무인기가 정상적인 자율 임무를 수행하기 위해서는 항법장치가 지속적이고 신뢰성 있는 위치, 속도, 자세를 추정하는 것이 필수적이다. 일반적으로 자이로스코프, 가속도계, 기압계, 지자기센서, 그리고 Navigation Satellite System (GNSS) 측정값에 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 적용하여 추정하지만, GNSS 신호가 불능 상태일 경우에는 관성센서만을 이용하여 위치와 속도를 추정해야 한다. 특히, 소형 무인기의 경우에는 저가형 Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) 관성센서를 적용해야 함으로 위치 및 속도 추정 정확도는 시간이 지남에 따라 빠르게 저하되는 문제가 발생한다. 본 논 문 에서는 소형 무인기에 적용 가능한 저가형 MEMS 관성센서의 성능을 분석하였다. GNSS 불능인 상황에서 MEMS 관성센서 적용 가능성을 확인하기 위해 바이어스, 환산계수 등의 주요 관성센서 오차 요 소 를 실험적으로 평가, 분석하였다.

Performance Analysis of Low-Cost MEMS Inertial Sensors for Small Unmanned Aerial Vehicles

Min Jae Kim*, Jung-Tae Bae

For unmanned aerial vehicles (UAVs) to perform autonomous missions reliably, it is essential that the navigation system continuously provides accurate estimates of position, velocity, and attitude. Conventionally, these states are estimated by applying an Extended Kalman Filter (EKF) to measurements from gyroscopes, accelerometers, barometers, magnetometers, and Global Navigation Satellite System (GNSS) receivers. However, when GNSS signals are unavailable, position and velocity must be estimated solely using inertial sensors. In the case of small UAVs, the use of low-cost Micro-Electro- Mechanical Systems (MEMS)-based inertial sensors is often inevitable, which results in rapid degradation of estimation accuracy over time. This study analyzes the performance of low-cost MEMS inertial sensors applicable to small UAVs. To assess their feasibility under GNSS-denied conditions, major error sources of inertial sensors, such as bias and scale factor errors, are evaluated and analyzed.

Keywords: MEMS-IMU, INS, UAV

Speaker 김민재* (주)한화종합연구소