KR20170024329A - 추측 항법과 gps를 이용한 복합 항법 시스템 및 그 방법 - Google Patents

추측 항법과 gps를 이용한 복합 항법 시스템 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

측위의 강건성이 향상된 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템 및 그 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템은, GPS 측위 데이터를 수신하는 GPS 수신부; 휠 속도, 조향각 및 요 속도를 이용하여 추측항법 데이터를 생성하는 추측항법부; 및 상기 GPS 측위 데이터 및 상기 추측항법 데이터 간의 상관관계를 이용하여 이동체의 측위정보를 생성하는 필터부를 포함한다.

Description

추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템 및 그 방법{System and Method for Complex Navigation using Dead Reckoning and GPS}
본 발명은 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 복수 센서의 측정 데이터를 칼만 필터를 이용하여 융합할 때, 측정 데이터 간의 상관관계를 고려하여 측위의 강건성이 향상된 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
저급, 소형, 저전력, 저가의 위성 위치 확인 시스템(Global Positioning System : 이하, "GPS"라 함) 수신기가 개발됨에 따라 상업용 차량 항법시스템에서 측위 센서로 GPS 수신기가 주로 사용되어오고 있으며 GPS 수신기를 통해 획득된 차량의 위치 정보를 디지털 지도에 맵 매칭(map matching)하여 사용자에게 자신의 위치 및 속도 등의 항법정보와 길안내, 위험지역 알림 등의 위치기반서비스(LBS: Location Based Service)를 제공하고 있다.
그러나, GPS 수신기는 터널, 지하주차장, 도심지역 등에서와 같이 GPS 신호의 완전/부분적인 차단이 생기는 경우에는 정확한 위치 정보를 제공하지 못하는 문제점이 있었다.
따라서, 이러한 단절이 발생하는 측위 정보를 단절 없이 제공하기 위해 속도계, 지자계 센서, 관성센서 등으로 구성된 추측항법(DR : Dead Reckoning) 시스템을 GPS 수신기와 결합하여 DR/GPS 복합 항법 시스템으로 구성하기도 한다.
이러한 DR/GPS 복합 항법 시스템은 추측 항법(DR)의 형태, 결합 기법, 결합 필터에 따라 다양한 형태로 구성될 수 있다.
여기서, 결합 필터는 칼만 필터가 대부분 사용되어오고 있다. 선형 시스템에 사용되는 칼만 필터를 비선형 시스템인 DR/GPS 복합 항법 시스템에 적용하기 위해 확장칼만필터(EKF: Extended Kalman Filter)가 사용된다.
한편, 차량 항법시스템에서 자차의 위치를 추정하는 데에는 다양한 센서의 측정 데이터를 이용하고, 각 센서의 측정 데이터는 추정되기 때문에 측정 데이터 간에는 상관관계가 존재한다. 하지만, 일반적인 경우 각 센서 측정 데이터의 공분산 값을 서로 독립인 백색잡음으로 가정하기 때문에 측정 데이터 간의 상관관계는 무시된다.
이러한 이유로, 칼만필터를 이용하여 복수 센서의 측정 데이터를 융합할 때, 공분산 값이 빠르게 줄어드는 현상이 발생하여, 자기위치 추정의 성능이 떨어질 수 밖에 없는 문제가 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 상세하게는 복수 센서의 측정 데이터를 칼만 필터를 이용하여 융합할 때, 측정 데이터 간의 상관관계를 고려하여 측위의 강건성이 향상된 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템은, GPS 측위 데이터를 수신하는 GPS 수신부; 휠 속도, 조향각 및 요 속도를 이용하여 추측항법 데이터를 생성하는 추측항법부; 및 상기 GPS 측위 데이터 및 상기 추측항법 데이터 간의 상관관계를 이용하여 이동체의 측위정보를 생성하는 필터부를 포함한다.
상기 추측항법부는, 상기 휠 속도를 이용하여 상기 이동체의 이동거리를 연산하는 이동거리 연산부와, 상기 요 속도 및 상기 조향각을 이용하여 상기 이동체의 주행곡률을 연산하는 곡률 연산부와, 연산된 이동거리 및 연산된 주행곡률을 이용하여 상기 이동체의 측위정보를 추정하는 추정부를 포함한다.
상기 추측항법부는, 상기 요 속도의 오프-셋 바이어스(Offset Bias)를 보정하는 편차 보정부를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 항법 시스템은, 상기 GPS 측위 데이터와 상기 추측항법 데이터 간의 편차를 기대오차와 비교하여, 상기 GPS 측위 데이터와 상기 추측항법 데이터의 융합 여부를 판단하는 융합 판단부를 더 포함할 수 있다.
상기 융합 판단부는, 상기 편차가 상기 기대오차를 초과하는 경우, 상기 추측항법 데이터만을 이용하여 상기 이동체의 측위정보를 생성하는 것으로 판단한다.
상기 필터부는, 상기 GPS 측위 데이터와, 상기 추측항법 데이터를 칼만 필터를 이용하여 융합하되, 상기 GPS 측위 데이터와 상기 추측항법 데이터 간의 상관관계를 이용하여, 칼만 게인(Kalman gain) 및 공분산 값을 업데이트한다.
바람직한 실시예에 있어서 상기 필터부는, 아래 수학식 2에 의해 상기 칼만 게인을 업데이트하고, 아래 수학식 3에 의해 상기 공분산 값을 업데이트한다.
[수학식 2]
Figure pat00001
[수학식 3]
Figure pat00002
k: 칼만 게인(kalman gain), min P = min(αPGPS , αPDR)
PGPS : GPS 측위 데이터의 공분산, PDR: 추측항법 데이터의 공분산
α : 상관계수(correlation coefficient)
Px: 데이터 융합을 통해 산출된 x 변수에 대한 공분산
Figure pat00003
한편, 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템의 위치추정 방법은, 수신된 GPS 측위 데이터를 처리하여 이동체의 제1 위치정보를 생성하는 단계; 휠 속도, 조향각 및 요 속도를 이용하여 상기 이동체의 제2 위치정보를 생성하는 단계; 및 상기 제1 위치정보 및 상기 제2 위치정보의 상관관계를 이용하여 이동체의 측위정보를 생성하는 단계를 포함한다.
이상 상술한 바와 같은 본 발명에 따르면, 복수 센서의 측정 데이터를 칼만 필터를 이용하여 융합할 때, 측정 데이터 간의 상관관계를 고려하기 때문에 측위의 강건성이 향상되는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템을 도시한 블록 구성도.
도 2a는 본 발명의 실시예에 따른 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템에 따른 자차위치 추정의 결과를 종래 위치항법 시스템의 자차위치 추정의 결과와 비교한 제1 예시도.
도 2b는 본 발명의 실시예에 따른 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템에 따른 자차위치 추정의 결과를 종래 위치항법 시스템의 자차위치 추정의 결과와 비교한 제2 예시도.
도 2c는 본 발명의 실시예에 따른 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템에 따른 자차위치 추정의 결과를 종래 위치항법 시스템의 자차위치 추정의 결과와 비교한 제3 예시도.
도 2d는 본 발명의 실시예에 따른 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템에 따른 자차위치 추정의 결과를 종래 위치항법 시스템의 자차위치 추정의 결과와 비교한 제4 예시도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템의 위치추정 방법을 도시한 순서도.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 기재에 의해 정의된다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자 이외의 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가급적 동일한 부호를 부여하고 또한 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템을 도시한 블록 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템은 GPS 수신부(100), 추측항법부(200), 융합 판단부(400), 필터부(500)를 포함하여 구성된다.
GPS 수신부(100)는 GPS 위성으로부터 이동체의 측위 데이터(위도, 경도, 헤딩), 오차정보(DOP, Stdev), 모드 정보, 위성 수 등의 정보를 수신하고, 이를 처리하여 상기 이동체의 제1 위치정보를 출력한다.
추측항법부(200)는 이동체의 주행거리를 측정하기 위한 센서(예컨대, 차속계, 주행거리계, 가속도계 등)가 측정한 휠 속도와, 상기 이동체의 회전각을 측정하기 위한 센서(예컨대, 지 자기센서, 자이로 센서 등)가 측정한 요 속도(Yaw rate) 및 조향각을 이용하여 상기 이동체에 대한 제2 위치정보를 추정한다.
추측항법부(200)는 편차 보정부(210), 곡률 연산부(220), 이동거리 연산부(230), 추정부(240)로 구성되어, 상기 이동체에 대한 제2 위치정보, 즉 추측항법 정보를 생성한다.
편차 보정부(210)는 측정된 요 속도의 오프 셋 편차(Offset bias)를 보정한다. 요 속도를 측정하는 센서에는 오프 셋 편차가 존재하는데, 원칙적으로 요 속도는 이동체가 정지하고 있거나, 직진 이동 시 0의 값을 가져야 한다. 따라서, 초기 시점(속도가 0인 경우)의 오프셋 편차를 측정하여, 이를 요 속도 측정 값에서 빼주는 방법으로 요 속도의 오프 셋 편차를 보정한다.
곡률 연산부(220)는 보정된 요 속도와 조향각을 이용하여 이동체의 주행 곡률을 추정한다. 요 속도를 이용하여 곡률을 추정하는 경우에는 추정 잡음이 존재하게 되는데, 특히 저속에서의 추정 잡음은 크게 나타난다. 한편, 조향각을 이용한 곡률 추정은 높은 연속성을 보이지만 추정 편향이 존재하게 된다. 요 속도와 조향각은 상호보완적인 면을 보이기 때문에 이를 융합하여 곡률을 추정하였을 때 정밀한 주행 곡률을 획득할 수 있다. 이때, 칼만 필터가 사용된다.
이동거리 연산부(230)는 측정된 휠 속도와 휠 크기를 이용하여 상기 이동체의 이동 속도를 연산한다.
추정부(240)는 휠 속도를 이용하여 연산된 이동거리(ds)와 추정도니 곡률(k)를 이용하여 Dead Reckoning(DR) 통한 이동체의 측위(예컨대, 이동체의 위도, 경도, 헤딩)를 추정한다. k*ds는 헤딩의 변화량이 되고, 이를 이용하여 위도, 경도 정보를 업데이트 한다. 또한, 각 요소들의 공분산(Covariance) 값도 함께 연산한다.
융합 판단부(400)는 상기 제1 위치정보 및 상기 제2 위치정보에 기초하여 위 2개의 정보를 융합할지 여부를 판단한다. 예컨대, 상기 GPS 수신부(100)가 GPS 데이터를 수신하더라도, 수신이 불량하거나, 혹은 기타 다른 이유로 인해 측위 튐이 발생할 수 있는 여지가 있다. 이 경우, 상기 GPS 수신부(100)에서 출력되는 제1 위치정보를 제외하고, 상기 추측항법부(200)에서 추정되는 제2 위치정보만을 이용하여 이동체의 측위정보를 생성하는 것이 바람직하다.
이에 따라 상기 융합 판단부(400)는 전술한 측위 튐이 발생한 경우, 상기 제1 및 제2 위치정보를 융합하지 않고, 상기 제2 위치정보만을 이용하여 상기 이동체의 측위정보를 생성할 것을 판단한다. 즉, 상기 융합 판단부(400)는 상기 제1 및 제2 위치정보의 융합 여부를 판단한다.
융합 판단부(400)는 상기 제1 위치정보와 상기 제2 위치정보 간의 편차가 기 설정된 기대오차를 초과하는지 여부를 판단하고, 그 결과 상기 편차가 상기 기대오차를 초과하는 경우 측위 튐으로 판단하여 2개 정보를 융합하지 않고, 상기 제2 위치정보만으로 상기 이동체의 측위정보를 생성할 것을 판단한다. 아래 수학식 1은 융합 판단부(400)에서 2개 정보 융합 여부를 결정하기 위해 이용되는 수식이다. 여기서, DRx는 제2 위치정보, GPSx는 제1 위치정보, P_DRx는 제2 위치정보의 기대오차 분산, P_GPSx는 제1 위치정보의 기대오차 분산,
Figure pat00004
는 기대오차를 의미한다.
[수학식 1]
Figure pat00005
필터부(500)는 상기 GPS 수신부(100)에서 출력된 제1 위치정보 및 상기 추측항법부(200)에서 출력된 제2 위치정보 간의 상관관계를 이용하여 이동체의 측위정보를 생성한다. 이때, 칼만 필터가 사용될 수 있다.
상기 필터부(500)는 상기 GPS 수신부(100)에서 출력된 제1 위치정보(즉, GPS 측위 데이터)와, 상기 추측항법부(200)에서 출력된 제2 위치정보(즉, 추측항법 데이터)를 칼만 필터를 이용하여 융합하되, 상기 GPS 측위 데이터와 상기 추측항법 데이터 간의 상관관계를 이용하여, 칼만 게인(Kalman gain) 및 공분산 값을 업데이트한다.
이동체가 자기 위치를 추정하는데 있어서, 사용하는 복수의 센서의 출력 값은 대부분 추정된 결과를 이용하기 때문에 센서 출력 값 간에는 상관관계가 존재한다. 하지만, 일반적인 경우 각 센서 출력 값의 공분산 값을 서로 독립인 백색잡음으로 가정하여 센서 출력 값을 융합하기 때문에 센서 간의 상관관계는 무시된다. 이 때문에 칼만필터를 이용하여 데이터를 융합할 때, 공분산 값이 빠르게 줄어드는 현상이 발생하여 자기위치 추정의 성능이 떨어질 수 밖에 없는 문제가 있다.
본원발명은 전술한 바와 같은 문제를 해결하기 위해, 칼만필터를 이용하여 2개 이상의 센서 결과 값을 융합할 시, 센서 결과 값 간의 상관관계를 고려하여 칼만게인과 공분산 값을 업데이트하는 데에 그 특징이 있다. 이를 통해, 보다 정확한 자기위치 추정이 가능하게 된다.
설명의 편의를 위해, 자기위치 추정 시, GPS 측위 데이터와 추측항법 데이터 중 차량의 헤딩 값(Heading Angle)을 예를 들어 칼만필터로 데이터를 융합하는 과정을 살펴본다.
[수학식 2]
Figure pat00006
위 수학식 2는 GPS 측위 데이터의 헤딩 값과 추측항법 데이터의 헤딩 값을 이용하여 칼만게인의 업데이트된 값을 계산하는 방법을 나타낸다.
여기서, k는 칼만 게인(kalman gain), min P = min(αPGPS, αPDR), PGPS는 GPS 측위 데이터의 공분산, PDR는 추측항법 데이터의 공분산, α 는 상관계수(correlation coefficient)를 의미한다.
아래 수학식 3은 데이터 융합을 통해 산출된 헤딩 값에 대한 공분산의 업데이트된 값을 계산하는 방법을 나타낸다.
[수학식 3]
Figure pat00007
여기서, Px는 데이터 융합을 통해 산출된 x 변수(예를 들어, 헤딩 값)에 대한 공분산,
Figure pat00008
을 의미한다.
도 2a 내지 도 2d는 본 발명의 실시예에 따른 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템에 따른 자차위치 추정의 결과를 종래 위치항법 시스템의 자차위치 추정의 결과와 비교한 예시도이다.
도 2a는 톨 게이트를 통과하는 차량의 위치를 추정한 결과를 도시하며, 도 2a의 좌측에 도시된 도면은 일반적인 측위 시스템에서 데이터 간의 상관관계를 무시한 결과 산출된 위치 추정 결과이고, 우측에 도시된 도면은 데이터 간의 상관관계를 고려한 결과 산출된 위치 추정 결과를 도시한다. 도시된 바에 따르면, 상관관계를 고려하여 위치를 추정한 결과가 실제 차량의 이동궤적에 상당 부분 유사함을 확인할 수 있다.
도 2b는 도심지 도로를 주행하는 차량의 위치를 추정한 결과를 상관관계를 고려하지 않은 경우와, 상관관계를 고려한 경우를 비교하여 도시한 예시도이다. 도시된 바에 따르면, 상관관계를 고려하여 위치를 추정한 결과가 실제 차량의 이동궤적에 상당 부분 유사함을 확인할 수 있다.
도 2c는 건물 주변 도로를 주행하는 차량의 위치를 추정한 결과를 상관관계를 고려하지 않은 경우와, 상관관계를 고려한 경우를 비교하여 도시한 예시도이다. 도시된 바에 따르면, 상관관계를 고려하여 위치를 추정한 결과가 실제 차량의 이동궤적에 상당 부분 유사함을 확인할 수 있다.
도 2d는 가로수 실을 주행하는 차량의 위치를 추정한 결과를 상관관계를 고려하지 않은 경우와, 상관관계를 고려한 경우를 비교하여 도시한 예시도이다. 도시된 바에 따르면, 상관관계를 고려하여 위치를 추정한 결과가 실제 차량의 이동궤적에 상당 부분 유사함을 확인할 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템의 위치추정 방법을 도 1 내지 도 3을 참조하여 설명한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템의 위치추정 방법을 도시한 순서도이다.
먼저, GPS 수신부(100)는 GPS 위성으로부터 이동체의 측위 데이터(위도, 경도, 헤딩), 오차정보(DOP, Stdev), 모드 정보, 위성 수 등의 정보를 수신하고, 이를 처리하여 상기 이동체의 제1 위치정보를 출력한다(S100).
그리고, 추측항법부(200)는 이동체의 주행거리를 측정하기 위한 센서(예컨대, 차속계, 주행거리계, 가속도계 등)가 측정한 휠 속도와, 상기 이동체의 회전각을 측정하기 위한 센서(예컨대, 지 자기센서, 자이로 센서 등)가 측정한 요 속도(Yaw rate) 및 조향각을 이용하여 상기 이동체에 대한 제2 위치정보를 추정한다(S200).
그리고, 융합 판단부(400)는 상기 제1 및 제2 위치정보를 융합하고자 할 때, 상기 제1 및 제2 위치정보의 융합조건을 만족하는지 여부를 판단한다(S300).
예컨대, 상기 제1 및 제2 위치정보의 융합조건은 상기 제1 위치정보와 상기 제2 위치정보 간의 편차가 기 설정된 기대오차를 초과하는지 여부에 관한 것일 수 있다.
만약, 상기 편차가 상기 기대오차를 초과한다면, 이는 융합조건을 만족하지 않는 것이므로, 상기 융합 판단부(400)는 이를 측위 튐으로 판단하여 2개 정보를 융합하지 않고, 상기 제2 위치정보만으로 상기 이동체의 측위정보를 생성할 것을 판단한다. 이때, 상기 필터부(500)는 상기 제2 위치정보만을 이용하여 상기 이동체의 측위정보를 생성한다(S500).
다른 한편으로, 상기 편차가 상기 기대오차를 초과하지 않는다면, 상기 융합 판단부(400)는 상기 융합조건을 만족하는 것으로 판단하는데, 이때 상기 필터부(500)는 상기 제1 위치정보와 상기 제2 위치정보를 모두 이용하여 상기 이동체의 측위정보를 생성한다(S400).
이때, 상기 필터부(500)는 상기 GPS 수신부(100)에서 출력된 제1 위치정보(즉, GPS 측위 데이터)와, 상기 추측항법부(200)에서 출력된 제2 위치정보(즉, 추측항법 데이터)를 칼만 필터를 이용하여 융합하되, 상기 GPS 측위 데이터와 상기 추측항법 데이터 간의 상관관계를 이용하여, 칼만 게인(Kalman gain) 및 공분산 값을 업데이트한다.
즉, 상기 필터부(500)는 칼만필터를 이용하여 2개 이상의 센서 결과 값을 융합할 시, 센서 결과 값 간의 상관관계를 고려하여 칼만게인과 공분산 값을 업데이트한다. 이를 통해, 보다 정확한 자기위치 추정이 가능하게 된다.
2개 이상의 센서 결과 값을 칼만필터를 이용하여 융합하는 예는 위 수학식 2 및 수학식 3에 기초하여 설명한 바와 같으므로, 이에 대한 구체적인 설명은 생략하도록 한다.
본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구의 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (12)

  1. GPS 측위 데이터를 수신하는 GPS 수신부;
    휠 속도, 조향각 및 요 속도를 이용하여 추측항법 데이터를 생성하는 추측항법부; 및
    상기 GPS 측위 데이터 및 상기 추측항법 데이터 간의 상관관계를 이용하여 이동체의 측위정보를 생성하는 필터부
    를 포함하는 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 추측항법부는,
    상기 휠 속도를 이용하여 상기 이동체의 이동거리를 연산하는 이동거리 연산부와,
    상기 요 속도 및 상기 조향각을 이용하여 상기 이동체의 주행곡률을 연산하는 곡률 연산부와,
    연산된 이동거리 및 연산된 주행곡률을 이용하여 상기 이동체의 측위정보를 추정하는 추정부를 포함하는 것
    인 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템.
  3. 제2항에 있어서, 상기 추측항법부는,
    상기 요 속도의 오프-셋 바이어스(Offset Bias)를 보정하는 편차 보정부를 더 포함하는 것
    인 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 GPS 측위 데이터와 상기 추측항법 데이터 간의 편차를 기대오차와 비교하여, 상기 GPS 측위 데이터와 상기 추측항법 데이터의 융합 여부를 판단하는 융합 판단부
    를 더 포함하는 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템.
  5. 제4항에 있어서, 상기 융합 판단부는,
    상기 편차가 상기 기대오차를 초과하는 경우, 상기 추측항법 데이터만을 이용하여 상기 이동체의 측위정보를 생성하는 것으로 판단하는 것
    인 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템.
  6. 제1항에 있어서, 상기 필터부는,
    상기 GPS 측위 데이터와, 상기 추측항법 데이터를 칼만 필터를 이용하여 융합하되, 상기 GPS 측위 데이터와 상기 추측항법 데이터 간의 상관관계를 이용하여, 칼만 게인(Kalman gain) 및 공분산 값을 업데이트하는 것
    인 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템.
  7. 제6항에 있어서, 상기 필터부는,
    아래 수학식 2에 의해 상기 칼만 게인을 업데이트하고, 아래 수학식 3에 의해 상기 공분산 값을 업데이트하는 것인 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템.
    [수학식 2]
    Figure pat00009


    [수학식 3]
    Figure pat00010


    k: 칼만 게인(kalman gain), min P = min(αPGPS , αPDR)
    PGPS : GPS 측위 데이터의 공분산, PDR: 추측항법 데이터의 공분산
    α : 상관계수(correlation coefficient)
    Px: 데이터 융합을 통해 산출된 x 변수에 대한 공분산
    Figure pat00011

  8. 수신된 GPS 측위 데이터를 처리하여 이동체의 제1 위치정보를 생성하는 단계;
    휠 속도, 조향각 및 요 속도를 이용하여 상기 이동체의 제2 위치정보를 생성하는 단계; 및
    상기 제1 위치정보 및 상기 제2 위치정보의 상관관계를 이용하여 이동체의 측위정보를 생성하는 단계
    를 포함하는 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템의 위치추정 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 제2 위치정보를 생성하는 단계는,
    상기 휠 속도를 이용하여 상기 이동체의 이동거리를 연산하는 단계와,
    상기 요 속도 및 상기 조향각을 이용하여 상기 이동체의 주행곡률을 연산하는 단계와,
    연산된 이동거리 및 연산된 주행곡률을 이용하여 상기 이동체의 측위정보를 추정하는 단계를 포함하는 것
    인 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템의 위치추정 방법.
  10. 제8항에 있어서, 상기 이동체의 측위정보를 생성하는 단계는,
    상기 제1 위치정보와 상기 제2 위치정보 간의 편차를 기대오차와 비교하여, 상기 제1 위치정보와 상기 제2 위치정보의 융합 여부를 판단하는 단계를 포함하되, 상기 편차가 상기 기대오차를 초과하는 경우, 상기 제2 위치정보을 이용하여 상기 이동체의 측위정보를 생성하는 것으로 판단하는 것
    인 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템의 위치추정 방법.
  11. 제8항에 있어서, 상기 이동체의 측위정보를 생성하는 단계는,
    상기 제1 위치정보와, 상기 제2 위치정보를 칼만 필터를 이용하여 융합하되, 상기 제1 위치정보와 상기 제2 위치정보 간의 상관관계를 이용하여, 칼만 게인(Kalman gain) 및 공분산 값을 업데이트하는 단계를 포함하는 것
    인 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템의 위치추정 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 업데이트하는 단계는,
    아래 수학식 2에 의해 상기 칼만 게인을 업데이트하고, 아래 수학식 3에 의해 상기 공분산 값을 업데이트하는 것인 추측 항법과 GPS를 이용한 복합 항법 시스템.
    [수학식 2]
    Figure pat00012


    [수학식 3]
    Figure pat00013


    k: 칼만 게인(kalman gain), min P = min(αPGPS , αPDR)
    PGPS : GPS 측위 데이터의 공분산, PDR: 추측항법 데이터의 공분산
    α : 상관계수(correlation coefficient)
    Px: 데이터 융합을 통해 산출된 x 변수에 대한 공분산
    Figure pat00014
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