 영향을 분석하기 위해 고장 위성수와 위성군에 따른 결과를 비교하였다. 그 결과 종방향 위치 오차 경계는 기체의 자세에 크게 의존하는 것을 확인할 수 있었으며, 다중 위성군을 사용할 경우 단일 위성군의 40% 수준으로 줄일 수 있었다. 본 논문에서 제안된 고장상태에 대한 위험성 확률 평가 기반 위치 오차 경계 산출 방법론은 고장의 영향을 정량화할 수 있는 센서의 경우 해당 센서의 고장상태에 대한 안전성 요구조건을 만족하는 위치 오차 경계 도출에 동일하게 적용될 수 있다.
본 논문에서 제안된 고장상태에 대한 위험성 확률 평가 기반 위치 오차 경계 산출 방법론은 고장의 영향을 정량화할 수 있는 센서의 경우 해당 센서의 고장상태에 대한 안전성 요구조건을 만족하는 위치 오차 경계 도출에 동일하게 적용될 수 있다. 또한 임무 경로가 지정된 경우 비행기술오차를 함께 고려하여 총 시스템 오차에 대한 위치 오차 경계 산출로 확장이 가능하다. 따라서 향후 SAFEGAURD 뿐 아니라 안전성을 만족하는 UAS의 공역 설계, 충돌 회피 및 경로 설정 등에도 활용이 가능할 것으로 기대된다.

후속연구

또한 임무 경로가 지정된 경우 비행기술오차를 함께 고려하여 총 시스템 오차에 대한 위치 오차 경계 산출로 확장이 가능하다. 따라서 향후 SAFEGAURD 뿐 아니라 안전성을 만족하는 UAS의 공역 설계, 충돌 회피 및 경로 설정 등에도 활용이 가능할 것으로 기대된다.
그 결과 종방향 위치 오차 경계는 기체의 자세에 크게 의존하는 것을 확인할 수 있었으며, 다중 위성군을 사용할 경우 단일 위성군의 40% 수준으로 줄일 수 있었다. 본 논문에서 제안된 고장상태에 대한 위험성 확률 평가 기반 위치 오차 경계 산출 방법론은 고장의 영향을 정량화할 수 있는 센서의 경우 해당 센서의 고장상태에 대한 안전성 요구조건을 만족하는 위치 오차 경계 도출에 동일하게 적용될 수 있다. 또한 임무 경로가 지정된 경우 비행기술오차를 함께 고려하여 총 시스템 오차에 대한 위치 오차 경계 산출로 확장이 가능하다.

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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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