KR101096113B1 - 신뢰도가 향상된 항법 시스템 및 그 제공방법 - Google Patents

신뢰도가 향상된 항법 시스템 및 그 제공방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101096113B1
KR101096113B1 KR1020090045740A KR20090045740A KR101096113B1 KR 101096113 B1 KR101096113 B1 KR 101096113B1 KR 1020090045740 A KR1020090045740 A KR 1020090045740A KR 20090045740 A KR20090045740 A KR 20090045740A KR 101096113 B1 KR101096113 B1 KR 101096113B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
gps signal
gps
navigation
altitude
Prior art date
Application number
KR1020090045740A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20100127343A (ko
Inventor
김도윤
Original Assignee
한국교통연구원
위드로봇 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국교통연구원, 위드로봇 주식회사 filed Critical 한국교통연구원
Priority to KR1020090045740A priority Critical patent/KR101096113B1/ko
Publication of KR20100127343A publication Critical patent/KR20100127343A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101096113B1 publication Critical patent/KR101096113B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/24—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for cosmonautical navigation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C5/00—Measuring height; Measuring distances transverse to line of sight; Levelling between separated points; Surveyors' levels
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/13—Receivers
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H2222/00—Indexing scheme relating to digital filtering methods
    • H03H2222/04—Indexing scheme relating to digital filtering methods using neural networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Astronomy & Astrophysics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)

Abstract

신뢰도가 향상된 항법 시스템 및 그 제공방법이 개시된다. 상기 신뢰도가 향상된 항법 시스템은 이동체의 움직임에 따른 관성데이터를 측정하여 출력하는 IMU(Inertial Measurement Unit), 상기 IMU로부터 출력되는 상기 관성데이터에 기초하여 상기 이동체의 위도 및 경도에 대한 정보를 적어도 포함하는 제1위치정보를 계산하고, 계산된 제1위치정보를 출력하기 위한 항법 계산 모듈, 상기 이동체에 상응하는 GPS(Global Positioning System) 신호를 수신하기 위한 GPS 장치, 상기 GPS 장치로부터 출력되는 상기 GPS 신호에 포함된 위도 및 경도에 대한 정보와 상기 항법 계산 모듈로부터 출력되는 상기 제1위치정보에 기초하여 노이즈가 줄어든 제2위치정보를 출력하는 제1필터모듈, 상기 이동체의 고도를 측정하고, 측정된 제1고도정보를 출력하기 위한 고도측정장치, 및 상기 GPS 신호와 상기 제1고도정보에 기초하여 노이즈가 줄어든 제2고도정보를 출력하기 위한 제2필터모듈을 포함한다.

Description

신뢰도가 향상된 항법 시스템 및 그 제공방법{Navigation system having enhanced reliability and method thereof}
본 발명은 항법 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 기존의 MEMS(Microelectromechanical Systems) 센서의 정밀도가 떨어져 전체 항법 시스템의 신뢰도 및 정밀도가 저하되는 문제를 개선할 수 있으며, GPS(global positioning system) 신호가 수신되지 않는 경우에도 위치를 추종할 수 있는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 위치기반 서비스에서는 GPS 신호를 이용한 항법 시스템이 널리 사용되고 있다. 하지만, 이러한 항법 시스템은 GPS 신호가 수신되지 않는 경우에 위치 정보를 알기 어렵고, GPS 만으로는 이동체의 돌발상황을 감지하기 어렵기 때문에 관성 센서를 추가적으로 이용하여 관성 센서와 GPS 신호 모두를 이용하여 이동체의 위치정보를 알아내는 기술이 개발되었다.
IMU(Inertial Measurement Unit)라 불리우는 관성센서는 주로 MEMS 센서를 이용할 수 있다.
도 1은 종래의 항법 시스템의 일 예를 나타낸다.
도 1을 참조하면, 종래의 항법 시스템(10)은 IMU(11), 네비게이션 알고리즘 모듈(12), GPS 장치(13), 및 필터(예컨대, 칼만 필터) 모듈(14)을 포함한다.
상기 IMU(11)를 통해 각속도, 가속도, 및/또는 지자기 정보 등의 관성 데이터를 획득하면, 네비게이션 알고리즘 모듈(12)은 상기 관성 데이터에 기초하여 이동체의 위치 정보를 알아낸다. 또한, 필터모듈(14)은 GPS 장치(13)로부터 수신된 GPS 신호와 상기 네비게이션 알고리즘 모듈(12)에 의해 알아낸 위치 정보를 융합하여 보다 정밀도가 향상되고 노이즈가 줄어든 위치 정보 즉, x(위도), y(경도), z(고도)를 알아낸다.
이때 상기 네비게이션 알고리즘 모듈(12)에 의해 얻어내는 위치 정보는 IMU(11)에 획득된 관성 데이터(예컨대, 가속도, 각속도 등)을 적분하여 원하는 물리량을 얻는 방식이므로 시간에 따라 오류가 계속 누적되는 드리프트(drift) 현상이 발생하게 되고, 이에 따라 전체 시스템(10)의 정밀도가 저하되게 된다.
실제로 MEMS 센서를 이용하는 상기 IMU(11)에서는 Z축 방향의 정밀도가 떨어져 고도에 대한 정보에 오차가 많으며, 이는 전체 시스템의 정밀도를 떨어뜨리는 문제가 발생한다.
또한, 관성 데이터에 의해 얻어진 위치정보와 GPS 신호를 통해 얻어진 위치정보를 융합함으로써 보다 정밀도가 높은 최종적인 위치정보를 알 수 있는데, GPS 신호가 수신되지 않는 경우에는 이러한 효과를 누릴 수 없게 된다.
따라서 이러한 오류(오차)의 드리프트 현상을 감소시킬 수 있고, GPS 신호가 수신되지 않을 때에도 GPS 장치의 역할을 대신할 수 있는 소정의 에뮬레이터를 이 용하여 노이즈를 줄이고 정밀도가 향상된 위치정보를 항시 알 수 있는 시스템 및 방법이 요구된다.
따라서, 본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는 Z축 방향의 정밀도를 높이고, GPS 신호가 수신되지 않는 상황에서도 GPS 장치의 역할을 할 수 있는 에뮬레이터를 통해 추정 GPS 신호를 생성하는 방식으로 항법 시스템의 정밀도를 향상시키고 항시 위치 정보 시비스 즉, 끊김 없는 서비스(seamless service)를 제공할 수 있는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 항법 시스템은 이동체의 움직임에 따른 관성데이터를 측정하여 출력하는 IMU(Inertial Measurement Unit), 상기 IMU로부터 출력되는 상기 관성데이터에 기초하여 상기 이동체의 위도 및 경도에 대한 정보를 적어도 포함하는 제1위치정보를 계산하고, 계산된 제1위치정보를 출력하기 위한 항법 계산 모듈, 상기 이동체에 상응하는 GPS(Global Positioning System) 신호를 수신하기 위한 GPS 장치, 상기 GPS 장치로부터 출력되는 상기 GPS 신호에 포함된 위도 및 경도에 대한 정보와 상기 항법 계산 모듈로부터 출력되는 상기 제1위치정보에 기초하여 노이즈가 줄어든 제2위치정보를 출력하는 제1필터모듈, 상기 이동체의 고도를 측정하고, 측정된 제1고도정보를 출력하기 위한 고도측정장치, 및 상기 GPS 신호와 상기 제1고도정보에 기초하여 노이즈가 줄어든 제2고도정보를 출력하기 위 한 제2필터모듈을 포함한다.
상기 항법 계산 모듈은 상기 이동체의 동역학적 특성에 기초한 간략화된 네비게이션(Navigation) 알고리즘을 이용해 상기 제1위치정보를 계산하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 이동체는 차량이며, 상기 간략화된 네비게이션 알고리즘은
Figure 112009031441624-pat00001
일 수 있다.
상기 제1필터 모듈은 칼만 필터를 이용하는 것을 특징으로 할 수 있으며, 상기 제2필터 모듈은 컨디셔날 머징(Conditional Merging) 알고리즘을 이용할 수 있다.
상기 신뢰도가 향상된 항법 시스템은 상기 IMU로부터 출력되는 상기 관성데이터 및 상기 GPS 장치로부터 출력되는 상기 GPS 신호를 수신하고, 수신된 상기 관성데이터와 상기 GPS 신호의 관계를 학습하기 위한 에뮬레이터(Emulator)를 더 포함할 수 있다.
상기 에뮬레이터는 상기 IMU로부터 출력되는 새로운 제2관성데이터가 수신되는 경우, 학습된 상기 관성데이터와 상기 GPS 신호의 관계에 기초하여 추정 GPS 신호를 생성하고, 생성된 상기 추정 GPS 신호를 상기 제1필터모듈 또는 상기 제2필터모듈 중 적어도 하나로 출력할 수 있다.
상기 에뮬레이터는 상기 관성데이터와 상기 GPS 신호의 관계를 학습하기 위해, 신경 회로망(Neural Network), 퍼지(fuzzy) 알고리즘, KRLS(Kernel Rculsive Least Square) 알고리즘 중 적어도 하나를 사용할 수 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 신뢰도가 향상된 항법 시스템은 이동체의 움직임에 따른 관성데이터를 측정하여 출력하는 IMU(Inertial Measurement Unit), 상기 IMU로부터 출력되는 상기 관성데이터에 기초하여 상기 이동체의 위도 및 경도에 대한 정보를 포함하는 제1위치정보를 계산하고, 계산된 제1위치정보를 출력하기 위한 항법 계산 모듈, 상기 이동체에 상응하는 GPS(Global Positioning System) 신호를 수신하기 위한 GPS 장치, 상기 GPS 장치로부터 출력되는 상기 GPS 신호에 포함된 위도 및 경도에 대한 정보와 상기 항법 계산 모듈로부터 출력되는 상기 제1위치정보에 기초하여 노이즈가 줄어든 제2위치정보를 출력하는 제1필터모듈을 포함하며, 상기 항법 계산 모듈은 상기 이동체의 동역학적 특성에 기초한 간략화된 네비게이션(Navigation) 알고리즘을 이용해 상기 제1위치정보를 계산하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 항법 시스템은 고도 측정장치 및 상기 GPS 장치를 통해 수신되는 GPS 신호와 상기 고도 측정장치에 의해 측정되는 상기 이동체의 제1고도정보에 기초하여 노이즈가 줄어든 제2고도정보를 출력하는 필터모듈을 포함할 수 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 항법 시스템은 이동체의 관성데이터를 측정하는 IMU, 상기 이동체에 상응하는 GPS 신호를 수신하기 위한 GPS 장치, 상기 관 성데이터에 기초하여 상기 이동체의 제1위치정보를 판단하는 항법 계산 모듈, 상기 GPS 신호와 상기 관성데이터의 관계에 대한 정보를 학습하고, 상기 GPS 신호가 수신되지 않는 경우 학습된 정보에 기초하여 추정 GPS 신호를 출력하는 에뮬레이터,및 상기 GPS 장치 또는 상기 에뮬레이터 중 어느 하나로부터 출력되는 상기 GPS 신호 또는 상기 추정 GPS 신호와 상기 항법 계산 모듈로부터 출력되는 상기 제1위치정보에 기초하여 노이즈가 줄어든 제2위치정보를 출력하는 필터모듈을 포함할 수 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 신뢰도가 향상된 항법 시스템 제공방법은 항법 시스템이 이동체의 움직임에 따른 관성데이터를 측정하는 단계, 측정된 상기 관성데이터에 기초하여 상기 이동체의 위도 및 경도에 대한 정보를 적어도 포함하는 제1위치정보를 계산하는 단계, 상기 이동체에 상응하는 GPS(Global Positioning System) 신호와 계산된 상기 제1위치정보에 기초하여 노이즈가 줄어든 제2위치정보를 계산하는 단계를 포함하며, 상기 제1위치정보를 계산하는 단계는 상기 이동체의 동역학적 특성에 기초한 간략화된 네비게이션 알고리즘에 기초하여 상기 이동체의 위도 및 경도에 대한 정보를 포함하는 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 신뢰도가 향상된 항법 시스템 제공방법은 고도 측정장치를 통하여 제1고도정보를 측정하는 단계, 상기 GPS 신호와 상기 제1고도정보에 기초하여 노이즈가 줄어든 제2고도정보를 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 신뢰도가 향상된 항법 시스템 제공방법은 상기 GPS 신호와 상기 관성데 이터의 관계에 대한 정보를 학습하는 단계를 더 포함하며, 상기 GPS 신호가 수신되지 않는 경우 학습된 정보에 기초하여 추정 GPS 신호를 생성하고, 생성된 상기 추정 GPS 신호에 기초하여 상기 제2위치정보 또는 상기 제2고도정보 중 적어도 하나를 출력할 수 있다. 상기 신뢰도가 향상된 항법 시스테 제공방법은 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독가능한 기록매체에 저장될 수 있다.
본 발명에 따른 항법 시스템은 기존의 관성 센서에서 오차가 심한 Z축 방향의 데이터의 정밀도를 높여서 전체 오류의 드리프트를 줄일 수 있는 효과가 있다.
또한, 기존의 관성 데이터와 GPS 신호의 관계를 미리 학습시키고, 학습된 정보를 통해 GPS 신호가 수신되지 않는 경우에도 추정 GPS 신호를 이용해 이동체의 위치정보를 판단하여 정밀도를 높일 수 있는 효과가 있다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.
또한, 본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터를 '전송'하는 경우에는 상기 구성요소는 상기 다른 구성요소로 직접 상기 데이터를 전송할 수도 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 상기 데이터를 상기 다른 구성요소로 전송할 수도 있는 것을 의미한다.
반대로 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터를 '직접 전송'하는 경우에는 상기 구성요소에서 다른 구성요소를 통하지 않고 상기 다른 구성요소로 상기 데이터가 전송되는 것을 의미한다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 항법 시스템의 개략적인 구성을 나타낸다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 항법 시스템(100)은 IMU(110), 항법 계산 모듈(120), GPS 장치(130), 제1필터모듈(140), 고도 측정 장치(150), 및 제2필터모듈(160)을 포함한다. 상기 항법 시스템(100)은 에뮬레이터(170)를 더 포함할 수 있다. 상기 항법 시스템(100)은 소정의 이동체(예컨대, 차량, 항공기 등)에 부착되어 이동체의 위치 정보를 출력할 수 있다.
본 명세서에서 모듈이라 함은, 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적, 구조적 결합을 의미할 수 있다. 예컨대, 상기 모듈은 소정의 코드와 상기 소정의 코드가 수행되기 위한 하드웨어 리소스의 논리적인 단위를 의미할 수 있으며, 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나, 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것이 아님은 본 발명의 기술분야의 평균적 전문가에게는 용이하게 추론될 수 있다.
상기 IMU(110)는 지자기 센서(111), 자이로 센서(112), 및/또는 가속도 센서(113) 등 소정의 관성 센서를 포함할 수 있으며, 이동체의 관성 데이터(예컨대, 고도, 가속도, 각속도 등)를 측정할 수 있다. 상기 IMU(110)는 MEMS 센서로 구현될 수 있다.
상기 항법 계산 모듈(120)은 상기 IMU(110)로부터 출력되는 상기 이동체의 관성 데이터를 수신하고, 수신된 상기 관성 데이터에 기초하여 상기 이동체의 제1위치 정보를 출력할 수 있다. 상기 제1위치정보는 상기 이동체의 3축 즉, x, y, z 축에 해당하는 좌표 정보 즉, 위도, 경도, 고도에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 제1위치정보는 상기 IMU(110)로부터 측정되는 관성데이터에 기초한 위치정보를 의미할 수 있다. 상기 항법 계산 모듈(120)은 널리 공지된 네비게이션 알고리즘(Navigation Algorithm)을 이용해 상기 관성데이터에 기초하여 상기 이동체의 제1위치정보를 계산할 수 있다. 특히, 본 발명의 실시 예에 따르면 상기 제1위치정보는 상기 이동체의 위치정보 중 x, y 축에 해당하는 정보 즉, 위도와 경도에 대한 정보만을 출력할 수 있다. 이는 본 발명의 핵심 기술적 사상에 의해 z축에 해당하는 정보 즉, 고도 정보는 별도의 고도 측정 장치(150) 및 GPS 장치(130)에 의해 결정될 수 있기 때문이다. 따라서, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 항법 계산 모듈(120)은 연산량이 많은 네비게이션 알고리즘 자체를 사용할 필요가 없으며, 상기 위도와 경도에 대한 정보를 계산하기 위해 소정의 간략화된 알고리즘을 사용할 수 있다. 본 명세서에서는 이러한 알고리즘을 간략화된 네비게이션 알고리즘으로 표현하기로 한다.
즉, 네비게이션 알고리즘은 다음과 같은 수학식 1로 표현될 수 있다.
Figure 112009031441624-pat00002
여기서,
Figure 112009031441624-pat00003
은 네비게이션 프레임에서 위치 벡터,
Figure 112009031441624-pat00004
은 네비게이션 프레임에서 속도 벡터,
Figure 112009031441624-pat00005
는 바디 프레임에서 네비게이션 프레임으로 좌표계를 전환하는 이동 행렬(transformation matrix),
Figure 112009031441624-pat00006
는 바디 프레임에서 측정되는 가속도,
Figure 112009031441624-pat00007
는 네비게이션 프레임에서 표현되는 지구 회전율 벡터(Earth rotation rate vector),
Figure 112009031441624-pat00008
은 네비게이션 프레임에서 표현되는 방향 변화율 벡터(orientation change rate vector),
Figure 112009031441624-pat00009
은 바디 프레임에서 본 네비게이션 프레임의 방위각 변화와 지구 자전의 합에 해당하는 파라미터(omegaIN)의 스큐 시메트릭 폼(skew symmetric form),
Figure 112009031441624-pat00010
는 자이로 센서에서 측정되는 바디 회전 속도의 스큐 시메트릭 폼, 및
Figure 112009031441624-pat00011
은 네비게이션 프레임에서 중력 벡터를 의미할 수 있다. 이러한 네비게이션 알고리즘은 공지된 알고리즘이므로 상세한 설명은 생략한다.
위 수식을 이용하여 이동체의 위치를 측정하는 경우 현존하는 MEMS형 센서는 고도에 대한 정밀도가 떨어져 오차가 많이 증가하고, 이러한 오차는 고도 뿐만 아니라 다른 축(위도, 경도)의 위치를 계산하는데 많은 영향을 주게 된다.
본 발명에서의 간략화된 네비게이션 알고리즘이라 함은, 상기 이동체의 동역학적 특성에 기초하여 상기 이동체가 행할 수 없는 움직임을 상기 네비게이션 알고리즘에 반영하여 상기 네비게이션 알고리즘을 간략화한 알고리즘을 의미할 수 있다. 즉, 상기 네비게이션 알고리즘은 이상적인 프리 바디(free-body)의 움직임을 표현하는 것이므로, 실제 물체의 움직임에서 일어날 수 없는 움직임도 상기 네비게이션 알고리즘이 고려하고 있다. 따라서, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 항법 계산 모듈(120)은 이러한 이동체의 동역학적 특성을 상기 네비게이션 알고리즘에 적용하여 간략화된 네비게이션 알고리즘을 사용하여 상기 이동체의 제1위치정보를 계산할 수 있다.
상기 간략화된 네비게이션 알고리즘은 이동체의 동역학적 특성을 고려하여 임의의 방향, 임의의 가속도로 물체가 움직일 수 있다는 가정에 제한 조건을 가하여 물체의 특성에 기인하여 수식을 전개한다. 예컨대, 차량의 경우 제자리에서 회전하는 것은 불가능한 논 홀로노믹(nonholonomic) 제한 조건을 가지고 있으므로 이 조건을 위 수식에 적용하고, 고도에 대한 부분을 분리해 내면 수학식 2와 같이 정리할 수 있다.
Figure 112009031441624-pat00012
여기서,
Figure 112009031441624-pat00013
는 오일러 레이트(euler rate)와 자이로 측정값(gyro mesurements) 간의 변환 행렬을 의미하며,
Figure 112009031441624-pat00014
는 바디 프레임에서 측정된 회전률(rotation rate)를 의미한다.
또한,
Figure 112009031441624-pat00015
는 세 오일러 앵글(three euler angles)로 표현된 차량의 자세(attitude)를 의미할 수 있다.
이처럼 본 발명의 실시 예에 따른 항법 계산 모듈(120)은 간략화된 네비게이션 알고리즘을 사용하여 연산량을 줄이면서 이동체의 제1위치정보 중 위도와 경도에 대한 정보를 계산할 수 있다.
상기 간략화된 네비게이션 알고리즘은 상기 항법 시스템(100)이 부착되는 이동체의 동역학적 특성에 따라 미리 설정되어 상기 항법 계산 모듈(120)에 저장될 수 있다.
이처럼 상기 항법 계산 모듈(120)은 간략화된 네비게이션 알고리즘을 이용해 상기 이동체의 제1위치정보 중 위도 및 경도에 대한 정보를 계산하여 상기 제1필터 모듈(140)로 출력할 수 있다. 물론, 구현 예에 따라 상기 항법 계산 모듈(120)은 완전한 네비게이션 알고리즘을 이용해 상기 이동체의 고도 정보를 포함하는 제1위치정보를 출력할 수도 있다. 하지만 이때는 고도 정보로 인한 오류의 드리프트 현상이 발생할 수 있음은 전술한 바와 같다.
한편, 상기 항법 계산 모듈(120)이 위도와 경도에 대한 정보만을 상기 간략화된 네비게이션 알고리즘으로 계산하는 경우, 상기 이동체의 고도에 대한 정보는 별도의 고도 측정 장치(150)로부터 측정되는 제1고도정보와 상기 GPS 신호에 포함된 고도정보에 기초하여 계산될 수 있다. 즉, 본 발명의 핵심 기술적 사상은 관성센서를 통해 측정되는 고도정보의 오차로 인한 드리프트 현상을 줄이기 위해 IMU(110)를 통해서는 위도와 경도에 대한 정보만을 얻고, 고도에 대한 정보는 별도의 고도 측정 장치(150)로부터 얻는 기술적 사상을 포함한다.
따라서, 상기 제1필터모듈(140)은 GPS 장치(130)로부터 수신되는 GPS 신호와 상기 항법 계산 모듈(120)로부터 출력되는 위도와 경도에 대한 정보를 융합하여 노이즈가 줄어들고 정밀도가 향상된 제2위치정보 즉, 정밀도가 향상된 위도와 경도에 대한 정보를 출력할 수 있다. 상기 제1필터모듈(140)은 칼만 필터(Kalman filter)를 사용할 수 있음은 널리 알려져 있으므로 상세한 설명은 생략한다.
또한, 상기 이동체의 고도 정보는 상기 고도 측정 장치(150)에 의해 측정된 제1고도정보와 상기 GPS 장치(130)로부터 수신되는 GPS 신호에 포함된 고도정보를 융합하여 얻을 수 있다. 이를 위해 상기 제2필터모듈(160)은 다양한 융합알고리즘을 사용할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 의하면 상기 제2필터모듈(160)은 컨디 셔널 머징(conditional merging) 알고리즘을 사용할 수 있지만 이에 한정되지는 않으며, 상기 제1고도정보와 상기 GPS 신호를 이용하여 노이즈가 줄어들고 정밀도가 향상된 고도정보를 계산할 수 있는 모든 알고리즘을 사용할 수 있음을 본 발명의 평균적 전문가는 용이하게 추론할 수 있을 것이다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따른 항법 시스템(100)은 상기 GPS 장치(130)가 GPS 신호를 정상적으로 수신하는 경우에는 GPS 신호를 이용하여 이동체의 위치정보를 계산하지만, GPS 신호가 수신되지 않는 경우에는 소정의 에뮬레이터(170)가 출력하는 추정 GPS 신호를 이용하여 이동체의 위치정보를 계산할 수 있다. 따라서 GPS 신호가 수신되지 않는 경우에도 소정의 추정 GPS 신호를 이용하여 관성데이터에 의해 계산되는 위치정보와 융합을 통해 정밀도 향상과 함께 심리스 서비스(seamless service)를 제공할 수 있다. 이를 위해 본 발명의 실시 예에 의하면 소정의 스위칭 회로(180)가 포함될 수 있다. 상기 스위칭 회로(180)는 상기 GPS 장치(130)와 상기 에뮬레이터(170)를 선택적으로 상기 제1필터모듈(140) 및/또는 상기 제2필터모듈(160)과 연결시킬 수 있다. 상기 GPS 장치(130)가 정상적으로 동작하는 경우에는 상기 스위칭 회로는 상기 GPS 장치(130)를, 그렇지 않은 경우에는 상기 에뮬레이터(170)를 상기 제1필터모듈(140) 및/또는 상기 제2필터모듈(160)과 연결시킬 수 있다.
상기 에뮬레이터(170)는 GPS 장치(130)가 정상적으로 동작하는 경우, 즉 GPS 신호가 수신되고 있는 경우에는 상기 IMU(110)로부터 출력되는 상기 관성데이터 및 상기 GPS 장치(130)로부터 출력되는 상기 GPS 신호를 수신하고, 수신된 상기 관성 데이터와 상기 GPS 신호의 관계를 학습한다. 본 명세서에서 학습이라 함은 상기한 알고리즘 이외에도 상기 관성데이터와 이에 상응하는 GPS 신호 정보를 저장하고, 이에 기초하여 특정 관성데이터가 입력될 때 추정되는 GPS 신호를 생성할 수 있는 모든 알고리즘 및 방법론을 포함하는 의미로 사용될 수 있다. 예컨대, 상기 에뮬레이터(170)의 학습을 위해서는 널리 공지된 학습 알고리즘 예컨대, 신경 회로망(Neural Network), 퍼지(fuzzy) 알고리즘, KRLS(Kernel Reculsive Least Square) 알고리즘 중 적어도 하나를 사용할 수 있지만, 이에 한정되지는 않는다.
상기 에뮬레이터(170)는 GPS 장치(130)가 정상적으로 동작하는 경우에는 전술한 바와 같이 상기 관성데이터와 상기 GPS 신호의 관계를 학습하고 있다가, GPS 신호가 수신되지 않는 경우에는 학습된 정보에 기초하여 추정 GPS 신호를 생성할 수 있다.
즉, GPS 신호가 수신되지 않고 상기 IMU(110)로부터 새로운 관성데이터가 수신되는 경우, 상기 에뮬레이터(170)는 학습된 상기 관성데이터와 상기 GPS 신호의 관계에 기초하여 추정 GPS 신호를 생성한다. 물론 이때에는 GPS 신호가 끊기기 전의 마지막 GPS 신호를 참조할 수 있다. 그러면, 상기 에뮬레이터(170)는 생성된 상기 추정 GPS 신호를 상기 제1필터모듈(140) 또는 상기 제2필터모듈(160) 중 적어도 하나로 출력할 수 있다. 물론, 상기 스위칭 회로(180)는 상기 에뮬레이터(170)를 상기 제1필터모듈(140) 및/또는 상기 제2필터모듈(160)와 연결시킬 수 있다. 그러면 상기 제1필터모듈(140) 및/또는 상기 제2필터모듈(160)은 상기 에뮬레이터(170)에 의해 생성되는 추정 GPS 신호를 이용하여 관성데이터에 기초한 위치정보 와 융합하거나, 고도 측정 장치(150)로부터 측정된 고도정보와 융합하여 최종 위치정보를 계산하여 출력할 수 있다.
도 3은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 항법 시스템을 개략적으로 나타낸다.
도 3을 참조하면, 도 3에 도시된 항법 시스템(200)은 도 1에 도시된 종래의 항법 시스템(10)에 비해 전술한 에뮬레이터(170)가 더 추가되었음을 알 수 있다.
즉, 상기 항법 시스템(200)은 종래의 방법과 같이 IMU(110)로부터 획득하는 관성데이터로부터 위도, 경도, 및 고도에 대한 정보를 모두 얻을 수 있다. 즉, 상기 항법 계산 모듈(120)은 네비게이션 알고리즘을 이용해 관성데이터로부터 위도, 경도, 및 고도에 대한 정보를 계산한다. 상기 제1필터모듈(140)은 상기 항법 계산 모듈(120)에 의해 계산된 위치정보와 GPS 신호를 융합하여 노이즈가 줄어들고 정밀도가 향상된 최종 위치정보를 얻을 수 있다. 한편, GPS 신호가 수신되지 않는 경우에는 전술한 바와 같이 상기 에뮬레이터(170)로부터 출력되는 추정 GPS 신호와 상기 항법 계산 모듈(120)에 의해 계산된 위치정보를 융합하여 최종 위치 정보를 계산할 수 있다.
도 4 내지 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 항법 시스템(100)을 이용하여 차량을 이용한 실제 주행 결과를 설명하기 위한 도면이다.
도 4 내지 도 5를 참조하면, 도 4의 별표는 실제 주행중에 수신된 GPS 신호를 나타내고, 실선은 상기 항법 시스템(100)에 의해 계산된 경로를 나타낸다. 도 4에는 GPS 신호가 수신되지 않은 구간이 존재하는데, 이때는 관성 데이터만을 이용하여 차량의 위치정보를 계산하거나, 전술한 바와 같이 에뮬레이터(170)를 이용한 추정 GPS 신호를 이용하여 차량의 위치정보를 계산할 수 있다. 도 4는 상기 에뮬레이터(170)를 이용하여 계산된 차량의 위치정보를 나타낸다.
도 5는 도 4에 도시된 데이터를 실제 주행 경로에 적용한 경우를 나타내는데, GPS 신호가 수신되지 않은 구간은 차량이 터널을 통과한 구간임을 알 수 있다. 이때 상기 항법 시스템(100)이 계산한 위치정보는 실제 결과와 약간의 오차만 있음을 알 수 있다.
도 6 내지 도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 항법 시스템(100)을 이용하여 차량을 이용한 다른 주행 결과를 설명하기 위한 도면이다.
도 6 내지 도 7을 참조하면, 도 6은 차량이 급격히 방향을 변화시킨 경우에 GPS 신호와 상기 항법 시스템(100)에 의해 계산된 위치정보를 나타낸다. 도 7은 도 6의 데이터를 실제 주행 경로에 적용한 경우를 나타내는데, 계산된 위치정보와 실제 주행경로가 거의 일치함을 알 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 항법 시스템 제공방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 하드 디스크, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 일 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 종래의 항법 시스템의 일 예를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 항법 시스템의 개략적인 구성을 나타낸다.
도 3은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 항법 시스템을 개략적으로 나타낸다.
도 4 내지 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 항법 시스템(100)을 이용하여 차량을 이용한 실제 주행 결과를 설명하기 위한 도면이다.
도 6 내지 도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 항법 시스템(100)을 이용하여 차량을 이용한 다른 주행 결과를 설명하기 위한 도면이다.

Claims (15)

  1. 이동체의 움직임에 따른 관성데이터를 측정하여 출력하는 IMU(Inertial Measurement Unit);
    상기 IMU로부터 출력되는 상기 관성데이터에 기초하여 상기 이동체의 위도 및 경도에 대한 정보를 적어도 포함하는 제1위치정보를 계산하고, 계산된 제1위치정보를 출력하기 위한 항법 계산 모듈;
    상기 이동체에 상응하는 GPS(Global Positioning System) 신호를 수신하기 위한 GPS 장치;
    상기 GPS 장치로부터 출력되는 상기 GPS 신호에 포함된 위도 및 경도에 대한 정보와 상기 항법 계산 모듈로부터 출력되는 상기 제1위치정보에 기초하여 노이즈가 줄어든 제2위치정보를 출력하는 제1필터모듈;
    상기 이동체의 고도를 측정하고, 측정된 제1고도정보를 출력하기 위한 고도측정장치; 및
    상기 GPS 신호와 상기 제1고도정보에 기초하여 노이즈가 줄어든 제2고도정보를 출력하기 위한 제2필터모듈을 포함하며,
    상기 항법 계산 모듈은,
    상기 이동체의 동역학적 특성에 기초한 간략화된 네비게이션(Navigation) 알고리즘을 이용해 상기 제1위치정보를 계산하는 것을 특징으로 하는 신뢰도가 향상된 항법 시스템.
  2. 삭제
  3. 제 1항에 있어서, 상기 이동체는,
    차량이며,
    상기 간략화된 네비게이션 알고리즘은,
    Figure 112011076617261-pat00016
    인 것을 특징으로 하는 신뢰도가 향상된 항법 시스템.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 제1필터 모듈은,
    칼만 필터를 이용하는 것을 특징으로 하는 신뢰도가 향상된 항법 시스템.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 제2필터 모듈은,
    컨디셔날 머징(Conditional Merging) 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 하는 신뢰도가 향상된 항법 시스템.
  6. 신뢰도가 향상된 항법 시스템에 있어서,
    상기 신뢰도가 향상된 항법 시스템은,
    이동체의 움직임에 따른 관성데이터를 측정하여 출력하는 IMU(Inertial Measurement Unit);
    상기 IMU로부터 출력되는 상기 관성데이터에 기초하여 상기 이동체의 위도 및 경도에 대한 정보를 적어도 포함하는 제1위치정보를 계산하고, 계산된 제1위치정보를 출력하기 위한 항법 계산 모듈;
    상기 이동체에 상응하는 GPS(Global Positioning System) 신호를 수신하기 위한 GPS 장치;
    상기 GPS 장치로부터 출력되는 상기 GPS 신호에 포함된 위도 및 경도에 대한 정보와 상기 항법 계산 모듈로부터 출력되는 상기 제1위치정보에 기초하여 노이즈가 줄어든 제2위치정보를 출력하는 제1필터모듈;
    상기 이동체의 고도를 측정하고, 측정된 제1고도정보를 출력하기 위한 고도측정장치; 및
    상기 GPS 신호와 상기 제1고도정보에 기초하여 노이즈가 줄어든 제2고도정보를 출력하기 위한 제2필터모듈을 포함하며
    상기 신뢰도가 향상된 항법 시스템은,
    상기 IMU로부터 출력되는 상기 관성데이터 및 상기 GPS 장치로부터 출력되는 상기 GPS 신호를 수신하고, 수신된 상기 관성데이터와 상기 GPS 신호의 관계를 학습하기 위한 에뮬레이터(Emulator)를 더 포함하는 신뢰도가 향상된 항법 시스템.
  7. 제 6항에 있어서, 상기 에뮬레이터는,
    상기 IMU로부터 출력되는 새로운 제2관성데이터가 수신되는 경우, 학습된 상기 관성데이터와 상기 GPS 신호의 관계에 기초하여 추정 GPS 신호를 생성하고, 생성된 상기 추정 GPS 신호를 상기 제1필터모듈 또는 상기 제2필터모듈 중 적어도 하나로 출력하는 신뢰도가 향상된 항법 시스템.
  8. 제 6항에 있어서, 상기 에뮬레이터는,
    상기 관성데이터와 상기 GPS 신호의 관계를 학습하기 위해,
    신경 회로망(Neural Network), 퍼지(fuzzy) 알고리즘, KRLS(Kernel Rculsive Least Square) 알고리즘 중 적어도 하나를 사용하는 것을 특징으로 하는 신뢰도가 향상된 항법 시스템.
  9. 이동체의 움직임에 따른 관성데이터를 측정하여 출력하는 IMU(Inertial Measurement Unit);
    상기 IMU로부터 출력되는 상기 관성데이터에 기초하여 상기 이동체의 위도 및 경도에 대한 정보를 포함하는 제1위치정보를 계산하고, 계산된 제1위치정보를 출력하기 위한 항법 계산 모듈;
    상기 이동체에 상응하는 GPS(Global Positioning System) 신호를 수신하기 위한 GPS 장치;
    상기 GPS 장치로부터 출력되는 상기 GPS 신호에 포함된 위도 및 경도에 대한 정보와 상기 항법 계산 모듈로부터 출력되는 상기 제1위치정보에 기초하여 노이즈가 줄어든 제2위치정보를 출력하는 제1필터모듈을 포함하며,
    상기 항법 계산 모듈은,
    상기 이동체의 동역학적 특성에 기초한 간략화된 네비게이션(Navigation) 알고리즘을 이용해 상기 제1위치정보를 계산하는 것을 특징으로 하는 신뢰도가 향상된 항법 시스템.
  10. 삭제
  11. 이동체의 관성데이터를 측정하는 IMU;
    상기 이동체에 상응하는 GPS 신호를 수신하기 위한 GPS 장치;
    상기 관성데이터에 기초하여 상기 이동체의 제1위치정보를 판단하는 항법 계산 모듈;
    상기 GPS 신호와 상기 관성데이터의 관계에 대한 정보를 학습하고, 상기 GPS 신호가 수신되지 않는 경우 학습된 정보에 기초하여 추정 GPS 신호를 출력하는 에뮬레이터; 및
    상기 GPS 장치 또는 상기 에뮬레이터 중 어느 하나로부터 출력되는 상기 GPS 신호 또는 상기 추정 GPS 신호와 상기 항법 계산 모듈로부터 출력되는 상기 제1위치정보에 기초하여 노이즈가 줄어든 제2위치정보를 출력하는 필터모듈을 포함하는 신뢰도가 향상된 항법 시스템.
  12. 항법 시스템이 이동체의 움직임에 따른 관성데이터를 측정하는 단계;
    측정된 상기 관성데이터에 기초하여 상기 이동체의 위도 및 경도에 대한 정보를 적어도 포함하는 제1위치정보를 계산하는 단계;
    상기 이동체에 상응하는 GPS(Global Positioning System) 신호와 계산된 상기 제1위치정보에 기초하여 노이즈가 줄어든 제2위치정보를 계산하는 단계를 포함하며,
    상기 제1위치정보를 계산하는 단계는,
    상기 이동체의 동역학적 특성에 기초한 간략화된 네비게이션 알고리즘에 기초하여 상기 이동체의 위도 및 경도에 대한 정보를 포함하는 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 신뢰도가 향상된 항법 시스템 제공방법.
  13. 제 12항에 있어서, 상기 신뢰도가 향상된 항법 시스템 제공방법은,
    고도 측정장치를 통하여 제1고도정보를 측정하는 단계;
    상기 GPS 신호와 상기 제1고도정보에 기초하여 노이즈가 줄어든 제2고도정보를 계산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신뢰도가 향상된 항법 시스템 제공방법.
  14. 제 13항에 있어서, 상기 신뢰도가 향상된 항법 시스템 제공방법은,
    상기 GPS 신호와 상기 관성데이터의 관계에 대한 정보를 학습하는 단계를 더 포함하며,
    상기 GPS 신호가 수신되지 않는 경우 학습된 정보에 기초하여 추정 GPS 신호를 생성하고, 생성된 상기 추정 GPS 신호에 기초하여 상기 제2위치정보 또는 상기 제2고도정보 중 적어도 하나를 출력하는 신뢰도가 향상된 항법 시스템 제공방법.
  15. 제 12항 내지 제14항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독가능한 기록매체.
KR1020090045740A 2009-05-26 2009-05-26 신뢰도가 향상된 항법 시스템 및 그 제공방법 KR101096113B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090045740A KR101096113B1 (ko) 2009-05-26 2009-05-26 신뢰도가 향상된 항법 시스템 및 그 제공방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090045740A KR101096113B1 (ko) 2009-05-26 2009-05-26 신뢰도가 향상된 항법 시스템 및 그 제공방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20100127343A KR20100127343A (ko) 2010-12-06
KR101096113B1 true KR101096113B1 (ko) 2011-12-30

Family

ID=43504579

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020090045740A KR101096113B1 (ko) 2009-05-26 2009-05-26 신뢰도가 향상된 항법 시스템 및 그 제공방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101096113B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106980262A (zh) * 2017-03-21 2017-07-25 西安交通大学 基于核递归最小二乘算法的自适应飞行器鲁棒控制方法
KR20210037893A (ko) 2019-09-30 2021-04-07 인천대학교 산학협력단 비전 센서에 기반한 차량 내비게이션 방법

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101833217B1 (ko) 2011-12-07 2018-03-05 삼성전자주식회사 자기장 지도 기반 측위 시스템에서 이용되는 이동 단말 및 이를 이용한 위치 추정 방법
KR101664131B1 (ko) * 2015-04-14 2016-10-10 주식회사 맵퍼스 고도 데이터 구축 시스템 및 고도 데이터 구축 방법
EP3637054B1 (en) 2017-05-19 2023-09-06 Pioneer Corporation Measurement device, measurement method, and program
CN110730418A (zh) * 2019-09-25 2020-01-24 南京工程学院 一种基于最小二乘法的室内三维定位改进算法
CN112595313A (zh) * 2020-11-25 2021-04-02 北京海达星宇导航技术有限公司 基于机器学习的车载导航方法、装置和计算机设备

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100648882B1 (ko) 2005-09-28 2006-11-27 강민영 무인 항공기 자동 항법 시스템의 관성 값 계산 장치 및 그방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100648882B1 (ko) 2005-09-28 2006-11-27 강민영 무인 항공기 자동 항법 시스템의 관성 값 계산 장치 및 그방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106980262A (zh) * 2017-03-21 2017-07-25 西安交通大学 基于核递归最小二乘算法的自适应飞行器鲁棒控制方法
KR20210037893A (ko) 2019-09-30 2021-04-07 인천대학교 산학협력단 비전 센서에 기반한 차량 내비게이션 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20100127343A (ko) 2010-12-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102463176B1 (ko) 위치 추정 장치 및 방법
US9921065B2 (en) Unit and method for improving positioning accuracy
KR101096113B1 (ko) 신뢰도가 향상된 항법 시스템 및 그 제공방법
EP1941236B1 (en) Systems and methods for reducing vibration-induced errors in inertial sensors
US8155874B2 (en) Apparatus for integrated navigation based on multi filter fusion and method for providing navigation information using the same
US7979231B2 (en) Method and system for estimation of inertial sensor errors in remote inertial measurement unit
KR101135782B1 (ko) 네비게이션 중복성을 위한 시스템
EP3246661B1 (en) Hybrid inertial measurement unit
US20070050138A1 (en) Enhanced inertial system performance
KR101239864B1 (ko) 다중 센서를 이용한 항법시스템 및 그 제공방법
JP5602070B2 (ja) 位置標定装置、位置標定装置の位置標定方法および位置標定プログラム
CN102436004A (zh) 定位系统及定位方法
CA2733032C (en) Method and apparatus for improved navigation of a moving platform
US8521428B1 (en) Heading determination using sensors mounted on rotatable assembly
EP3882885A1 (en) Vehicle control device
US20210035456A1 (en) Unmanned aircraft, and method and system for navigation
KR101160630B1 (ko) 주행 모드 판별법, 상기 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템 및 그 제공방법
US10274317B2 (en) Method and apparatus for determination of misalignment between device and vessel using radius of rotation
CN111002991B (zh) 一种车载导航信息处理的方法、装置及计算机存储介质
KR20210088334A (ko) 경사도 보상을 이용한 이동거리 측정 방법 및 장치
KR20230065549A (ko) 관성 측정 장치의 캘리브레이션 방법
Lum et al. Special issue on Measurement & Estimation for Unmanned Navigation

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
N231 Notification of change of applicant
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20141210

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20151210

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20161212

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20181206

Year of fee payment: 8