KR101665375B1 - Navigation system and method - Google Patents
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Abstract
본 기술은 이동체 항법 시스템 및 방법, 및 항법 필터를 제안하고 있으며, 구체적으로는, 관성 항법 시스템에서 도출된 초기 항법 정보 중 속도 벡터와 헤딩각에 대한 물리적 상관성을 나타내는 수학적 모델링을 통해 속도 벡터와 헤딩각의 사이각인 가상 측정값과 각 항법 정보의 상태 변수에 대한 편미분값으로 도출된 예측값의 오차인 잉여치를 도출하고 도출된 잉여치를 상기 초기 항법 정보에 반영하여 상기 초기 항법 정보를 보정하는 항법 필터링을 실행함에 따라, 하드웨어의 변경 및 센서 추가 없이 강인하고 정확한 항법 정보를 도출할 수 있게 된다.This paper proposes a moving object navigation system and method, and a navigation filter. Specifically, the velocity vector and the heading are obtained through mathematical modeling which shows the physical correlation between the velocity vector and the heading angle among the initial navigation information derived from the inertial navigation system. A navigation filter for deriving a surplus value, which is an error of a predicted value derived from a virtual measured value and a partial differential value of a state variable of each navigation information, and correcting the initial navigation information by reflecting the derived surplus value on the initial navigation information As a result, robust and accurate navigation information can be derived without changing hardware and adding sensors.
Description
본 발명은 이동체 항법 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 실측된 가속도 및 각속도로부터 도출된 항법 정보에 대해 하드웨어 추가 및 변형 없이 항법 필터링을 실행할 수 있도록 한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a moving object navigation system and method, and more particularly, to a system and method for performing navigation filtering without adding hardware and modifying navigation information derived from measured acceleration and angular velocity.
일반적인 관성항법시스템(INS: Inertial Navigation System)은 가속도계와 각속도계 등의 관성 센서를 이용하여 항법 정보(위치, 속도, 자세)를 도출하는 시스템으로써, 이동체와 자동차, 선체에 이용된다.Inertial Navigation System (INS) is a system that derives navigation information (position, velocity, and attitude) using inertial sensors such as accelerometers and speedometers, and is used for mobile objects, automobiles, and hulls.
이러한 관성항법시스템은 관성 센서의 측정값을 연속적으로 적분하여 항법 정보를 도출하며 외부 환경의 영향을 받지 않고 매우 정확하고 연속적인 항법 정보를 제공할 수 있는 정점을 가진다. This inertial navigation system derives the navigation information by continuously integrating the measured values of the inertial sensor and has a peak that can provide highly accurate and continuous navigation information without being affected by the external environment.
그러나, 긴 주행 구간에서는 항법 정보에 대한 오차가 누적되는 단점이 존재하고 이러한 단점을 해소하기 위해 위성항법시스템(GNSS: Global Position System)이 제안되고 있다.However, there is a disadvantage in that errors in navigation information accumulate in a long travel section. To solve these shortcomings, a Global Position System (GNSS) has been proposed.
상기 위성항법시스템은 지구 주위를 도는 복수개의 위성 중 최소한 4개의 위성으로부터 사용자까지의 거리(Pseudo Range)를 측정하여 사용자의 3차원 위치 및 속도 등을 구하는 시스템이다.The satellite navigation system measures a distance (pseudo range) from at least four satellites among a plurality of satellites traveling around the earth to obtain a user's three-dimensional position and speed.
이러한 위성항법시스템은, 시간이 지남에 따라 항법 정보에 대한 오차 누적이 되지 않으나, 다른 전파의 외란(jamming)이 심할 경우 또는 가시 위성의 수가 4개 이상 확보되지 않은 경우 시스템의 성능이 크게 떨어지는 단점이 존재하였다.Such a satellite navigation system does not accumulate errors with respect to navigation information over time, but when the jamming of other radio waves is severe, or when the number of visible satellites is not more than four, .
이러한 관성항법시스템과 위성항법시스템의 단점을 보완하기 위해 최근에는 결합항법시스템이 제안되고 있다. 관성항법시스템의 오차를 보정하기 위해 위성항법시스템 이외에도 지자기계, 고도계 등의 추가 센서를 도입하기도 한다.In order to compensate for the disadvantages of the inertial navigation system and the satellite navigation system, a combined navigation system has recently been proposed. In addition to the satellite navigation system, additional sensors such as geomachinery and altimeter are introduced to compensate for errors in the inertial navigation system.
기존의 결합항법시스템은 외부의 센서 정보를 추가하거나 항법 필터의 성능 개선에 초점이 맞추어져 있으며, 물리적으로 연관성을 갖는 속도와 자세를 수학적 모델로 연결하지 못하는 한계를 갖는다.The existing combined navigation system is focused on adding external sensor information or improving the performance of the navigation filter and has a limitation in not connecting the physically related speed and attitude with a mathematical model.
따라서, 하드웨어의 추가 및 변형 없이 강인하고 정확한 항법 정보를 도출하기 위한 별도의 항법 필터가 필요하였다.
Therefore, a separate navigation filter was needed to obtain robust and accurate navigation information without adding or modifying hardware.
상기의 문제점을 해결하기 위해 안출된 본 발명의 목적은, 실측된 가속도 및 각속도로부터 도출된 초기 항법 정보에 대해 속도 벡터 및 헤딩각에 대한 물리적 연관성을 나타내는 수학적 모델을 통해 가상 측정값을 도출하고 상기 항법 정보의 속도 정보의 크기가 기 설정된 임계치 이상인 경우 상기 가상 측정값과 초기 항법 정보의 상태 변수로부터 도출된 예측값을 토대로 항법 필터링을 실행하여 보정된 항법 정보를 출력함에 따라, 별도의 하드웨어의 변형 및 센서 추가 없이 강인하고 정확한 항법 정보를 도출할 수 있는 항법 시스템 및 방법, 항법 필터를 제공하고자 함에 있다.
An object of the present invention which is devised to solve the above problems is to derive a virtual measurement value through a mathematical model indicating a physical relation to a velocity vector and a heading angle with respect to initial navigation information derived from actually measured acceleration and angular velocity, When the magnitude of the speed information of the navigation information is equal to or greater than a predetermined threshold value, the navigation information is outputted based on the predicted value derived from the virtual measurement value and the state variable of the initial navigation information to output the corrected navigation information, And to provide a navigation system and method and a navigation filter capable of obtaining robust and accurate navigation information without adding a sensor.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 이동체 항법 시스템은,According to an aspect of the present invention, there is provided a moving object navigation system including:
가속도 센서 및 각속도 센서로부터 공급되는 이동체의 가속도 및 각속도를 토대로 위치, 속도 및 자세 정보를 포함하는 초기 항법 정보를 도출하는 항법 정보 도출부와,A navigation information deriving unit for deriving initial navigation information including position, speed and attitude information based on an acceleration and an angular velocity of a moving object supplied from an acceleration sensor and an angular velocity sensor,
상기 초기 항법 정보의 속도 벡터와 헤딩각의 물리적 연관성을 나타내는 수학적 모델링을 통해 가상 측정값을 도출하는 가상 측정값 도출부와,A virtual measurement value derivation unit for deriving a virtual measurement value through mathematical modeling showing a physical relation between a velocity vector of the initial navigation information and a heading angle;
상기 속도 정보의 크기가 기 정해진 임계치 이상일 때 상기 가상 측정값 도출부의 가상 측정값과 각 항법 정보의 상태 변수에 대한 선형 관측 모델링으로부터 도출된 예측값을 토대로 항법 필터링을 실행하여 보정된 항법 정보를 출력하는 항법 필터부를 포함하는 것을 특징으로 한다.When the magnitude of the velocity information is greater than or equal to a predetermined threshold value, performing navigation filtering based on a virtual measurement value of the virtual measurement value deriving unit and a predictive value derived from linear observation modeling of state variables of each navigation information, And a navigation filter unit.
여기서, 상기 항법 필터부는, Here, the navigation filter unit includes:
상기 속도 정보의 크기가 기 정해진 임계치 이상이 아닌 경우 각 항법 정보의 상태 변수에 대한 선형 관측 모델링으로부터 도출된 예측값을 토대로 항법 필터링을 실행하여 보정된 항법 정보를 출력하도록 구비되는 것이 바람직하다. And when the magnitude of the velocity information is not equal to or greater than the predetermined threshold, performing navigation filtering based on the predicted value derived from the linear observation modeling of the state variable of each navigation information, and outputting the corrected navigation information.
상기 가상 측정값 도출부는,Wherein the virtual measurement value derivation unit comprises:
상기 항법 정보의 속도 벡터와 헤딩각과의 물리적 연관성을 토대로 가상 측정값을 도출하고, 도출된 가상 측정값()은 남북 방향의 속도 성분과 동서 방향의 속도 성분의 비가 이루는 각과 헤딩각의 오차인 것이 바람직하다.The virtual measurement value is derived based on the physical relation between the velocity vector of the navigation information and the heading angle, and the derived virtual measurement value ) Is preferably an error of an angle and a heading angle formed by the ratio between the north-south direction speed component and the east-west direction speed component.
상기 항법 필터부는,The navigation filter unit includes:
상기 위치, 속도, 및 자세에 대한 항법 정보의 상태 변수를 편미분하여 선형 관측 모델을 나타내는 예측값()을 도출하는 가상 측정값 예측 모듈과,The state variable of the navigation information on the position, velocity, and posture is partially differentiated to obtain a predicted value (" A virtual measurement value prediction module for deriving a virtual measurement value,
상기 예측값()과 상기 가상 측정값()의 오차인 잉여치를 도출하는 잉여치 도출 모듈과,The predicted value ( ) And the virtual measurement value ( ), A surplus value derivation module for deriving a surplus value,
상기 잉여치를 상기 항법 정보 도출부에서 도출된 초기 항법 정보에 반영하여 초기 항법 정보를 보정하고 보정된 항법 정보를 출력하는 항법 정보 출력 모듈을 포함하는 것이 바람직하다.And a navigation information output module for outputting the corrected navigation information by correcting the initial navigation information by reflecting the surplus value to the initial navigation information derived by the navigation information deriving unit.
여기서, 상기 예측값()은 Here, the predicted value ( )silver
상기 항법 정보의 위치, 속도, 및 자세 정보의 상태 변수에 대한 각각의 편미분값으로 연산한 후 연산된 위치 정보에 대한 편미분값을 0으로 설정하여 도출하는 것이 바람직하다 할 것이다.It is preferable to derive the partial differential value for the state variable of the position, speed, and attitude information of the navigation information, and set the partial differential value for the calculated position information to 0, respectively.
상기 잉여치는 The surplus value
상기 예측값()과 상기 가상 측정값()의 차로 도출되는 것이 바람직하다.The predicted value ( ) And the virtual measurement value ( ). ≪ / RTI >
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 이동체 항법 시스템의 항법 필터는,According to an aspect of the present invention, there is provided a navigation filter of a moving object navigation system,
이동체의 위치, 속도, 및 자세를 포함하는 항법 정보의 각 상태 변수를 편미분하여 선형 관측 모델링을 도출하여 예측값 ()를 생성하는 가상 측정값 예측 모듈과,The linear observation modeling is derived by partially differentiating each state variable of the navigation information including the position, velocity, and attitude of the moving object, A virtual measurement value prediction module for generating a virtual measurement value,
상기 예측값()과 각 항법 정보에 대한 속도 벡터와 헤딩각의 물리적 연관성을 나타내는 수학적 모델링을 통해 도출된 가상 측정값() 간의 오차인 잉여치를 도출하는 잉여치 도출 모듈과,The predicted value ( ) And the virtual measurement values derived from the mathematical modeling showing the physical association of the heading angle with the velocity vector for each navigation information ), A surplus value deriving module for deriving a surplus value,
상기 잉여치를 입력된 항법 정보에 반영하여 보정된 항법 정보를 출력하는 항법 정보 출력 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.And a navigation information output module for outputting the corrected navigation information by reflecting the surplus value to the inputted navigation information.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 이동체 항법 방법은,According to an aspect of the present invention,
가속도 센서 및 각속도 센서로부터 공급되는 이동체의 가속도 및 각속도를 토대로 위치, 속도 및 자세 정보를 포함하는 초기 항법 정보를 도출하는 항법 정보 도출 단계와A navigation information deriving step of deriving initial navigation information including position, speed and attitude information based on an acceleration and an angular velocity of a moving object supplied from an acceleration sensor and an angular velocity sensor
상기 초기 항법 정보의 속도 벡터와 헤딩각의 물리적 연관성을 나타내는 수학적 모델링을 통해 가상 측정값을 도출하는 가상 측정값 도출 단계와,A virtual measurement value derivation step of deriving a virtual measurement value through mathematical modeling showing a physical relation between a velocity vector of the initial navigation information and a heading angle;
상기 항법 정보의 속도 정보의 크기가 기 정해진 임계치 이상인 경우 상기 가상 측정값과 각 항법 정보의 상태 변수에 대한 선형 관측 모델링으로부터 도출된 예측값을 토대로 항법 필터링을 실행하여 보정된 항법 정보를 출력하는 항법 필터 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.A navigation filter for performing navigation filtering based on the predicted values derived from the linear observation modeling of the virtual measurement values and the state variables of the respective navigation information when the magnitude of the velocity information of the navigation information is equal to or greater than a predetermined threshold, The method comprising the steps of:
여기서, 상기 항법 필터 단계는,In this case,
상기 항법 정보의 속도 정보의 크기가 기 정해진 임계치 이상이 아닌 경우 각 항법 정보의 상태 변수에 대한 선형 관측 모델링으로부터 도출된 예측값을 토대로 항법 필터링을 실행하여 보정된 항법 정보를 출력하는 것이 바람직하다.When the magnitude of the speed information of the navigation information is not equal to or greater than the predetermined threshold, it is preferable to perform the navigation filtering based on the predicted value derived from the linear observation modeling of the state variable of each navigation information to output the corrected navigation information.
여기서, 상기 가상 측정값 도출 단계는,Here, the virtual measurement value deriving step may include:
상기 항법 정보의 속도 벡터와 헤딩각과의 물리적 연관성을 토대로 가상 측정값을 도출하고, Deriving a virtual measurement value based on a physical association between the velocity vector of the navigation information and the heading angle,
도출된 가상 측정값()은 남북 방향의 속도 성분과 동서 방향의 속도 성분의 비가 이루는 각과 헤딩각의 오차인 것이 바람직하다.Derived virtual measurement ( ) Is preferably an error of an angle and a heading angle formed by the ratio between the north-south direction speed component and the east-west direction speed component.
상기 항법 필터 단계는,The navigation filter step comprises:
상기 위치, 속도, 및 자세에 대한 항법 정보의 각 상태 변수에 대해 편미분하여 선형 관측 모델링을 통해 예측값()을 도출하고,The state variables of the navigation information on the position, velocity, and attitude are partially differentiated and linear predictive modeling ≪ / RTI >
상기 예측값과()과 가상 측정값()의 오차인 잉여치를 도출하며,The predicted value and ( ) And the virtual measurement value ), Which is an error of the error,
상기 잉여치를 반영하여 상기 초기 항법 정보를 보정한 후 보정된 항법 정보를 출력하도록 되는 것이 바람직하다.It is preferable that the initial navigation information is corrected by reflecting the surplus value and then the corrected navigation information is outputted.
상기 예측값()은 The predicted value ( )silver
상기 항법 정보의 위치, 속도, 및 자세 정보의 상태 변수에 대한 각각의 편미분값으로 연산한 후 연산된 위치 정보에 대한 편미분값을 0으로 설정하여 도출하는 것이 바람직하다.It is preferable to derive the partial differential value for each of the state variables of the position, velocity, and attitude information of the navigation information, and then set the partial differential value for the calculated position information to zero.
상기 잉여치는 The surplus value
상기 예측값()과 상기 가상 측정값()의 차로 도출되는 것이 바람직하다.
The predicted value ( ) And the virtual measurement value ( ). ≪ / RTI >
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 항법 시스템 및 방법과 그에 따른 항법 필터에 의하면, 실측된 가속도 및 각속도로부터 도출된 초기 항법 정보에 대해 속도 벡터 및 헤딩각에 대한 물리적 연관성을 나타내는 수학적 모델링을 통해 가상 측정값을 도출하고 상기 항법 정보의 속도 크기가 기 설정된 임계치 이상인 경우 상기 가상 측정값과 각 항법 정보의 상태 변수에 대한 편미분으로부터 도출된 예측값을 토대로 항법 필터를 실행하여 보정된 항법 정보를 출력함에 따라, 속도 벡터와 헤딩값의 물리적 연관성을 통해 항법 필터링을 실행하므로 별도의 하드웨어의 변형 및 센서의 추가 없이 강인하고 정확한 항법 정보를 도출할 수 있는 효과를 얻는다.
As described above, according to the navigation system and method and the navigation filter according to the present invention, mathematical modeling showing the physical relevance of the velocity vector and the heading angle to the initial navigation information derived from the measured acceleration and angular velocity The virtual measurement value is derived, and when the velocity magnitude of the navigation information is equal to or greater than a predetermined threshold value, the navigation filter is executed based on the virtual measurement value and the predicted value derived from the partial derivative of the state variable of each navigation information to output the corrected navigation information Therefore, the navigation filtering is performed through the physical association between the velocity vector and the heading value, so that robust and accurate navigation information can be obtained without additional hardware modification and sensor addition.
본 명세서에서 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 것이며, 후술하는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니된다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 이동체 항법 시스템의 구성을 보인 도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 이동체 항법 시스템의 항법 필터부의 구성을 구체적으로 보인 도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 이동체 항법 시스템의 동작 과정을 보인 흐름도이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The accompanying drawings, which are incorporated in and constitute a part of the specification, illustrate preferred embodiments of the invention and, together with the description of the invention given below, serve to further understand the technical idea of the invention. And should not be construed as limiting.
1 is a diagram illustrating a configuration of a moving object navigation system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of a navigation filter unit of a moving object navigation system according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating an operation procedure of a mobile object navigation system according to another embodiment of the present invention.
이하 본 발명을 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 설명하기로 한다. 하기의 각 도면이 구성 요소들에 참조 부호를 부가함에 있어, 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 동일한 부호를 가지도록 하며, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In the following drawings, like reference numerals are used to denote like elements, and the same reference numerals are given to the same elements even if they are shown in different drawings, Detailed description of functions and configurations is omitted.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이동체 항법 시스템의 구성을 보인 도이고, 도 2는 도 1에 도시된 이동체 항법 시스템의 항법 필터부의 구성을 보인 도이다.FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a moving object navigation system according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a diagram illustrating the configuration of a navigation filter unit of the moving object navigation system shown in FIG.
본 발명의 실시 예에 따른 이동체 항법 시스템은 도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 항법 정보 도출부(10), 가상 측정값 도출부(30), 가상 측정값 출력부(50), 및 항법 필터부(70)를 포함한다.1 and 2, a moving object navigation system according to an embodiment of the present invention includes a navigation
여기서, 상기 항법 정보 도출부(10)는, 가속도 센서(11)로부터 공급되는 가속도 측정값을 가속도 좌표계로 변환하는 가속도 좌표 변환 모듈(12)과, 각속도 센서(13)로부터 공급되는 각속도 측정값을 토대로 자세 정보를 도출하여 가속도 좌표 변환모듈(12)로 제공하는 자세 정보 도출 모듈(14)을 구비한다.The navigation
그리고, 상기 항법 정보 도출부(10)는, 가속도 측정값에 반영된 중력 가속도 및 코리올리 효과를 연속적으로 보정한 후 보정된 가속도 정보를 도출하는 보정 모듈(15)를 포함한다.The navigation
상기 항법 정보 도출부(10)는 상기 보정 모듈(15)의 가속도 정보 및 각속도 정보를 토대로 이동체의 속도, 위치, 및 자세 정보를 포함하는 초기 항법 정보를 도출하는 초기 항법 필터 모듈(16)를 더 포함한다.The navigation
여기서, 중력 가속도 및 코리올리 효과가 보정된 가속도 정보 및 각속도 정보를 토대로 도출된 상기 항법 필터 모듈(16)의 초기 항법 정보는 다음 식 11를 만족한다.Here, the initial navigation information of the
… 식 11 ... Equation 11
여기서, 은 위치, 은 속도, 은 자세, 는 방향코사인 행렬(동체좌표계에서 항법좌표계로 변환), 는 회전각속도변환행렬, 는 동체좌표계의 비력가속도, 는 중력가속도, 는 각속도, 첨자는 좌표계이고, n은 항법좌표계, b는 동체좌표계이다.here, The location, The speed, Silver posture, Is a direction cosine matrix (conversion from the body coordinate system to the navigation coordinate system), A rotational angular velocity conversion matrix, Is the gravitational acceleration of the body coordinate system, Gravity acceleration, Is the angular velocity, subscript is the coordinate system, n is the navigation coordinate system, and b is the fuselage coordinate system.
그리고, 상기 항법 필터 모듈(16)은, 비선형 추정 알고리즘을 이용할 경우 상기 초기 항법 정보를 선형화 과정이 불필요하나, 칼만 필터와 같은 선형 추정 알고리즘을 이용하여 초기 항법 정보의 오차 정보를 도출하는 경우 상기 초기 항법 정보에 대한 선형화된 모델이 필요하다.When the nonlinear estimation algorithm is used, the
따라서, 선형화된 모델을 통해 도출된 상기 초기 항법 정보에 대한 오차 정보는 다음 식 12를 만족한다. 여기서, wn 는 선형화 모델을 통해 도출된 각속도이다.Therefore, the error information for the initial navigation information derived through the linearized model satisfies the following expression (12). Where w n is the angular velocity derived through the linearization model.
… 식 12 ...
그리고, 상기 항법 필터 모듈(16)은 상기 오차 정보가 보정된 초기 항법 정보를 출력한다.The
본 발명의 실시 예에서, 상기 항법 정보 도출부(10)의 초기 항법 정보를 출력하는 일련의 과정은 통상적인 관성 항법 시스템 또는 결합 관성 시스템에서 항법 정보를 도출하는 과정과 유사 또는 동일하므로 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다.In the embodiment of the present invention, the process of outputting the initial navigation information of the navigation
또한, 상기 항법 정보 도출부(10)의 초기 항법 정보는 상기 가상 측정값 도출부(30)로 전달된다In addition, the initial navigation information of the navigation
상기 가상 측정값 도출부(30)는 제공받은 속도, 위치, 및 자세 정보를 포함하는 초기 항법 정보 중 속도와 헤딩각에 대한 연관성이 반영된 가상 측정값을 도출하도록 구비된다.The virtual measurement
즉, 주행하는 이동체는 진행 방향에 대한 헤딩각과 요각을 가지며, 이러한 헤딩각과 요각은 이동체의 슬립(SLIP) 현상에 대해 오차가 발생된다. 그러나, 이러한 헤딩각과 요각과의 오차는 회전 시에 일시적으로 발생하거나 전체 헤딩각에 비해 상대적으로 작은 값을 가진다. 따라서, 본 발명의 실시 예에서의 요각은 헤딩각과 동일한 값을 가지는 것으로 정의된다.That is, the traveling moving body has a heading angle and a yaw angle with respect to the traveling direction, and the heading angle and the yaw angle cause an error in SLIP of the moving object. However, the error between the heading angle and the yaw angle is temporarily generated at the time of rotation or is relatively small compared to the total heading angle. Therefore, the yaw angle in the embodiment of the present invention is defined as having the same value as the heading angle.
또한 수평면 상에 투영된 속도 벡터의 방위각인 헤딩각(Heading)은 속도 벡터에 대해 남북 방향의 속도 성분(Vn)과 동서 방향의 속도 성분(Ve)의 역탄젠트(tan -1)로 나타내며 다음 식 13을 만족한다.The heading, which is the azimuth angle of the velocity vector projected on the horizontal plane, is expressed by the inverse tangent (tan -1 ) of the velocity component (Vn) in the north-south direction and the velocity component (Ve) 13.
… 식 13 ...
이때 헤딩각(Heading)은 회전운동 방정식에서 연산되는 성분이고 속도 성분은 병진운동 방정식에서 연산된 성분이므로, 헤딩각을 포함하는 자세 정보는 속도 연산에 영향을 미치나, 속도 정보는 자세 정보를 도출하는데 사용되지 아니한다. 즉, 자세 정보가 병진 운동(위치 및 속도정보)에 전달되지만 속도 정보는 회전 운동(자세 정보)에 전달되지 않는다.In this case, the heading is a component calculated in the rotational equation of motion, and the velocity component is a component calculated in the translational equation of motion. Therefore, the attitude information including the heading angle affects the velocity calculation, Not used. That is, the attitude information is transmitted to the translational motion (position and velocity information), but the velocity information is not transmitted to the rotational motion (attitude information).
따라서, 이러한 속도 정보와 자세 정보 간의 특성을 토대로 속도 정보와 자세 정보 간의 오차인 가상 측정값(z)이 발생하게 되고, 이러한 가상 측정값은 다음 식 14를 만족한다.Therefore, based on the characteristics between the speed information and the attitude information, a virtual measurement value z, which is an error between the speed information and the attitude information, is generated.
… 식 14 ...
한편, 상기 가상 측정값 출력부(50)는 상기 초기 항법 정보 중 속도 정보의 크기가 기 정해진 임계치와 비교하고 비교 결과 속도 정보의 크기가 상기 임계치 이상인 경우 가상 측정값을 스위치를 통해 상기 항법 필터부(70)로 전달한다. Meanwhile, the virtual measurement
상기 항법 필터부(70)는, 상기 위치, 속도, 및 자세에 대한 초기 항법 정보의 상태 변수에 대해 편미분하여 선형 관측 모델을 나타내는 예측값()을 도출하는 가상 측정값 예측 모듈(71)과, 상기 예측값()과 상기 가상 측정값()의 오차인 잉여치를 도출하는 잉여치 도출 모듈(73)과, 상기 잉여치를 상기 항법 정보 도출부에서 도출된 항법 정보에 반영하여 상기 초기 항법 정보를 보정한 후 보정된 항법 정보를 출력하는 항법 정보 출력 모듈(75)의 구성을 갖춘다.The
여기서, 가상 측정값 예측 모듈(71)의 상기 예측값()은 상기 초기 항법 정보의 위치, 속도, 및 자세에 대한 상태 변수로부터 도출되며, 다음 식 15를 만족하는 것이 바람직하다.Here, the predicted value of the virtual measurement value prediction module 71 ) Is derived from the state variables for the position, speed, and attitude of the initial navigation information, and preferably satisfies the following expression (15).
…. 식 15 ... .
여기서, 은 위치, 은 속도, 는 자세, 은 항법 좌표계를 나타내고, 상기 예측값()는 위치 함수가 아니므로, 위치 정보에 대한 편미분() 값은 0 이 된다.here, The location, The speed, The posture, Represents the navigation coordinate system, and the predicted value ( ) Is not a position function, the partial differential ( ) Value is zero.
또한, 잉여치 도출 모듈(73)는 상기 예측값()과 상기 가상 측정값()의 오차인 잉여치를 도출하며, 상기 가상 측정값()는 초기 항법 정보의 각 상태 변수에 대한 관계식으로 정의되는 바, 물리적인 상관성을 나타내는 헤딩각과 속도 벡터의 사이각은 동일한 값이므로, 가상 측정값()은 0이 된다. Further, the surplus
따라서, 상기 잉여치는 상기 예측값()과 상기 가상 측정값()의 차로 도출되며, 다음 식 16을 만족한다.Therefore, the surplus value is the predicted value ( ) And the virtual measurement value ( ), And satisfies the following expression (16).
… 식 16 ...
그리고, 상기 항법 정보 출력 모듈(75)은 상기 초기 항법 정보를 상기 잉여치를 반영하여 보정하고 보정된 항법 정보(위치, 속도, 및 자세 정보)를 각각 출력한다.Then, the navigation
따라서, 통상적인 관성 항법 시스템에서 도출된 초기 항법 정보 중 속도 벡터와 헤딩각에 대한 물리적 상관성을 나타내는 가상 측정값과 각 항법 정보의 상태 변수에 대한 편미분값으로 도출된 예측값의 오차인 잉여치를 도출하고 도출된 잉여치를 상기 초기 항법 정보에 반영하여 상기 초기 항법 정보를 보정하여 항법 정보를 출력하는 항법 필터링을 실행함에 따라, 하드웨어의 변경 및 센서 추가 없이 강인하고 정확한 항법 정보를 도출할 수 있게 된다.Therefore, a surplus value, which is an error between a virtual measurement value representing a physical correlation between a velocity vector and a heading angle and a predicted value derived by a partial derivative value of a state variable of each navigation information, is derived from initial navigation information derived from a conventional inertial navigation system And the derived surplus value is reflected on the initial navigation information to correct the initial navigation information and output the navigation information. Thus, it is possible to obtain robust and accurate navigation information without changing the hardware and adding a sensor.
본 발명의 실시 예에서는, 관성 항법 시스템에서 도출된 초기 항법 정보의 속도 벡터와 헤딩각의 사이각인 가상 측정값과 각 항법 정보의 상태 변수에 대한 편미분 값으로 도출된 예측값의 오차인 잉여치를 보정하여 강인한 항법 정보를 도출하는 과정을 일례로 설명하였으나, 결합항법시스템에도 적용 가능함은 당업자에 의해 자명하다 할 것이다.In the embodiment of the present invention, the surplus value, which is the error between the estimated value derived from the virtual measured value and the partial differential value of the state variable of each navigation information, which is the angle between the velocity vector of the initial navigation information derived from the inertial navigation system and the heading angle, Although a process of deriving robust navigation information has been described as an example, it will be apparent to those skilled in the art that the present invention can also be applied to a combined navigation system.
관성 항법 시스템에서 도출된 초기 항법 정보의 속도 벡터와 헤딩각의 사이각인 가상 측정값과 각 항법 정보의 상태 변수에 대한 편미분 값으로 도출된 예측값의 오차인 잉여치를 기반으로 상기 도출된 초기 항법 정보를 보정하여 강인한 항법 정보를 도출하는 일련의 과정을 도 3을 참조하여 설명한다.The derived initial navigation information based on the virtual measured value which is the angle between the velocity vector of the initial navigation information derived from the inertial navigation system and the heading angle and the residual value which is the error of the predicted value derived from the partial differential value of the state variable of each navigation information A series of processes of correcting and obtaining robust navigation information will be described with reference to FIG.
도 3은 도 1에 도시된 이동체 항법 시스템의 동작 과정을 보인 흐름도이고, 도 1 및 도 3을 참조하여 본 발명의 다른 실시 예에 따른 이동체 항법 시스템의 동작 과정을 설명한다.FIG. 3 is a flowchart illustrating an operation procedure of the mobile object navigation system shown in FIG. 1. Referring to FIGS. 1 and 3, the operation procedure of the mobile object navigation system according to another embodiment of the present invention will be described.
우선, 상기 항법 정보 도출부(10)는 단계(101)를 통해 가속도 센서 및 각속도 센서로부터 공급되는 이동체의 가속도 및 각속도를 토대로 위치, 속도 및 자세 정보를 포함하는 초기 항법 정보를 도출한다.First, the navigation
한편, 상기 가상 측정값 도출부(30)는 상기 초기 항법 정보 중 속도 벡터와 헤딩각의 물리적 연관성을 나타내는 수학적 모델링을 통해 속도 벡터의 크기와 헤딩각의 사이각인 가상 측정값을 도출한다(단계 103).Meanwhile, the virtual measurement
그리고, 상기 가상 측정값 출력부(50)는 상기 항법 정보 중 속도 정보의 크기를 기 정해진 임계치와 비교하고 비교 결과에 따라 상기 속도 정보의 크기가 상기 임계치 이상인 경우 가상 측정값을 상기 항법 필터부(70)로 전달한다(단계 105, 107). The virtual measurement
상기 항법 필터부(70)는 각 항법 정보의 상태 변수에 대한 선형 관측 모델링으로부터 예측값을 도출하고, 도출된 예측값 및 가상 측정값을 토대로 잉여치를 도출하며, 도출된 잉여치를 반영하여 상기 초기 항법 정보를 보정한 후 보정된 항법 필터를 출력한다(단계 109, 111, 113) The
본 발명에 따르면, 관성 항법 시스템에서 도출된 초기 항법 정보 중 속도 벡터와 헤딩각에 대한 물리적 상관성을 나타내는 가상 측정값과 각 항법 정보의 상태 변수에 대한 편미분값으로 도출된 예측값의 오차인 잉여치를 도출하고 도출된 잉여치를 상기 초기 항법 정보에 반영하여 상기 초기 항법 정보를 보정한 후 항법 정보를 출력하는 항법 필터링을 실행함에 따라, 하드웨어의 변경 및 센서 추가 없이 강인하고 정확한 항법 정보를 도출할 수 있게 된다.According to the present invention, among the initial navigation information derived from the inertial navigation system, a virtual measurement value representing a physical correlation between the velocity vector and the heading angle and a surplus value, which is an error of the predicted value derived from the partial derivative value of the state variable of each navigation information, And the navigation information to output the navigation information after correcting the initial navigation information by reflecting the surplus value derived from the initial navigation information to the initial navigation information, thereby robust and accurate navigation information can be derived without changing the hardware and adding the sensor .
여기에 제시된 실시 예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The steps of a method or algorithm described in connection with the embodiments disclosed herein may be embodied in the form of a program form which may be performed via a variety of computing means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be those specially designed and constructed for the present invention or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.
지금까지 본 발명을 바람직한 실시 예를 참조하여 상세히 설명하였지만, 본 발명이 상기한 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 또는 수정이 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 사상이 미친다 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims.
통상적인 관성 항법 시스템에서 도출된 초기 항법 정보 중 속도 벡터와 헤딩각에 대한 물리적 상관성을 나타내는 가상 측정값과 각 항법 정보의 상태 변수에 대한 편미분값으로 도출된 예측값의 오차인 잉여치를 도출하고 도출된 잉여치를 상기 초기 항법 정보에 반영하여 상기 초기 항법 정보를 보정하는 항법 필터링을 실행함에 따라, 하드웨어의 변경 및 센서 추가 없이 강인하고 정확한 항법 정보를 도출할 수 있는 이동체 항법 시스템 및 방법 및 항법 필터에 대한 운용의 정확성 및 신뢰도 측면, 더 나아가 성능 효율 면에 매우 큰 진보를 가져올 수 있으며, 적용되는 이동체 항법 시스템의 시판 또는 영업의 가능성이 충분할 뿐만 아니라 현실적으로 명백하게 실시할 수 있는 정도이므로 산업상 이용가능성이 있는 발명이다.
In the initial navigation information derived from a conventional inertial navigation system, a virtual measurement value representing a physical correlation between a velocity vector and a heading angle and a surplus value, which is an error of a predicted value derived from a partial derivative value of a state variable of each navigation information, A moving object navigation system and method for deriving robust and accurate navigation information without changing the hardware and adding a sensor by performing the navigation filtering for correcting the initial navigation information by reflecting surplus values in the initial navigation information, It is possible to make a great progress in terms of accuracy and reliability of operation and further in terms of performance efficiency and it is possible that the applicable mobile navigation system is not only commercially available, Invention.
Claims (14)
상기 초기 항법 정보의 속도 벡터와 헤딩각의 물리적 연관성을 나타내는 수학적 모델링을 통해 가상 측정값을 도출하는 가상 측정값 도출부와,
상기 속도 정보의 크기가 기 정해진 임계치 이상일 때 상기 가상 측정값 도출부의 가상 측정값과 각 항법 정보의 상태 변수에 대한 선형 관측 모델링으로부터 도출된 예측값을 토대로 항법 필터링을 실행하여 보정된 항법 정보를 출력하는 항법 필터부를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동체 항법 시스템.A navigation information deriving unit for deriving initial navigation information including position, speed and attitude information based on an acceleration and an angular velocity of a moving object supplied from an acceleration sensor and an angular velocity sensor,
A virtual measurement value derivation unit for deriving a virtual measurement value through mathematical modeling showing a physical relation between a velocity vector of the initial navigation information and a heading angle;
When the magnitude of the velocity information is greater than or equal to a predetermined threshold value, performing navigation filtering based on a virtual measurement value of the virtual measurement value deriving unit and a predictive value derived from linear observation modeling of state variables of each navigation information, And a navigation filter unit.
상기 속도 정보의 크기가 기 정해진 임계치 이상이 아닌 경우 각 항법 정보의 상태 변수에 대한 선형 관측 모델링으로부터 도출된 예측값을 토대로 항법 필터링을 실행하여 보정된 항법 정보를 출력하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 이동체 항법 시스템.The navigation device according to claim 1,
And when the magnitude of the velocity information is not equal to or greater than a predetermined threshold value, performing navigation filtering based on a predictive value derived from linear observation modeling of state variables of each navigation information to output corrected navigation information. system.
상기 항법 정보의 속도 벡터와 헤딩각과의 물리적 연관성을 토대로 가상 측정값을 도출하고,
도출된 가상 측정값()은 남북 방향의 속도 성분과 동서 방향의 속도 성분의 비가 이루는 각과 헤딩각의 오차인 것을 특징으로 하는 이동체 항법 시스템.3. The apparatus of claim 2,
Deriving a virtual measurement value based on a physical association between the velocity vector of the navigation information and the heading angle,
Derived virtual measurement ( ) Is an error of an angle and a heading angle formed by the ratio of the velocity component in the north-south direction and the velocity component in the east-west direction.
상기 위치, 속도, 및 자세에 대한 항법 정보의 상태 변수를 편미분하여 선형 관측 모델을 나타내는 예측값()을 도출하는 가상 측정값 예측 모듈과,
상기 예측값()과 상기 가상 측정값()의 오차인 잉여치를 도출하는 잉여치 도출 모듈과,
상기 잉여치를 상기 항법 정보 도출부에서 도출된 초기 항법 정보에 반영하여 초기 항법 정보를 보정하고 보정된 항법 정보를 출력하는 항법 정보 출력 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 이동체 항법 시스템.The navigation device according to claim 3,
The state variable of the navigation information on the position, velocity, and posture is partially differentiated to obtain a predicted value (" A virtual measurement value prediction module for deriving a virtual measurement value,
The predicted value ( ) And the virtual measurement value ( ), A surplus value derivation module for deriving a surplus value,
And a navigation information output module for outputting the corrected navigation information by correcting the initial navigation information by reflecting the surplus value in the initial navigation information derived by the navigation information deriving unit.
상기 항법 정보의 위치, 속도, 및 자세 정보의 상태 변수에 대한 각각의 편미분값으로 연산한 후 연산된 위치 정보에 대한 편미분값을 0으로 설정하여 도출하는 것을 특징으로 하는 이동체 항법 시스템.5. The method according to claim 4, )silver
And calculating partial differential values for the state variables of the position, speed, and attitude information of the navigation information, and setting the partial differential value for the calculated position information to zero.
상기 예측값()과 상기 가상 측정값()의 차로 도출되는 것을 특징으로 하는 이동체 항법 시스템.6. The method of claim 5, wherein the surplus value
The predicted value ( ) And the virtual measurement value ( ) Of the moving object.
상기 예측값()과 각 항법 정보에 대한 속도 벡터와 헤딩각의 물리적 연관성을 나타내는 수학적 모델링을 통해 도출된 가상 측정값() 간의 오차인 잉여치를 도출하는 잉여치 도출 모듈과,
상기 잉여치를 입력된 항법 정보에 반영하여 보정된 항법 정보를 출력하는 항법 정보 출력 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 이동체 항법 시스템의 항법 필터.
The linear observation modeling is derived by partially differentiating each state variable of the navigation information including the position, velocity, and attitude of the moving object, A virtual measurement value prediction module for generating a virtual measurement value,
The predicted value ( ) And the virtual measurement values derived from the mathematical modeling showing the physical association of the heading angle with the velocity vector for each navigation information ), A surplus value deriving module for deriving a surplus value,
And a navigation information output module for outputting the corrected navigation information by reflecting the surplus value to the inputted navigation information.
상기 초기 항법 정보의 속도 벡터와 헤딩각의 물리적 연관성을 나타내는 수학적 모델링을 통해 가상 측정값을 도출하는 가상 측정값 도출 단계와,
상기 항법 정보의 속도 정보의 크기가 기 정해진 임계치 이상인 경우 상기 가상 측정값과 각 항법 정보의 상태 변수에 대한 선형 관측 모델링으로부터 도출된 예측값을 토대로 항법 필터링을 실행하여 보정된 항법 정보를 출력하는 항법 필터 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동체 항법 방법.A navigation information deriving step of deriving initial navigation information including position, speed and attitude information based on an acceleration and an angular velocity of a moving object supplied from an acceleration sensor and an angular velocity sensor
A virtual measurement value derivation step of deriving a virtual measurement value through mathematical modeling showing a physical relation between a velocity vector of the initial navigation information and a heading angle;
A navigation filter for performing navigation filtering based on the predicted values derived from the linear observation modeling of the virtual measurement values and the state variables of the respective navigation information when the magnitude of the velocity information of the navigation information is equal to or greater than a predetermined threshold, Wherein the moving object is a moving object.
상기 항법 정보의 속도 정보의 크기가 기 정해진 임계치 이상이 아닌 경우 각 항법 정보의 상태 변수에 대한 선형 관측 모델링으로부터 도출된 예측값을 토대로 항법 필터링을 실행하여 보정된 항법 정보를 출력하는 것을 특징으로 하는 이동체 항법 방법.9. The method of claim 8,
And when the magnitude of the velocity information of the navigation information is not equal to or greater than a predetermined threshold, the navigation device performs the navigation filtering based on the predicted value derived from the linear observation modeling of the state variable of each navigation information to output the corrected navigation information. Navigation method.
상기 항법 정보의 속도 벡터와 헤딩각과의 물리적 연관성을 토대로 가상 측정값을 도출하고,
도출된 가상 측정값()은 남북 방향의 속도 성분과 동서 방향의 속도 성분의 비가 이루는 각과 헤딩각의 오차인 것을 특징으로 하는 이동체 항법 방법.10. The method according to claim 9,
Deriving a virtual measurement value based on a physical association between the velocity vector of the navigation information and the heading angle,
Derived virtual measurement ( ) Is an error of an angle and a heading angle formed by the ratio of the velocity component in the north-south direction and the velocity component in the east-west direction.
상기 위치, 속도, 및 자세에 대한 항법 정보의 각 상태 변수에 대해 편미분하여 선형 관측 모델링을 통해 예측값()을 도출하고,
상기 예측값과()과 가상 측정값()의 오차인 잉여치를 도출하며,
상기 잉여치를 반영하여 상기 초기 항법 정보를 보정한 후 보정된 항법 정보를 출력하도록 구비되는 것을 특징으로 하는 이동체 항법 방법.11. The method of claim 10,
The state variables of the navigation information on the position, velocity, and attitude are partially differentiated and linear predictive modeling ≪ / RTI >
The predicted value and ( ) And the virtual measurement value ), Which is an error of the error,
And to output the corrected navigation information after correcting the initial navigation information by reflecting the surplus value.
상기 항법 정보의 위치, 속도, 및 자세 정보의 상태 변수에 대한 각각의 편미분값으로 연산한 후 연산된 위치 정보에 대한 편미분값을 0으로 설정하여 도출하는 것을 특징으로 하는 이동체 항법 방법.12. The method according to claim 11, )silver
And calculating partial differential values for the state variables of the position, speed, and attitude information of the navigation information, and setting the partial differential value for the calculated position information to zero.
상기 예측값()과 상기 가상 측정값()의 차로 도출되는 것을 특징으로 하는 이동체 항법 방법.13. The method of claim 12, wherein the surplus value
The predicted value ( ) And the virtual measurement value ( ) Of the moving object.
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