KR20110130775A - 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템 및 그 제공방법 - Google Patents

센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템 및 그 제공방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20110130775A
KR20110130775A KR1020100050267A KR20100050267A KR20110130775A KR 20110130775 A KR20110130775 A KR 20110130775A KR 1020100050267 A KR1020100050267 A KR 1020100050267A KR 20100050267 A KR20100050267 A KR 20100050267A KR 20110130775 A KR20110130775 A KR 20110130775A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
navigation system
calibration
sensor frame
sensor
Prior art date
Application number
KR1020100050267A
Other languages
English (en)
Inventor
이재훈
박현우
김도윤
Original Assignee
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 위드로봇 주식회사 filed Critical 위드로봇 주식회사
Priority to KR1020100050267A priority Critical patent/KR20110130775A/ko
Publication of KR20110130775A publication Critical patent/KR20110130775A/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
    • G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
    • G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
    • G01C21/183—Compensation of inertial measurements, e.g. for temperature effects
    • 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
    • G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
    • G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
    • G01C21/18—Stabilised platforms, e.g. by gyroscope
    • 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
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C25/00—Manufacturing, calibrating, cleaning, or repairing instruments or devices referred to in the other groups of this subclass
    • G01C25/005—Manufacturing, calibrating, cleaning, or repairing instruments or devices referred to in the other groups of this subclass initial alignment, calibration or starting-up of inertial devices
    • 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
    • G01S19/14—Receivers specially adapted for specific applications
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B81—MICROSTRUCTURAL TECHNOLOGY
    • B81B—MICROSTRUCTURAL DEVICES OR SYSTEMS, e.g. MICROMECHANICAL DEVICES
    • B81B2201/00—Specific applications of microelectromechanical systems
    • B81B2201/02—Sensors
    • B81B2201/0228—Inertial sensors

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템 및 그 제공방법이 개시된다. 상기 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템은 이동체의 움직임에 따른 관성데이터를 측정하여 출력하는 IMU(Inertial Measurement Unit), 상기 IMU로부터 출력되는 상기 관성데이터와 상기 관성데이터에 상응하는 이동체의 동역학 상태에 기초하여 상기 이동체에 상응하는 바디 프레임(body-frame)과 상기 IMU에 상응하는 센서 프레임(sensor-frame)의 틀어짐 정보를 계산하는 캘리브레이션(calibration) 모듈, 및 상기 캘리브레이션 모듈에 의해 계산된 틀어짐 정보에 기초하여 상기 IMU로부터 출력된 관성데이터가 보정된 보정 관성데이터에 기초하여 상기 이동체의 위치정보를 계산하기 위한 항법 계산 모듈을 포함한다.

Description

센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템 및 그 제공방법{Navigation system for sensor frame calibaration and providing method thereof}
본 발명은 항법 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 이동체에 IMU 센서가 부착된 경우, 상기 이동체의 바디 프레임과 상기 IMU 센서의 센서 프레임의 틀어짐을 캘리브레이션(calibration) 하여 보다 정확한 위치 계산을 할 수 있는 관성 항법 시스템 및 그 제공방법에 관한 것이다.
일반적으로 GPS 신호를 이용한 항법 시스템이 널리 사용되고 있다. 하지만, 이러한 항법 시스템은 GPS 신호가 수신되지 않는 경우에 위치 정보를 알기 어렵기 때문에 관성센서를 이용하는 항법 시스템 또는 관성센서와 GPS를 같이 이용하여 이동체의 위치정보를 알아내는 항법 시스템이 개발되었다.
이러한 항법 시스템은 IMU(Inertial Measurement Unit)라 불리우는 MEMS(Microelectromechanical Systems) 기반의 관성센서를 이용하여 이동체의 위치를 추정할 수 있다. 상기 항법 시스템은 소정의 항법 계산 알고리즘을 이용하여 이동체의 위치정보를 알아내는데, 이때 위치 정보는 상기 IMU에 획득된 관성 데이터(예컨대, 가속도, 각속도 등)를 적분하여 원하는 물리량을 얻을 수 있다.
관성 항법 시스템은 이동체의 자세, 속도, 위치의 정보를 계산하기 위해, 항법 계산 알고리즘(Navigation Algorithm)을 사용하는데, 상기 항법 계산 알고리즘은 동체 좌표계(Body Frame)의 관성측정장치(IMU)로 부터 출력되는 센서 출력 값을 이용한다.
기존의 대부분의 방법들은 스트랩 다운(strapdown) 형식을 이용한다. 즉, 기준좌표축을 유지하기 위하여 안정테이블을 사용하지 않고 동체(body frame)에 직접 관성센서를 견고하게 장착하여 초기상태와 현재상태와의 사이에 상대적인 회전방향을 해석적으로 계산한다. 3축 가속도계(Accelerometer)와 3축 자이로(Gyro)로 구성된 관성측정장치(IMU)의 좌표계는 차량의 동체 좌표계(Body frame)와 정확히 일치하도록 장착해야 한다는 가정이 깔려 있다. 하지만 자동차에 장착된 관성측정장치(IMU)의 경우, 눈대중으로 대충 맞추거나 차량의 이동 및/또는 진동에 의해 동체좌표계와 센서 좌표계 사이에 틀어짐이 발생할 수 있다. 이러한 틀어짐은 차량의 자세, 속도, 및/또는 위치의 정보를 계산하는데 오류 또는 부정확성을 가져온다.
따라서, 센서부와 동체 좌표계 사이의 틀어짐, 즉 센서 좌표계(Sensor frame)와 동체 좌표계(Body frame) 사이의 틀어진 각도를 캘리브레이션(calibration)할 수 있고, 그에 따라 동체의 정확한 자세, 속도, 및/또는 위치 정보를 계산할 수 있는 방법 및 시스템이 요구된다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 센서부와 동체 좌표계 사이의 틀어짐, 즉 센서 좌표계(Sensor frame)와 동체 좌표계(Body frame) 사이의 틀어진 각도를 캘리브레이션(calibration)할 수 있고, 그에 따라 보다 정확한 동체의 자세, 속도, 및/또는 위치 정보를 계산할 수 있는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 의한 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템은 이동체의 움직임에 따른 관성데이터를 측정하여 출력하는 IMU(Inertial Measurement Unit), 상기 IMU로부터 출력되는 상기 관성데이터와 상기 관성데이터에 상응하는 이동체의 동역학 상태에 기초하여 상기 이동체에 상응하는 바디 프레임(body-frame)과 상기 IMU에 상응하는 센서 프레임(sensor-frame)의 틀어짐 정보를 계산하는 캘리브레이션(calibration) 모듈, 및 상기 캘리브레이션 모듈에 의해 계산된 틀어짐 정보에 기초하여 상기 IMU로부터 출력된 관성데이터가 보정된 보정 관성데이터에 기초하여 상기 이동체의 위치정보를 계산하기 위한 항법 계산 모듈을 포함한다.
상기 캘리브레이션 모듈은 상기 이동체의 상기 동역학 상태에 따라 상기 센서 프레임의 롤(roll)각, 피치(pitch)각, 또는 요(yaw) 각 중 적어도 하나에 대한 틀어짐 정보를 획득할 수 있다.
상기 캘리브레이션 모듈은 상기 센서 프레임의 롤(roll)각, 피치(pitch)각, 또는 요(yaw) 각 중 적어도 하나에 대한 틀어짐 정보를 칼만필터를 이용하여 계산할 수 있다.
상기 캘리브레이션 모듈은 상기 동역학 상태가 평면상에서 정지상태인 경우, 상기 관성데이터에 기초하여 롤 각 또는 피치 각 중 적어도 하나에 대한 틀어짐 정보를 획득할 수 있다.
상기 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템은 위성으로부터 GPS 정보를 수신하는 GPS 모듈을 더 포함하며, 상기 캘리브레이션 모듈은 상기 동역학 상태가 직전 주행상태인 경우, 상기 관성데이터 및 상기 GPS 모듈로부터 수신되는 GPS 정보에 기초하여 요 각에 대한 틀어짐 정보를 획득할 수 있다.
상기 롤 각 및 상기 피치 각 각각에 대한 틀어짐 정보는 다음과 같은 수학식에 기초하여 얻어지는 것을 특징으로 할 수 있다.
Figure pat00001
,
.
여기서,
Figure pat00003
는 각각 롤 각과 피치각에 대한 틀어짐 정보를 의미하고,
Figure pat00004
는 각각 가속도계의 y축 출력값, x축 출력값을 의미하며, g는 중력 가속도를 의미한다.
또한, 상기 요 각에 대한 틀어짐 정보는 다음과 같은 수학식에 기초하여 얻어지는 것을 특징으로 할 수 있다.
Figure pat00005
여기서,
Figure pat00006
는 GPS 데이터에 의한 x축 가속도 값,
Figure pat00007
각각은 가속도 센서에 의한 x축 및 y축 가속도 값을 의미한다.
상기 칼만 필터의 시스템 모델은 다음과 같은 수학식에 의해 정의될 수 있다.
Figure pat00008
이때, 입력 화이트 노이즈의 스펙트럼 밀도 행렬(spectral density matrix)은,
Figure pat00009
이다.
또한, 상기 칼만 필터의 관측 모델은 상기 동역학 상태가 평면 상일때 다음과 같은 수학식에 의해 정의될 수 있다.
Figure pat00010
이때, 코배리언스 매트릭스(covariance matrix)는
Figure pat00011
이다.
또한, 상기 칼만 필터의 관측 모델은 상기 동역학 상태가 직선 주행상태일때 다음과 같은 수학식에 의해 정의될 수 있다.
Figure pat00012
이때, 코배리언스 매트릭스(covariance matrix)는,
Figure pat00013
이다.
상기 보정 관성데이터는 다음과 같은 수학식에 의해 얻어질 수 있다.
Figure pat00014
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템 제공방법은 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템이 IMU로부터 출력되는 관성데이터와 상기 관성데이터에 상응하는 이동체의 동역학 상태에 기초하여 상기 이동체에 상응하는 바디 프레임(body-frame)과 상기 IMU에 상응하는 센서 프레임(sensor-frame)의 틀어짐 정보를 계산하는 단계 및
계산된 틀어짐 정보에 기초하여 보정된 보정 관성데이터에 기초하여 상기 이동체의 위치정보를 계산하는 단계를 포함한다.
상기 이동체에 상응하는 바디 프레임(body-frame)과 상기 IMU에 상응하는 센서 프레임(sensor-frame)의 틀어짐 정보를 계산하는 단계는 상기 이동체의 상기 동역학 상태에 따라 상기 센서 프레임의 롤(roll)각, 피치(pitch)각, 또는 요(yaw) 각 중 적어도 하나에 대한 틀어짐 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템 제공방법은 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장될 수 있다.
본 발명에 의한 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템 및 그 제공방법은 이동체의 동역학 상태 즉, 정지 상태와 직선주행 상태인 경우에 각각의 틀어짐 정보를 이용하여 센서 좌표계의 틀어짐을 캘리브레이션할 수 있어서 항법 시스템의 위치정보의 정확성을 높이고 이를 통해 전체적인 성능을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 스트랩다운 방식의 관성항법 시스템에 있어서 센서 좌표계와 동체 좌표계의 틀어짐을 설명하기 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템이 틀어짐 정보를 계산하는 방법을 설명하기 위한 플로우 챠트를 나타낸다.
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 1은 스트랩다운 방식의 관성항법 시스템에 있어서 센서 좌표계와 동체 좌표계의 틀어짐을 설명하기 도면이다.
도 1을 참조하면, 스트랩다운 방식의 관성항법 시스템은 IMU(20)를 포함하며, 이때 상기 IMU(20)는 이동체(10)에 견고하게 부착되게 된다. 이때, 상기 IMU(20) 즉, 센서의 좌표계(sensor frame coordinates,
Figure pat00015
)는 동체 좌표계(body frame coordinates,
Figure pat00016
)와 그 방향이 정확히 일치하여야만 항법계산 알고리즘에 의해 상기 이동체(10)의 정확한 위치정보를 계산할 수 있다. 하지만, 상기 IMU(20)가 상기 이동체(10)에 부착되면서 일정만큼 센서 좌표계와 동체 좌표계와 틀어짐이 발생할 수 있다. 또한, 상기 이동체(10)의 이동 및/또는 진동에 의해 일정 부분 틀어짐이 발생할 수 있다. 따라서, 스트랩다운 방식의 관성 항법 시스템에서는 이러한 틀어짐을 캘리브레이션(보정)해 줄 필요가 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템(100)은 IMU(110), 캘리브레이션 모듈(120), 및 항법 계산 모듈(130)을 포함한다. 상기 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템(100)은 GPS 모듈(140)을 더 포함할 수 있다. 상기 항법 계산 모듈(130)은 상기 IMU(110)로부터 출력되는 관성데이터만을 이용하여 이동체의 위치정보를 계산하는 관성항법 시스템일 수도 있고, GPS 모듈(140)이 상기 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템(100)에 더 구비되는 경우에는 상기 IMU(110)로부터 출력되는 관성데이터와 상기 GPS 모듈(140)로부터 출력되는 GPS 정보를 같이 사용하여 상기 이동체의 위치정보를 계산하는 항법시스템일 수도 있다.
상기 IMU(110)는 가속도 센서(111) 및 자이로 센서(112)를 포함할 수 있다. 상기 IMU(110)는 이동체의 관성 데이터(예컨대, 가속도, 각속도 등)를 측정할 수 있다. 측정된 관성 데이터는 상기 항법 계산 모듈(130) 및 상기 캘리브레이션 모듈(120)로 출력될 수 있다. 상기 IMU(110)는 MEMS 센서로 구현될 수 있다.
상기 캘리브레이션 모듈(120)은 센서 좌표계의 3축 중 적어도 하나를 캘리브레이션하기 위한 틀어짐 정보를 생성할 수 있다. 상기 틀어짐 정보는 센서 좌표계의 3 축(x, y, z) 중 적어도 하나에 대해 생성될 수 있는데, 3 축 중 소정의 축(예컨대, y, z 축)에 대한 틀어짐 정보는 상기 IMU(110)로부터 출력되는 관성데이터에 기초하여 생성될 수 있다. 또한, 상기 3축(x, y, z) 중 소정의 축(예컨대, x 축)에 대한 틀어짐 정보는 상기 IMU(110)로부터 출력되는 관성 데이터와 상기 GPS 모듈(140)로부터 출력되는 GPS 데이터에 기초하여 생성될 수 있다. 또한, 상기 캘리브레이션 모듈(120)이 상기 틀어짐 정보를 생성하기 위해서는 상기 이동체의 동역학 상태에 대한 정보를 알 필요가 있다. 따라서, 본 발명의 실시 예에 따른 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템(100)은 소정의 UI(미도시)를 통하여 캘리브레이션 모드로 진입하고, 캘리브레이션 모드에서 상기 이동체의 동역학 상태를 미리 입력하도록 할 수도 있다. 예컨대, 상기 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템(100)은 사용자의 조작에 의해 캘리브레이션 모드에서 평면상에 정지상태로 동역학 상태가 설정될 수 있다. 이후 상기 캘리브레이션 모듈(120)은 상기 IMU(110)로부터 출력되는 관성데이터에 기초하여 소정의 틀어짐 정보를 얻을 수 있다. 또한, 상기 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템(100)은 사용자의 조작에 의해 캘리브레이션 모드에서 직선주행 상태로 동역학 상태가 설정될 수 있다. 이후 직선 주행을 하면서 소정의 틀어짐 정보를 얻을 수 있다.
또한, 상기 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템(100)은 상술한 바와 같이 얻어진 틀어짐 정보에 기초하여 칼만필터를 정의할 수 있다. 상기 칼만필터의 모델에 대해서는 후술하도록 한다.
상기 항법 계산 모듈(130)은 상기 IMU(110)로부터 출력되는 상기 이동체의 관성 데이터를 수신하고, 수신된 상기 관성 데이터에 기초하여 상기 이동체의 위치 정보를 출력할 수 있다. 구현 예에 따라서는 상기 GPS 모듈(140)로부터 출력되는 GPS 데이터를 더 수신하고, 상기 관성 데이터 및 상기 GPS 데이터를 융합하여 보다 정확한 위치정보를 계산할 수도 있다. 상기 위치정보는 상기 이동체의 3축 즉, x, y, z 축에 해당하는 좌표 정보 즉, 위도, 경도, 고도에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 항법 계산 모듈(130)은 널리 공지된 네비게이션(항법 계산) 알고리즘(Navigation Algorithm)을 이용해 관성데이터를 수신하면, 수신된 관성데이터를 이용하여 상기 위치정보를 계산할 수 있다. 또한, 관성 데이터와 GPS 데이터를 융합하여 위치 정보를 계산하는 다양한 알고리즘이 공지된 바 있다. 상기 항법 계산 모듈(130)은 상기 위치정보를 계산하기 위해 가속도 센서(111)로부터 출력되는 가속도 센서 데이터 및/또는 자이로 센서(112)로부터 출력되는 자이로 센서 데이터를 파라미터(parameter)로 사용하게 된다. 이 때 센서 좌표계가 틀어져 있다면, 정확한 위치정보를 계산할 수 없으므로 이러한 틀어진 각을 동체 좌표계에 일치하도록 하는 캘리브레이션이 필요하다. 이러한 캘리브레이션에 필요한 틀어짐 정보는 상기 캘리브레이션 모듈(120)로부터 수신할 수 있다. 그러면, 상기 항법 계산 모듈(130)은 상기 캘리브레이션 모듈(120)로부터 수신되는 틀어짐 정보를 이용하여 상기 IMU(110)로부터 출력되는 관성데이터를 캘리브레이션하고, 캘리브레이션된 관성 데이터를 항법 계산에 사용할 수 있다. 예컨대, 상기 틀어짐 정보는 센서 프레임에서 바디 프레임으로의 로테이션 행렬(rotation matrix)에 입력되어 상기 관성 데이터를 캘리브레이션할 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.
이하에서는 본 발명의 실시 예에 따라 상기 캘리브레이션 모듈(120)에 의해 틀어짐 정보가 생성되는 과정을 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템이 틀어짐 정보를 계산하는 방법을 설명하기 위한 플로우 챠트를 나타낸다.
먼저, 도 3a를 참조하면, 이동체의 동역학 상태가 평면상에 정지한 상태인 경우(S10) 원칙적으로 IMU(110)에 포함된 가속도 센서(111)의 출력값은 z축 방향으로만 존재하여야 한다. 하지만 센서 좌표계가 틀어진 경우, 상기 캘리브레이션 모듈(120)이 상기 IMU(110)에 포함된 가속도 센서(111)로부터 관성데이터를 수신하면(S11), 롤 각과 피치 각의 틀어짐 정보를 각각 수학식 1과 수학식 2와 같이 얻을 수 있다(S12).
Figure pat00017
Figure pat00018
여기서,
Figure pat00019
는 각각 롤 각과 피치각에 대한 틀어짐 정보를 의미하고,
Figure pat00020
는 각각 가속도계의 y축 출력값, x축 출력값을 의미하며, g는 중력 가속도를 의미한다.
한편, 도 3b를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템(100)에서 요(yaw) 각에 대한 틀어짐 정보는 직선 주행을 수행하면서 얻을 수 있다. 즉, 이동체의 동역학 상태가 직선 주행 상태인 경우(S21), 상기 캘리브레이션 모듈(120)은 GPS 모듈(140)로부터 GPS 데이터를 수신하고, 상기 IMU(110)로부터 관성데이터를 수신할 수 있다(S22). 수신된 GPS 데이터에서 속도를 미분하여 전방방향(x축 방향) 가속도를 구하면 다음과 같은 수학식으로 표현될 수 있다.
Figure pat00021
여기서
Figure pat00022
는 직선주행시의 요(yaw) 각,
Figure pat00023
는 GPS 데이터에 의한 x축 가속도 값,
Figure pat00024
각각은 가속도 센서에 의한 x축 및 y축 가속도 값을 의미한다.
여기서 수학식 3을
Figure pat00025
의 식으로 묶어 전개를 하기 위해 수학식 3은 다음과 같이 정리될 수 있다.
Figure pat00026
여기서,
Figure pat00027
텀(term)에 따른 부호를 고려하여
Figure pat00028
의 텀(term)으로 표현하면 수학식 5와 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00029
수학식 1, 수학식 2, 및 수학식 3에 의해 틀어짐 정보가 얻어진 경우, 상기 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템(100)의 캘리브레이션 모듈(120)은 주행 중 캘리브레이션을 위한 칼만필터 모델을 정의할 수 있다.
즉, 센서 프레임 각도에 대한 칼만 필터의 시스템 모델은 다음과 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00030
이때, 입력 화이트 노이즈의 스펙트럼 밀도 행렬(spectral density matrix)은 수학식 7과 같을 수 있다.
Figure pat00031
또한, 상기 칼만필터의 관측 모델은 상기 이동체의 동역학 상태가 평면 상 일때에는 수학식 8과 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00032
이때, 코배리언스 매트릭스(covariance matrix)는,
Figure pat00033
이다.
또한, 상기 칼만필터의 관측 모델은 상기 이동체의 동역학 상태가 직선 주행일때에는 수학식 9와 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00034
이때, 코배리언스 매트릭스(covariance matrix)는,
Figure pat00035
이다.
이러한 칼만필터 모델에 의해 구해진 롤(
Figure pat00036
) 각, 피치(
Figure pat00037
) 각, 요(
Figure pat00038
) 각의 값은 수학식 10에서와 같이 센서 프레임에서 바이 프레임으로의 로테이션 행렬(rotation matrix)에 대입될 수 있다.
Figure pat00039
결국, 수학식 10에 표현된 로테이션 행렬에 의해 상기 IMU(110)에 포함된 가속도 센서(111)의 관성 데이터 값은 수학식 11과 같이 보정되고, IMU(110)에 포함된 자이로 센서(111)의 관성 데이터 값은 수학식 12와 같이 보정될 수 있다.
Figure pat00040
여기서
Figure pat00041
는 바디 프레임에서의 가속도 센서 데이터를 의미한다.
Figure pat00042
여기서
Figure pat00043
는 바디 프레임에서의 자이로 센서 데이터를 의미한다.
따라서, 상기 캘리브레이션 모듈(120)에 의해 얻어진 틀어짐 정보를 상기 항법 계산 모듈(130)이 수신하면, 수학식 10에 표현된 로테이션 행렬(rotaion matrix)을 사용함으로써 항법 계산시에 캘리브레이션된 관성데이터를 이용할 수 있게 된다.
본 발명의 실시 예에 따른 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 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.
이상, 본 발명을 바람직한 실시 예를 사용하여 상세히 설명하였으나, 본 발명의 범위는 특정 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 첨부된 특허청구범위에 의하여 해석되어야 할 것이다. 또한, 이 기술분야에서 통상의 지식을 습득한 자라면, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않으면서도 많은 수정과 변형이 가능함을 이해하여야 할 것이다.

Claims (14)

  1. 이동체의 움직임에 따른 관성데이터를 측정하여 출력하는 IMU(Inertial Measurement Unit);
    상기 IMU로부터 출력되는 상기 관성데이터와 상기 관성데이터에 상응하는 이동체의 동역학 상태에 기초하여 상기 이동체에 상응하는 바디 프레임(body-frame)과 상기 IMU에 상응하는 센서 프레임(sensor-frame)의 틀어짐 정보를 계산하는 캘리브레이션(calibration) 모듈; 및
    상기 캘리브레이션 모듈에 의해 계산된 틀어짐 정보에 기초하여 상기 IMU로부터 출력된 관성데이터가 보정된 보정 관성데이터에 기초하여 상기 이동체의 위치정보를 계산하기 위한 항법 계산 모듈을 포함하는 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 캘리브레이션 모듈은,
    상기 이동체의 상기 동역학 상태에 따라 상기 센서 프레임의 롤(roll)각, 피치(pitch)각, 또는 요(yaw) 각 중 적어도 하나에 대한 틀어짐 정보를 획득하는 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 캘리브레이션 모듈은,
    상기 센서 프레임의 롤(roll)각, 피치(pitch)각, 또는 요(yaw) 각 중 적어도 하나에 대한 틀어짐 정보를 칼만필터를 이용하여 계산하는 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템.
  4. 제 2항에 있어서, 상기 캘리브레이션 모듈은,
    상기 동역학 상태가 평면상에서 정지상태인 경우,
    상기 관성데이터에 기초하여 롤 각 또는 피치 각 중 적어도 하나에 대한 틀어짐 정보를 획득하는 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템.
  5. 제 2항에 있어서, 상기 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템은,
    위성으로부터 GPS 정보를 수신하는 GPS 모듈을 더 포함하며,
    상기 캘리브레이션 모듈은,
    상기 동역학 상태가 직전 주행상태인 경우,
    상기 관성데이터 및 상기 GPS 모듈로부터 수신되는 GPS 정보에 기초하여 요 각에 대한 틀어짐 정보를 획득하는 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템.
  6. 제 4항에 있어서, 상기 롤 각 및 상기 피치 각 각각에 대한 틀어짐 정보는,
    다음과 같은 수학식에 기초하여 얻어지는 것을 특징으로 하는 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템.
    Figure pat00044
    ,
    Figure pat00045
    .
    여기서,
    Figure pat00046
    는 각각 롤 각과 피치각에 대한 틀어짐 정보를 의미하고,
    Figure pat00047
    는 각각 가속도계의 y축 출력값, x축 출력값을 의미하며, g는 중력 가속도를 의미한다.
  7. 제 5항에 있어서, 상기 요 각에 대한 틀어짐 정보는,
    다음과 같은 수학식에 기초하여 얻어지는 것을 특징으로 하는 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템.
    Figure pat00048

    여기서,
    Figure pat00049
    는 GPS 데이터에 의한 x축 가속도 값,
    Figure pat00050
    각각은 가속도 센서에 의한 x축 및 y축 가속도 값을 의미한다.
  8. 제 3항에 있어서, 상기 칼만 필터의 시스템 모델은 다음과 같은 수학식에 의해 정의되는 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템.
    Figure pat00051

    이때, 입력 화이트 노이즈의 스펙트럼 밀도 행렬(spectral density matrix)은,
    Figure pat00052
    이다.
  9. 제 8항에 있어서, 상기 칼만 필터의 관측 모델은 상기 동역학 상태가 평면 상일때 다음과 같은 수학식에 의해 정의되는 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템.
    Figure pat00053

    이때, 코배리언스 매트릭스(covariance matrix)는,
    Figure pat00054
    이다.
  10. 제 8항에 있어서, 상기 칼만 필터의 관측 모델은 상기 동역학 상태가 직선 주행상태일때 다음과 같은 수학식에 의해 정의되는 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템.
    Figure pat00055

    이때, 코배리언스 매트릭스(covariance matrix)는,
    Figure pat00056
    이다.
  11. 제 1항에 있어서, 상기 보정 관성데이터는 다음과 같은 수학식에 의해 얻어질 수 있는 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템.
    Figure pat00057

  12. 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템이 IMU로부터 출력되는 관성데이터와 상기 관성데이터에 상응하는 이동체의 동역학 상태에 기초하여 상기 이동체에 상응하는 바디 프레임(body-frame)과 상기 IMU에 상응하는 센서 프레임(sensor-frame)의 틀어짐 정보를 계산하는 단계; 및
    계산된 틀어짐 정보에 기초하여 보정된 관성데이터에 기초하여 상기 이동체의 위치정보를 계산하는 단계를 포함하는 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템 제공방법.
  13. 제 12항에 있어서, 상기 이동체에 상응하는 바디 프레임(body-frame)과 상기 IMU에 상응하는 센서 프레임(sensor-frame)의 틀어짐 정보를 계산하는 단계는,
    상기 이동체의 상기 동역학 상태에 따라 상기 센서 프레임의 롤(roll)각, 피치(pitch)각, 또는 요(yaw) 각 중 적어도 하나에 대한 틀어짐 정보를 획득하는 단계를 포함하는 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템.
  14. 제 12항 또는 제 13항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
KR1020100050267A 2010-05-28 2010-05-28 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템 및 그 제공방법 KR20110130775A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100050267A KR20110130775A (ko) 2010-05-28 2010-05-28 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템 및 그 제공방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100050267A KR20110130775A (ko) 2010-05-28 2010-05-28 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템 및 그 제공방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20110130775A true KR20110130775A (ko) 2011-12-06

Family

ID=45499425

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020100050267A KR20110130775A (ko) 2010-05-28 2010-05-28 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템 및 그 제공방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20110130775A (ko)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8645063B2 (en) Method and system for initial quaternion and attitude estimation
CN104898681B (zh) 一种采用三阶近似毕卡四元数的四旋翼飞行器姿态获取方法
JP4876204B2 (ja) 小型姿勢センサ
KR101739390B1 (ko) 중력오차보상을 통한 관성항법장치의 자체정렬 정확도 향상기법
JP2009098125A5 (ko)
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
KR100898169B1 (ko) 관성항법시스템의 초기정렬 방법
JP2012173190A (ja) 測位システム、測位方法
CN112857398B (zh) 一种系泊状态下舰船的快速初始对准方法和装置
JP6383907B2 (ja) 車輌位置計測装置及び方法
KR20110114218A (ko) 다중 센서를 이용한 항법시스템 및 그 제공방법
WO2018191957A1 (zh) 一种云台姿态估计方法、装置以及相应的云台
JP2014240266A (ja) センサドリフト量推定装置及びプログラム
JP4818260B2 (ja) インターフェロメトリック・センシングシステム
KR101160630B1 (ko) 주행 모드 판별법, 상기 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템 및 그 제공방법
JP2015004593A (ja) ナビゲーション装置
US20130085712A1 (en) Inertial sensing input apparatus and method thereof
CN113465632B (zh) 传感器的校准方法、装置、设备和介质
US8812235B2 (en) Estimation of N-dimensional parameters while sensing fewer than N dimensions
CN113075665B (zh) 水下定位方法、水下载体航行器及计算机可读存储介质
KR20120062519A (ko) 관성 항법 시스템의 바이어스 추정치를 이용한 정렬 장치 및 그 항법 시스템
JP5190134B2 (ja) 角速度検出方法及びその装置
KR20110130775A (ko) 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템 및 그 제공방법
CN108413970B (zh) 一种定位方法、云系统、电子设备及计算机程序产品
KR20120028416A (ko) 통합 움직임 감지 장치

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
J201 Request for trial against refusal decision
J121 Written withdrawal of request for trial