초록 ▼

GPS(Global Positioning System)는 새로운 위성항법시스템으로 현재전세계적으로 항법서비스를 제공하고 있다. GPS의 다양한 응용분야 중에AVLN(Automatic VehicleLocation and Navigation) 혹은 IVHS(Intelligent VehicleHighway System) 등과 같이 GPS를이용하여 차량의 위치를 파악하고 주행정보를 제공하고자 하는 차량항법시스템이 있다.GPS만을 이용한 차량위치측정시 지형지물에 의한 위성신호차단으로 인하여 위치결정

GPS(Global Positioning System)는 새로운 위성항법시스템으로 현재전세계적으로 항법서비스를 제공하고 있다. GPS의 다양한 응용분야 중에AVLN(Automatic VehicleLocation and Navigation) 혹은 IVHS(Intelligent VehicleHighway System) 등과 같이 GPS를이용하여 차량의 위치를 파악하고 주행정보를 제공하고자 하는 차량항법시스템이 있다.GPS만을 이용한 차량위치측정시 지형지물에 의한 위성신호차단으로 인하여 위치결정이불가능한 경우가 자주 생기는데 이를 해결하기 위한 방법으로 GPS와 추측항법(Dead-Reckoning)시스템, 그리고 부가적으로 지도정보를 결합한 혼합항법시스템을 구성하는 방법이 있다.GPS와 Dead-Reckoning시스템과의 통합의 핵심은 결국 다중센서 항법시스템에서의 최적항법 변수추정이다. 본 연구에서는 지상항법시스템 혹은 차량항법시스템을 위한 새로운구조의 GPS/Dead-Reckoning/Map 통합항법 알고리즘을 분산필터의 한 종류인 연합칼만필터(Federated Kalman Filter)를 이용하여 개발하였다.시뮬레이션과 시험용 차량항법시스템을 이용하여 주행실험을 한 결과 제안된 항법알고리즘은 만족할 만한 위치추정 성능을 보여주었으며, 이 항법 알고리즘은 실제 차량항법스템에응용될 수 있으리라고 기대한다.

Abstract ▼

GPS(Global Positioing System) is a new satellite navigationsystem which currently provides global navigation servicd. Among the various GPSapplications, there is a car navigation systemcalled AVLN(Automatic Vehicle Locationand Navigation) or IVHS(Intelligent Vehicle HighwaySystem). In

GPS(Global Positioing System) is a new satellite navigationsystem which currently provides global navigation servicd. Among the various GPSapplications, there is a car navigation systemcalled AVLN(Automatic Vehicle Locationand Navigation) or IVHS(Intelligent Vehicle HighwaySystem). In this system theyuse GPS to determine vehicle location and to provide trafficinformation.When the vehicle position is determined by GPS only, it frequently happens thatuserposition can not be calculated because of insufficient visible satellites. This ismainly due tosatellite signal blocking by buildings in street. To resolve this problem,GPS and Dead-Reckoning system can be integrated to build the hybrid navigationsystem.The key of GPS and Dead-Reckoning system integration is the optimal stateestimationproblem in multi-sensor navigation system. In this research we developed anew GPS/Dead-Reckoning/Map integration algorithm using Federated Kalman Filter forland navigation system.Simulation and road test results show that the proposed GPS/DR/Mapnavigationalgorithm based on the Federated Kalman filter can be considered as anappropriate method fora multi-sensor integration for car navigation system.

목차 Contents

• 목차...6
• 1. 서론...7
• 2. 분산형 칼만필터...8
• 2.1 중앙집중형 칼만필터...8
• 2.2 분산계층형 칼만필터...9
• 3. 연합형 칼만필터...11
• 3.1 연합형 칼만필터의 수학적 표현...11
• 3.2 연합형 칼만필터의 구현 방법...14
• 4. 연합형 칼만필터를 이용한 다중센서 통합기법...14
• 4.1 차량항법 좌표계...15
• 4.2 Deaf Reckoning 시스템...18
• 4.3 다중항법정보의 통합 기법...21
• 4.4 시뮬레이션...22
• 5. 차량항법을 위한 GPS/DR/Map 연합칼만필터 설계...25
• 5.1 GPS 칼만필터...26
• 5.2 Map-Matching에 의한 지도정보 이용...30
• 5.3 DR 센서의 측정 방정식...32
• 5.4 연합칼만필터의 구성...33
• 5.5 시뮬레이션 결과...34
• 5.6 차량항법시스템의 구성...35
• 5.7 주행실험 결과...37
• 6. 결론...40
• 7. 참고문헌...41