농업 분야는 인구의 급감과 고령화에 의한 농업 인력의 감소로 인한 문제를 해결하기 위하여 전통적인 농기계에 ICT 기술 을 접목한 무인 및 자율주행 농기계에 대한 개발의 필요성이 증대되고 있다. 농기계의 자율주행은 항법 센서로부터 획득된 위치, 속도, 자세 등의 항법 정보를 바탕으로 목표점을 도달하기 위한 차량 제어 파라미터를 계산하고, 모터 드라이브에 전 송하여 농기계를 제어함으로써 진행되게 된다. 따라서 본 연구에서는 궤도형 농기계의 자율주행을 운용할 수 있도록 저가 의 센서를 융합한 멀티 센서 융합 측위 알고리즘과 측위 알고리즘에서 계산된 항법해를 바탕으로 자율주행을 위한 차량 제 어 파라미터를 계산할 수 있는 경로 추종 알고리즘을 개발하였다. 멀티 센서 융합 측위 알고리즘은 GNSS-RTK, IMU, 자력 계를 이용한 약결합 방식의 확장형 칼만필터로 구현하였다. 경로 추종 알고리즘은 항법해와 자율 주행 경로인 웨이포인트 를 바탕으로 목표점을 도달하기 위해 좌측 및 우측 트랙의 속도를 계산할 수 있도록 구현하였다. 또한 시작품을 제작하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였다.

Development of GNSS/IMU/Magnetometer Integrated Positioning Based Autonomous Driving System for Crawler-type Agricultural Vehicle

Joong-hee Han, Chi-ho Park*

The agriculture section has faced the problem that are aging and decreasing skilled manpower. In order to this problem, there has been an increasing interest in the development of self-driving agriculture vehicle applied ICT technique. Autonomous driving of agricultural machinery is performed by calculating vehicle control parameters to reach the target point based on navigation information such as position, speed, and attitude obtained from the navigation sensor, and transmitting it to the motor drive to control the agricultural machinery. Therefore, we developed a low-cost multi-sensor integrated positioning algorithm and a path-tracking algorithm that can calculate vehicle control parameters for autonomous driving based on navigation solutions. The multi-sensor integrated algorithm using GNSS-RTK, IMU, and magnetometers was implemented loosely coupled integration through the extended Kalman filter. The path-tracking algorithm was implemented to compute the left and the right track velocity for autonomous driving the desired course. In addition, the performance evaluation of the developed algorithm was conducted.

Speaker 한중희 대구경북과학기술원