KR100525517B1 - Car navigation system and control method thereof - Google Patents
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Abstract
본 발명은 차량 항법 시스템에 관한 것으로서, GPS 및 차속계 등의 외부정보를 이용할 수 없는 상황에서 차량의 주행시 평면에서 상하 및 좌우 움직임이 거의 없다는 차량의 움직임 제한 조건을 이용하여 관성센서를 이용한 비접촉 항법 시스템의 센서 오차를 연속적으로 보정하며 속도의 발산을 막아 계속적인 항법 기능이 수행할 수 있도록 할 뿐만 아니라 차량의 전후 움직임을 주행과 정지로 나누고 이를 가속도계 및 자이로 센서의 출력 특성을 이용하여 판단한 후 정지 시에는 센서 출력의 바이어스를 직접 추정함으로써 도심 주행상황에서 보다 향상된 항법 성능을 제공할 수 있는 이점이 있다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a vehicle navigation system, wherein a contactless navigation method using an inertial sensor using a motion limitation condition of a vehicle in which there is almost no up, down, left, or right movement in a plane when a vehicle is not available outside information such as a GPS and a speedometer It continuously corrects the sensor error of the system and prevents the divergence of speed so that the continuous navigation function can be performed, and divides the forward and backward movement of the vehicle into driving and stopping, and judges it by using the output characteristics of the accelerometer and gyro sensor. The city has the advantage of providing better navigation performance in urban driving situations by directly estimating the bias of the sensor output.
Description
본 발명은 차량 항법 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 GPS 및 차속계 등의 외부정보를 이용할 수 없는 상황에서 차량의 주행시 평면에서 상하 및 좌우 움직임이 거의 없다는 차량의 움직임 제한 조건을 이용하여 관성센서를 이용한 비접촉 항법 시스템의 센서 오차를 연속적으로 보정하며 속도의 발산을 막아 계속적인 항법 기능이 수행할 수 있도록 할 뿐만 아니라 차량의 전후 움직임을 주행과 정지로 나누고 이를 가속도계 및 자이로 센서의 출력 특성을 이용하여 판단한 후 정지 시에는 센서 출력의 바이어스를 직접 추정하는 차량 항법 시스템에 관한 것이다. The present invention relates to a vehicle navigation system, and more particularly, to an inertial sensor using a motion limitation condition of a vehicle in which there is almost no up, down, left, or right movement in a plane when a vehicle is driven in a situation where external information such as GPS and a speedometer are not available. It continuously corrects the sensor error of the non-contact navigation system and prevents the divergence of speed so that the continuous navigation function can be performed. It also divides the forward and backward movement of the vehicle into driving and stopping and uses the output characteristics of the accelerometer and gyro sensor. The present invention relates to a vehicle navigation system for directly estimating a bias of a sensor output when stopped.
차량 항법 시스템은 차량의 현재위치를 파악하는 것으로부터 위치 정보를 제공받고 이를 기반으로 지리 정보와 결합하여 경로안내, 교통안내, 주변정보 및 부가정보 제공 등의 다양한 서비스를 제공하는 첨단기술이다. Vehicle navigation system is a cutting-edge technology that provides a variety of services, such as route guidance, traffic guidance, surrounding information and additional information provided by receiving the location information from knowing the current position of the vehicle and combined with the geographic information based on it.
차량 항법 시스템에서 차량의 위치를 파악하기 위해 사용하는 기본적인 항법 장치는 GPS(Global Positioning System)로써 자동차 뿐만 아니라 비행기, 선박 등에도 사용이 되고 있으며 세계 어느 곳에서든지 인공위성을 이용하여 자신의 위치를 정확히 알 수 있는 시스템이다. The basic navigation system used to identify the position of the vehicle in the vehicle navigation system is GPS (Global Positioning System), which is used not only for cars but also for airplanes and ships. It can be a system.
그러나, GPS는 전파를 수신할 수 없는 터널, 고가도로 밑, 빌딩 숲과 같은 지역에서는 GPS를 사용할 수 없으며 주변환경에 따라 연속적으로 위치를 제공할 수 없거나 오차가 커질 수 있다. 따라서 GPS 단독으로 차량 항법 시스템을 구성할 경우 GPS 위성 신호를 수신할 수 없는 환경에서는 차량의 위치를 파악할 수 없기 때문에 차량 항법 서비스를 연속적으로 제공할 수 없다는 단점을 가진다. However, GPS cannot be used in areas such as tunnels, overpasses, and forests of buildings that cannot receive radio waves, and it may not be able to continuously provide a location or an error may increase depending on the surrounding environment. Therefore, when the vehicle navigation system is configured by GPS alone, the vehicle navigation service cannot be continuously provided because the location of the vehicle cannot be determined in an environment in which GPS satellite signals cannot be received.
따라서, 이를 보완하기 위해 일반적으로 GPS 수신기와 더불어 차량에 차속계와 자이로를 설치하고 이들 정보를 추가로 이용하는 방법을 사용한다. 그래서, GPS를 수신할 수 없는 지역에서는 차속계의 속도 정보와 자이로로부터 계산된 방향각 정보를 이용하여 추측항법(Dead Reckoning)을 수행함으로써 GPS 음영지역에서도 연속적으로 위치 정보를 제공할 수 있도록 하고 있다. Therefore, in order to compensate for this, in addition to the GPS receiver, a vehicle speedometer and a gyro are installed in a vehicle and a method of additionally using this information is used. Therefore, in areas where GPS cannot be received, dead reckoning is performed by using the speed information of the speedometer and the direction angle information calculated from the gyro, so that the location information can be continuously provided even in the GPS shadow area. .
그러나 GPS와 차속계 정보를 이용한 접촉식 추측항법을 수행할 경우 차량으로부터 차속계 정보를 얻기 위해서는 차량을 분해하여 새로운 배선작업을 하여야 하며 차량의 차속계가 차량 항법 시스템이 설치되는 차량마다 다른 특성을 가지기 때문에 설치 및 사용하는데 문제점을 가진다.However, when performing contact dead reckoning using GPS and vehicle speedometer information, in order to obtain vehicle speedometer information from the vehicle, it is necessary to disassemble the vehicle and perform new wiring work, and the vehicle speedometer has different characteristics for each vehicle in which the vehicle navigation system is installed. Therefore, there is a problem in installation and use.
따라서, 이와 같은 문제점을 해결하기 위한 방법으로써 차속계로부터 속도 정보를 얻지 않고 관성센서인 가속도계를 차량의 진행 방향에 설치하여 가속도계 출력을 적분하여 속도를 얻는 방법을 채용한 비접촉 차량 항법 장치를 사용하고 있다. Therefore, as a method to solve this problem, a non-contact vehicle navigation apparatus employing a method of acquiring the speed by integrating the accelerometer output by installing an accelerometer as an inertial sensor in the traveling direction of the vehicle without obtaining speed information from the vehicle speedometer. have.
도 1은 종래 기술에 따른 비접촉 차량 항법 시스템을 간략하게 나타낸 블록 구성도이다. 1 is a block diagram schematically showing a non-contact vehicle navigation system according to the prior art.
여기에 도시된 바와 같이 차량의 가속도를 측정하기 위한 가속도센서(10)와, 차량의 진행방향에 대한 경사각을 측정하는 경사각 자이로 센서(20)와, 차량의 진행방향을 측정하기 위한 방위각 자이로 센서(30)와, 가속도센서와 경사각 자이로 센서와 방위각 자이로 센서의 오차를 보정하는 랜덤오차 보정부(50)와, 랜덤오차 보정부(50)에서 오차가 보정된 가속도센서(10)의 출력에 포함된 중력성분을 예측하는 중력보상부(70)와, 랜덤오차 보정부(50)에서 오차가 보정된 경사각 자이로 센서(20)에서 측정된 진행방향의 경사각과 랜덤오차 보정부(50)에서 오차가 보정된 가속도센서(10)의 출력에 포함된 중력보상부(70)에서 예측된 중력성분을 제거하여 진행방향만의 가속도 성분을 추출하여 차량의 이동거리를 계산하는 속도연산부(60)와, 랜덤오차 보정부(50)에서 오차가 보상된 방위각 자이로 센서(30)의 출력으로부터 차량의 진행방향을 계산하는 방위각 연산부(80)와, 속도연산부(60)에서 계산된 차량의 이동거리와 방위각 연산부(80)에서 계산된 차량의 진행방향을 이용하여 차량의 상대위치를 추출하는 상대위치 연산부(90)와, GPS위성신호로부터 시각, 위치, 속도, 방향각 등의 정보를 계산하는 GPS수신부(40)와, 상대위치 연산부(90)의 출력과 GPS수신부(40)의 위치 출력을 이용하여 최종적인 차량의 위치를 구하는 위치연산부(100)로 이루어진다. As shown here, the acceleration sensor 10 for measuring the acceleration of the vehicle, the inclination angle gyro sensor 20 for measuring the inclination angle with respect to the traveling direction of the vehicle, and the azimuth gyro sensor for measuring the traveling direction of the vehicle ( 30) and a random error correction unit 50 for correcting the error of the acceleration sensor, the tilt angle gyro sensor and the azimuth gyro sensor, and the output of the acceleration sensor 10 whose error is corrected in the random error correction unit 50. Gravity compensator 70 for predicting the gravity component and the inclination angle gyro sensor 20 in which the error is corrected in the random error correction unit 50 and the error in the advancing direction measured by the random error correction unit 50 is corrected The speed calculator 60 calculates the moving distance of the vehicle by extracting the acceleration component of the traveling direction by removing the predicted gravity component from the gravity compensator 70 included in the output of the acceleration sensor 10, and a random error. Correction from the correction unit 50 Azimuth calculation unit 80 for calculating the heading direction of the vehicle from the output of the azimuth gyro sensor 30, which is compensated for, and the travel distance of the vehicle calculated by the speed calculating unit 60 and the progress of the vehicle calculated by the azimuth calculation unit 80. A relative position calculation unit 90 for extracting a relative position of the vehicle by using a direction, a GPS receiver 40 which calculates information such as time, position, speed and direction angle from a GPS satellite signal, and a relative position calculation unit 90 The position calculation unit 100 calculates the final position of the vehicle by using the output of the GPS receiver 40 and the position output.
위와 같이 이루어진 차량 항법 시스템은 가속도센서(10)를 이용하여 속도를 구하는 경우 가속도센서(10)가 기울어진 경우 차량의 움직임에 의한 가속도와 더불어 지구 중력의 영향이 같이 측정되기 때문에 속도연산부(60)에서 지구중력의 영향을 정확히 보정하지 않으면 속도가 급격히 발산한다는 특징을 가진다. When the vehicle navigation system made as described above uses the acceleration sensor 10 to obtain the speed, the speed calculator 60 measures the acceleration due to the movement of the vehicle and the influence of the earth's gravity when the acceleration sensor 10 is tilted. Does not accurately correct the effects of Earth's gravitational force, it is characterized by a rapid divergence of velocity.
따라서 차량의 지구 중력방향 축에 수직인 면에 대하여 기울어짐 정도를 측정하는 경사각 자이로 센서(20)로부터 진행방향의 경사각을 측정하고 중력보상부(70)에서 가속도센서(10)의 출력에 포함된 중력성분을 예측하여 가속도센서(10)의 출력 성분 중 진행방향만의 가속도 성분을 추출하여 속도연산부(60)에서 차량의 이동거리를 계산한다. Therefore, the inclination angle of the inclination direction from the inclination angle gyro sensor 20 measuring the inclination with respect to the plane perpendicular to the earth's gravity axis of the vehicle and included in the output of the acceleration sensor 10 in the gravity compensation unit 70 The speed component 60 calculates the moving distance of the vehicle by extracting the acceleration component of the output direction of the acceleration sensor 10 only by predicting the gravity component.
한편, 랜덤오차 보정부(50)에서 오차가 보상된 방위각 자이로 센서(30)의 출력은 방위각 연산부(80)에서 차량의 진행방향을 계산하며, 상대위치 연산부(90)는 차량의 이동거리와 진행방향을 이용하여 차량의 상대위치를 추출하게 된다. On the other hand, the output of the azimuth gyro sensor 30 in which the error is compensated by the random error correction unit 50 calculates the moving direction of the vehicle in the azimuth calculating unit 80, and the relative position calculating unit 90 moves and moves the vehicle. The relative position of the vehicle is extracted using the direction.
따라서, 위치 연산부(100)에서 상대위치 연산부(90)의 출력과 GPS 수신부(40)의 위치 출력을 이용하여 최종적인 차량의 위치를 구하게 된다.Therefore, the position calculating unit 100 calculates the final position of the vehicle by using the output of the relative position calculating unit 90 and the position output of the GPS receiving unit 40.
그러나, 상기 가속도센서(10)와 경사각 자이로 센서(20)나 방위각 자이로 센서(30)들로부터 얻어지는 속도와 각도 정보는 적분 연산을 수행하여 계산되기 때문에 가속도와 각속도 출력의 조그마한 오차가 발생하더라도 시간이 지남에 따라 항법 성능을 급격히 저하시키는 요인이 된다. However, since the velocity and angle information obtained from the acceleration sensor 10 and the inclination angle gyro sensor 20 or the azimuth gyro sensor 30 are calculated by performing an integral calculation, even if a small error of acceleration and angular velocity output occurs, Over time, it becomes a factor that drastically degrades the navigation performance.
그래서, 이들 가속도센서(10)와 경사각 자이로 센서(20)나 방위각 자이로 센서(30)의 오차를 제거하기 위한 일반적인 방법으로 GPS수신부(40) 신호가 유효한 경우 GPS의 속도와 방향각 정보를 이용하여 가속도센서(10)와 경사각 자이로 센서(20)나 방위각 자이로 센서(30)들의 오차를 추정하여 제거하거나 차량이 정지한 상태로 판단되는 경우 센서 출력의 각속도와 가속도 성분의 바이어스를 직접 추정하는 방법을 사용하여 오차를 보정하게 된다. Therefore, when the GPS receiver 40 signal is valid as a general method for eliminating errors between the acceleration sensor 10 and the tilt angle gyro sensor 20 or the azimuth gyro sensor 30, the GPS speed and direction angle information is used. When the error of the acceleration sensor 10 and the inclination angle gyro sensor 20 or the azimuth gyro sensor 30 is estimated and removed or when the vehicle is determined to be stopped, the method of directly estimating the angular velocity and the bias of the acceleration component of the sensor output To correct the error.
그러나, GPS가 유효하지 않거나 차량이 주행 중에는 센서 보정을 수행할 수 없기 때문에 비접촉 항법 시스템의 성능이 급격히 발산하는 문제점이 있다. However, there is a problem in that the performance of the non-contact navigation system rapidly diverges because GPS is not valid or sensor calibration cannot be performed while the vehicle is driving.
본 발명은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 GPS 및 차속계 등의 외부정보를 이용할 수 없는 상황에서 차량의 주행시 평면에서 상하 및 좌우 움직임이 거의 없다는 차량의 움직임 제한 조건을 이용하여 관성센서를 이용한 비접촉 항법 시스템의 센서 오차를 연속적으로 보정하며 속도의 발산을 막아 계속적인 항법 기능이 수행할 수 있도록 할 뿐만 아니라 차량의 전후 움직임을 주행과 정지로 나누고 이를 가속도계 및 자이로 센서의 출력 특성을 이용하여 판단한 후 정지 시에는 센서 출력의 바이어스를 직접 추정하는 차량 항법 시스템 및 그 제어방법을 제공함에 있다. The present invention has been made to solve the problems described above, the object of the present invention is that the movement of the vehicle there is almost no up and down and left and right movement in the plane of the vehicle in the situation that the external information such as GPS and speedometer is not available By using the constraints, the sensor error of the non-contact navigation system using the inertial sensor is continuously corrected and it prevents the divergence of speed so that the continuous navigation function can be performed. The present invention provides a vehicle navigation system and a control method thereof that directly estimate a bias of a sensor output at a stop after determining using the gyro sensor output characteristics.
상기와 같은 목적을 실현하기 위한 본 발명에 의한 차량 항법 시스템은 GPS 위성신호로부터 시각, 위치, 속도, 방향각 등의 정보를 계산하는 GPS수신부와; 차량의 움직임에 의한 가속도 성분을 검출하기 위한 가속도센서와; 차량의 회전 움직임에 의한 각속도 성분을 검출하기 위한 각속도센서와; 가속도센서 및 각속도센서의 오차성분을 보상하기 위한 랜덤오차 보정부와; 랜덤오차 보정부에서 오차가 보상된 각속도센서의 출력값을 통해 차량의 경사각 및 방향각을 검출하기 위한 자세각연산부와; 자세각연산부에서 연산된 결과값에 따라 가속도 측정에 영향을 끼친 중력성분을 계산하는 중력보상부와; 중력보상부에서 계산된 중력값을 이용하여 랜덤오차 보정부에서 오차가 보상된 가속도센서의 출력값을 보상하여 차량의 속도를 계산하는 속도연산부와; 랜덤오차 보정부에서 오차가 보정된 가속도센서와 각속도센서의 출력값을 이용하여 차량의 정지상태를 판단하는 정지판단부와; 속도연산부에서 계산된 차량속도와 자세각연산부에서 계산된 차량의 자세와 정지판단부에서 판단된 정지판단 정보를 이용하여 차량의 현재 위치를 계산하는 위치연산부와; 차량의 움직임 제한 조건을 생성하는 제한조건생성부와; 속도연산부와 위치연산부와 자세각연산부와 정지판단부와 GPS수신부와 제한조건생성부의 출력값을 통해 가속도센서와 각속도센서의 오차 및 연산된 위치, 속도, 자세 등의 항법정보의 오차를 계산하여 랜덤오차 보정부와 속도연산부와 위치연산부와 자세각연산부로 출력하는 오차추정필터부를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다. The vehicle navigation system according to the present invention for realizing the above object comprises a GPS receiver for calculating information such as time, location, speed, direction angle from GPS satellite signals; An acceleration sensor for detecting an acceleration component due to the movement of the vehicle; An angular velocity sensor for detecting an angular velocity component due to the rotational movement of the vehicle; A random error correction unit for compensating error components of the acceleration sensor and the angular velocity sensor; A posture angle calculator for detecting an inclination angle and a direction angle of the vehicle through an output value of the angular velocity sensor in which the error is compensated by the random error correction unit; A gravitational compensator for calculating a gravitational component that influences the acceleration measurement according to the result value calculated by the posture angle calculator; A speed calculator configured to calculate a speed of the vehicle by compensating an output value of the acceleration sensor in which the error is compensated by the random error correction unit using the gravity value calculated by the gravity compensator; A stop determination unit for determining a stop state of the vehicle by using the output values of the acceleration sensor and the angular velocity sensor in which the error is corrected in the random error correction unit; A position calculating unit calculating a current position of the vehicle by using the vehicle speed calculated by the speed calculating unit and the stop determination information determined by the vehicle attitude and stop determining unit calculated by the attitude angle calculating unit; A constraint condition generating unit which generates a movement restriction condition of the vehicle; Random error by calculating the error of acceleration sensor and angular velocity sensor and navigation information such as calculated position, speed and posture through the output values of speed operation unit, position operation unit, posture angle operation unit, stop judging unit, GPS receiver unit and constraint condition generation unit And an error estimating filter unit outputting the correction unit, the speed calculating unit, the position calculating unit, and the posture angle calculating unit.
위에서 제한조건생성부는 차량의 움직임이 전후 방향만이 존재하고 좌우 및 상하 방향의 움직임은 없다는 조건을 상기 오차추정필터부에서 사용할 수 있도록 의사측정값으로 만드는 것을 특징으로 한다. In the above, the limit condition generating unit may make a pseudo measurement value so that the error estimation filter unit can use the condition that the vehicle movement exists only in the front and rear directions and there is no movement in the left and right and up and down directions.
또한, 가속도센서와 각속도센서는 차량의 전진 진행 방향을 X축으로, 지구 중심을 향하는 방향을 Z축으로 그리고 Y축은 우수계를 만족하는 방향으로 각각 설치된 것을 특징으로 한다. In addition, the acceleration sensor and the angular velocity sensor is characterized in that the vehicle is installed in the direction of the forward progress direction to the X axis, the direction toward the center of the Z axis, and the Y axis to satisfy the storm system.
그리고, 정지판단부는 수집된 각속도센서 출력 데이터 평균값의 절대값 M과, 가속도센서 및 각속도센서 출력값의 분산 V과, 각속도센서(210) 출력 데이터의 영점 교차 횟수 Z 및 가속도센서(200) 출력 데이터의 벡터 놈의 평균 N을 구하여 M<TH1, V<TH2, Z>TH3, N9.8(TH4<N<TH5) 조건을 이용하여 정지를 판단하는 것을 특징으로 한다.In addition, the stop determination unit includes the absolute value M of the average value of the collected angular velocity sensor output data, the variance V of the acceleration sensor and the angular velocity sensor output value, the zero crossing count Z of the angular velocity sensor 210 output data, and the output of the acceleration sensor 200 output data. Find the mean N of the vector norms M <TH1, V <TH2, Z> TH3, N 9.8 (TH4 <N <TH5) characterized in that the stop is determined using the condition.
여기서, TH1은 정지시 각속도센서 출력의 평균값의 한계를 나타내고, TH2는 정지시 가속도센서 및 각속도센서 출력 잡음의 분산값의 한계를 나타내고, TH3은 정지시 각속도센서 출력의 영점 교차 횟수를 나타내고, TH4 및 TH5는 정지시 가속도센서 출력의 벡터합의 범위를 나타낸다.Where TH1 represents the limit of the mean value of the output of the angular velocity sensor at stop, TH2 represents the limit of the variance value of the output noise of the acceleration sensor and the angular velocity sensor at stop, TH3 represents the number of zero crossings of the output of the angular velocity sensor at stop, and TH4 And TH5 represents the range of the vector sum of the acceleration sensor outputs at rest.
또한, 정지판단부는 필터동작 단위시간동안의 센서 데이터 개수의 변화에 대응하기 위하여 순차적으로 평균 및 분산을 구하는 것을 특징으로 한다. In addition, the stop determination unit may obtain the average and the variance in order to correspond to the change in the number of sensor data during the filter operation unit time.
그리고, 오차추정필터부는 칼만필터로 이루어진 것을 특징으로 한다. And, the error estimation filter portion is characterized by consisting of a Kalman filter.
또한, 칼만필터를 자세각 칼만필터, 속도 칼만필터, 위치 칼만필터로 분리하여 각각의 오차를 독립적으로 추정하는 것을 특징으로 한다. In addition, the Kalman filter is separated into a posture angle Kalman filter, a velocity Kalman filter, and a position Kalman filter to independently estimate each error.
한편, 본 발명에 의한 차량 항법 시스템의 제어방법은 가속도센서와 각속도센서를 초기화한 후 출력을 수집하는 A단계와, GPS 수신부를 통해 GPS 정보를 수집하고 해독하는 B단계와, 상기 가속도센서와 각속도센서와 항법정보를 오차추정필터부의 필터값을 이용하여 보정하는 C단계와, 상기에서 보정된 각속도 성분을 이용하여 차량의 자세각을 추출하고 중력성분을 계산하여 가속도센서의 중력성분을 보상하여 차량의 속도 및 위치성분을 추출하여 항법을 수행하면서 A단계로 리턴되는 D단계와, 상기에서 추출된 데이터로 차량항법을 수행하면서 차량의 정지여부를 판단하는 E단계와, 차량의 정지여부를 판단한 후 차량이 정지된 경우 차량의 속도가 0인 모델로 오차추정필터부에서 사용할 측정값을 생성하는 F단계와, 차량의 정지여부를 판단한 후 차량이 운행 중일 경우 GPS 정보가 이용가능한가 판단하는 G단계와, GPS 정보의 이용가능성을 판단한 결과 GPS 정보가 이용가능할 경우 GPS 정보와 제한조건생성부의 조건에 따라 오차추정필터부에서 사용할 측정값을 생성하는 H단계와, GPS 정보의 이용가능성을 판단한 결과 GPS 정보가 사용가능하지 않을 경우에는 제한조건생성부의 조건만을 이용하여 오차추정필터부에서 사용할 측정값을 생성하는 I단계와, 상기 F단계, 상기 H단계 또는 상기 I단계에서 생성된 측정값을 통해 칼만필터로 오차 보정값을 생성하여 C단계로 공급하는 J단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다. On the other hand, the control method of the vehicle navigation system according to the present invention comprises the step A of collecting the output after initializing the acceleration sensor and the angular velocity sensor, the step B of collecting and decoding GPS information through the GPS receiver, and the acceleration sensor and the angular velocity Compensating the gravity component of the acceleration sensor by extracting the attitude angle of the vehicle using the corrected angular velocity component, calculating the gravity component, and correcting the sensor and navigation information using the filter value of the error estimation filter unit. After determining the speed and position components of the step D is returned to step A while performing navigation, the vehicle E is determined whether the vehicle is stopped while performing vehicle navigation with the extracted data, and after determining whether the vehicle is stopped. When the vehicle is stopped, the F-step model generates a measurement value to be used by the error estimation filter with a model of zero speed, and determines whether the vehicle is stopped. Step G, which determines whether GPS information is available when in operation, and H, which generates a measurement value to be used by the error estimation filter according to the GPS information and the condition of the constraint generation unit when the GPS information is available as a result of determining availability of the GPS information. Step I, if it is determined that the availability of the GPS information is not available, step I for generating a measurement value to be used in the error estimation filter unit using only the conditions of the constraint condition generating unit, steps F and H Or a J step of generating an error correction value with a Kalman filter through the measured value generated in step I and supplying it to the C step.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 또한 본 실시예는 본 발명의 권리범위를 한정하는 것은 아니고, 단지 예시로 제시된 것이며 종래 구성과 동일한 부분은 동일한 부호 및 명칭을 사용한다. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In addition, the present embodiment is not intended to limit the scope of the present invention, but is presented by way of example only and the same parts as in the conventional configuration using the same reference numerals and names.
도 2는 본 발명에 의한 차량 항법 시스템을 나타낸 블록구성도이다. 2 is a block diagram showing a vehicle navigation system according to the present invention.
여기에 도시된 바와 같이 GPS 수신부(220)는 GPS 위성으로부터 수신된 신호를 이용하여 비접촉 항법 장치가 설치된 차량의 주행 상태에 따른 방위각, 속도 및 위치 정보를 생성하여 오차추정필터부(300)로 출력된다. As shown here, the GPS receiver 220 generates azimuth, speed, and position information according to a driving state of a vehicle in which a non-contact navigation apparatus is installed by using a signal received from a GPS satellite and outputs the information to the error estimation filter unit 300. do.
그리고, 가속도센서(200)는 차량의 움직임에 따른 가속도를 측정하고, 각속도센서(210)는 차량의 회전 움직임을 측정하는 자이로를 이용하여 구성된다. In addition, the acceleration sensor 200 measures the acceleration according to the movement of the vehicle, the angular velocity sensor 210 is configured using a gyro for measuring the rotational movement of the vehicle.
상기 가속도센서(200)와 각속도센서(210)는 도 4에 도시된 바와 같이 차량의 전진 진행 방향을 X축으로, 지구 중심을 향하는 방향을 Z축으로 그리고 Y축은 우수계를 만족하는 방향으로 하여 각각 설치되어 차량의 움직임에 따른 관성량을 추출한 다음 랜덤오차보정부(230)로 출력된다. As shown in FIG. 4, the acceleration sensor 200 and the angular velocity sensor 210 move the vehicle forward as the X axis, the direction toward the center of the earth as the Z axis, and the Y axis as the direction to satisfy the storm system. Each of them is installed to extract the amount of inertia according to the movement of the vehicle and is then output to the random error correction unit 230.
그리고, 랜덤오차보정부(210)는 가속도센서(200)와 각속도센서(210)에서 측정한 값의 오차를 보정하는 부분으로써, 가속도센서(200)와 각속도센서(210)의 오차 보정값은 GPS 수신부(220)가 유효한 경우에는 GPS의 속도, 방향각 및 위치 정보와 차량 움직임 제한 조건을 이용하여 계산되며, GPS 수신부(220)가 유효하지 않은 경우에는 차량의 움직임 제한 조건만을 이용하여 계산된다. In addition, the random error correction unit 210 corrects an error between the values measured by the acceleration sensor 200 and the angular velocity sensor 210, and the error correction values of the acceleration sensor 200 and the angular velocity sensor 210 are GPS. If the receiver 220 is valid, it is calculated using the GPS speed, direction angle and location information, and the vehicle motion constraint. If the GPS receiver 220 is not valid, it is calculated using only the vehicle motion constraint.
따라서, 랜덤오차보정부(210)의 가속도센서(200) 및 각속도센서(210)의 오차 보정값은 GPS 등의 외부 정보가 없는 경우에도 연속적으로 계속 생성되어 보정된 가속도센서(200) 및 각속도센서(210)의 출력값은 속도연산부(240), 자세각연산부(260) 그리고 정지판단부(270)로 출력된다. Accordingly, the error correction values of the acceleration sensor 200 and the angular velocity sensor 210 of the random error correction unit 210 are continuously generated and corrected even in the absence of external information such as GPS, and the angular velocity sensor is corrected. The output value of 210 is output to the speed calculator 240, the attitude angle calculator 260, and the stop determination unit 270.
그리고, 자세각연산부(260)는 랜덤오차보정부(230)에서 오차가 보정되어 제공된 각속도센서(210)의 값을 이용하여 차량의 진행 방향각 및 경사각 등의 자세각을 계산한다. 보다 상세하게는 오일러 각을 이용하거나, 쿼터니온 또는 직접 각을 적분하는 방법을 사용하여 자세각을 검출하며 센서의 수가 적은 경우에는 차량의 움직임이 2차원 평면으로 제한되며 경사각의 크기가 적다는 조건을 이용하여 축을 분리하여 적분을 수행할 수 있다. In addition, the posture angle calculator 260 calculates posture angles such as a moving direction angle and an inclination angle of the vehicle using the value of the angular velocity sensor 210 provided by correcting the error in the random error correction unit 230. More specifically, the attitude angle is detected by using Euler angle or by integrating quaternion or direct angle. When the number of sensors is small, the condition that the movement of the vehicle is limited to the two-dimensional plane and the magnitude of the inclination angle is small Integral can be performed by separating the axes.
또한, 중력보상부(250)는 자세각연산부(260)에서 제공되는 보정된 경사각(θ)에 응답하여 가속도(a) 출력에 포함된 중력성분(g)의 크기를 계산하여 속도연산부(240)로 출력된다. In addition, the gravity compensation unit 250 calculates the magnitude of the gravity component (g) included in the acceleration (a) output in response to the corrected inclination angle (θ) provided by the posture angle calculation unit 260, and calculates the speed calculation unit 240. Is output.
즉, 도 5에 도시된 차량 항법 시스템에서의 중력보상을 위한 개념도에 도시된 바와 같이 차량에 설치된 가속도센서의 측정값(fx)에서 중력성분(g)이 차량의 전진방향에 미치는 영향은 로 구해진다.That is, the effect of the gravity component (g) on the forward direction of the vehicle in the measured value (f x ) of the acceleration sensor installed in the vehicle as shown in the conceptual diagram for gravity compensation in the vehicle navigation system shown in FIG. Obtained by
따라서, 차량의 진행방향에 대한 가속도는 로 구해진다.Therefore, the acceleration with respect to the traveling direction of the vehicle Obtained by
그리고, 속도연산부(240)는 랜덤오차보정부(230)에서 제공된 오차가 보정된 가속도와 중력보상부(250)에서 제공된 보정값을 이용하여 보상된 차량속도를 산출한다. 즉, 속도연산부(240)에서는 중력보상부(250)로부터 제공되는 중력 보상값을 가속도에 보상한 후 적분하여 차량속도를 검출하고, 검출된 차량속도를 이용하여 위치연산부(290)로 출력한다. The speed calculator 240 calculates the compensated vehicle speed by using the acceleration corrected by the error provided by the random error compensator 230 and the correction value provided by the gravity compensator 250. That is, the speed calculator 240 detects the vehicle speed by integrating the gravity compensation value provided from the gravity compensator 250 to the acceleration, and outputs the vehicle speed to the position calculator 290 using the detected vehicle speed.
그리고, 정지판단부(270)는 상기 랜덤오차보정부(230)에서 제공된 가속도와 각속도 정보를 이용하여 정지를 판단하여 위치연산부(290)로 출력한다. The stop determination unit 270 determines the stop by using the acceleration and the angular velocity information provided by the random error correction unit 230 and outputs the stop to the position calculator 290.
보다 상세하게 정지판단을 위한 절차를 설명하면 다음과 같다. In more detail, the procedure for stopping determination is as follows.
먼저, 랜덤오차보정부(230)에서 제공되는 가속도와 각속도를 벡터값으로 구성하여 First, by configuring the acceleration and the angular velocity provided by the random error correction unit 230 as a vector value
(1) 필터동작 단위시간동안 각속도센서의 출력 데이터 평균의 절대값 M을 구한다. (1) Find the absolute value M of the output data average of the angular velocity sensor during the unit time of filter operation.
(2) 필터동작 단위시간동안 가속도센서 및 각속도센서 출력 데이터의 분산 V를 구한다. (2) Find the variance V of the acceleration sensor and angular velocity sensor output data for the filter operation unit time.
(3) 필터동작 단위시간동안 각속도센서 출력 데이터의 영점 교차 횟수 Z를 구한다. (3) Find the number of zero crossings of angular velocity sensor output data during the filter operation unit time.
(4) 필터동작 단위시간동안 가속도센서의 출력 데이터의 벡터 놈의 평균 N을 구한다. (4) Find the average N of the vector norms of the acceleration sensor output data for the filter operation unit time.
(5) M<TH1, V< TH2, Z>TH3, N9.8(TH4<N<TH5) 조건을 만족하면 정지로 판단한다.(5) M <TH1, V <TH2, Z> TH3, N 9.8 (TH4 <N <TH5) If the condition is satisfied, it is determined as stop.
이때, 평균 M과 분산 V는 k순간의 입력이 Sk라고 하면 다음과 같은 의 형태를 가지는 순차적 평균식을 이용하여 구할 수 있으며 필터동작의 단위 시간당 샘플 개수의 변화를 능동적으로 대처 할 수 있다.At this time, the mean M and the variance V is the input of the k moment Speaking S k as follows: It can be obtained using a sequential averaging in the form of and can cope actively with the change in the number of samples per unit time of the filter operation.
여기서, TH1은 정지시 각속도센서 출력의 평균값의 한계를 나타내고, TH2는 정지시 가속도센서 및 각속도센서 출력 잡음의 분산값의 한계를 나타내고, TH3은 정지시 각속도센서 출력의 영점 교차 횟수를 나타내고, TH4 및 TH5는 정지시 가속도센서 출력의 벡터합의 범위를 나타낸다.Where TH1 represents the limit of the mean value of the output of the angular velocity sensor at stop, TH2 represents the limit of the variance value of the output noise of the acceleration sensor and the angular velocity sensor at stop, TH3 represents the number of zero crossings of the output of the angular velocity sensor at stop, and TH4 And TH5 represents the range of the vector sum of the acceleration sensor outputs at rest.
또한, 위치연산부(290)는 상기 속도연산부(240)에서 산출된 속도, 자세각연산부(260)에서 연산된 자세와 정지판단부(270)에서 판단된 정지 판단정보를 이용하여 추축항법을 수행하여 차량의 현재 위치를 검출한다. In addition, the position calculation unit 290 performs the axis navigation using the speed calculated by the speed calculation unit 240, the posture calculated by the posture angle calculation unit 260 and the stop determination information determined by the stop determination unit 270. Detect the current position of the vehicle.
차량의 제한조건생성부(280)는 도로 상에서의 차량 움직임이 대부분 전후 움직임만으로 구성되며 좌우 및 상하 움직임은 없다는 조건을 생성한다. 즉, 도 4와 같이 차량의 좌표계를 설정한 경우 Y축과 Z축의 속도는 거의 0이므로 Vy = 0, Vz = 0으로 설정되어 외부의 다른 측정장비를 이용하여 차량의 속도를 측정한 의사측정값의 형식으로 오차추정필터부(300)로 출력된다. The restriction condition generating unit 280 of the vehicle generates a condition that the movement of the vehicle on the road is mainly composed of only forward and backward movements, and there are no left and right and up and down movements. That is, when the coordinate system of the vehicle is set as shown in FIG. 4, since the velocities of the Y-axis and the Z-axis are almost 0, Vy = 0 and Vz = 0, and the pseudo-measurement value of the vehicle is measured using other external measuring equipment. It is output to the error estimation filter unit 300 in the form of.
또한, 오차추정필터부(300)는 GPS 수신부(220), 속도연산부(240), 자세각연산부(260), 위치연산부(290), 정지판단부(270) 그리고 제한조건생성부(280)를 이용하여 가속도센서(200)와 각속도센서(210)의 오차, 속도연산부(240)의 오차, 위치연산부(290)의 오차 및 자세각연산부(260)의 오차를 추정한다. 즉, 가속도센서(200)와 각속도센서(210)의 오차와 위치연산부(290), 속도연산부(240), 자세각연산부(260)의 오차를 상태변수로 하는 칼만필터로 구성되며 상기 GPS 수신부(220)의 위치, 속도 및 방위각 출력, 정지판단부(270)의 출력 그리고 제한조건생성부(280)를 이용한 의사측정값을 측정값으로 사용하여 오차를 추정하여 랜덤오차보정부(230)와, 위치연산부(290), 속도연산부(240), 자세각연산부(260)로 출력하여 보정하게 된다. In addition, the error estimation filter unit 300 includes a GPS receiver 220, a speed calculator 240, a posture angle calculator 260, a position calculator 290, a stop determination unit 270, and a constraint condition generator 280. The error between the acceleration sensor 200 and the angular velocity sensor 210, the error of the speed calculator 240, the error of the position calculator 290, and the error of the posture angle calculator 260 are estimated. That is, Kalman filter which has the error of the acceleration sensor 200 and the angular velocity sensor 210 and the error of the position calculating unit 290, the speed calculating unit 240, the posture angle calculating unit 260 as a state variable, and the GPS receiver ( Random error correction unit 230 by estimating an error using the position, velocity and azimuth output of 220, the output of the stop determination unit 270, and the pseudo-measured value using the constraint condition generator 280 as measured values; The position calculating unit 290, the speed calculating unit 240, and the posture angle calculating unit 260 are outputted and corrected.
이때 정지판단부(270)에서 정지로 판단된 경우에는 GPS 수신부(200)의 출력을 사용하지 않고 전체 속도를 0으로 설정한 값을 칼만필터의 측정값으로 사용하여 오차를 추정한다. 이때 오차를 추정하는 상기 칼만필터를 자세각 칼만필터, 속도 칼만필터, 위치 칼만필터로 분리하여 각각의 오차를 독립적으로 추정하는 구조로 구성할 수도 있다.In this case, when it is determined that the stop is determined by the stop unit 270, the error is estimated by using the value set to 0 as the measured value of the Kalman filter without using the output of the GPS receiver 200. In this case, the Kalman filter for estimating the error may be divided into a posture angle Kalman filter, a velocity Kalman filter, and a position Kalman filter to independently estimate each error.
위와 같이 이루어진 본 발명의 작동을 도 3에 도시된 본 발명에 의한 차량 항법 시스템의 제어방법을 설명하기 위한 흐름도를 참조하여 설명하면 다음과 같다. Referring to the flow chart for explaining the control method of the vehicle navigation system according to the present invention shown in FIG.
먼저, 시스템을 초기화하여 모든 가속도센서(200)와 각속도센서(210)를 초기화한다(S10).First, the system initializes all the acceleration sensor 200 and the angular velocity sensor 210 (S10).
그런다음, 차량의 움직임에 따른 가속도센서(200)와 각속도센서(210)의 출력을 수집한다(S20). Then, the output of the acceleration sensor 200 and the angular velocity sensor 210 according to the movement of the vehicle is collected (S20).
또한, GPS 수신부(220)를 통해 GPS 위치, 속도 및 방위각 등의 정보를 수집하고(S30), 수직된 GPS 정보를 해독한다(S40). In addition, the GPS receiver 220 collects information such as GPS location, speed, and azimuth (S30), and decodes the vertical GPS information (S40).
이후, 수집된 가속도센서(200)와 각속도센서(210) 데이터와 GPS 위치, 속도, 자세 등의 항법정보는 오차추정필터부(300)에서 필터처리된 보정값을 이용하여 랜덤오차보정부(230)에서 보정된다(S50). Thereafter, the collected acceleration sensor 200 and the angular velocity sensor 210 data and navigation information such as GPS position, velocity, and attitude are random error correction units 230 using the correction value filtered by the error estimation filter unit 300. Is corrected (S50).
그런다음 오차가 보정된 각속도 성분을 이용하여 차량의 자세각을 추출하고, 차량의 자세각 성분 중 경사각(θ)에 따라 가속도센서(200)의 추출값에 영향을 끼친 중력의 크기를 계산하고, 가속도 추출값에 상기 중력성분을 보정한 후 적분형식의 항법을 수행하여 속도 및 위치 성분을 추출하여 항법을 수행하게 되고 계속적인 항법을 위해 가속도와 각속도 및 GPS 정보를 계속해서 수집하게 된다(S60).Then, the attitude angle of the vehicle is extracted using the angular velocity component of which the error is corrected, and the magnitude of gravity affecting the extracted value of the acceleration sensor 200 is calculated according to the inclination angle θ of the vehicle attitude angle component, After correcting the gravity component to the acceleration extraction value, navigation is performed by performing integral type navigation to extract the speed and position components, and continuously collecting acceleration, angular velocity, and GPS information for continuous navigation (S60). .
이와 같이 이렇게 속도 및 위치를 추출하여 차량 항법을 수행하면서 차량의 정지여부를 판단하게 된다(S70). In this way, it is determined whether the vehicle is stopped while performing the vehicle navigation by extracting the speed and the position (S70).
이때, 차량의 정지여부의 판단은 수집된 각속도센서(210) 출력 데이터 평균값의 절대값 M과, 가속도센서(200) 및 각속도센서(210) 출력값의 분산 V과, 각속도센서(210) 출력 데이터의 영점 교차 횟수 Z 및 가속도센서(200) 출력 데이터의 벡터 놈의 평균 N을 구하여 M<TH1, V<TH2, Z>TH3, N9.8(TH4<N<TH5) 조건을 이용하여 정지를 판단한다.At this time, the determination of whether the vehicle is stopped is performed by determining the absolute value M of the average value of the collected angular velocity sensor 210 output data, the variance V of the output values of the acceleration sensor 200 and the angular velocity sensor 210, and the output data of the angular velocity sensor 210. Find the average number of zero crossings Z and the vector N of the acceleration sensor 200 output data, M <TH1, V <TH2, Z> TH3, N 9.8 (TH4 <N <TH5) is used to determine the stop.
여기서, TH1은 정지시 각속도센서(210) 출력의 평균값의 한계를 나타내고, TH2는 정지시 가속도센서(200) 및 각속도센서(210) 출력 잡음의 분산값의 한계를 나타내고, TH3은 정지시 각속도센서(210) 출력의 영점 교차 횟수를 나타내고, TH4 및 TH5는 정지시 가속도센서(200) 출력의 벡터합의 범위를 나타낸다.Here, TH1 represents the limit of the average value of the output of the angular velocity sensor 210 at stop, TH2 represents the limit of the dispersion value of the output noise of the acceleration sensor 200 and the angular velocity sensor 210 at stop, and TH3 represents the angular velocity sensor at stop. (210) represents the number of zero crossings of the output, and TH4 and TH5 represent the range of the vector sum of the acceleration sensor 200 outputs when stopped.
위와 같이 정지판단부(270)에서 정지여부를 판단한 결과 차량이 정지된 경우에는 차량의 속도가 0인 모델로 오차추정필터부(300)에서 사용할 측정값을 생성한다(S80).As a result of determining whether the vehicle is stopped as a result of determining whether the vehicle is stopped as described above, the measured value to be used by the error estimation filter unit 300 is generated as a model in which the speed of the vehicle is 0 (S80).
한편, 정지판단부(270)에서 정지여부를 판단한 결과 차량이 정지하지 않고 운행중인 경우에는 GPS 수신부(220)에서 수신되는 GPS 정보가 이용가능한가 판단한다(S110). On the other hand, as a result of determining whether the stop determination unit 270 is stopped, it is determined whether the GPS information received from the GPS receiver 220 is available when the vehicle is running without stopping (S110).
이때, GPS 정보가 사용 가능할 경우에는 GPS 수신부(220)에 의해 수집된 GPS 위치, 속도 및 방위각의 정보와 차량이 전후 움직임만이 존재하고 좌우 및 상하방향의 움직임이 없다는 제한 조건으로 즉, 도 4와 같이 차량의 좌표계를 설정한 경우 Y축과 Z축의 속도는 거의 0이므로 Vy = 0, Vz = 0으로 설정하여 오차추정필터부(300)에서 사용할 칼만필터 측정값을 생성한다(S110). In this case, when the GPS information is available, the GPS position, the speed and the azimuth information collected by the GPS receiver 220, and the vehicle has a limited condition that there is only forward and backward movement and there is no movement in the left and right and up and down directions, that is, FIG. 4. When the coordinate system of the vehicle is set as described above, since the velocities of the Y-axis and the Z-axis are almost 0, Vy = 0 and Vz = 0 are set to generate Kalman filter measured values to be used by the error estimation filter 300 (S110).
그러나, GPS 정보가 사용가능하지 않을 경우에는 차량의 움직임은 전후 움직임만이 존재하고 좌우 및 상하방향움직임은 없다는 제한 조건만을 이용하여 칼만필터 측정값을 생성한다(S120). However, when GPS information is not available, the Kalman filter measurement value is generated using only the constraint condition that the vehicle movement has only forward and backward movement and there is no left / right and up / down movement (S120).
그러면, 오차추정필터부(300)의 보정 칼만필터에서 위와 같이 정지조건에서의 측정값이나 GPS정보가 유효한 경우와 유효하지 않는 경우의 측정값을 통해 가속도센서(200) 및 각속도센서(210)의 오차, 계산된 차량 속도, 위치 및 자세각의 오차를 추정한 후 수집된 가속도센서(200)와 각속도센서(210) 데이터와 GPS 위치, 속도, 자세 등의 항법정보를 보정하는 단계로 출력하여 보정할 수 있도록 하여 반복적으로 차량 항법을 수행하게 된다(S90). Then, in the correction Kalman filter of the error estimation filter unit 300, the acceleration sensor 200 and the angular velocity sensor 210 of the acceleration sensor 200 and the angular velocity sensor 210 are measured using the measured value or the case where the GPS information is valid or invalid as described above. After estimating the error, the calculated vehicle speed, position and attitude angle, the data is corrected by calibrating the collected acceleration sensor 200 and angular speed sensor 210 data and navigation information such as GPS position, speed and attitude. It is possible to perform the vehicle navigation repeatedly so as to (S90).
상기한 바와 같이 본 발명은 GPS 및 차속계 등의 외부정보를 이용할 수 없는 상황에서 차량의 주행시 평면에서 상하 및 좌우 움직임이 거의 없다는 차량의 움직임 제한 조건을 이용하여 관성센서를 이용한 비접촉 항법 시스템의 센서 오차를 연속적으로 보정하며 속도의 발산을 막아 계속적인 항법 기능이 수행할 수 있는 이점이 있다. As described above, the present invention provides a sensor of a non-contact navigation system using an inertial sensor using a vehicle motion limitation condition that there is almost no up, down, left, or right movement in a plane when the vehicle is traveling in a situation where external information such as GPS and a speedometer are not available. There is an advantage that the continuous navigation function can be performed by continuously correcting the errors and preventing the divergence of the speed.
또한, 차량의 전후 움직임을 주행과 정지로 나누고 이를 가속도계 및 자이로 센서의 출력 특성을 이용하여 판단한 후 정지 시에는 센서 출력의 바이어스를 직접 추정함으로써 도심 주행상황에서 보다 향상된 항법 성능을 제공할 수 있는 이점이 있다.In addition, it is possible to provide improved navigation performance in urban driving situations by dividing the front and rear movements of the vehicle into driving and stopping and judging them by using the accelerometer and gyro sensor output characteristics, and then directly estimating the bias of the sensor output when the vehicle is stopped. There is this.
또한, 가속도센서와 각속도센서를 이용하여 비접촉 항법을 수행함으로써 차량과 직접 연결된 배선작업이 필요 없기 때문에 설치 및 유지 보수가 용이한 이점이 있다. In addition, since the non-contact navigation is performed using the acceleration sensor and the angular velocity sensor, there is no need for the wiring work directly connected to the vehicle, thereby making it easy to install and maintain.
도 1은 종래 기술에 따른 비접촉식 차량 항법 시스템을 간략하게 나타낸 블록구성도이다. 1 is a block diagram schematically showing a non-contact vehicle navigation system according to the prior art.
도 2는 본 발명에 의한 차량 항법 시스템을 나타낸 블록구성도이다. 2 is a block diagram showing a vehicle navigation system according to the present invention.
도 3은 본 발명에 의한 차량 항법 시스템의 제어방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 3 is a flowchart illustrating a control method of a vehicle navigation system according to the present invention.
도 4는 본 발명에 의한 차량 항법 시스템의 센서 설치위치를 나타낸 도면이다. 4 is a view showing a sensor installation position of the vehicle navigation system according to the present invention.
도 5는 본 발명에 의한 차량 항법 시스템에서의 중력보상을 위한 개념도이다. 5 is a conceptual diagram for gravity compensation in the vehicle navigation system according to the present invention.
- 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 --Explanation of symbols for the main parts of the drawings-
10 : 가속도센서 20 : 경사각 자이로 센서10: acceleration sensor 20: tilt angle gyro sensor
30 : 방위각 자이로 센서 40 : GPS 수신부30: azimuth gyro sensor 40: GPS receiver
50 : 랜덤오차 보정부 60 : 속도 연산부50: random error correction unit 60: speed calculation unit
70 : 중력보상부 80 : 방위각 연산부70: gravity compensation unit 80: azimuth calculation unit
90 : 상대위치 연산부 100 : 위치연산부 90: relative position calculation unit 100: position calculation unit
200 : 가속도센서 210 : 각속 센서200: acceleration sensor 210: angular velocity sensor
220 : GPS 수신부 230 : 랜덤오차 보정부220: GPS receiver 230: random error correction unit
240 : 속도 연산부 250 : 중력 보상부240: speed calculating unit 250: gravity compensation unit
260 : 자세각 연산부 270 : 정지 판단부260: attitude angle calculation unit 270: stop determination unit
280 : 움직임 제한 조건 290 : 위치 연산부280: motion limitation condition 290: position calculation unit
300 : 오차추정필터부300: error estimation filter
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