자이로스코프의 복잡성을 피하거나 항체가 자이로스코프의 측정범위를 넘어서는 회전운동을 할 경우, Gyro Free-Inertial Navigation System (GF-INS) 항법 시스템을 이용할 수 있다. GF-INS는 가속도계 오차가 누적되어 항법 오차가 시간에 따라 증가하므로, Global Positioning System (GPS)와 같은 외부 전파항법 시스템과 통합하면 신뢰성있는 항법 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 약결합 방식의 GPS/GF-INS 통합항법 알고리즘의 설계 결과와 성능평가 결과를 제시하고자 한다. 약결합 방식의 GPS/GF-INS 통합항법 알고리즘은 GF-INS 항법알고리즘과 통합 칼만필터로 구성된다. GF-INS 항법알고리즘은 각속도 추정부와 종래의 Inertial Navigation System (INS) 항법부로 이루어져 있다. 각속도 추정부 에서는 Gyro Free Inertial Measurement Unit (GF-IMU)의 출력으로부터 각속도를 구한다. INS 항법부에서는 각속도와 비력(Specific force)으로부터 항체의 위치, 속도, 자세를 추정한다. 통합 칼만필터는 GPS 수신기와 GF-INS 항법 알고리즘에서 추정한 항체의 위치와 속도 차이를 측정치로 두고 GF-INS의 각속도 오차, 자세 오차, 속도 오차, 위치 오차 를 추정한다. 본 논문에서 제안한 약결합 방식의 GPS/GF-INS 통합항법 알고리즘의 유용함을 확인하기 위하여 직선운동 후 360도 회전하는 항체를 대상으로 GPS와 GF-IMU 측정치를 생성하고 항법 성능을 확인하였다.

Design of Loosely-Coupled GPS/GF-INS Integrated Navigation Algorithm

Jae Hoon Son, Sang Heon Oh, Dong-Hwan Hwang*

The Gyro Free-Inertial Navigation System (GF-INS) navigation system can be used to avoid the complexity of gyroscopes or what the vehicle performs rotational motion beyond the measurement range of the gyroscope. Since the GF-INS accelerometer error accumulates, the navigation error increases with time. Reliable navigation results can be obtained by integrating with an external radio navigation system such as the Global Positioning System (GPS). In this paper, the design and performance evaluation results of a loosely-coupled GPS/GF-INS integrated navigation algorithm are presented. The loosely-coupled GPS/GF-INS integrated navigation algorithm is composed GF-INS navigation algorithm and integrated Kalman filter. The GF-INS navigation algorithm consists of the angular velocity estimation part and the conventional Inertial Navigation System (INS) navigation part. The angular velocity estimation part gives angular velocity from the output of the Gyro Free Inertial Measurement Unit (GF-IMU). The INS navigation part estimates the position, velocity, and attitude of the vehicle from angular velocity and specific force. The integrated Kalman filter estimates angular velocity error, attitude error, velocity error and position error of GF-INS from the differences of position and velocity of vehicle estimates by GPS receiver and GF-INS navigation part. To confirm the usefulness of the proposed loosely-coupled GPS/GF-INS integrated navigation algorithm, GPS and GF-IMU measurements were generated for straight and 360° rotational motion vehicle with navigation performance was checked.

Speaker 손재훈 충남대학교