KR101248528B1 - Ｉｏｎｓ와 ｇｐｓ 센서 융합을 이용한 항법 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 IONS와 GPS를 센서 융합하여 플랫폼의 위치, 속도 및 진행방향을 인식하는 항법 시스템 및 방법에 관한 것이다. 이를 위해 본 발명의 일실시예에 따른 항법 시스템은 위성으로부터 수신된 정보로부터 플랫폼의 절대 좌표를 측정하는 GPS 모듈과, 관성 센서와 광학 센서를 포함하여 상기 플랫폼의 상대좌표, 속도 및 진행방향을 측정하는 IONS 모듈과, GPS 모듈에서 측정된 플랫폼의 절대좌표와, IONS 모듈에서 측정된 플랫폼의 상대좌표, 속도 및 진행방향 정보를 융합하여 플랫폼의 위치, 속도 및 진행방향을 결정하는 제어부를 포함하여, GPS 모듈이 일정 시간 동안 위성으로부터 신호를 수신하지 못하는 경우에도 플랫폼의 위치, 속도 및 진행방향을 결정하는 것을 특징으로 한다.

Description

ＩＯＮＳ와 ＧＰＳ 센서 융합을 이용한 항법 시스템 및 방법{Navigation System and Method using sensor fusion with IONS and GPS}

본 발명은 IONS와 GPS를 센서 융합하여 플랫폼의 위치, 속도 및 진행방향을 인식하는 항법 시스템 및 방법에 관한 것이다.

기존의 위치 인식 기술로는 INS(Inertial Navigation System)와 GPS를 센서 융합하여 위치를 인식하는 기술이 있다. 이 기술은 INS와 GPS가 가지는 약점을 보완하는 기술로서 그 특성은 다음과 같이 기술된다.

INS는 업데이트 율(update rate)이 빠르고 외부 교란에 영향을 받지 않는 반면 오차가 계속 누적되기 때문에 단기간만 사용 가능하거나 매우 무겁고 비싼 시스템을 사용해야 한다. GPS는 누적 오차가 없는 반면 업데이트 율이 느리고 외부 교란에 영향을 많이 받는 단점이 있다. 두 시스템은 서로 상호 보완적 시스템을 갖기 때문에 비교적 강인한 위치 인식 기술을 구성하고 있다.

그러나, INS/GPS Integrated System에도 단점이 있다. 그 단점은 GPS가 비교적 장시간 지속될 경우 INS 역시 기존의 단점에서 벗어날 수 없다는 점이다. 즉, 기존의 INS/GPS 융합(Integrated) 시스템의 경우 GPS 신호가 몇 초 가량 단절된 경우에는 문제없이 동작하지만, 수십 초 이상 단절되는 경우까지 고려하기 위해서는 고가의 INS를 사용해야 된다는 단점이 여전히 존재한다.

또한, 지상에서 INS/GPS 융합 시스템을 사용하는 경우 바퀴에 장착된 주행 거리 센서를 이용하여 INS를 보정하는 기술도 있다. 하지만, 이 기술 역시 바퀴의 미끄러짐으로 인해 오차가 발생할 수 있다는 점에서 한계를 가진다.

본 발명은 위와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, GPS가 수 분 동안 단절되더라도 안정적으로 동작할 수 있으며, 바퀴의 미끄러짐으로 인한 오차가 없는 항법 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

이를 위해 본 발명의 일실시예에 따른 항법 시스템은 위성으로부터 수신된 정보로부터 플랫폼의 절대좌표를 측정하는 GPS 모듈과, 관성 센서와 광학 센서를 포함하여 상기 플랫폼의 상대좌표, 속도 및 진행방향을 측정하는 IONS 모듈과, 상기 GPS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 절대좌표와, 상기 IONS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 상대좌표, 속도 및 진행방향 정보를 융합하여 상기 플랫폼의 위치, 속도 및 진행방향을 결정하는 제어부를 포함하여, 상기 GPS 모듈이 일정 시간 동안 위성으로부터 신호를 수신하지 못하는 경우에도 상기 플랫폼의 위치, 속도 및 진행방향을 결정하는 것을 특징으로 한다.

이때, 상기 제어부는 멀티-레이트 확장 칼만 필터(Multi-rate Extended Kalman Filter) 알고리즘을 이용하여 상기 GPS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 절대좌표와, 상기 IONS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 상대좌표, 속도 및 진행방향 정보를 융합할 수 있다.

또한, 상기 제어부는 상기 GPS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 절대좌표를 상기 IONS 모듈로 되먹임하여, 상기 IONS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 상대좌표를 절대좌표로 변환시킬 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 항법은 GPS 모듈을 이용하여 플랫폼의 절대좌표를 측정하는 단계와, 관성 센서와 광학 센서를 포함하는 IONS 모듈을 이용하여 상기 플랫폼의 상대좌표, 속도 및 진행방향을 측정하는 단계와, 상기 GPS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 절대좌표와, 상기 IONS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 상대좌표, 속도 및 진행방향 정보를 융합하는 단계와, 상기 융합된 정보로부터 상기 플랫폼의 위치, 속도 및 진행방향을 결정하는 단계를 포함함으로써 상기 GPS 모듈이 일정 시간 동안 위성으로부터 신호를 수신하지 못하는 경우에도 상기 플랫폼의 위치, 속도 및 진행방향을 결정하는 것을 특징으로 한다.

이때, 상기 GPS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 절대좌표와, 상기 IONS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 상대좌표, 속도 및 진행방향 정보를 융합하는 단계는, 멀티-레이트 확장 칼만 필터 알고리즘을 이용할 수 있으며, 상기 GPS 모듈에서 측정된 절대좌표를 상기 IOPNS 모듈로 되먹임하는 단계와, 상기 IONS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 상대좌표를 절대좌표로 변환시키는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명에 따른 위치 인식 장치 및 방법은 GPS가 수 분 간 단절되더라도 안정적으로 동작할 수 있을 뿐 만 아니라 바퀴의 미끄러짐으로 인한 오차가 이 위치를 인식할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 위치 인식 장치를 저가의 비용으로 소형화, 경량화시킬 수 있으므로, 모바일 로봇의 경우 실용화를 위해 가격을 낮추고자 하는 노력이 계속되고 있는 상황에서 매우 유용하다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 항법 시스템의 개략 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 항법을 설명하는 순서도이다.
도 3은 도 2의 단계 200의 상세 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 항법 시스템에서 IONS 모듈과 GPS 모듈이 모두 동작하는 경우(즉, GPS 신호가 정상 수신되는 경우)의 플랫폼의 위치 궤적도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 항법 시스템에서 IONS 모듈만 동작하는 경우(즉, GPS 신호가 단절되어 수신되지 않는 경우)의 플랫폼의 위치 궤적도이다.

이하에서는 첨부도면을 참조하여 본 발명에 대해 상세히 설명한다. 그러나, 첨부도면 및 이하의 설명은 본 발명에 따른 항법 시스템 및 항법의 가능한 일실시예에 불과하며, 본 발명의 기술적 사상은 위 내용에 한정되지 아니한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 항법 시스템의 개략 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 항법 시스템(1)은 GPS 모듈(10)과, IONS 모듈(20)과, 제어부(30)를 포함하여 구성된다.

GPS 모듈(10)은 위성으로부터 수신된 정보로부터 플랫폼의 절대좌표를 측정하는 역할을 한다. GPS는 해당 기술 분야에서 널리 알려진 기술이므로 GPS 모듈(10)의 구체적인 구성 및 동작에 대해서는 설명을 생략한다.

IONS 모듈(20)은 2010년 3월 발행된 Mechatronics 지의 Vol. 20, No. 2, pp. 213-223에 기재된 “Dead-reckoning sensor system and tracking algorithm for 3-D pipeline mapping”과, 2010년 발행된 연세대학교 대학원 학위논문 “Development of Self-Contained Navigation System with Optical Navigation Sensors and MEMS Inertial Sensor”에 자세히 기술되어 있다.

이 논문에서 설명하는 “Dead-reckoning sensor system and tracking algorithm”과 “Self-Contained Navigation System with Optical Navigation Sensors and MEMS Inertial Sensor”가 IONS에 해당한다.

IONS 모듈(20)은 관성 센서와 광학 센서를 포함하고, 플랫폼의 상대좌표, 속도 및 진행방향을 측정하는 역할을 한다. IONS 모듈(20)의 구체적인 구성 및 동작은 앞의 논문에 자세히 언급되어 있으므로 이하 자세한 설명은 생략한다.

제어부(30)는 GPS 모듈(10)에서 측정된 플랫폼의 절대좌표와, IONS 모듈(20)에서 측정된 플랫폼의 상대좌표, 속도 및 진행방향 정보를 융합하여 상기 플랫폼의 위치, 속도 및 진행방향을 결정하는 역할을 한다.

제어부(30)는 GPS 모듈(10) 및 IONS 모듈(20)에서 출력되는 위치 좌표를 멀티레이트 확장 칼만 필터(Multi-rate Extended Kalman Filter)로 센서 퓨전을 수행하여, GPS 모듈(10)의 신호가 단절되어 위치 좌표를 출력하지 않더라도 오류를 일으키지 않으면서, IONS 모듈(20)만으로 위치 좌표를 계산한다. 이때, IONS 모듈(20)은 위치 좌표 뿐 아니라 속도와 진행방향도 출력하므로 주행 제어에 유용하게 활용될 수 있다.

이하 도 2 내지 도 5를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 항법 시스템(1)의 궤적인 동작에 대해서 설명하기로 한다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 항법을 설명하는 순서도이다.

항법 시스템(1)이 적용되는 모션 플랫폼을 이동 차량인 경우를 예로 들어 이하 설명한다.

항법 시스템(1)은 먼저 모든 파라미터를 초기화시킨 후(200), IONS 모듈(20)로부터 위치 정보가 수신되었는가를 판단한다(202). IONS 모듈(20)로부터 위치 정보가 수신되지 않는 경우에는 단계 210으로 넘어가며, IONS 모듈(20)로부터 위치 정보가 수신된 경우에는 차량이 정지 상태인가를 판단한다(204).

차량이 정지 상태라고 판단되면, IONS 모듈(20)의 위치 정보는 변화가 없으므로, 관성 센서의 오차값을 계산하여 보정한다(206). 차량이 이동 중이라고 판단되면, IONS 모듈(20)의 위치 정보를 현재의 플랫폼의 위치정보로 업데이트한다(208).

다음, GPS 모듈(10)로부터 위치 정보가 수신되었는가를 판단한다(210). GPS 모듈(10)로부터 위치 정보가 수신된 경우에는 차량이 정지 상태인가를 다시 판단한다(212).

차량이 정지 상태라고 판단되면, GPS 위치 정보에 변화가 없으므로, 그 값을 보정하여 정확한 위치를 주정한다(214).

차량이 이동 중이라고 판단되면, GPS 모듈(10)의 위치 정보를 앞에서 업데이트한 IONS 모듈(20)의 위치 정보와 융합하여 차량의 정확한 현재 위치 정보로 추정하여 업데이이트 한다(220).

도 3은 도 2의 단계 200의 상세 순서도로서, IONS 모듈(20)의 위치 정보와 GPS 모듈(10)의 위치 정보를 융합하는 단계를 구체적으로 나타낸 것이다.

IONS 모듈(20)의 측정값은 상대좌표이므로, 위치 정보의 절대좌표를 파악할 수 없으므로, GPS 모듈(10)에서 측정된 위치 정보를 이용하여 IONS 모듈(20)에서 측정된 상대좌표를 절대좌표로 변환하여야 한다.

이를 위해 도 2의 점선에 표시된 바와 같이, GPS 모듈(10)에서 측정된 위치 정보를 IONS 모듈(20)에 되먹임(feedback) 한다(221). 이렇게 IONS 모듈(20)에 GPS 모듈(10)에서 측정된 절대좌표 정보가 되먹임 되면, 이를 이용하여 IONS 모듈(20)에서 측정된 차량의 상대좌표를 절대좌표 값으로 변환한다(222).

제어부(30)는 이렇게 수집된 GPS 모듈(10)의 위치 정보 및 IONS 모듈(20)의 위치 정보를 멀티 레이트 확장 칼만 필터(이하 “Multi-rate EKF”라고 한다) 알고리즘을 이용하여 융합한다. 이하. 본 발명에 적용되는 Multi-rate EKF 알고리즘을 수식과 함께 설명한다.

다음의 수학식 1 내지 13은 위치 정보를 추정하기 위한 Multi-rate EKF 알고리즘의 수식이다.

이때,

는 현재의 상태벡터이며,

는 보정 후의 현재의 상태벡터이며,

는 보정 전 다음 단계의 상태벡터이며,

은 보정 후 다음 단계의 상태벡터이며,

은 보정 전 상태추정오차의 공분산 행렬이고,

은 보정 후 상태추정오차의 공분산 행렬이고,

는 제어 입력이고,

는 측정 잡음이고,

는 시스템 모델 오차의 공분산 행렬이고,

는 측정 잡음의 공분산 행렬이고,

는 각 단계 사이의 시간 간격을 의미한다.

Multi-rate EKF 알고리즘의 전체 과정은 예측 단계와, 보정 단계로 이루어진다. 예측 단계에서는 현재 단계의 상태벡터

, 제어입력

를 이용하여 다음 단계의 상태벡터

와, 상태추정오차의 공분산 행렬

을 예측한다.

보정 단계에서는 센서 측정값을 이용하여 예측된 값을 보정하여 정확한 상태벡터

와, 공분산 행렬

을 추정한다.

예측단계는 현재단계의 상태벡터

와 제어입력

로부터 다음단계의 상태벡터를 예측하는 과정이다. 위치 정보에 대한 상태벡터

는 수학식 2와 같이 위치 정보인

, GPS 모듈(10)의 위치정보의 오차인

, IONS 모듈(20)의 위치정보의 오차인

로 구성되어 있다. 또한, 제어입력

는

의 각 위치정보를 미분한 값에 해당하는 속도 정보로 구성되어 있다.

수학식 6의

는 현재 상태벡터에 가해지는 상태천이 모델행렬이고, 수학식 7의

는 제어입력에 가해지는 제어입력 모델행령이다. 현재단계의 상태벡터

와 제어입력

를 수학식 4의 입력으로 사용하면 다음단계에서의 상태벡터

를 예측할 수 있다. 수학식 5는 상태추정오차의 공분산 행렬을 예측하는 수식이다.

예측단계가 완료된 후에는 센서를 통해 얻은 측정값을 이용해 예측된 값을 보정하는 단계가 시작된다. 수학식 8의

는 측정벡터를 나타내며, 수학식 9와 같이 GPS 모듈(10)의 위치정보인

, IONS 모듈(20)의 위치정보인

로 구성되어 있다

수학식 10의

는 상태벡터와 측정벡터 사이의 관계를 나타내는 관측행렬이다. 관측모델이 선형방정식으로 표현되므로 관측행렬은 단위행렬들로 구성된다. 수학식 11을 이용하여 칼만이득을 구하고, 수학식 12에서 상태를 보정하며, 수학식 13을 통해 공분산을 보정한다.

이러한 Multi-rate EKF 알고리즘을 이용하면 GPS 모듈(10)이 수분간 신호가 단절되더라도 오류없이 정확하게 차량의 위치 추정을 수행할 수 있게 되는데, 도 4 및 도 5는 본 발명의 항법 시스템(1)의 실험 결과를 나타내는 도면이다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 항법 시스템에서 IONS 모듈과 GPS 모듈이 모두 동작하는 경우(즉, GPS 신호가 정상 수신되는 경우)의 플랫폼의 위치 궤적도이다. 즉, 도 4는 GPS 모듈(10)의 신호가 안정적으로 수신되는 경우 그 위치정보를 IONS 모듈(20)에서 측정된 위치정보와 융합하여 차량(모션 플랫폼)의 위치를 추정한 것이다.

시작점에서 각 센서와 모션 플랫폼을 초기화한 후 주행을 시작하면, IONS 모듈(20)의 위치정보를 토대로 현재의 위치정보를 파악하고, 이전 상태와 비교하여 변화가 없다면 정지상태라고 판단하여 관성센서의 오차를 계산한다. 변화가 있다면 이동상태라고 판단하여 IONS 모듈(20)의 위치정보를 업데이트한다.

여기에서 얻어진 IONS 모듈(20)의 위치정보는 상대좌표이므로, GPS 모듈(10)에서 수신된 절대좌표의 위치정보를 입력으로 받아 상대좌표를 절대좌표로 변환하게 된다. IONS 모듈(20)의 위치정보를 확인한 후에 GPS 모듈(10)의 위치정보를 확인한다.

정지상태에서는 GPS 위치정보에 오차가 발생하므로 후처리(즉, 보정 작업)를 통해 위치정보를 추정하여 사용한다. 이동상태에서는 바로 앞 단계에서 얻은 IONS 모듈(20)의 위치정보와 GPS 모듈(10)의 위치정보를 Multi-rate EKF 방식으로 융합하여 정확한 위치정보를 추정한다.

도 4의 결과를 살펴보면, IONS/GPS 융합 시스템은 본 발명의 항법 시스템(1)을 통해 얻은 위치 정보는 GPS 위치정보와 동일하다는 것을 알 수 있다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 항법 시스템에서 IONS 모듈만 동작하는 경우(즉, GPS 신호가 단절되어 수신되지 않는 경우)의 플랫폼의 위치 궤적도이다. 이는, 실제 환경에서는 지형에 따라 GPS 신호가 안정적이지 않는 경우가 많이 발생한다는 점을 고려한 것이다.

도 5에서 볼 수 있듯이 초기에 IONS/GPS 융합 시스템을 통해 융합한 위치정보를 기초로 주행을 하다가 GPS 신호가 일정 시간 동안 단락된 이후에도 약 800m에 달하는 주행거리를 오차 없이 주행한 것을 볼 수 있다.

따라서, 본 발명의 항법 시스템(1)은 주변 환경에 의해서 GPS 신호가 안정적이지 않는 경우에도 유연하게 모션 플랫폼의 위치를 정확하게 추정할 수 있게 한다.

1 : 항법 시스템 10 : GPS 모듈
20 : IONS 모듈 30 : 제어부

Claims (6)

1. 위성으로부터 수신된 정보로부터 플랫폼의 절대좌표를 측정하는 GPS 모듈;
   관성 센서와 광학 센서를 포함하여 상기 플랫폼의 상대좌표, 속도 및 진행방향을 측정하는 IONS 모듈; 및
   상기 GPS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 절대좌표와, 상기 IONS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 상대좌표, 속도 및 진행방향 정보를 융합하여 상기 플랫폼의 위치, 속도 및 진행방향을 결정하는 제어부를 포함하여, 상기 GPS 모듈이 일정 시간 동안 위성으로부터 신호를 수신하지 못하는 경우에도 상기 플랫폼의 위치, 속도 및 진행방향을 결정하며,
   상기 제어부는 멀티-레이트 확장 칼만 필터(Multi-rate Extended Kalman Filter) 알고리즘을 이용하여 상기 GPS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 절대좌표와, 상기 IONS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 상대좌표, 속도 및 진행방향 정보를 융합하는 것을 특징으로 하는 항법 시스템.
2. 삭제
3. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는 상기 GPS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 절대좌표를 상기 IONS 모듈로 되먹임하여, 상기 IONS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 상대좌표를 절대좌표로 변환시키는 것을 특징으로 하는 항법 시스템.
4. GPS 모듈을 이용하여 플랫폼의 절대좌표를 측정하는 단계;
   관성 센서와 광학 센서를 포함하는 IONS 모듈을 이용하여 상기 플랫폼의 상대좌표, 속도 및 진행방향을 측정하는 단계;
   상기 GPS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 절대좌표와, 상기 IONS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 상대좌표, 속도 및 진행방향 정보를 융합하는 단계; 및
   상기 융합된 정보로부터 상기 플랫폼의 위치, 속도 및 진행방향을 결정하는 단계를 포함함으로써 상기 GPS 모듈이 일정 시간 동안 위성으로부터 신호를 수신하지 못하는 경우에도 상기 플랫폼의 위치, 속도 및 진행방향을 결정하며,
   상기 GPS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 절대좌표와, 상기 IONS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 상대좌표, 속도 및 진행방향 정보를 융합하는 단계는,
   멀티-레이트 확장 칼만 필터 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 하는 항법.
5. 삭제
6. 제4항에 있어서,
   상기 GPS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 절대좌표와, 상기 IONS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 상대좌표, 속도 및 진행방향 정보를 융합하는 단계는,
   상기 GPS 모듈에서 측정된 절대좌표를 상기 IONS 모듈로 되먹임하는 단계; 및
   상기 IONS 모듈에서 측정된 상기 플랫폼의 상대좌표를 절대좌표로 변환시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 항법.

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