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문제 정의
- 본 논문에서는 개인 항법 장치의 개념 및 기본 모델을 제시하고 이때 필요한 보폭 정보를 Neural Network 를 이용하여 제공하는 방법을 제시한다.
- 걸음 검출에 의한 개인 항법 장치 또한 보폭 오차 및 회전을 측정하는 자이로의 바이어스에 의하여 오차가 커지게 된 다. 본 논문에서는 개인 항법 장치의 오차 모델을 구하 고, GPS와의 결합에 의한 오차 추정 칼만필터를 구성하 여 오차를 보정하는 방법을 제시한다. 제시한 오차 보정 기법에 의하여 항법 정보는 좋은 정확도를 유지하면서 항법을 수행할 수 있음을 시뮬레이션을 통하여 확인할 수 있다.
- 본 논문에서는 저급 관성 센서를 이용하여 개인 항법장치를 구성할 때 필요한 모델링을 제시하였고 이때 중요한 변수인 보폭을 신경 회로망을 구성하여 결정하는 방법을 제시하였다. 그리고 오차 보정을 위하여 GPS와 결합하여 오차를 추정하는 칼만필터를 구성하였다.
가설 설정
- 저급 관성 센서를 사용하여 개인 항법 장치를 구성하므로 시뮬레이션에서 사용된 자이로는 l[deg/s]의 바이어스를 가지고 있다고 가정하였다. 그리고 초기 오차 공분산 및 공정 잡음, 측정 잡음 공분산 행렬의 크기는 다음과 같이 설정하였다.
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