Single-antenna GPS/Gyroscope/Magnetometer Integrated Attitude Estimation

본 논문에서는 단일안테나 GPS 를 이용한 의사자세와 그를 보완하기 위한 자이로스코프와 지자기센서의 통합을 다루고 있다. 의사자세는 GPS 의 측정치를 이용하여 추정된 자세이기 때문에 출력율이 낮고 시간지연이 포함되어 있다. 또한 GPS 의 속도 측정치를 기반으로 하기 때문에 비행조건에 따라서 실제 자세와 의사자세 사이에는 차이가 발생하게 된다. 이와 같은 의사자세의 문제점을 자이로스코프와 지자기센서를 이용하여 개선하는 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 수행하였다.In this paper, we propose the attitude estimation algorithm integrating SAGPS(Single Antenna GPS), Gyroscope and Magnetometer. Pseudo-attitude from SAGPS has low output rate and time delay property. And it differs from actual attitude according to flight condition of airplane because it is based on velocity measurements of GPS. We adopted gyroscope and magnetometer to improve attitude accuracy and output rate of the pseudo-attitude. Using proposed method, simulation is performed and its results are shown.OAIID:oai:osos.snu.ac.kr:snu2012-01/104/0000003405/22SEQ:22PERF_CD:SNU2012-01EVAL_ITEM_CD:104USER_ID:0000003405ADJUST_YN:NEMP_ID:A000360DEPT_CD:446CITE_RATE:0FILENAME:2012춘계항공우주학회실적자료_노희권.pdfDEPT_NM:기계항공공학부EMAIL:[email protected]:

차량 간 GPS 공통 가시위성 검색을 통한 상대위치 추정 정확도 향상에 대한 연구

본 논문은 저가의 GPS 수신기와 MEMS급 IMU, B-CDMA 무선 통신 모듈을 이용한 다수 차량의 상대위치 추 정에 관한 연구이다. 차량의 상대위치를 추정함에 있어서, 각 차량의 가시 위성 조합이 불일치 할 경우 오차가 급증하는 현상이 발생한다. 본 논문에서는, 이를 개선하기 위하여 측정치 기반으로 상대위치를 계산하는 RGPS 알고리즘을 제안한다. 동시에 GPS/INS 통합 항법 알고리즘을 적용하여 각 차량의 방향각과 속도를 추정한다. 최종적으로 RGPS 알고리즘과 각 차량의 GPS/INS 통합항법 알고리즘 결과를 사용한 Position Integration Filter 알고리즘으로부터 최종적인 상대위치와 상대속도를 추정한다. 이와 같은 연구 결과를 증명하기 위하여 실제 실 험을 통하여 추정 결과를 확인하였다. 실시간 프로그램과 실험용 모형 차량을 제작하여 상대위치, 상대속도 추 정 실험을 실시, 실제 환경에서의 알고리즘의 성능을 검증하였다.In this paper, we present relative positioning algorithm for moving land vehicle using GPS, MEMS IMU and B-CDMA module. This algorithm does not calculate precise absolute position but calculates relative position directly, so additional infrastructure and I2V communication device are not required. Proposed algorithm has several steps. Firstly, unbiased relative position is calculated using pseudorange difference between two vehicles. Simultaneously, the algorithm estimates position of each vehicle using GPS/INS integration. Secondly, proposed algorithm performs filtering and finally estimates relative position and relative velocity. Using proposed algorithm, we can obtain more precise relative position for moving land vehicles with short time interval as IMU sensor has. The simulation is performed to evaluate this algorithm and the several field tests are performed with real time program and miniature vehicles for verifying performance of proposed algorithm.OAIID:oai:osos.snu.ac.kr:snu2012-01/102/0000003405/9SEQ:9PERF_CD:SNU2012-01EVAL_ITEM_CD:102USER_ID:0000003405ADJUST_YN:NEMP_ID:A000360DEPT_CD:446CITE_RATE:0FILENAME:05 한영민(927~934).pdfDEPT_NM:기계항공공학부EMAIL:[email protected]_YN:NCONFIRM:

Improvement of Relative Positioning Accuracy by Searching GPS Common Satellite between the Vehicles

본 논문은 저가의 GPS 수신기와 MEMS급 IMU, B-CDMA 무선 통신 모듈을 이용한 다수 차량의 상대위치 추정에 관한 연구이다. 차량의 상대위치를 추정함에 있어서, 각 차량의 가시 위성 조합이 불일치 할 경우 오차가 급증하는 현상이 발생한다. 본 논문에서는, 이를 개선하기 위하여 측정치 기반으로 상대위치를 계산하는 RGPS 알고리즘을 제안한다. 동시에 GPS/INS 통합 항법 알고리즘을 적용하여 각 차량의 방향각과 속도를 추정한다. 최종적으로 RGPS 알고리즘과 각 차량의 GPS/INS 통합항법 알고리즘 결과를 사용한 Position Integration Filter 알고리즘으로부터 최종적인 상대위치와 상대속도를 추정한다. 이와 같은 연구 결과를 증명하기 위하여 실제 실험을 통하여 추정 결과를 확인하였다. 실시간 프로그램과 실험용 모형 차량을 제작하여 상대위치, 상대속도 추정 실험을 실시, 실제 환경에서의 알고리즘의 성능을 검증하였다.N

Quaternion-based AHRS Improved by Inertial Sensor Bias Compensation

자세 및 방위 결정 시스템(AHRS)은 자이로 바이어스를 추정하기 위하여 가속도계 센서와 지자기 센서를 이용한다. 저가의 MEMS 가속도계의 경우 바이어스 안정도도 낮을 뿐만 아니라 수십 mg 의 초기 오차를 가진다. 이러한 가속도계 바이어스 오차는 저가 MEMS 센서로 구성된 AHRS 의 자세 정확도를 감소시킨다. 본 논문에서는 자이로 바이어스뿐만 아니라 가속도계 바이어스를 실시간 추정함으로써 자세 및 방위각의 정확도를 향상시키는 쿼터니언 기반 확장칼만핕터 알고리듬을 제시하고, 시뮬레이션을 통해 제시된 알고리듬의 성능을 검증한다.Attitude Heading Reference System (AHRS) uses accelerometer and magnetic sensor to compensate gyro bias. A lowcost MEMS grade accelerometer has tens of mg of initial bias as well as low in-run bias stability. This uncorrected initial bias of accelerometer is the main factor to reduce the accuracy of AHRS consisted of MEMS grade inertial sensors. This paper describes the quaternion-based extended Kalman filter algorithm to improve the attitude accuracy by estimating gyro and accelerometer bias together. Simulation results verify the performance of the proposed method.OAIID:oai:osos.snu.ac.kr:snu2012-01/104/0000003405/14SEQ:14PERF_CD:SNU2012-01EVAL_ITEM_CD:104USER_ID:0000003405ADJUST_YN:NEMP_ID:A000360DEPT_CD:446CITE_RATE:0FILENAME:조암_실적자료_2012KSAS추계.pdfDEPT_NM:기계항공공학부EMAIL:[email protected]: