KR20190003265A - Inertia sensor calibration method - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 관성센서 캘리브레이션 방법에 관한 것으로서, 특히 GNSS 신호가 수신되지 않는 음영지역에서도 관성센서의 스케일 팩터를 캘리브레이션하기 위하여 회전이 있는 건물 주차장에 진출입시의 GNSS 헤딩 정보, 지도 데이터의 진출입 링크 또는 정밀지도의 실내지도를 이용하여, 관성센서의 스케일 팩터(Scale factor)를 계산하여 정밀한 DR(Dead Reckoning) 측위가 가능하도록 하는 것에 관한 것이다.The present invention relates to a method of calibrating an inertial sensor, and more particularly, to a method of calibrating a scale factor of an inertial sensor even in a shaded area in which a GNSS signal is not received, The present invention relates to a method for accurately estimating dead reckoning (DR) by calculating a scale factor of an inertial sensor using an indoor map of a map.
일반적으로 GNSS(Global Navigation Satellite System) 신호를 이용한 항법 시스템이 널리 사용되고 있다. 하지만, 이러한 항법 시스템은 GNSS 신호가 수신되지 않는 경우에 위치 정보를 알기 어렵기 때문에 관성센서를 이용하는 항법 시스템 또는 관성센서와 GNSS를 같이 이용하여 차량의 위치정보를 알아내는 항법 시스템이 개발되었다.In general, a navigation system using a Global Navigation Satellite System (GNSS) signal is widely used. However, since this navigation system does not know the position information when the GNSS signal is not received, a navigation system that uses the inertial sensor or the inertial sensor and the GNSS together to obtain the position information of the vehicle has been developed.
이러한 항법 시스템은 IMU(Inertial Measurement Unit)라 불리우는 MEMS(Microelectromechanical Systems) 기반의 관성센서를 이용하여 이동체의 위치를 추정할 수 있다. 이러한 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.This navigation system can estimate the position of a moving object by using an inertial sensor based on a MEMS (Microelectromechanical Systems) called an Inertial Measurement Unit (IMU). In this navigation system, the position information of the moving object is obtained using a predetermined navigation calculation algorithm. In this case, the position information can be obtained by integrating inertia data (e.g., acceleration, angular velocity, etc.) obtained in the IMU.
관성 항법 시스템은 차량의 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. 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.The inertial navigation system uses a navigation algorithm to calculate the information of the attitude, speed and position of the vehicle. The navigation calculation algorithm is used to calculate an output from the inertia measurement unit (IMU) of the body frame The sensor output value is used. The assumption is that the coordinate system of the inertial measurement unit (IMU), which consists of a three-axis accelerometer and a three-axis gyro, should be mounted exactly in line with the vehicle's body frame.
그러나, 차량에 장착된 관성측정장치(IMU)의 경우, 눈대중으로 대충 맞추거나 차량의 이동 및/또는 진동에 의해 동체좌표계와 센서 좌표계 사이에 틀어짐이 발생할 수 있으며, 이러한 틀어짐은 차량의 자세, 속도, 및/또는 위치의 정보를 계산하는데 오류 또는 부정확성을 가져온다.However, in the case of an inertial measurement unit (IMU) mounted on a vehicle, there is a possibility that there is a deviation between the body coordinate system and the sensor coordinate system due to a close coincidence in the snow or a movement and / or vibration of the vehicle. , ≪ / RTI > and / or location information.
이러한 오류 또는 부정확성을 개선하기 위한 기술로서는 대한민국 공개특허 제2011-0130775호의 '센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템 및 그 제공방법'이 제안되었으며, 이를 도 1에 도시하였다.As a technique for improving such errors or inaccuracies, a navigation system using sensor frame calibration and a method for providing the same is proposed in Korean Patent Publication No. 2011-0130775, which is shown in FIG.
이러한 종래의 기술은 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템(100)은 IMU(110), 캘리브레이션 모듈(120), 및 항법 계산 모듈(130)을 포함한다. 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템(100)은 GPS 모듈(140)을 더 포함할 수 있다. 항법 계산 모듈(130)은 상기 IMU(110)로부터 출력되는 관성데이터만을 이용하여 이동체의 위치정보를 계산하는 관성항법 시스템일 수도 있고, GPS 모듈(140)이 센서 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템(100)에 더 구비되는 경우에는 IMU(110)로부터 출력되는 관성데이터와 GPS 모듈(140)로부터 출력되는 GPS 정보를 같이 사용하여 상기 이동체의 위치정보를 계산하는 항법시스템일 수도 있다.This conventional technique includes the
그러나, 이러한 종래의 기술은 IMU로부터 출력되는 관성데이터만을 사용하는 경우 가속도 센서(111) 및 자이로 센서(112)를 모두 포함하고 있으며, 위성으로부터 GPS 정보를 수신하는 GPS 모듈을 포함하는 경우에는 관성데이터 및 GPS 모듈로부터 수신되는 GPS 정보에 기초하여 요(yaw) 각에 대한 틀어짐 정보를 획득하여 캘리브레이션을 수행하고 있어서, GPS 음영지역인 경우 관성데이터만을 사용하는 경우에는 가속도 센서를 추가로 구비하여야 하며, GPS 모듈을 포함하는 경우 관성센서를 캘리브레이션 할 수 없다는 문제점이 있다.However, such a conventional technique includes both the
또한, 이러한 관성센서에 의한 차량의 위치 오차는 운전자가 직접 차량을 운전하는 경우에는 무시될 수준의 위치 오차에 해당되지만, 운전자가 아닌 자율주행이 가능한 차량인 경우에는 위치 오차에 의하여 심각한 상황을 초래할 수 있다.In addition, the position error of the vehicle caused by the inertial sensor corresponds to a position error that is negligible when the driver directly drives the vehicle. However, in the case of a vehicle capable of autonomous driving other than the driver, the position error causes a serious situation .
상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명은 개활지에서 뿐만 아니라 GNSS 데이터의 수신 음영 지역에서도 자이로 센서의 스케일 팩터를 보정하여 정밀한 DR(Dead Reckoning) 측위가 가능하도록 하는 목적이 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in order to solve the above-mentioned problems of the prior art, and has an object to enable accurate DR (dead reckoning) positioning by correcting the scale factor of a gyro sensor not only in an open space but also in a reception shadow area of GNSS data.
본 발명의 상기 목적은 관성센서 캘리브레이션 방법에 있어서, 차량이 GNSS 음영지역에 진입시 실내 지도 보유 여부를 판단하는 단계; 상기 차량이 상기 실내 지도를 보유하고 있지 않은 경우, 자이로 센서의 회전각과 비교할 기준 데이터를 결정하고 상기 음영지역 진입지점의 방위각을 저장하는 단계; 상기 차량의 주행에 따른 상기 자이로 센서의 각속도 값을 적분하여 얻어지는 회전각을 누적하는 단계; 누적된 상기 자이로 센서의 회전각이 임계각 이상인지 판단하고, 임계각 이상이면 상기 음영지역 진출지점의 방위각을 저장하는 단계; 상기 진입지점의 방위각과 상기 진출지점의 방위각의 차이를 연산하는 단계; 누적된 상기 자이로 센서의 회전각을 360도 기준으로 변환하는 단계; 상기 진입지점의 방위각과 상기 진출지점의 방위각의 차이값을 360도 기준으로 변환된 상기 자이로 센서의 회전각으로 나누어 스케일 팩터 오차량을 계산하는 단계; 및 상기 자이로 센서를 계산된 상기 스케일 팩터 오차량에 의하여 캘리브레이션하는 것을 특징으로 관성센서 캘리브레이션 방법에 의해 달성된다.The above object of the present invention is achieved by a method of calibrating an inertial sensor, comprising the steps of: determining whether a vehicle has an indoor map when entering a GNSS shaded area; Determining reference data to be compared with the rotation angle of the gyro sensor and storing an azimuth angle of the shaded area entry point when the vehicle does not have the indoor map; Accumulating rotational angles obtained by integrating angular velocity values of the gyro sensor according to running of the vehicle; Determining whether a rotation angle of the gyro sensor is greater than or equal to a critical angle, and storing an azimuth angle of the shaded region entry point if the angle is greater than a critical angle; Calculating a difference between an azimuth angle of the entry point and an azimuth angle of the entry point; Converting the accumulated rotation angle of the gyro sensor to a 360 degree reference; Calculating a scale factor error by dividing a difference value between the azimuth angle of the entry point and the azimuth angle of the entry point by the rotation angle of the gyro sensor converted to 360 degrees reference; And the gyro sensor is calibrated by the calculated scale factor error.
따라서, 본 발명의 관성센서 캘리브레이션 방법은 GNSS 데이터의 수신 음영 지역에 차량의 주행 궤적에서 회전이 존재하는 경우 진입/진출 링크, GNSS 데이터 또는 실내지도를 이용하여 자이로 센서의 스케일 팩터를 보정하여 정밀한 DR 측위가 가능하도록 하는 효과가 있다.Therefore, the inertial sensor calibration method of the present invention corrects the scale factor of the gyro sensor by using the entry / exit link, the GNSS data or the indoor map when there is rotation in the trajectory of the vehicle in the reception shadow area of the GNSS data, So that positioning can be performed.
도 1은 종래의 기술에 따른 프레임 캘리브레이션을 이용한 항법 시스템의 개략적인 구성도,
도 2는 본 발명에 따른 관성센서 캘리브레이션을 위한 개략적인 구성도,
도 3은 본 발명에 따른 관성센서 캘리브레이션을 위한 순서도,
도 4는 본 발명에 따른 진입 방위각 결졍을 위한 세부 순서도이다.1 is a schematic configuration diagram of a navigation system using frame calibration according to a conventional technique,
2 is a schematic configuration diagram for inertial sensor calibration according to the present invention,
3 is a flow chart for inertial sensor calibration according to the present invention,
4 is a detailed flowchart for an approach azimuth angle resolution according to the present invention.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.The terms and words used in the present specification and claims should not be construed as limited to ordinary or dictionary terms and the inventor may appropriately define the concept of the term in order to best describe its invention It should be construed as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Therefore, the embodiments described in this specification and the configurations shown in the drawings are merely the most preferred embodiments of the present invention and do not represent all the technical ideas of the present invention. Therefore, It is to be understood that equivalents and modifications are possible.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 2는 본 발명에 따른 관성센서 캘리브레이션을 위한 개략적인 구성도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명은 GNSS 수신부, 자이로 센서부, 실외 정밀지도부, 실내정밀 지도부, DR 처리부 및 차량 위치 출력부로 구성된다.2 is a schematic block diagram for inertial sensor calibration according to the present invention. 2, the present invention includes a GNSS receiver, a gyro sensor, an outdoor precision leader, an indoor precision leader, a DR processor, and a vehicle position output unit.
GNSS 수신부는 GNSS 위성 신호를 수신하고, 계산된 방위 정보의 신뢰도를 측정하여 임계 신뢰도 이상인 경우 계산된 방위 정보를 DR 처리부로 전달하며, 자이로 센서부는 자이로 센서의 각속도 값을 DR 융합처리부에 전달한다.The GNSS receiver receives the GNSS satellite signal, measures the reliability of the calculated azimuth information, and transmits the calculated azimuth information to the DR processor when the reliability is higher than the threshold reliability, and the gyro sensor transmits the angular velocity of the gyro sensor to the DR fusion processor.
실외 정밀 지도부는 음영구간 진입시 진입/진출 링크 보유 여부를 판단하며, 보유시에는 진입/진출 링크의 방위각을 DR 처리부에 전달하며, 실내 정밀 지도부는 주행하는 차량이 음영구간에 진입하는 경우 실내 정밀 지도의 보유 여부를 판단하고, 실내 정밀 지도를 보유하고 있다면 건물 내부(음영 지역)을 차량이 주행하는 동안의 주행 궤적에 따른 지도의 누적 회적각을 계산하고, 누적 회전각을 DR 처리부에 전달한다.The outdoor precision leadership determines whether there is an entry / exit link at the time of entering the shade section, and when it is held, the azimuth angle of the entry / exit link is transmitted to the DR processing section. When the driving vehicle enters the shade section, And if the interior precision map is held, calculates the cumulative sag of the map according to the driving trajectory while the vehicle is traveling inside the building (shaded area), and transfers the accumulated sag angle to the DR processing unit.
여기서, 실외 정밀 지도부 및 실내 정밀 지도부는 예시를 한 것이며, 정밀 지도가 아닌 일반적인 실외 지도부 및 실내 지도부로 구성하여도 무방하다.Here, the outdoor precision leader and the indoor precision leader are examples, and the outdoor leader and the indoor leader may be constructed instead of the precision map.
또한, DR 처리부는 음영구간 진입시 실외 정밀 지도부, 실내 정밀 지도부, GNSS 수신부로부터 진입/진출 헤딩각 또는 실내 지도 누적 회전각을 전달받아 그 값과 누적된 자이로 센서 각속도로부터 연산되는 회전각을 비교하여 스케일 팩터 를 산출하고, 정밀한 위치를 계산하는 역할을 수행한다.In addition, the DR processor receives the entrance / exit heading angle or the indoor map cumulative rotation angle from the outdoor precision leader, the indoor precision leader, and the GNSS receiver when entering the shade section, compares the value with the rotation angle calculated from the accumulated gyro sensor angular velocity, Calculates a factor, and calculates a precise position.
또한, 차량 위치 출력부는 DR 처리부로부터 정밀한 위치를 전달받아 화면 등으로 출력하는 역할을 수행한다.The vehicle position output unit receives the precise position from the DR processing unit and outputs the precise position to a screen or the like.
도 3은 본 발명에 따른 관성센서 캘리브레이션을 위한 순서도를 도시한 것이다. 도 3에 도시한 바와 같이 본 발명의 관성센서 캘리브레이션 방법은 차량이 GNSS 음영지역에 진입시(S101) 실내 지도 보유 여부를 판단한다(S102).Figure 3 shows a flow chart for inertial sensor calibration according to the present invention. As shown in FIG. 3, the inertial sensor calibration method of the present invention determines whether a vehicle has an indoor map when it enters a shaded area of a GNSS (S101) (S102).
만약 차량이 실내 지도를 보유하고 있지 않은 경우(S102의 No), 자이로 센서의 회전각과 비교할 기준 데이터(reference data)를 결정하고 음영지역 진입지점(start)의 방위각을 저장한다(S103).If the vehicle does not have the indoor map (No in S102), the reference data to be compared with the rotation angle of the gyro sensor is determined and the azimuth of the shadow area entry point (start) is stored (S103).
이후 차량의 주행에 따른 자이로 센서의 각속도 값을 적분하여 얻어지는 회전각을 누적(∑Ψ)하고(S104), 누적된 자이로 센서의 회전각이 임계각 이상인지 판단하고(S105), 임계각 이상이면 음영지역 진출지점(end)의 방위각을 저장하고, 진입지점의 방위각과 진출지점의 방위각의 차이(△H)를 연산한다(S106 및 S107).Then, the rotation angle obtained by integrating the angular velocity values of the gyro sensor due to the running of the vehicle is accumulated (SIGMA PS) (S104), and it is determined whether the rotation angle of the accumulated gyro sensor is equal to or greater than the critical angle (S105) Stores the azimuth angle of the entry point (end), and calculates the difference? H between the azimuth of the entry point and the azimuth of the entry point (S106 and S107).
이후 누적된 상기 자이로 센서의 회전각(∑Ψ)을 360도 기준으로 변환(△Ψ)하며(S108), 이러한 360도 기준으로의 변환은 누적된 각도가 400도인 경우에는 40도, 600도인 경우에는 240도로 변환하는 것이다.The rotation angle? Of the gyro sensor is converted to 360 degrees (??) (S108). The conversion to the 360 degree reference is 40 degrees when the accumulated angle is 400 degrees, 600 degrees when the accumulated angle is 400 degrees To 240 degrees.
이후, 진입지점의 방위각과 진출지점의 방위각의 차이(△H)를 360도 기준으로 변환(S108)된 자이로 센서의 회전각(△Ψ)으로 나누어 스케일 팩터(Scale Factor) 오차량을 계산(S109)한 후, 자이로 센서를 계산된 케일 팩터 오차량에 의하여 캘리브레이션한다(S116).Subsequently, the scale factor error is calculated by dividing the difference (? H) between the azimuth of the entry point and the azimuth of the entry point by the rotation angle ?? of the gyro sensor (S108) ), The gyro sensor is calibrated by the calcu- lated factor of the kale factor (S116).
만약 차량이 실내 지도를 보유하고 있는 경우(S102의 Yes), 차량이 회전지점에 진입(S110)할 때부터 회전지점을 진출(S114)할 때까지 차량의 주행에 따른 자이로 센서의 각속도 값을 적분하여 얻어지는 회전각을 누적(∑Ψ) 및 실내 지도상의 회전각을 누적(∑φ)(S111), 이후 차량의 주행 궤적에서 회전이 발생한 회전반경을 계산하여, 회전반경을 임계 회전 반경과 비교 및 누적된 회전각을 임계각과 비교하고, 회전반경이 임계 회전 반경보다 적으면서 누적된 회전각이 임계각보다 큰 경우(S112 및 S113)에만 누적된 실내 지도상의 회전각(∑φ)을 누적된 자이로 센서의 회전각(∑Ψ)으로 나누어 스케일 팩터 오차량을 계산한 후 계산된 스케일 팩터 오차량에 의하여 자이로 센서를 캘리브레이션한다(S116).If the vehicle has an indoor map (Yes in S102), the angular velocity value of the gyro sensor due to the running of the vehicle from the time when the vehicle enters the turning point (S110) to the time when the turning point advances (S114) (S111). Then, the turning radius at which the turning has occurred in the running locus of the vehicle is calculated, and the turning radius is compared with the critical turning radius. The cumulative rotation angle is compared with the critical angle and the rotation angle [Sigma] [phi] on the indoor map accumulated only when the rotation angle is smaller than the critical rotation radius and the accumulated rotation angle is larger than the critical angle (S112 and S113) And the gyro sensor is calibrated by the calculated scale factor error (S116).
여기서, 회전구간 진입 및 회전구간 진출은 실내지도의 링크 선형을 이용하여 판단하며, 회전구간 진입은 차량 위치 기준으로 실내지도의 이전 동적 특성이 직진이면서 링크의 보간점 각이 굴곡이 생기는 지점(180도 기준으로 임계각 이상 커지거나 작아지는 지점)을 회전구간 진입으로 판단하고, 회전구간 진출은 차량 위치 기준으로 실내지도의 이전 동적 특성이 회전이면서 링크의 보간점 각이 직진으로 변경되는 지점(180도로 유지)을 회전구간 진출로 판단한다.In this case, the entrance of the rotation section and the advancement of the rotation section are determined using the link linearity of the indoor map, and the entry of the rotation section is performed at a point 180 where the previous dynamic characteristic of the indoor map is straight and the interpolation point angle of the link is bent (180 degrees) at which the previous dynamic characteristic of the indoor map is rotated and the interpolation point angle of the link is changed to the straight line based on the vehicle position, Hold) is judged to advance into the rotation section.
여기서, 회전반경은 차량의 피치 임계값 이상인 나선형 회전구간의 회전과 피치 임계값 이하인 주차에 의한 회전으로 구분한다.Here, the turning radius is divided into the rotation of the spiral rotation section, which is equal to or greater than the pitch threshold of the vehicle, and the rotation of the parking space, which is equal to or less than the pitch threshold value.
이러한 구분은 나선형 회전구간(오르막길 도는 내리막길)인 경우와 주차구간(평지)으로 구분하며 나선형 회전구간은 회전량이 많아 스케일 팩터를 정확하게 계산할 수 있으나, 주차구간은 회전량이 부족하거나, 지속시간 또는 주행거리가 길어져서 오차가 발생될 수 있기 때문에 구분한다.This division is divided into a spiral rotation section (uphill or downhill) and a parking section (flat section). The spiral rotation section has a large amount of rotation, so that the scale factor can be accurately calculated. However, It is distinguished because an error may occur because the distance is lengthened.
여기서, 가속도 센서와 자이로 센서의 값들에 의하여 계산된 동체인 차량의 피치(pitch)값이 임계값 이상인 경우에는 나선형 회전구간으로 판단하고, 임계값 이하인 경우에는 주차구간으로 판단하고, 주차구간이 경우에는 주행거리가 임계값 이하이거나 주행시간이 임계시간 이하인 경우에만 누적회적각이 임계각보다 큰지 판단한다.Here, if the pitch value of the vehicle, which is a body calculated by the values of the acceleration sensor and the gyro sensor, is equal to or greater than the threshold value, it is determined to be the spiral rotation section. If the pitch value is less than the threshold value, , It is determined whether or not the cumulative shedding angle is greater than the critical angle only when the running distance is less than the threshold or when the running time is less than or equal to the threshold time.
도 4는 본 발명에 따른 진입 방위각 결졍을 위한 세부 순서도로서, 도3의 '기준 데이터 결정 및 진입 지점(start) 방위각 저장 단계(S103)'를 구체화한 것이다. 도 4에 도시한 바와 같이, 기준 데이터는 진입/진출 링크가 존재하는지 여부(S117)에 따라 달리 결정된다.FIG. 4 is a detailed flowchart for entering azimuth angle determination according to the present invention, which is a concrete embodiment of 'reference data determination and entry azimuth storage step (S103)' of FIG. As shown in Fig. 4, the reference data is determined differently depending on whether an entry / exit link exists (S117).
만약, 실외 지도상에 진입/진출 링크가 존재하는 경우에 기준 데이터는 진입 링크의 방위각을 진입 방위각으로 하여 저장된다(S118).If there is an entry / exit link on the outdoor map, the reference data is stored as the entry azimuth of the entry link (S118).
만약, 실외 지도상에 진입/진출 링크가 존재하지 않는 경우에 기준 데이터는 GNSS 데이터가 임계 신뢰도 이상인 경우(S119), GNSS 데이터에 의한 진입 GNSS 데이터에 의한 방위각을 진입 방위각으로 하여 저장된다(S120).If there is no entry / exit link on the outdoor map, the reference data is stored with the azimuth based on the incoming GNSS data by the GNSS data as the entry azimuth (S120) when the GNSS data is above the threshold reliability (S119) .
여기서, 진입 방위각에 대하여 설명하였으나 진출 방위각도 동일한 방식으로 저장됨은 물론이다.Here, although the entering azimuth angle is described, it goes without saying that the entering azimuth angle is also stored in the same manner.
본 발명은 이상에서 살펴본 바와 같이 바람직한 실시예를 들어 도시하고 설명하였으나, 상기한 실시예에 한정되지 아니하며 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변경과 수정이 가능할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is clearly understood that the same is by way of illustration and example only and is not to be taken by way of limitation, Various changes and modifications will be possible.
Claims (7)
차량이 GNSS 음영지역에 진입시 실내 지도 보유 여부를 판단하는 단계;
상기 차량이 상기 실내 지도를 보유하고 있지 않은 경우, 자이로 센서의 회전각과 비교할 기준 데이터를 결정하고 상기 음영지역 진입지점의 방위각을 저장하는 단계;
상기 차량의 주행에 따른 상기 자이로 센서의 각속도 값을 적분하여 얻어지는 회전각을 누적하는 단계;
누적된 상기 자이로 센서의 회전각이 임계각 이상인지 판단하고, 임계각 이상이면 상기 음영지역 진출지점의 방위각을 저장하는 단계;
상기 진입지점의 방위각과 상기 진출지점의 방위각의 차이를 연산하는 단계;
누적된 상기 자이로 센서의 회전각을 360도 기준으로 변환하는 단계;
상기 진입지점의 방위각과 상기 진출지점의 방위각의 차이값을 360도 기준으로 변환된 상기 자이로 센서의 회전각으로 나누어 스케일 팩터 오차량을 계산하는 단계; 및
상기 자이로 센서를 계산된 상기 스케일 팩터 오차량에 의하여 캘리브레이션하는 것을 특징으로 관성센서 캘리브레이션 방법.
In the inertial sensor calibration method,
Determining whether the vehicle has an indoor map when entering the GNSS shaded area;
Determining reference data to be compared with the rotation angle of the gyro sensor and storing an azimuth angle of the shaded area entry point when the vehicle does not have the indoor map;
Accumulating rotational angles obtained by integrating angular velocity values of the gyro sensor according to running of the vehicle;
Determining whether a rotation angle of the gyro sensor is greater than or equal to a critical angle, and storing an azimuth angle of the shaded region entry point if the angle is greater than a critical angle;
Calculating a difference between an azimuth angle of the entry point and an azimuth angle of the entry point;
Converting the accumulated rotation angle of the gyro sensor to a 360 degree reference;
Calculating a scale factor error by dividing a difference value between the azimuth angle of the entry point and the azimuth angle of the entry point by the rotation angle of the gyro sensor converted to 360 degrees reference; And
And the gyro sensor is calibrated by the calculated scale factor error.
상기 기준 데이터는 실외 지도상에 진입/진출 링크가 존재하는 경우, 상기 진입/진출 링크의 방위각인 것을 특징으로 관성센서 캘리브레이션 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the reference data is an azimuth angle of the entry / exit link when an entry / exit link exists on the outdoor map.
상기 기준 데이터는 GNSS 데이터가 임계 신뢰도 이상인 경우, GNSS 데이터에 의한 진입/진출 GNSS 데이터에 의한 방위각인 것을 특징으로 관성센서 캘리브레이션 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the reference data is an azimuth angle based on the entry / exit GNSS data based on the GNSS data when the GNSS data is above the threshold reliability.
상기 차량이 상기 실내 지도를 보유하고 있는 경우, 상기 차량이 회전구간 진입에서 회전구간 진출까지 상기 차량의 주행에 따른 상기 자이로 센서의 각속도 값을 적분하여 얻어지는 회전각 및 실내 지도상의 회전각을 누적하고, 상기 차량의 주행 궤적에서 회전이 발생한 회전반경을 계산하여, 상기 회전반경을 임계 회전 반경과 비교 및 누적된 회전각을 임계각과 비교하는 단계;
상기 회전반경이 상기 임계 회전 반경보다 적으면서 누적된 상기 회전각이 임계각보다 큰 경우 누적된 상기 실내 지도상의 회전각을 누적된 상기 자이로 센서의 회전각으로 나누어 스케일 팩터 오차량을 계산하는 단계; 및
상기 자이로 센서를 계산된 상기 스케일 팩터 오차량에 의하여 캘리브레이션하는 것을 특징으로 관성센서 캘리브레이션 방법.
The method according to claim 1,
The rotational angle obtained by integrating the angular velocity values of the gyro sensor along the travel of the vehicle from the entrance of the rotational section to the advancement of the rotational section and the rotational angles on the indoor map are accumulated when the vehicle has the indoor map Calculating a turning radius at which the turning has occurred in the driving trajectory of the vehicle, comparing the turning radius with a critical turning radius, and comparing the accumulated turning angle with a critical angle;
Calculating a scale factor error by dividing the accumulated rotation angle on the indoor map by the rotation angle of the accumulated gyro sensor when the rotation angle is smaller than the critical rotation radius and the rotation angle accumulated is greater than the critical angle; And
And the gyro sensor is calibrated by the calculated scale factor error.
상기 회전반경은 상기 차량의 피치 임계값 이상인 나선형 회전구간의 회전과 상기 피치 임계값 이하인 주차에 의한 회전으로 구분하는 것을 특징으로 하는 관성센서 캘리브레이션 방법.
5. The method of claim 4,
Wherein the turning radius is divided into a rotation of a spiral rotation section that is equal to or greater than a pitch threshold value of the vehicle and a rotation of a parking range that is equal to or less than the pitch threshold value.
상기 피치 임계값 이하인 주차에 의한 회전인 경우, 상기 차량의 주행거리 또는 주행시간이 임계값 이하인 경우에 상기 자이로 센서의 누적된 회전각이 임계각도 이상인 것을 판단하는 것을 특징으로 하는 관성센서 캘리브레이션 방법.
6. The method of claim 5,
Wherein the gyro sensor determines whether the cumulative rotational angle of the gyro sensor is greater than or equal to the critical angle when the vehicle travels by a parking distance less than or equal to the pitch threshold value and the travel distance or travel time of the vehicle is equal to or less than a threshold value.
상기 회전구간 진입 및 상기 회전구간 진출은 상기 실내지도의 링크 선형을 이용하여 판단하는 것을 특징으로 하는 관성센서 캘리브레이션 방법.6. The method of claim 5,
Wherein the entering of the rotation section and the advancement of the rotation section are determined using the link linearity of the indoor map.
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110411481A (en) * | 2019-09-02 | 2019-11-05 | 杭州电子科技大学 | The calibration method and calibration system of the non-orthogonal error of gyroscope |
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Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110455312B (en) * | 2019-08-08 | 2021-05-14 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | Gyro installation error calibration system and calibration method thereof |
| US11656081B2 (en) * | 2019-10-18 | 2023-05-23 | Anello Photonics, Inc. | Integrated photonics optical gyroscopes optimized for autonomous terrestrial and aerial vehicles |
| CN111272194B (en) * | 2020-02-19 | 2023-08-25 | 北京大椽科技有限公司 | Method for calibrating gyroscope on trailer |
| CN111366161B (en) * | 2020-05-29 | 2020-11-24 | 北京晶众智慧交通科技股份有限公司 | Vehicle positioning method and electronic equipment |
| CN113514057B (en) * | 2021-04-20 | 2024-06-04 | 公安部道路交通安全研究中心 | Police positioning equipment, method and system |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0567268A1 (en) * | 1992-04-20 | 1993-10-27 | Sumitomo Electric Industries, Limited | Vehicle heading correcting apparatus |
| US5862511A (en) * | 1995-12-28 | 1999-01-19 | Magellan Dis, Inc. | Vehicle navigation system and method |
| KR20060102016A (en) * | 2005-03-22 | 2006-09-27 | 현대자동차주식회사 | A dead reckoning sensor correction system of navigation system on vehicle and method thereof |
| KR20080022620A (en) * | 2006-09-07 | 2008-03-12 | 두산인프라코어 주식회사 | Signal processing method of a gyrpscope accumulative errors |
| KR20090093631A (en) * | 2008-02-29 | 2009-09-02 | 한국단자공업 주식회사 | Navigation System on Vehicle and Method for Calibrating Gyro-Sensor Using the Same |
| KR20140025244A (en) * | 2012-08-22 | 2014-03-04 | 현대모비스 주식회사 | Apparatus for compensating gyro sensor of navigation system and method thereof |
| KR20160038320A (en) * | 2014-09-30 | 2016-04-07 | 현대모비스 주식회사 | Correction apparatus and method for gyro sensor of vehicle |
| KR20170015768A (en) * | 2015-07-31 | 2017-02-09 | 현대엠엔소프트 주식회사 | Location compensation system at disabled global navigation satellite systems and method thereof |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101685151B1 (en) * | 2010-01-08 | 2016-12-12 | 삼성전자주식회사 | Calibration apparatus for gyro sensor |
| KR20110125880A (en) * | 2010-05-14 | 2011-11-22 | 한국전자통신연구원 | Navigation apparatus and method using assistant sensor and geographical information in satellite navigation blanket area |
| JP5639874B2 (en) * | 2010-12-24 | 2014-12-10 | 株式会社日立製作所 | Driving assistance device |
-
2017
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Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0567268A1 (en) * | 1992-04-20 | 1993-10-27 | Sumitomo Electric Industries, Limited | Vehicle heading correcting apparatus |
| US5862511A (en) * | 1995-12-28 | 1999-01-19 | Magellan Dis, Inc. | Vehicle navigation system and method |
| KR20060102016A (en) * | 2005-03-22 | 2006-09-27 | 현대자동차주식회사 | A dead reckoning sensor correction system of navigation system on vehicle and method thereof |
| KR20080022620A (en) * | 2006-09-07 | 2008-03-12 | 두산인프라코어 주식회사 | Signal processing method of a gyrpscope accumulative errors |
| KR20090093631A (en) * | 2008-02-29 | 2009-09-02 | 한국단자공업 주식회사 | Navigation System on Vehicle and Method for Calibrating Gyro-Sensor Using the Same |
| KR20140025244A (en) * | 2012-08-22 | 2014-03-04 | 현대모비스 주식회사 | Apparatus for compensating gyro sensor of navigation system and method thereof |
| KR20160038320A (en) * | 2014-09-30 | 2016-04-07 | 현대모비스 주식회사 | Correction apparatus and method for gyro sensor of vehicle |
| KR20170015768A (en) * | 2015-07-31 | 2017-02-09 | 현대엠엔소프트 주식회사 | Location compensation system at disabled global navigation satellite systems and method thereof |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110411481A (en) * | 2019-09-02 | 2019-11-05 | 杭州电子科技大学 | The calibration method and calibration system of the non-orthogonal error of gyroscope |
| KR20220167817A (en) | 2021-06-14 | 2022-12-22 | (주)아센코리아 | Imu sensor convergence gnss signal processing apparatus |
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