KR20220054179A - 지형 참조 내비게이션 시스템 - Google Patents

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KR20220054179A
KR20220054179A KR1020210121437A KR20210121437A KR20220054179A KR 20220054179 A KR20220054179 A KR 20220054179A KR 1020210121437 A KR1020210121437 A KR 1020210121437A KR 20210121437 A KR20210121437 A KR 20210121437A KR 20220054179 A KR20220054179 A KR 20220054179A
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KR1020210121437A
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제프리 헨더슨
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애틀랜틱 이너셜 시스템스 리미티드
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Abstract

지상 차량 내비게이션 시스템에 있어서, 상기 지상 차량의 배향 추정치 및 상기 지상 차량의 제1 위치 추정치를 출력하도록 구성된 관성 내비게이션 시스템; 지형 데이터를 포함하는 지형 맵; 상기 지형 맵으로부터 추출된 지형 기울기 데이터와 상기 배향 추정치 사이의 비교에 기초하여 상기 지상 차량의 제2 위치 추정치를 출력하도록 구성된 지형 기울기 기반 내비게이션 유닛; 및 각 반복에서 시스템 오류 상태를 결정하도록 구성된 반복 알고리즘 유닛을 포함하고; 각 반복에서 상기 반복 알고리즘 유닛은: 상기 제1 위치 추정치 및 상기 제2 위치 추정치를 수신하고; 그리고 상기 시스템 오류 상태, 상기 제1 위치 추정치 및 상기 제2 위치 추정치에 기초하여 다음 반복에 대한 상기 시스템 오류 상태를 업데이트하도록 구성됨. 반복 알고리즘 유닛은 지상 차량의 위치에 대한 보다 정확한 현재 추정치를 계산하기 위해 업데이트된 시스템 오류 상태를 INS 측정치에 적용할 수 있다. 대부분의 상황에서 지상 차량은 모두 지상과 접촉하는 바퀴들/트랙들/등을 갖는다. 이 경우, 임의의 주어진 시간에 지상 차량의 배향은 그 당시 차량 아래의 지면 기울기를 나타낸다(항공기의 경우는 아님). 이것은 가능한 내비게이션 솔루션을 제공한다: IMU에 의해 측정된 바와 같은 차량의 배향은 차량의 위치 추정치를 제공하기 위해 즉시 또는 시간 경과에 따라 알려진 지형 기울기 데이터와 비교될 수 있다.

Description

지형 참조 내비게이션 시스템{TERRAIN REFERENCED NAVIGATION SYSTEM}
본 개시는 내비게이션 시스템(navigation system), 특히 지상 차량에 사용하기 위한 내비게이션 시스템 분야에 관한 것이다.
지형 참조 내비게이션(Terrain Referenced Navigation, TRN) 시스템은 다수의 공중 플랫폼(airborne platform)들에서 사용 중이며 내비게이션 솔루션을 생성하기 위해 항공기 내비게이션 데이터, 레이더 고도계 데이터 및 저장된 지형 고도 데이터를 통합한다. TRN 시스템은 종종 내비게이션 솔루션을 제공하기 위해 관성 측정 센서(예를 들어, 자이로스코프, 가속도계 등)를 사용하는 관성 내비게이션 시스템(Inertial Navigation System, INS)과 함께 사용된다. 이러한 시스템을 관성 참조 유닛(Inertial Reference Unit, IRU)이라고도 한다. 내비게이션 솔루션은 종종 TRN과 INS에서 제공하는 내비게이션 솔루션을 통합하는 수단으로 INS 오류 교정 칼만 필터(Kalman Filter)를 사용한다.
관성 내비게이션 시스템에서 얻은 위치 추정치(position estimates)는 시간이 지남에 따라 가속도계와 자이로스코프에 의해 발생하는 오류 누적으로 인해 일반적으로 시간당 약 2해리(nautical mile)의 속도로 이동(drifting)한다. 내비게이션 시스템은 GPS, GNSS 등과 같은 위성 기반 내비게이션 솔루션을 포함하여 위치 추정치의 추가 소스를 사용하여 이러한 오류를 어느 정도 수정할 수 있다. 그러나 위성 기반 내비게이션 솔루션은 신뢰할 수 없다: 신호가 방해를 받거나 스푸핑(spoofing)되거나 차단될 수 있고 이는 이러한 위성 기반 내비게이션 솔루션에 너무 많이 의존하는 내비게이션 시스템에 문제를 초래할 수 있다. TRN 시스템은 내비게이션 시스템이 시간이 지남에 따라 INS 오류를 수정할 수 있는 추가 내비게이션 솔루션을 제공한다.
기존의 TRN 시스템은 항공기 아래의 지형 고도를 추정하기 위해 기압-관성 혼합 고도(Barometric-Inertial mixed altitude) 및 레이더 고도계(radar altimeter)를 사용한다. 측정된 지형 고도 추정치는 내비게이션 솔루션을 생성하기 위해 항공기의 이동 경로를 따라 저장된 지형 고도 데이터와 상호 연관된다(correlate)- 즉, 항공기의 위치를 추정한다.
제1 양태에서 볼 때 본 개시는 지상 차량 내비게이션 시스템을 제공하며, 이는: 상기 지상 차량의 배향 추정치 및 상기 지상 차량의 제1 위치 추정치를 출력하도록 구성된 관성 내비게이션 시스템; 지형 데이터를 포함하는 지형 맵; 상기 지형 맵으로부터 추출된 지형 기울기 데이터와 상기 배향 추정치 사이의 비교에 기초하여 상기 지상 차량의 제2 위치 추정치를 출력하도록 구성된 지형 기울기 기반 내비게이션 유닛; 및 각 반복에서 시스템 오류 상태를 결정하도록 구성된 반복 알고리즘 유닛을 포함하고; 각 반복에서 상기 반복 알고리즘 유닛은: 상기 제1 위치 추정치 및 상기 제2 위치 추정치를 수신하고; 그리고 상기 시스템 오류 상태, 상기 제1 위치 추정치 및 상기 제2 위치 추정치에 기초하여 다음 반복에 대한 상기 시스템 오류 상태를 업데이트하도록 구성된다. 반복 알고리즘 유닛은 지상 차량의 위치에 대한 보다 정확한 현재 추정치를 계산하기 위해 업데이트된 시스템 오류 상태를 INS 측정치에 적용할 수 있다.
대부분의 상황에서 지상 차량은 모두 지상과 접촉하는 바퀴들/트랙들/등을 갖는다. 이 경우, 임의의 주어진 시간에 지상 차량의 배향은 그 당시 차량 아래의 지면 기울기를 나타낸다(항공기의 경우는 아님). 예를 들어, 지상 차량이 경사면에 위치하는 상황에서, 차량 자체는 일반적으로 그 아래 경사면의 각도와 같거나 실질적으로 유사한 각도로 배향된다. 이것은 가능한 내비게이션 솔루션을 제공한다: 관성 측정 유닛(IMU)에 의해 측정된 바와 같은 차량의 배향은 차량의 위치 추정치를 제공하기 위해 즉시 또는 시간이 지남에 따라 알려진(예를 들어, 저장된) 지형 기울기 데이터와 비교될 수 있다. 예시들의 세트에서, 지형 기울기 기반 내비게이션 유닛은 측정된 배향 추정치들과 지형 맵으로부터 추출된 지형 기울기 데이터 간의 상관관계에 기초하여 제2 위치 추정치를 결정하도록 구성된다. 일련의 예시들에서, 지형 기울기 기반 내비게이션 유닛은 시간 및/또는 공간 기간에 걸쳐 취해진 복수의 측정된 배향 추정치들의 트랙과 지형 맵으로부터 추출된 지형 경사 데이터 사이의 상관관계에 기초하여 제2 위치 추정치를 결정하도록 구성된다.
본원에서 사용되는 바와 같이, 배향(orientation)이라는 용어는 고정된 기준 방향에 대한 오브젝트의 3차원 각도 배향을 설명하는 데 사용되며, 자세(attitude)라는 용어는 고정된 기준 평면에 대한 오브젝트의 2차원 각도 배향을 설명하는 데 사용된다. 예를 들어, 지상 차량의 배향은 차량의 피치(pitch), 롤(roll) 및 요(yaw)의 측정치를 포함할 수 있고, 지상 차량의 자세는 차량의 피치 및 롤의 측정치를 포함할 수 있다. 온로드(on-road) 내비게이션 중에는 도로는 평평한 도로 표면(제로 롤)을 제공하기 위해 언덕의 측면으로 파헤치는 경향이 있기 때문에 차량의 피치의 측정치는 차량의 롤의 측정치보다 지형 맵에서 추출된 지형 기울기 데이터와 비교하는 데 더 유용할 수 있다. 오프로드(off-road) 내비게이션 동안 차량의 피치와 롤의 측정치들은 지형 맵으로부터 추출된 지형 기울기 데이터와 비교하는 데 똑같이 유용할 수 있다.
이러한 방식으로 배향 측정치를 지형 기울기 데이터와 비교하면 외부 기준 없이도 INS 드리프트(drift)를 수정하는 데 사용될 수 있는 추가 내비게이션 솔루션을 제공한다. 예를 들어, 이는 위성 기반 내비게이션 시스템을 사용할 수 없는 환경(예를 들어, 신호 부족, GPS 신호 스푸핑/재밍 등으로 인하여)에서 사용될 수 있다. 추가적인 이점은 프로세스의 일부로 신호가 방출되지 않는다는 것이며, 이는 문제의 차량의 존재를 드러내지 않고 다른 로컬 시스템을 방해하지 않는다는 것을 의미한다. 추가적으로, 무선/광학 기반 내비게이션 솔루션을 사용하는 데 필요한 장비(예를 들어, 안테나)는 차량의 레이더 단면적을 증가시켜, 레이더에서 더 쉽게 감지할 수 있다. 현재 INS는 시간이 지남에 따라 차량 위치에 대한 합리적인 추정치를 제공할 수 있지만, 이들은 드리프트 프리(drift free)가 아니고 고급 시스템의 비용은 5만 달러 이상일 수 있다. 본 개시의 시스템은 더욱 개선된 탐색을 위해 이러한 시스템과 함께 사용될 수 있다. 그러나, 일부 예들에서, 본 개시는 더 큰 레벨의 드리프트를 갖는 더 저렴하고 덜 정확한 INS의 사용을 가능하게 하는데, 그 이유는 이러한 더 저렴한 시스템의 드리프트가 본원에 개시된 지형 기울기 기반 내비게이션 시스템을 사용하여 상쇄될 수 있기 때문이다. 일부 예시들에서, INS는 적어도 하나의 마이크로전자기계 시스템 가속도계 또는 자이로스코프를 포함한다. 일련의 예시들에서 INS는 직교 감지 축들을 갖는 3개의 가속도계들과 직교 감지 축들을 갖는 3개의 자이로스코프들을 포함한다. 일부 예시들에서 지형 기울기 매칭 프로세스는 INS 없이 사용될 수 있지만, 이동 거리를 측정할 수 있는 센서 -예를 들어 주행 거리계와 함께 사용될 수 있다. 이러한 경우, 자이로스코프들 또는 경사계들은 가속도계 없이도 차량의 배향을 설정하는 데 충분하다. 그러나 자이로스코프는 종종 IMU의 가속도계와 함께 비용 효율적인 방식으로 사용 가능하므로 내비게이션 정확도를 높이기 위해 INS를 추가하는 것이 매력적일 수 있다.
일련의 예시들에서, 지형 맵은 지형 고도 데이터를 포함한다. 지형 맵은 맵 포스트(post)들의 어레이(즉, 개별 지형 위치 데이터 포인트들)를 포함할 수 있고, 각각의 맵 포스트는 특정 위치(예를 들어, 위도 및 경도)에서의 지형 고도를 나타내는 데이터를 포함한다. 이 유형의 지형 고도 데이터는 일반적이며 일반적으로 쉽게 사용할 수 있다(예를 들어, 디지털 지형 고도 데이터(Digital Terrain Elevation Data, DTED) 표준에 따라 제공되는 바와 같이). 일부 예시들에서, 지형 맵의 각각의 맵 포스트는 지구 표면에서 40000 m2(예를 들어, 200 m x 200 m) 미만의 영역, 바람직하게는 10000 m2(예를 들어, 100m x 100m) 미만의 영역, 더 바람직하게는 2500 m2(예를 들어, 50m x 50m) 미만의 영역, 훨씬 더 바람직하게는 1000 m2(예를 들어, 30m x 30m) 미만의 영역에 대한 지형 고도 데이터를 포함한다. 더 높은 해상도 데이터는 더 나은 잠재적인 상관관계를 허용하지만 계산 처리 요구 사항을 추가한다는 것을 알 수 있다.
일련의 예시들에서, 내비게이션 시스템은 지형 맵에 저장된 지형 고도 데이터로부터 지형 기울기 데이터를 계산하도록 구성된 지형 기울기 계산 유닛을 포함한다. 지형 기울기 계산 유닛은 지형 기울기 데이터를 계산하기 위해 지형 맵의 맵 포스트(post)들에 식스-텀(six-term), 2차원 평면 맞춤(two-dimensional plane fit)을 적용할 수 있다. 이 평면 맞춤(plane fit)은 차량의 위치를 추정하기 위해 지형 기울기 기반 내비게이션 유닛에 의해 직접 사용될 수 있는 지형 기울기 데이터를 포함하는 지형 기울기 맵을 생성 및 저장하기 위해 미리 적용될 수 있고 또는 평면 맞춤은 차량의 현재 추정 위치를 둘러싼 영역에 대한 지형 맵의 디지털 지형 고도 데이터로부터 동적으로 적용될 수 있다. 계산된 지형 기울기 데이터는 기울기 및/또는 기울기의 변화율을 포함할 수 있으며, 지형 기울기 데이터는 현재 측정치에 적합한 데이터를 유지하기 위해 차량의 현재 추정 위치 영역에서 계속해서 재계산될 수 있다. 지형 기울기 데이터가 계산되는 영역은 차량의 현재 추정 위치의 추정 불확실성이 증가함에 따라 증가할 수 있다. 지형 기울기 데이터가 동적으로 계산되는 영역은 차량이 이동함에 따라(따라서 위치가 변경됨에 따라) 정기적으로 업데이트되어 차량이 현재 추정된 위치로부터 이동할 수 있는 모든 영역들에 대해 지형 경사 데이터를 사용할 수 있도록 할 수 있다. 지형 기울기 데이터가 동적으로 계산되는 영역은 10 제곱 킬로미터 미만, 또는 5제곱킬로미터 미만, 또는 3제곱킬로미터 미만, 또는 1제곱킬로미터 미만의 영역을 포함할 수 있다. 일련의 실시 예들에서, 지형 기울기 데이터가 계산되는 영역은 현재 내비게이션 솔루션에서 현재 추정된 불확실성의 3배와 동일한 반경을 갖는 실질적으로 원형 영역이다. 한 번에 지형 기울기 데이터를 계산하는 데 충분한 양의 지형 고도 데이터가 사용되도록 하기 위해 지형 기울기 데이터가 계산되는 영역에 하한이 있을 수 있다.
일련의 예시들에서, 반복 알고리즘 유닛은 지상 차량이 차량의 전방/후방 방향(즉, 미끄러지거나 공중에 뜨지 않는 한 일반적으로 이 방향으로 움직이지 않는다)에 대해 수직인 방향으로 주행하지 않을 것으로(적어도 상당한 속도로는 아님) 예상되는 관찰결과에 기초하여 시스템 오류 상태를 추가로 업데이트하도록 구성된다. 이를 통해 반복 알고리즘 유닛은 그렇지 않은 경우를 나타내는 센서 판독값을 어느 정도 디스카운트할 수 있다. 예를 들어, 가속도계 판독치가 차량이 전방/후방 방향(즉, 차량이 향하고 있는 방향)에 수직으로 움직이고 있음을 시사하는 경우, 반복 알고리즘 유닛은 시스템 오류 상태를 업데이트할 때 이를 고려할 수 있다. 일부 예시들에서, 시스템 오류 상태를 업데이트할 때 반복 알고리즘 유닛은 INS 측정치가 차량의 전방/후방 방향에 수직인 지상 차량의 움직임을 나타낼 때 제1 위치 추정치와 관련된 불확실성을 증가시키도록 구성된다. 이 관찰결과는 차량의 전방/후방 방향에 수직인 축을 따라 INS 드리프트를 줄이기 위한 추가 수정을 제공하므로 INS에서 얻은 위치 추정치의 드리프트를 줄이는 데 도움이 될 수 있다.
일련의 예시들에서, INS에 의해 출력된 배향 추정치는 차량의 피치, 롤 및 요의 추정치들을 포함할 수 있으며, 이로부터 차량의 피치 및 롤을 포함하는 자세 추정치가 획득될 수 있다. 지형 기울기 기반 내비게이션 유닛은 요 추정치에 의해 주어진 차량의 추정된 향하는 곳이 주어지면 차량이 주어진 위치에 있는 경우 예상되는 자세 추정치(피치 및 롤 추정치 포함)를 계산하는 데 사용될 수 있다. 지형 기울기 기반 내비게이션 유닛은 그 다음 INS로부터 획득된 자세 추정치(즉, 피치 및 롤 추정치)를 지형 기울기 데이터와 비교할 수 있다.
일련의 예시들에서, 반복 알고리즘 유닛은 지형 기울기 기반 내비게이션 유닛을 포함한다. 반복 알고리즘 유닛은 또한 관성 내비게이션 시스템을 포함할 수 있다. 예를 들어, 반복 알고리즘 유닛은 프로세서 및 메모리를 포함할 수 있고, 동일한 프로세서 및 메모리가 지형 기울기 기반 내비게이션 유닛 및 관성 내비게이션 시스템에 사용될 수 있다. 반복 알고리즘 유닛은 칼만 필터(Kalman filter)를 포함할 수 있다.
제2 양태에서 볼 때, 본 개시는 지상 차량에 대한 시스템 오류 상태를 결정하는 반복적인 방법을 제공하며, 상기 방법의 각 반복은: 관성 내비게이션 시스템으로부터 위치 추정치 및 배향 추정치를 수신하는 단계; 지형 기울기 기반 내비게이션 유닛으로부터 제2 위치 추정치를 수신하는 단계-상기 제2 위치 추정치는 지형 데이터를 포함하는 지형 맵으부터 추출된 지형 기울기 데이터와 상기 배향 추정치 사이의 비교에 기초 함-; 및 상기 시스템 오류 상태, 상기 제1 위치 추정치 및 상기 제2 위치 추정치에 기초하여 다음 반복을 위한 상기 시스템 오류 상태를 업데이트하는 단계를 포함한다.
본 개시의 제1 양태와 관련하여 위에서 논의된 모든 선택적 특징은 또한 이 제2 양태에 적용 가능하다는 것이 이해될 것이다.
도 1은 경사면에 있는 차량을 도시하고;
도 2는 지형 기울기 기반 내비게이션을 위한 시스템의 예를 도시하며;
도 3은 시스템 하드웨어의 예를 도시한다.
도 1은 지형(terrain)(6)을 주행하는 지상 차량(ground vehicle)(2)을 도시한다. 차량(2)은 현재 수평에 대해 각도(
Figure pat00001
)로 기울어진 지형(6)의 경사진 부분에 있음을 알 수 있다. 차량(2)은 지형(6)과 접촉하는 바퀴(4)(다른 예에서는 이는 트랙(tracks) 또는 스키(skis)/러너(runners)를 가질 수 있음)를 가지고 있다. 차량이 지형(6)과 접촉할 때, 수평에 대한 그의 자체 각도(
Figure pat00002
)는 지형(6)의 각도에 대응한다. 차량의 전방 전파 방향(즉, 차량이 이동하는 방향)을 나타내는 벡터(8)는 지형(6)의 표면과 실질적으로 평행하게 유지된다. 따라서 바퀴(4)가 지형(6)과 접촉 상태를 유지하는 동안 차량의 배향은 지형(6)의 배향(즉, 기울기)을 따를 것이다. 차량(2)에는 도 2 및 도 3을 참조하여 보다 상세하게 설명될 지상 기반(ground-based) 내비게이션 시스템(10)이 장착된다.
도 2는 지형 고도 맵(terrain elevation map)(12), 지형 기울기 계산 유닛(terrain gradient calculation unit)(14), 관성 내비게이션 시스템(inertial navigation system)(16), 지형 기울기 기반 내비게이션 유닛(18) 및 반복 알고리즘 유닛(iterative algorithm unit)(예를 들어, 칼만 필터)(20)과 같은 다양한 구성 요소들을 포함하는 지상 기반 내비게이션 시스템(10)을 도시한다. 이러한 다양한 구성 요소들은 별도의 프로세서들에서 별도로 구현되거나 모두 단일 시스템의 일부로 구현될 수 있으며, 예를 들어, 공유 리소스를 갖는 단일 프로세서에서 실행될 수 있음을 이해할 수 있다.
관성 내비게이션 시스템(16)은 차량(2)에 대한 3차원 가속도 데이터를 제공하는 3개의 직교 가속도계들(24) 및 차량(2)에 대한 3차원 회전 정보를 제공하는 3개의 직교 자이로스코프들(22)을 포함한다. 가속도계들(24) 및 자이로스코프들(22)은 독립형 구성 요소일 수 있는 관성 측정 유닛의 일부일 수 있다. 일부 예시들에서 차량(2)의 가속도 및 회전이 가속도계들(24) 및 자이로스코프들(22)에서 대응되는 가속도 및 회전 측정치들을 제공하도록 관성 내비게이션 시스템(16)은 가속도계들 및 자이로스코프들이 차량(2)에 대한 배향으로 고정되는 스트랩다운(strapdown) 관성 내비게이션 시스템이다. 관성 내비게이션 시스템(16)은 차량(2)의 속도 및 위치를 계산하기 위해 가속도계들(24)의 출력들을 통합하고 차량(2)의 배향을 계산하기 위해 자이로스코프들(22)의 출력들을 통합한다. 가속도계 데이터(32)(위치 및 속도를 포함하는)는 차량 위치의 제1 추정치를 제공하기 위해 반복 알고리즘 유닛(20)에 제공된다. 추가적으로, 배향 데이터(30)는 또한 반복 알고리즘 유닛(20)에 제공된다.
지형 기울기 기반 내비게이션 유닛(18)은 차량(2)의 현재 위치의 추정치를 포함하는 가속도계 데이터(30)를 수신한다. 지형 기울기 기반 내비게이션 유닛(18)은 차량(2)의 현재 배향을 나타내는 배향 데이터(30)를 수신하고 또한 지형 기울기 계산 유닛(14)으로부터 지역의(local) 지형 기울기 데이터(28)를 수신한다. 지형 기울기 계산 유닛(14)은 반복 알고리즘 유닛(20)으로부터 현재 도출된(derived) 위치 추정치(36)를 수신하고(차량의 현재 위치의 최상의 추정치를 나타냄), 도출된 위치 추정치(36)를 둘러싸는 영역에 대한 지형 고도 맵(12)으로부터 지역의 지형 고도 데이터(26)의 캐시(cache)를 획득하고 지형 고도 데이터(26)로부터 지형 기울기의 맵을 계산한다. 지형 기울기 데이터는 지형 고도 데이터의 식스-텀(six-term), 2차원 평면 맞춤(two-dimensional plane fit)을 사용하여 계산될 수 있다. 일부 예시들에서 지형 기울기 데이터는 추가적인 상관 처리(correlation processing)를 위한 기울기의 변화율을 더 포함한다. 지형 기울기 기반 내비게이션 유닛(18)은 지형 기울기 데이터(28)와 상관관계를 나타내는 차량(2)의 위치를 추정하기 위해 지형 기울기 데이터(28)와 차량(2)의 배향을 일치시키는 상관 프로세스를 수행한다. 이것은 단일 데이터 포인트 비교일 수 있지만(즉, 지형 기울기 데이터(28)가 차량의 현재 배향과 일치하는 포인트를 결정하기 위해) 바람직하게는 차량(2)의 배향의 이력에 기초한 다중 포인트 비교이다(즉, 차량의 최근 배향 프로파일의 지형 기울기 데이터(28)와의 상관). 지형 기울기 기반 내비게이션 유닛(18)은 그 다음 상관 프로세스에 기반하여 제2 위치 추정치(34)를 출력한다. 제2 위치 추정치는 INS 위치 추정치(32)와 함께 반복 알고리즘 유닛(20)에 추가적인 위치 추정치를 제공한다. 반복 알고리즘 유닛(20)은 차량(2)의 위치의 전체 추정(즉, 도출된 위치 추정치(36))을 개선하기 위해 두 위치 추정치들을 모두 사용할 수 있다.
지형 고도 맵(12)은 넓은 영역에 대한 지형 고도 데이터(26)의 데이터베이스일 수 있다. 영역은 차량(2)이 이동할 것으로 예상되는 지구 표면의 선택된 영역일 수 있다. 영역은 국가 전체 또는 전 세계가 될 수 있다(데이터의 해상도 및 사용 가능한 저장 용량에 따라 다름). 지형 고도는 일반적으로 개별 맵 포스트(post)들로 저장되며, 각각은 지구 표면의 지정된 위치에서 지점 높이에 대응한다. 데이터의 해상도는 맵 포스트들 사이의 거리를 변경함으로써 달라질 수 있다. 예를 들어 일부 일반적인 지형 맵에서 맵 포스트들은 30미터 떨어져 있고 정규 격자(rectangular grid)로 배열되어 있다. 맵 포스트들의 다른 형태의 그리드들 또는 배열들 또는 실제로 지형 데이터를 저장하는 다른 방법이 또한 사용될 수 있다는 것을 이해할 것이다.
반복 알고리즘 유닛(20)은 그의 모든 입력들(30, 32, 34)을 취하고 새로운 위치 추정치(36)를 생성하기 위해 그들을 저장된 시스템 상태(마지막으로 도출된 위치 추정치(36) 포함)와 함께 처리한다. 반복 알고리즘 유닛(20)은 임의의 적절한 형태를 취할 수 있지만, 일부 예에서는 최소 자승 추정기(least squares estimator)이다. 일부 예에서 반복 알고리즘 유닛(20)은 칼만 필터이다. 칼만 필터는 현재 정보를 기반으로 다음 상태를 예측하고 이를 새로운 측정치(예를 들어, 제1 및 제2 위치 추정치들(32, 34) 및 배향 정보(30))와 병합하여 시스템 상태의 새로운 추정치를 생성하는 예측 모델을 포함한다.
일부 예에서, 반복 알고리즘 유닛(20)은 차량(2)의 전방/후방 방향에 수직인 차량의 속도가 0이라는 관찰결과(observation)(또는 측정치)를 수신할 수 있다. 이것은 수평(왼쪽/오른쪽) 속도 또는 수직(상단/하단) 속도 또는 둘 모두일 수 있다. 이는 반복 알고리즘에 이들 상태 변수들에서 볼 수 있는 임의의 사변경이 다른 오류로 인한 것일 가능성이 더 높다는 것을 알려준다. 따라서 반복 알고리즘 유닛은 시스템 오류 상태를 업데이트할 때 INS 측정치가 차량의 전방/후방 방향에 수직인 속도의 중요한 구성 요소를 나타낼 때 제1 위치 추정치(32) 및/또는 제2 위치 추정치(34)와 관련된 불확실성을 증가시키도록 구성된다.
도출된 위치 추정치(36)는 또한 위치 출력(38)으로서 외부적으로 출력될 수 있고, 이는 차량 내비게이션 시스템에서 사용될 수 있으며, 예를 들어, 차량 디스플레이 상에 제공되거나 차량 오토파일럿(vehicle autopilot) 및/또는 기타 차량 시스템에 제공될 수 있다.
도 3은 도 2의 시스템을 구현하는 데 사용할 수 있는 하드웨어를 도시한다. 도 3은 프로세서(40), 메모리(42) 및 스토리지(44)를 포함하는 내비게이션 시스템(10)을 도시한다. 일부 예시들에서 메모리(42)는 추가 스토리지(44) 없이도 충분할 수 있지만, 관련된 맵의 크기는 일반적으로 상당한 스토리지를 제공을 요구하므로 랜덤 액세스 메모리(42)에서 비용 효율적이지 않다. 스토리지(44)는 대용량의 맵 데이터를 저장할 수 있는 하드 디스크 또는 솔리드 스테이트 디스크 등일 수 있다. 추가적으로, 내비게이션 시스템(10)은 가속도계(22) 및 자이로스코프(24)를 포함한다. 도 3에는 각각 하나씩만 표시되어 있지만, 다수의 이러한 센서들이 사용될 수 있으며, 특히 3개의 상호 직교하는 가속도계들 및 자이로스코프들이 제공될 수 있음을 이해할 것이다. INS(16) 및 지형 기울기 기반 내비게이션 유닛(18) 및 지형 기울기 계산 디바이스(14) 및 반복 알고리즘 유닛(20)의 처리는 모두 동일한 프로세서(40)(이는 CPU 또는 FPGA 등이 될 수 있음)에서 실행될 수 있다. 그러나 일부 예시들에서 시스템(10)의 다른 부분들에 대해 다른 프로세서들이 사용될 수 있다.
본 개시가 그의 하나 이상의 특정 예시들을 설명함으로써 예시되었지만, 이들 예시들에 제한되지 않는다는 것이 당업자에 의해 인식될 것이며; 첨부된 청구항의 범위 내에서 많은 변형 및 수정이 가능하다.

Claims (15)

  1. 지상 차량 내비게이션 시스템(navigation system)에 있어서,
    상기 지상 차량의 배향 추정치(orientation estimate) 및 상기 지상 차량의 제1 위치 추정치를 출력하도록 구성된 관성 내비게이션 시스템;
    지형 데이터를 포함하는 지형 맵(terrain map);
    상기 지형 맵으로부터 추출된 지형 기울기 데이터와 상기 배향 추정치 사이의 비교에 기초하여 상기 지상 차량의 제2 위치 추정치를 출력하도록 구성된 지형 기울기 기반 내비게이션 유닛; 및
    각 반복에서 시스템 오류 상태를 결정하도록 구성된 반복 알고리즘 유닛(iterative algorithm unit)을 포함하고;
    각 반복에서 상기 반복 알고리즘 유닛은:
    상기 제1 위치 추정치 및 상기 제2 위치 추정치를 수신하고; 그리고
    상기 시스템 오류 상태, 상기 제1 위치 추정치 및 상기 제2 위치 추정치에 기초하여 다음 반복에 대한 상기 시스템 오류 상태를 업데이트하도록 구성되는, 내비게이션 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 지형 기울기 기반 내비게이션 유닛은 측정된 배향 추정치들과 상기 지형 맵으로부터 추출된 지형 기울기 데이터 사이의 상관관계(correlation)에 기초하여 상기 제2 위치 추정치를 결정하도록 구성되는, 내비게이션 시스템.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 지형 기울기 기반 내비게이션 유닛은 일정 기간에 걸쳐 취해진 복수의 측정된 배향 추정치들의 트랙(track)과 상기 지형 맵으로부터 추출된 지형 기울기 데이터 사이의 상관관계에 기초하여 상기 제2 위치 추정치를 결정하도록 구성되는, 내비게이션 시스템.
  4. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 지형 맵은 지형 고도 데이터(terrain elevation data)를 포함하고, 상기 내비게이션 시스템은 상기 지형 고도 데이터로부터 상기 지형 기울기 데이터를 계산하도록 구성된 지형 기울기 계산 유닛을 더 포함하는, 내비게이션 시스템.
  5. 제4항에 있어서, 상기 지형 기울기 데이터는 기울기 및/또는 기울기의 변화율을 포함하고, 상기 지형 기울기 데이터는 상기 지형 고도 데이터의 식스 텀(six-term), 2차원 평면 맞춤(two-dimensional plane fit)을 사용하여 선택적으로 계산되는, 내비게이션 시스템.
  6. 제4항에 있어서, 상기 지형 기울기 데이터는 상기 지형 고도 데이터로부터 미리 계산되고 지형 기울기 맵으로 저장되는, 내비게이션 시스템.
  7. 제4항에 있어서, 상기 지형 기울기 데이터는 상기 차량의 현재 추정된 위치를 둘러싸는 영역에 대해 지속적으로 재계산되는, 내비게이션 시스템.
  8. 제7항에 있어서, 상기 지형 기울기 데이터가 지속적으로 재계산되는 상기 영역은 상기 차량의 상기 현재 추정 위치에서 추정된 불확실성이 증가함에 따라 증가하고, 선택적으로 상기 내비게이션 시스템은 상기 지형 기울기 데이터가 지속적으로 재계산되는 영역에 하한(lower limit)을 적용하는, 내비게이션 시스템.
  9. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 반복 알고리즘 유닛은 지상 차량이 상기 차량의 전방/후방 방향에 대해 수직인 방향으로 주행하지 않을 것으로 예상되는 관찰결과(observation)에 기초하여 상기 시스템 오류 상태를 더 업데이트하도록 구성되는, 내비게이션 시스템.
  10. 제9항에 있어서, 상기 시스템 오류 상태를 업데이트할 때 INS 측정치가 상기 차량의 전방/후방 방향에 수직인 속도의 중요한 구성 요소를 나타내는 경우 상기 반복 알고리즘 유닛은 상기 제1 위치 추정치와 연관된 불확실성을 증가시키도록 구성되는, 내비게이션 시스템.
  11. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 배향 추정치는 피치, 롤 및 요 추정치를 포함하고, 상기 지형 기울기 기반 내비게이션 유닛은 측정된 피치 및 롤 추정치를 상기 지형 기울기 데이터와 비교하도록 구성되는, 내비게이션 시스템.
  12. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 관성 내비게이션 시스템은 적어도 하나의 마이크로전자기계 시스템 가속도계 또는 자이로스코프를 포함하고, 선택적으로 상기 관성 내비게이션 시스템은 직교 감지 축들을 갖는 3개의 가속도계들 및 직교 감지 축들을 갖는 3개의 자이로스코프들을 포함하고; 그리고 선택적으로 상기 관성 내비게이션 시스템은 주행 거리계(odometer) 및/또는 하나 이상의 경사계(inclinometer)들을 포함하는 내비게이션 시스템.
  13. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 반복 알고리즘 유닛은 상기 지형 기울기 기반 내비게이션 유닛을 포함하는, 내비게이션 시스템.
  14. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 반복 알고리즘 유닛은 칼만 필터(Kalman filter)를 포함하는, 내비게이션 시스템.
  15. 지상 차량에 대한 시스템 오류 상태를 결정하는 반복적인 방법으로서, 상기 방법의 각 반복은:
    관성 내비게이션 시스템으로부터 위치 추정치 및 배향 추정치를 수신하는 단계;
    지형 기울기 기반 내비게이션 유닛으로부터 제2 위치 추정치를 수신하는 단계-상기 제2 위치 추정치는 지형 데이터를 포함하는 지형 맵으부터 추출된 지형 기울기 데이터와 상기 배향 추정치 사이의 비교에 기초 함-; 및
    상기 시스템 오류 상태, 상기 제1 위치 추정치 및 상기 제2 위치 추정치에 기초하여 다음 반복을 위한 상기 시스템 오류 상태를 업데이트하는 단계를 포함하는, 방법.
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