KR102187112B1 - 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치 및 그 방법 - Google Patents

성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 유도무기체계에 적용되는 관성 항법 장치(INS:Inertial Navigation System)의 기준 항법 정보와 관성 측정기(IMU:Inertial Measurement Unit)의 기준 관성 정보를 토대로 기준 궤적을 생성하는 기준 궤적 생성부, 상기 관성 측정기의 오차 성능 지표를 토대로 관성 측정 오차를 생성하는 관성 측정 오차 생성부, 생성된 기준 궤적과 관성 측정 오차를 토대로 관성 항법 오차를 생성하는 관성 항법 오차 생성부, 생성된 관성 항법 오차를 토대로 상기 유도무기체계에 적용되는 탐색기의 시야(FOV:Field of View)를 고려한 상기 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘을 수행하는 목표물 포착 판단 알고리즘 수행부 및 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘의 수행 결과를 토대로 시뮬레이션을 수행하는 시뮬레이션 수행부를 포함한다.

Description

성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치 및 그 방법{APPRATUS AND METHOD FOR SELECTING AN NAVIGATOR AND INERTIAL MEASUREMENT UNIT THROUGH PERFORMANCE-BASED PROBABILITY ANALYSIS}
본 발명은 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 자세하게는 기준 궤적과 관성 측정 오차를 토대로 생성되는 관성 항법 오차를 이용하여 유도무기체계에 적용되는 탐색기의 시야(FOV:Field of View)를 고려한 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘을 수행하고, 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘의 수행 결과를 토대로 관성 측정기의 성능을 파악하여 관성 측정기를 선정하는 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
탐색기가 장착된 유도무기체계는 탐색기를 기반으로 하는 유도조정을 통해, 탄의 정밀도를 매우 크게 향상 시킬 수 있다. 하지만, 현존하는 영상, 적외선(IR) 탐색기는 타켓을 포착할 수 있는 면적이 제한적일 수 밖에 없다. 이러한 제한 요건으로 탐색기가 타켓을 포착하기 위한 항법정밀도가 요구된다.
그리고 보통의 탐색기가 장착되는 유도무기체계에서의 항법은 GPS와 관성 측정기(IMU:Inertial Measurement Unit)를 결합하여 사용하거나, 관성 측정기 기반의 관성 항법 장치(Inertial Navigation System)을 사용한다.
GPS와 관성 측정기를 결합한 경우의 항법은 재밍과 같은 외란에 취약할 수 밖에 없으며, 탐색기가 장착되는 유도무기체계에서의 개발비용 증가의 단점이 있다. 이러한 이유로 관성 측정기만을 이용하여 관성 항법을 수행하는 사례가 늘어나고 있는 추세다.
또한, 기존 관성항법을 이용한 탐색기가 장착되는 유도무기체계는 관성 측정기의 요구성능을 도출하기 위해 탐색기 시야를 고려하여 관성 항법 장치를 시뮬레이션 하지 않고, 관성 항법 장치의 성능만 시뮬레이션 하거나 탐색기에서 역으로 관성 항법 장치의 요구사항을 전달하는 방식을 사용하였다.
이와 같은 방식은 관성 측정기의 주요 오차 성능 지표인 바이어스, 환산계수는 확률적 분포를 가지고 있기 때문에 이러한 항법과 탐색기가 따로 분리된 분석방식 매우 제한적이고, 부정확할 수 밖에 없다는 문제점이 있다.
이와 관련하여, 한국공개특허 제2012-0098321호는 "관성 측정기의 교정 장치 및 그 방법"에 관하여 개시하고 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 발명된 것으로서, 기준 궤적과 관성 측정 오차를 토대로 생성되는 관성 항법 오차를 이용하여 유도무기체계에 적용되는 탐색기의 시야를 고려한 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘을 수행하는 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘의 수행 결과를 토대로 관성 측정기의 성능을 파악하여 관성 측정기를 선정하는 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치는 유도무기체계에 적용되는 관성 항법 장치(INS:Inertial Navigation System)의 기준 항법 정보와 관성 측정기(IMU:Inertial Measurement Unit)의 기준 관성 정보를 토대로 기준 궤적을 생성하는 기준 궤적 생성부; 상기 관성 측정기의 오차 성능 지표를 토대로 관성 측정 오차를 생성하는 관성 측정 오차 생성부; 생성된 기준 궤적과 관성 측정 오차를 토대로 관성 항법 오차를 생성하는 관성 항법 오차 생성부; 생성된 관성 항법 오차를 토대로 상기 유도무기체계에 적용되는 탐색기의 시야(FOV:Field of View)를 고려한 상기 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘을 수행하는 목표물 포착 판단 알고리즘 수행부; 및목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘의 수행 결과를 토대로 시뮬레이션을 수행하는 시뮬레이션 수행부;를 포함한다.
또한, 상기 기준 궤적 생성부는 상기 관성 항법 장치의 위치, 속도 및 자세 중 적어도 어느 하나를 포함하는 기준 항법 정보와 상기 관성 측정기의 자이로 데이터 및 가속도계 데이터 중 적어도 어느 하나를 포함하는 기준 관성 정보를 토대로 위치, 속도 및 자세를 포함하는 기준 궤적을 생성하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 관성 측정 오차 생성부는 상기 관성 측정기의 바이어스, 환산 계수 및 노이즈 중 적어도 어느 하나를 포함하는 오차 성능 지표를 토대로 관성 측정 오차를 생성하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 관성 항법 오차 생성부는, 생성된 기준 궤적으로부터 초기 궤적간의 궤적 오차를 생성하는 궤적 오차 생성부; 관성 측정 오차와 생성된 궤적 오차를 이용하여 상기 탐색기의 유효거리까지의 관성 항법 정보를 도출하는 관성 항법 정보 도출부; 기준 궤적과 도출된 관성 항법 정보를 토대로 이후 수행되는 시뮬레이션 조건을 설정하는 시뮬레이션 조건 설정부; 및 기준 궤적과 도출된 관성 항법 정보를 비교하여 위치 오차 및 자세 오차를 포함하는 관성 항법 오차를 도출하는 관성 항법 오차 도출부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 목표물 포착 판단 알고리즘 수행부는, 상기 탐색기의 시야를 선택하는 시야 선택부; 상기 탐색기의 예상 가능 위치에서부터 목표물까지의 거리(AP)가 고려된 상기 탐색기의 시선 면적을 산출하는 시선 면적 산출부; 관성 항법 오차를 반영하여 상기 탐색기의 위치 이동 및 자세 회전을 계산하는 위치 이동 및 자세 회전 계산부; 및 탐색기의 시야, 시선 면적 및 계산 결과를 토대로 상기 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단을 판단하는 목표물 포착 판단부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 위치 이동 및 자세 회전 계산부는, 관성 항법 오차의 위치 오차를 반영하여 X-Y 좌표를 이동시키는 위치 이동부; 관성 항법 오차의 자세 오차 중 롤(ROLL) 오차를 반영하여 좌표를 회전시키는 좌표 회전부; 관성 항법 오차의 자세 오차 중 피치(PITCH) 오차를 반영하여 탐색가능거리(TAP)에 따라 좌표를 상하 이동시키는 좌표 상하 이동부; 및 관성 항법 오차의 자세 오차 중 요(YAW) 오차를 반영하여 탐색가능거리에 따라 좌표를 좌우 이동시키는 좌표 좌우 이동부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 목표물 포착 판단부는, 선택한 시야가 원인 경우에, 이동된 상기 탐색기의 원점과 목표물까지의 거리가 원의 반지름 이하이면 목표물을 포착한 것으로 판단하는 원 시야 포착 판단부; 선택한 시야가 타원인 경우에, 이동된 상기 탐색기의 한점에서 초점과 길이가 모두 동일하면 목표물을 포착한 것으로 판단하는 타원 시야 포착 판단부; 및 선택한 시야가 정사각형 및 사각형인 경우에, 목표물의 X축 양방향 이동으로부터 변과 만나는 점에 하나일 경우 목표물을 포착한 것으로 판단하는 정사각형 및 사각형 시야 포착 판단부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 시뮬레이션 수행부는, 기준 궤적, 시나리오, 관성 항법 오차, 관성 측정 오차, 상기 탐색기의 시야 및 탐색가능거리 중 적어도 어느 하나를 포함하여 기 설정된 시뮬레이션 조건을 반영하여 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘에서 목표물을 포착한 것으로 판단된 수행 결과에 대하여 기 설정된 횟수만큼 시뮬레이션을 수행하는 시뮬레이션부; 및 시뮬레이션 수행 결과를 토대로, 상기 관성 항법 장치의 위치 오차 및 자세 오차에 대한 확률 분포를 분석하고, 분석 결과를 토대로 상기 관성 측정기의 성능을 파악하여 관성 측정기를 선정하는 관성 측정기 성능 파악부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 방법은 기준 궤적 생성부에 의해, 유도무기체계에 적용되는 관성 항법 장치(INS:Inertial Navigation System)의 기준 항법 정보와 관성 측정기(IMU:Inertial Measurement Unit)의 기준 관성 정보를 토대로 기준 궤적을 생성하는 단계; 관성 측정 오차 생성부에 의해, 상기 관성 측정기의 오차 성능 지표를 토대로 관성 측정 오차를 생성하는 단계; 관성 항법 오차 생성부에 의해, 생성된 기준 궤적과 관성 측정 오차를 토대로 관성 항법 오차를 생성하는 단계; 목표물 포착 판단 알고리즘 수행부에 의해, 생성된 관성 항법 오차를 토대로 상기 유도무기체계에 적용되는 탐색기의 시야(FOV:Field of View)를 고려한 상기 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘을 수행하는 단계; 및 시뮬레이션 수행부에 의해, 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘의 수행 결과를 토대로 시뮬레이션을 수행하는 단계;를 포함한다.
또한, 생성된 기준 궤적과 관성 측정 오차를 토대로 관성 항법 오차를 생성하는 단계는, 생성된 기준 궤적으로부터 초기 궤적간의 궤적 오차를 생성하는 단계; 관성 측정 오차와 생성된 궤적 오차를 이용하여 상기 탐색기의 유효거리까지의 관성 항법 정보를 도출하는 단계; 기준 궤적과 도출된 관성 항법 정보를 토대로 이후 수행되는 시뮬레이션 조건을 설정하는 단게; 및 기준 궤적과 도출된 관성 항법 정보를 비교하여 위치 오차 및 자세 오차를 포함하는 관성 항법 오차를 도출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 생성된 관성 항법 오차를 토대로 상기 유도무기체계에 적용되는 탐색기의 시야를 고려한 상기 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘을 수행하는 단계는, 상기 탐색기의 시야를 선택하는 단계; 상기 탐색기의 예상 가능 위치에서부터 목표물까지의 거리(AP)가 고려된 상기 탐색기의 시선 면적을 산출하는 단계; 관성 항법 오차를 반영하여 상기 탐색기의 위치 이동 및 자세 회전을 계산하는 단계; 및 탐색기의 시야, 시선 면적 및 계산 결과를 토대로 상기 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단을 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 관성 항법 오차를 반영하여 상기 탐색기의 위치 이동 및 자세 회전을 계산하는 단계는, 관성 항법 오차의 위치 오차를 반영하여 X-Y 좌표를 이동시키는 단계; 관성 항법 오차의 자세 오차 중 롤(ROLL) 오차를 반영하여 좌표를 회전시키는 단계; 관성 항법 오차의 자세 오차 중 피치(PITCH) 오차를 반영하여 탐색가능거리(TAP)에 따라 좌표를 상하 이동시키는 단계; 및 관성 항법 오차의 자세 오차 중 요(YAW) 오차를 반영하여 탐색가능거리에 따라 좌표를 좌우 이동시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 탐색기의 시야, 시선 면적 및 계산 결과를 토대로 상기 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단을 판단하는 단계는, 선택한 시야가 원인 경우에, 이동된 상기 탐색기의 원점과 목표물까지의 거리가 원의 반지름 이하이면 목표물을 포착한 것으로 판단하는 단계; 선택한 시야가 타원인 경우에, 이동된 상기 탐색기의 한점에서 초점과 길이가 모두 동일하면 목표물을 포착한 것으로 판단하는 단계; 및 선택한 시야가 정사각형 및 사각형인 경우에, 목표물의 X축 양방향 이동으로부터 변과 만나는 점에 하나일 경우 목표물을 포착한 것으로 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘의 수행 결과를 토대로 시뮬레이션을 수행하는 단계는, 기준 궤적, 시나리오, 관성 항법 오차, 관성 측정 오차, 상기 탐색기의 시야 및 탐색가능거리 중 적어도 어느 하나를 포함하여 기 설정된 시뮬레이션 조건을 반영하여 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘에서 목표물을 포착한 것으로 판단된 수행 결과에 대하여 기 설정된 횟수만큼 시뮬레이션을 수행하는 단계; 및 시뮬레이션 수행 결과를 토대로, 상기 관성 항법 장치의 위치 오차 및 자세 오차에 대한 확률 분포를 분석하고, 분석 결과를 토대로 상기 관성 측정기의 성능을 파악하여 관성 측정기를 선정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치 및 그 방법은 기준 궤적과 관성 측정 오차를 토대로 생성되는 관성 항법 오차를 이용하여 유도무기체계에 적용되는 탐색기의 시야를 고려한 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘을 수행하고, 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘의 수행 결과를 토대로 관성 측정기의 성능을 효과적 그리고 분석적으로 파악하여 현재 유도무기체계에 적용된 탐색기와의 호환성을 확인함으로써, 개발기간 단축 및 과제 성공의 신뢰도를 증대시킬 수 있는 효과가 있다.
따라서, 본 발명은 탐색기를 기반으로 하는 유도무기체계뿐만 아니라 실내항법 등과 같은 시스템에서 탐색기의 성능을 고려하여 높은 신뢰도 및 고정밀도를 갖는 관성 측정기를 선정할 수 있는 효과가 있다.
결론적으로, 본 발명에 따라 관성 측정기가 결정되어 있는 경우 최적의 탐색기를 선정할 수 있거나, 탐색기가 결정되어 있는 경우 최적의 관성 측정기를 선정할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치에 채용되는 관성 항법 오차 생성부의 세부 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치에 채용되는 목표물 포착 판단 알고리즘 수행부의 세부 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 도 3의 목표물 포착 판단 알고리즘 수행부에 채용되는 위치 이동 및 자세 회전 계산부의 세부 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 도 3의 목표물 포착 판단 알고리즘 수행부에 채용되는 목표물 포착 판단부의 세부 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치에 채용되는 시뮬레이션 수행부의 세부 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 방법의 순서를 간략하게 설명하기 위한 순서도이다.
도 8은 본 발명에 따른 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 방법의 순서를 자세하게 설명하기 위한 순서도이다.
도 9는 기준 궤적, 시나리오, 관성 항법 오차, 관성 측정 오차, 상기 탐색기의 시야 및 탐색가능거리 중 적어도 어느 하나를 포함하여 기 설정된 시뮬레이션 조건을 반영하여 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘에서 목표물을 포착한 것으로 판단된 수행 결과에 대하여 확률 분포를 분석한 결과를 도식화한 것이다.
도 10은 도 8의 생성된 관성 항법 오차를 토대로 유도무기체계에 적용되는 탐색기의 시야를 고려한 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘을 수행하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 도 10에서 탐색기 시야 형성 과정을 시뮬레이션한 결과를 도식화한 것이다.
도 12는 도 10에서 탐색기 목표물까지의 거리에서 목표물을 바라본 상황을 도식화한 것이다.
도 13는 도 10에서 관성 항법 오차를 반영하여 탐색기의 위치 이동 및 자세 회전을 계산하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 14 내지 도 15는 도 10에서 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘의 수행 과정을 도식화한 것이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명에 따른 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치(100)는 크게 기준 궤적 생성부(110), 관성 측정 오차 생성부(120), 관성 항법 오차 생성부(130), 목표물 포착 판단 알고리즘 수행부(140) 및 시뮬레이션 수행부(170)를 포함한다.
기준 궤적 생성부(110)는 유도무기체계에 적용되는 관성 항법 장치(INS:Inertial Navigation System)의 기준 항법 정보와 관성 측정기(IMU:Inertial Measurement Unit)의 기준 관성 정보를 토대로 기준 궤적을 생성한다.
기준 궤적 생성부(110)는 관성 항법 장치의 위치, 속도 및 자세 중 적어도 어느 하나를 포함하는 기준 항법 정보와 관성 측정기의 자이로 데이터 및 가속도계 데이터 중 적어도 어느 하나를 포함하는 기준 관성 정보를 토대로 위치, 속도 및 자세를 포함하는 기준 궤적을 생성할 수 있다. 이때, 기준 궤적 생성부(110)는 자이로 데이터를 적분하여 자세를 계산하고, 가속도 데이터를 적분하여 속도 및 위치를 계산한다.
관성 측정 오차 생성부(120)는 관성 측정기의 오차 성능 지표를 토대로 관성 측정 오차를 생성한다.
관성 측정 오차 생성부(120)는 관성 측정기의 바이어스, 환산 계수 및 노이즈 중 적어도 어느 하나를 포함하는 오차 성능 지표를 토대로 관성 측정 오차를 생성할 수 있다.
관성 항법 오차 생성부(130)는 생성된 기준 궤적과 관성 측정 오차를 토대로 관성 항법 오차를 생성한다.
관성 항법 오차 생성부(130)는 생성된 기준 궤적으로부터 초기 궤적간의 궤적 오차를 생성하여 탐색기의 유효거리까지의 관성 항법 정보를 도출하고, 기준 궤적과 도출된 관성 항법 정보를 비교하여 위치 오차 및 자세 오차를 포함하는 관성 항법 오차를 도출한다. 이때, 관성 항법은 적분 오차가 누적됨에 따라 시간에 따른 오차 특성이 기하급수적으로 증가하는 특성을 갖는다.
목표물 포착 판단 알고리즘 수행부(140)는 생성된 관성 항법 오차를 토대로 유도무기체계에 적용되는 탐색기의 시야(FOV:Field of View)를 고려한 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘을 수행한다.
목표물 포착 판단 알고리즘 수행부(140)는 탐색기의 시야, 시선 면적 및 계산 결과를 토대로 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단을 판단할 수 있다.
시뮬레이션 수행부(150)는 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘의 수행 결과를 토대로 시뮬레이션을 수행한다.
시뮬레이션 수행부(150)는 기 설정된 시뮬레이션 조건을 반영하여 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘에서 목표물을 포착한 것으로 판단된 수행 결과에 대하여 기 설정된 횟수만큼 시뮬레이션을 수행하고, 시뮬레이션 수행 결과를 토대로, 관성 항법 장치의 위치 오차 및 자세 오차에 대한 확률 분포를 분석하고, 분석 결과를 토대로 관성 측정기의 성능을 파악하여 관성 측정기를 선정할 수 있다. 즉, 시뮬레이션 수행부(150)는 현재 유도무기체계에 적용된 탐색기와 관성 측정기 간의 호환성을 확인할 수 있게 된다. 또한, 시뮬레이션 수행부(150)는 과제 초기에 관성 측정기가 정해지지 않았을 경우, 다수의 관성 측정기들 중에 어떠한 관성 측정기가 현재 유도무기체계에 적용된 탐색기와 가장 높은 호환성을 갖는지 확인할 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치에 채용되는 관성 항법 오차 생성부의 세부 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 관성 항법 오차 생성부(130)는 생성된 기준 궤적과 관성 측정 오차를 토대로 관성 항법 오차를 생성한다.
이를 위해, 관성 항법 오차 생성부(130)는 궤적 오차 생성부(131), 관성 항법 정보 도출부(132), 시뮬레이션 조건 설정부(133) 및 관성 항법 오차 도출부(134)를 포함한다.
궤적 오차 생성부(131)는 생성된 기준 궤적(위치, 속도 및 자세)으로부터 초기 궤적간의 궤적 오차를 생성한다.
관성 항법 정보 도출부(132)는 관성 측정 오차와 생성된 궤적 오차를 이용하여 상기 탐색기의 유효거리까지의 관성 항법 정보(위치, 속도 및 자세)를 도출한다.
시뮬레이션 조건 설정부(133)는 기준 궤적과 도출된 관성 항법 정보를 토대로 이후 수행되는 시뮬레이션 조건을 설정한다. 여기서, 시뮬레이션 조건은 기준 궤적, 시나리오, 관성 항법 오차, 관성 측정 오차, 탐색기의 시야 및 탐색가능거리 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
관성 항법 오차 도출부(134)는 기준 궤적과 도출된 관성 항법 정보를 비교하여 위치 오차 및 자세 오차를 포함하는 관성 항법 오차를 도출한다.
도 3은 본 발명에 따른 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치에 채용되는 목표물 포착 판단 알고리즘 수행부의 세부 구성을 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 도 3의 목표물 포착 판단 알고리즘 수행부에 채용되는 위치 이동 및 자세 회전 계산부의 세부 구성을 설명하기 위한 도면이고, 도 5는 도 3의 목표물 포착 판단 알고리즘 수행부에 채용되는 목표물 포착 판단부의 세부 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 목표물 포착 판단 알고리즘 수행부(140)는 생성된 관성 항법 오차를 토대로 유도무기체계에 적용되는 탐색기의 시야를 고려한 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘을 수행한다.
이를 위해, 목표물 포착 판단 알고리즘 수행부(140)는 시야 선택부(141), 시선 면적 산출부(142), 위치 이동 및 자세 회전 계산부(150) 및 목표물 포착 판단부(160)를 포함한다.
시야 선택부(141)는 탐색기의 시야를 선택한다.
시선 면적 산출부(142)는 탐색기의 예상 가능 위치에서부터 목표물까지의 거리(AP)가 고려된 탐색기의 시선 면적을 산출한다.
위치 이동 및 자세 회전 계산부(150)는 관성 항법 오차를 반영하여 탐색기의 위치 이동 및 자세 회전을 계산한다.
이를 위해, 위치 이동 및 자세 회전 계산부(150)는 위치 이동부(151), 좌표 회전부(152), 좌표 상하 이동부(153) 및 좌표 좌우 이동부(154)를 포함한다.
위치 이동부(151)는 관성 항법 오차의 위치 오차를 반영하여 X-Y 좌표를 이동시킨다.
좌표 회전부(152)는 관성 항법 오차의 자세 오차 중 롤(ROLL) 오차를 반영하여 좌표를 회전시킨다.
좌표 상하 이동부(153)는 관성 항법 오차의 자세 오차 중 피치(PITCH) 오차를 반영하여 탐색가능거리(TAP)에 따라 좌표를 상하 이동시킨다.
좌표 좌우 이동부(154)는 관성 항법 오차의 자세 오차 중 요(YAW) 오차를 반영하여 탐색가능거리에 따라 좌표를 좌우 이동시킨다.
목표물 포착 판단부(160)는 탐색기의 시야, 시선 면적 및 계산 결과를 토대로 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단을 판단한다.
이를 위해, 목표물 포착 판단부(160)는 원 시야 포착 판단부(161), 타원 시야 포착 판단부(162) 및 정사각형 및 사각형 시야 포착 판단부(163)를 포함한다.
원 시야 포착 판단부(161)는 선택한 시야가 원인 경우에, 이동된 상기 탐색기의 원점과 목표물까지의 거리가 원의 반지름 이하이면 목표물을 포착한 것으로 판단한다.
타원 시야 포착 판단부(162)는 선택한 시야가 타원인 경우에, 이동된 상기 탐색기의 한점에서 초점과 길이가 모두 동일하면 목표물을 포착한 것으로 판단한다.
정사각형 및 사각형 시야 포착 판단부(163)는 선택한 시야가 정사각형 및 사각형인 경우에, 목표물의 X축 양방향 이동으로부터 변과 만나는 점에 하나일 경우 목표물을 포착한 것으로 판단한다.
도 6은 본 발명에 따른 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치에 채용되는 시뮬레이션 수행부의 세부 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 시뮬레이션 수행부(170)는 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘의 수행 결과를 토대로 시뮬레이션을 수행한다.
이를 위해, 시뮬레이션 수행부(170)는 시뮬레이션부(171) 및 관성 측정기 성능 파악부(172)를 포함한다.
시뮬레이션부(171)는 기준 궤적, 시나리오, 관성 항법 오차, 관성 측정 오차, 탐색기의 시야 및 탐색가능거리 중 적어도 어느 하나를 포함하여 기 설정된 시뮬레이션 조건(예를 들면, 표 1 참조)을 반영하여 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘에서 목표물을 포착한 것으로 판단된 수행 결과에 대하여 기 설정된 횟수만큼 시뮬레이션을 수행한다. 시뮬레이션부(171)는 기준 궤적이 생성되면 시뮬레이션 횟수가 기 설정된 횟수 미만인 경우를 확인하고, 시뮬레이션 횟수가 기 설정된 횟수 미만인 경우에는 시뮬레이션을 초기화하여 관성 측정 오차를 생성하도록 한다.
구분 상세 내용
기준 궤적 및 시나리오 - 궤적 : 초기 속도를 갖는 자유낙하
- 시나리오 : 초기오차와 관성센서데이터를 이용, 약 60초 수행 후 탐색기 포착여부에 대한 확률분석
관성항법 초기오차 위치 North : 5m, East : 5m, Down : 10m
속도 North / East / Down : 0.1m/s
자세 Roll / Pitch / Yaw : 10mrad(=0.573 deg)
탐색기 성능 FOV 타원, 상하 : 6deg, 좌우 : 8deg
TAP 10km
IMU 오차 자이로 - 바이어스 반복도 : 50deg/hr(3축, Random)
- 환산계수 오차 : 250ppm(3축)
- 불규칙 잡음 : 0.5 deg/rt-hr
가속도계 - 바이어스 반복도 : 2.5mg(3축, Random)
- 환산계수 오차 : 300ppm(3축)
- 불규칙 잡음 : 0.5 m/s/rt-hr
관성 측정기 성능 파악부(172)는 시뮬레이션 수행 결과를 토대로, 관성 항법 장치의 위치 오차 및 자세 오차에 대한 확률 분포를 분석하고, 분석 결과를 토대로 관성 측정기의 성능을 파악하여 관성 측정기를 선정할 수 있다.
도 7은 본 발명에 따른 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 방법의 순서를 간략하게 설명하기 위한 순서도이다.
도 7을 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 방법은 앞서 설명한 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치를 이용하는 것으로, 먼저 유도무기체계에 적용되는 관성 항법 장치(INS:Inertial Navigation System)의 기준 항법 정보와 관성 측정기(IMU:Inertial Measurement Unit)의 기준 관성 정보를 토대로 기준 궤적을 생성한다(S100).
S100 단계는 관성 항법 장치의 위치, 속도 및 자세 중 적어도 어느 하나를 포함하는 기준 항법 정보와 관성 측정기의 자이로 데이터 및 가속도계 데이터 중 적어도 어느 하나를 포함하는 기준 관성 정보를 토대로 위치, 속도 및 자세를 포함하는 기준 궤적을 생성할 수 있다.
다음, 관성 측정기의 오차 성능 지표를 토대로 관성 측정 오차를 생성한다(S110).
S110 단계는 관성 측정기의 바이어스, 환산 계수 및 노이즈 중 적어도 어느 하나를 포함하는 오차 성능 지표를 토대로 관성 측정 오차를 생성할 수 있다.
다음, 생성된 기준 궤적과 관성 측정 오차를 토대로 관성 항법 오차를 생성한다(S120).
S120 단계는 생성된 기준 궤적으로부터 초기 궤적간의 궤적 오차를 생성하여 탐색기의 유효거리까지의 관성 항법 정보를 도출하고, 기준 궤적과 도출된 관성 항법 정보를 비교하여 위치 오차 및 자세 오차를 포함하는 관성 항법 오차를 도출한다.
다음, 생성된 관성 항법 오차를 토대로 유도무기체계에 적용되는 탐색기의 시야(FOV:Field of View)를 고려한 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘을 수행한다(S130).
S130 단계는 탐색기의 시야, 시선 면적 및 계산 결과를 토대로 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단을 판단할 수 있다.
다음, 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘의 수행 결과를 토대로 시뮬레이션을 수행하여 관성 측정기의 성능을 파악하여 관성 측정기를 선정할 수 있다(S140).
S140 단계는 기 설정된 시뮬레이션 조건을 반영하여 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘에서 목표물을 포착한 것으로 판단된 수행 결과에 대하여 기 설정된 횟수만큼 시뮬레이션을 수행하고, 시뮬레이션 수행 결과를 토대로, 관성 항법 장치의 위치 오차 및 자세 오차에 대한 확률 분포를 분석하고, 분석 결과를 토대로 관성 측정기의 성능을 파악할 수 있다.
도 8은 본 발명에 따른 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 방법의 순서를 자세하게 설명하기 위한 순서도이고, 도 9는 기준 궤적, 시나리오, 관성 항법 오차, 관성 측정 오차, 상기 탐색기의 시야 및 탐색가능거리 중 적어도 어느 하나를 포함하여 기 설정된 시뮬레이션 조건을 반영하여 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘에서 목표물을 포착한 것으로 판단된 수행 결과에 대하여 확률 분포를 분석한 결과를 도식화한 것이다.
도 8을 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 방법은 먼저 기준 궤적 생성부(110)는 유도무기체계에 적용되는 관성 항법 장치의 기준 항법 정보(위치, 속도 및 자세)와 관성 측정기의 기준 관성 정보(자이로 데이터 및 가속도계 데이터)를 토대로 기준 궤적을 생성한다.(S200).
다음, 기존에 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘의 수행 결과를 토대로 시뮬레이션을 수행한 횟수와 기 설정된 시뮬레이션 횟수를 비교(S210)하고, 비교 결과 시뮬레이션을 수행한 횟수와 기 설정된 시뮬레이션 횟수 미만인 경우 시뮬레이션을 초기화(S220)한다.
다음, 관성 측정기의 오차 성능 지표(바이어스, 환산 계수 및 노이즈)를 토대로 관성 측정 오차를 생성한다(S230).
다음, 생성된 기준 궤적으로부터 초기 궤적간의 궤적 오차를 생성한다(S240, S241).
다음, 관성 측정 오차와 생성된 궤적 오차를 이용하여 탐색기의 유효거리까지의 관성 항법 정보(위치, 속도, 자세)를 도출한다(S250).
다음, 기준 궤적과 도출된 관성 항법 정보를 토대로 이후 수행되는 시뮬레이션 조건을 설정하고, 관성 항법 결과를 저장한다(S260).
다음, 기준 궤적과 도출된 관성 항법 정보를 비교하여 위치 오차 및 자세 오차를 포함하는 관성 항법 오차를 도출한다(S270).
다음, 생성된 관성 항법 오차를 토대로 유도무기체계에 적용되는 탐색기의 시야를 고려한 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘을 수행한다(S280).
다음, 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘의 수행 결과를 토대로 시뮬레이션을 수행한다(S290).
다음, 시뮬레이션 수행 결과를 토대로, 관성 항법 장치의 위치 오차 및 자세 오차에 대한 확률 분포를 분석하고, 분석 결과를 토대로 관성 측정기의 성능을 파악하여 관성 측정기를 선정할 수 있다(S291). 여기서, 관성 항법 장치의 위치 오차 및 자세 오차에 대한 확률 분포는 도 9에 도시된 바와 같이, 기준 궤적 조건에 대해서 탐색기가 포착할 확률이 86%(172 포착/200회)로 계산된 상세 결과로 나타나며, 관성 항법의 성능이 위치 및 자세오차에 대한 확률분포로 분석될 수 있다. 또한 각 200회 수행결과가 각각 그래프로 표현되어 직관적으로 확인 가능하다.
도 10은 도 8의 생성된 관성 항법 오차를 토대로 유도무기체계에 적용되는 탐색기의 시야를 고려한 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘을 수행하는 과정을 설명하기 위한 도면이고, 도 11은 도 10에서 탐색기 시야 형성 과정을 시뮬레이션한 결과를 도식화한 것이고, 도 12는 도 10에서 탐색기 목표물까지의 거리에서 목표물을 바라본 상황을 도식화한 것이고, 도 13는 도 10에서 관성 항법 오차를 반영하여 탐색기의 위치 이동 및 자세 회전을 계산하는 과정을 설명하기 위한 도면이고, 도 14 내지 도 15는 도 10에서 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘의 수행 과정을 도식화한 것이다.
도 10을 참조하여 설명하면, 본 발명에 따른 생성된 관성 항법 오차를 토대로 유도무기체계에 적용되는 탐색기의 시야를 고려한 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘을 수행하는 과정은 먼저 탐색기의 시야를 선택한다(S300).
S300 단계에서, 탐색기의 시야는 원, 타원, 정사각형 및 사각형 중 적어도 어느 하나로 선택될 수 있으며, 도 11은 관성항법의 오차로 인해 발생되는 시야 형성 과정을 이후 시뮬레이션 한 결과이다. 극단적으로 관성항법 위치오차가 X/Y기준 +1,000/+300m 이며, 자세오차가 롤, 피치, Yaw 각각 +10, -2, -5deg인 경우로 가정하고, 탐색기 TAP은 10km이며 타원의 FOV를 가질 경우, 포착이 가능한 경우를 나타낸 것이다. 그림에서 (0,0)에 위치한 별모양을 파란색 실선으로 포착 가능함을 볼 수 있다.
다음, 탐색기의 예상 가능 위치에서부터 목표물까지의 거리(AP, 활성 지점)가 고려된 상기 탐색기의 시선 면적을 산출한다(S310). 여기서, 도 12에 도시된 바와 같이, 탐색기는 자신이 가진 영상의 종류와 시야 따른 거리를 바탕으로 관성 항법으로 발생된 위치 및 자세오차에 의해 목표물을 포착하는지가 결정된다. 이때, 탐색기는 종류에 따라 영상의 형상 및 탐색 가능한 거리가 매번 달라지므로 이를 고려해야 이후 시뮬레이션 되어야 한다.
다음, 관성 항법 오차를 반영하여 상기 탐색기의 위치 이동 및 자세 회전을 계산한다(S320).
한편, S320 단계는 도 13에 도시된 바와 같이, 먼저 관성 항법 오차의 위치 오차를 반영하여 X-Y 좌표를 이동시킨다(S321). 다음, 관성 항법 오차의 자세 오차 중 롤(ROLL) 오차를 반영하여 좌표를 회전시킨다(S322). 다음, 관성 항법 오차의 자세 오차 중 피치(PITCH) 오차를 반영하여 탐색가능거리(TAP)에 따라 좌표를 상하 이동시킨다(S323). 다음, 관성 항법 오차의 자세 오차 중 요(YAW) 오차를 반영하여 탐색가능거리에 따라 좌표를 좌우 이동(S324)시키는 과정으로 이루어질 수 있다.
S320 단계 즉, S321 단계 내지 S324 단계 이후, 탐색기의 시야, 시선 면적 및 계산 결과를 토대로 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단을 판단한다(S330).
S330 단계에 따른 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘의 수행 결과는 도 14 및 도 15에 도시된 바와 같다.
이상 본 명세서에서 설명한 기능적 동작과 본 주제에 관한 실시형태들은 본 명세서에서 개시한 구조들 및 그들의 구조적인 등가물을 포함하여 디지털 전자 회로나 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 또는 하드웨어에서 또는 이들 중 하나 이상이 조합에서 구현 가능하다.
본 명세서에서 기술하는 주제의 실시형태는 하나 이상이 컴퓨터 프로그램 제품, 다시 말해 데이터 처리 장치에 의한 실행을 위하여 또는 그 동작을 제어하기 위하여 유형의 프로그램 매체상에 인코딩되는 컴퓨터 프로그램 명령에 관한 하나 이상이 모듈로서 구현될 수 있다. 유형의 프로그램 매체는 전파형 신호이거나 컴퓨터로 판독 가능한 매체일 수 있다. 전파형 신호는 컴퓨터에 의한 실행을 위하여 적절한 수신기 장치로 전송하기 위한 정보를 인코딩하기 위하여 생성되는 예컨대 기계가 생성한 전기적, 광학적 또는 전자기 신호와 같은 인공적으로 생성된 신호이다. 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 기계로 판독 가능한 저장장치, 기계로 판독 가능한 저장 기판, 메모리 장치, 기계로 판독 가능한 전파형 신호에 영향을 미치는 물질의 조합 또는 이들 중 하나 이상이 조합일 수 있다.
컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 어플리케이션, 스크립트 또는 코드로도 알려져 있음)은 컴파일되거나 해석된 언어나 선험적 또는 절차적 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 어떠한 형태로도 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 또는 컴퓨터 환경에서 이용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하여 어떠한 형태로도 전개될 수 있다.
컴퓨터 프로그램은 파일 장치의 파일에 반드시 대응하는 것은 아니다. 프로그램은 요청된 프로그램에 제공되는 단일 파일 내에, 또는 다중의 상호 작용하는 파일(예컨대, 하나 이상이 모듈, 하위 프로그램 또는 코드의 일부를 저장하는 파일) 내에, 또는 다른 프로그램이나 데이터를 보유하는 파일의 일부(예컨대, 마크업 언어 문서 내에 저장되는 하나 이상이 스크립트) 내에 저장될 수 있다.
컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에 위치하거나 복수의 사이트에 걸쳐서 분산되어 통신 네트워크에 의해 상호 접속된 다중 컴퓨터나 하나의 컴퓨터 상에서 실행되도록 전개될 수 있다.
부가적으로, 본 특허문헌에서 기술하는 논리 흐름과 구조적인 블록도는 개시된 구조적인 수단의 지원을 받는 대응하는 기능과 단계의 지원을 받는 대응하는 행위 및/또는 특정한 방법을 기술하는 것으로, 대응하는 소프트웨어 구조와 알고리즘과 그 등가물을 설정하는 데에도 사용 가능하다.
본 명세서에서 기술하는 프로세스와 논리 흐름은 수신 데이터 상에서 동작하고 출력을 생성함으로써 기능을 수행하기 위하여 하나 이상이 컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상이 프로그래머블 프로세서에 의하여 수행 가능하다.
컴퓨터 프로그램의 실행에 적합한 프로세서는, 예컨대 범용 및 특수 목적의 마이크로프로세서 양자 및 어떤 형태의 디지털 컴퓨터의 어떠한 하나 이상이 프로세서라도 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 읽기 전용 메모리나 랜덤 액세스 메모리 또는 양자로부터 명령어와 데이터를 수신할 것이다.
컴퓨터의 핵심적인 요소는 명령어와 데이터를 저장하기 위한 하나 이상이 메모리 장치 및 명령을 수행하기 위한 프로세서이다. 또한, 컴퓨터는 일반적으로 예컨대 자기, 자기 광학 디스크나 광학 디스크와 같은 데이터를 저장하기 위한 하나 이상이 대량 저장 장치로부터 데이터를 수신하거나 그것으로 데이터를 전송하거나 또는 그러한 동작 둘 다를 수행하기 위하여 동작가능 하도록 결합되거나 이를 포함할 것이다. 그러나, 컴퓨터는 그러한 장치를 가질 필요가 없다.
본 기술한 설명은 본 발명의 최상의 모드를 제시하고 있으며, 본 발명을 설명하기 위하여, 그리고 당업자가 본 발명을 제작 및 이용할 수 있도록 하기 위한 예를 제공하고 있다. 이렇게 작성된 명세서는 그 제시된 구체적인 용어에 본 발명을 제한하는 것이 아니다.
따라서, 상술한 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 당업자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다. 요컨대 본 발명이 의도하는 효과를 달성하기 위해 도면에 도시된 모든 기능 블록을 별도로 포함하거나 도면에 도시된 모든 순서를 도시된 순서 그대로 따라야만 하는 것은 아니며, 그렇지 않더라도 얼마든지 청구항에 기재된 본 발명의 기술적 범위에 속할 수 있음에 주의한다.
100 : 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치
110 : 기준 궤적 생성부
120 : 관성 측정 오차 생성부
130 : 관성 항법 오차 생성부
140 : 목표물 포착 판단 알고리즘 수행부
150 : 시뮬레이션 수행부

Claims (14)

  1. 유도무기체계에 적용되는 관성 항법 장치(INS:Inertial Navigation System)의 기준 항법 정보와 관성 측정기(IMU:Inertial Measurement Unit)의 기준 관성 정보를 토대로 기준 궤적을 생성하는 기준 궤적 생성부;
    상기 관성 측정기의 오차 성능 지표를 토대로 관성 측정 오차를 생성하는 관성 측정 오차 생성부;
    생성된 기준 궤적과 관성 측정 오차를 토대로 관성 항법 오차를 생성하는 관성 항법 오차 생성부;
    생성된 관성 항법 오차를 토대로 상기 유도무기체계에 적용되는 탐색기의 시야(FOV:Field of View)를 고려한 상기 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘을 수행하는 목표물 포착 판단 알고리즘 수행부; 및
    목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘의 수행 결과를 토대로 시뮬레이션을 수행하는 시뮬레이션 수행부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 기준 궤적 생성부는 상기 관성 항법 장치의 위치, 속도 및 자세 중 적어도 어느 하나를 포함하는 기준 항법 정보와 상기 관성 측정기의 자이로 데이터 및 가속도계 데이터 중 적어도 어느 하나를 포함하는 기준 관성 정보를 토대로 위치, 속도 및 자세를 포함하는 기준 궤적을 생성하는 것을 특징으로 하는 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 관성 측정 오차 생성부는 상기 관성 측정기의 바이어스, 환산 계수 및 노이즈 중 적어도 어느 하나를 포함하는 오차 성능 지표를 토대로 관성 측정 오차를 생성하는 것을 특징으로 하는 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 관성 항법 오차 생성부는,
    생성된 기준 궤적으로부터 초기 궤적간의 궤적 오차를 생성하는 궤적 오차 생성부;
    관성 측정 오차와 생성된 궤적 오차를 이용하여 상기 탐색기의 유효거리까지의 관성 항법 정보를 도출하는 관성 항법 정보 도출부;
    기준 궤적과 도출된 관성 항법 정보를 토대로 이후 수행되는 시뮬레이션 조건을 설정하는 시뮬레이션 조건 설정부; 및
    기준 궤적과 도출된 관성 항법 정보를 비교하여 위치 오차 및 자세 오차를 포함하는 관성 항법 오차를 도출하는 관성 항법 오차 도출부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 목표물 포착 판단 알고리즘 수행부는,
    상기 탐색기의 시야를 선택하는 시야 선택부;
    상기 탐색기의 예상 가능 위치에서부터 목표물까지의 거리(AP)가 고려된 상기 탐색기의 시선 면적을 산출하는 시선 면적 산출부;
    관성 항법 오차를 반영하여 상기 탐색기의 위치 이동 및 자세 회전을 계산하는 위치 이동 및 자세 회전 계산부; 및
    탐색기의 시야, 시선 면적 및 계산 결과를 토대로 상기 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단을 판단하는 목표물 포착 판단부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 위치 이동 및 자세 회전 계산부는,
    관성 항법 오차의 위치 오차를 반영하여 X-Y 좌표를 이동시키는 위치 이동부;
    관성 항법 오차의 자세 오차 중 롤(ROLL) 오차를 반영하여 좌표를 회전시키는 좌표 회전부;
    관성 항법 오차의 자세 오차 중 피치(PITCH) 오차를 반영하여 탐색가능거리(TAP)에 따라 좌표를 상하 이동시키는 좌표 상하 이동부; 및
    관성 항법 오차의 자세 오차 중 요(YAW) 오차를 반영하여 탐색가능거리에 따라 좌표를 좌우 이동시키는 좌표 좌우 이동부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 목표물 포착 판단부는,
    선택한 시야가 원인 경우에, 이동된 상기 탐색기의 원점과 목표물까지의 거리가 원의 반지름 이하이면 목표물을 포착한 것으로 판단하는 원 시야 포착 판단부;
    선택한 시야가 타원인 경우에, 이동된 상기 탐색기의 한점에서 초점과 길이가 모두 동일하면 목표물을 포착한 것으로 판단하는 타원 시야 포착 판단부; 및
    선택한 시야가 정사각형 및 사각형인 경우에, 목표물의 X축 양방향 이동으로부터 변과 만나는 점에 하나일 경우 목표물을 포착한 것으로 판단하는 정사각형 및 사각형 시야 포착 판단부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 시뮬레이션 수행부는,
    기준 궤적, 시나리오, 관성 항법 오차, 관성 측정 오차, 상기 탐색기의 시야 및 탐색가능거리 중 적어도 어느 하나를 포함하여 기 설정된 시뮬레이션 조건을 반영하여 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘에서 목표물을 포착한 것으로 판단된 수행 결과에 대하여 기 설정된 횟수만큼 시뮬레이션을 수행하는 시뮬레이션부; 및
    시뮬레이션 수행 결과를 토대로, 상기 관성 항법 장치의 위치 오차 및 자세 오차에 대한 확률 분포를 분석하고, 분석 결과를 토대로 상기 관성 측정기의 성능을 파악하여 상기 관성 측정기를 선정하는 관성 측정기 성능 파악부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 장치.
  9. 기준 궤적 생성부에 의해, 유도무기체계에 적용되는 관성 항법 장치(INS:Inertial Navigation System)의 기준 항법 정보와 관성 측정기(IMU:Inertial Measurement Unit)의 기준 관성 정보를 토대로 기준 궤적을 생성하는 단계;
    관성 측정 오차 생성부에 의해, 상기 관성 측정기의 오차 성능 지표를 토대로 관성 측정 오차를 생성하는 단계;
    관성 항법 오차 생성부에 의해, 생성된 기준 궤적과 관성 측정 오차를 토대로 관성 항법 오차를 생성하는 단계;
    목표물 포착 판단 알고리즘 수행부에 의해, 생성된 관성 항법 오차를 토대로 상기 유도무기체계에 적용되는 탐색기의 시야(FOV:Field of View)를 고려한 상기 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘을 수행하는 단계; 및
    시뮬레이션 수행부에 의해, 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘의 수행 결과를 토대로 시뮬레이션을 수행하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    생성된 기준 궤적과 관성 측정 오차를 토대로 관성 항법 오차를 생성하는 단계는,
    생성된 기준 궤적으로부터 초기 궤적간의 궤적 오차를 생성하는 단계;
    관성 측정 오차와 생성된 궤적 오차를 이용하여 상기 탐색기의 유효거리까지의 관성 항법 정보를 도출하는 단계;
    기준 궤적과 도출된 관성 항법 정보를 토대로 이후 수행되는 시뮬레이션 조건을 설정하는 단게; 및
    기준 궤적과 도출된 관성 항법 정보를 비교하여 위치 오차 및 자세 오차를 포함하는 관성 항법 오차를 도출하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    생성된 관성 항법 오차를 토대로 상기 유도무기체계에 적용되는 탐색기의 시야를 고려한 상기 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘을 수행하는 단계는,
    상기 탐색기의 시야를 선택하는 단계;
    상기 탐색기의 예상 가능 위치에서부터 목표물까지의 거리(AP)가 고려된 상기 탐색기의 시선 면적을 산출하는 단계;
    관성 항법 오차를 반영하여 상기 탐색기의 위치 이동 및 자세 회전을 계산하는 단계; 및
    탐색기의 시야, 시선 면적 및 계산 결과를 토대로 상기 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단을 판단하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    관성 항법 오차를 반영하여 상기 탐색기의 위치 이동 및 자세 회전을 계산하는 단계는,
    관성 항법 오차의 위치 오차를 반영하여 X-Y 좌표를 이동시키는 단계;
    관성 항법 오차의 자세 오차 중 롤(ROLL) 오차를 반영하여 좌표를 회전시키는 단계;
    관성 항법 오차의 자세 오차 중 피치(PITCH) 오차를 반영하여 탐색가능거리(TAP)에 따라 좌표를 상하 이동시키는 단계; 및
    관성 항법 오차의 자세 오차 중 요(YAW) 오차를 반영하여 탐색가능거리에 따라 좌표를 좌우 이동시키는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    탐색기의 시야, 시선 면적 및 계산 결과를 토대로 상기 탐색기의 목표물 포착 또는 미포착 판단을 판단하는 단계는,
    선택한 시야가 원인 경우에, 이동된 상기 탐색기의 원점과 목표물까지의 거리가 원의 반지름 이하이면 목표물을 포착한 것으로 판단하는 단계;
    선택한 시야가 타원인 경우에, 이동된 상기 탐색기의 한점에서 초점과 길이가 모두 동일하면 목표물을 포착한 것으로 판단하는 단계; 및
    선택한 시야가 정사각형 및 사각형인 경우에, 목표물의 X축 양방향 이동으로부터 변과 만나는 점에 하나일 경우 목표물을 포착한 것으로 판단하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 방법.
  14. 제9항에 있어서,
    목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘의 수행 결과를 토대로 시뮬레이션을 수행하는 단계는,
    기준 궤적, 시나리오, 관성 항법 오차, 관성 측정 오차, 상기 탐색기의 시야 및 탐색가능거리 중 적어도 어느 하나를 포함하여 기 설정된 시뮬레이션 조건을 반영하여 목표물 포착 또는 미포착 판단 알고리즘에서 목표물을 포착한 것으로 판단된 수행 결과에 대하여 기 설정된 횟수만큼 시뮬레이션을 수행하는 단계; 및
    시뮬레이션 수행 결과를 토대로, 상기 관성 항법 장치의 위치 오차 및 자세 오차에 대한 확률 분포를 분석하고, 분석 결과를 토대로 상기 관성 측정기의 성능을 파악하여 상기 관성 측정기를 선정하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 성능 기반 확률 분석을 통한 탐색기 및 관성 측정기를 선정하는 방법.
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