[go: up one dir, main page]

KR101755307B1 - A position measurement error correcting method of underwater moving objects - Google Patents

A position measurement error correcting method of underwater moving objects Download PDF

Info

Publication number
KR101755307B1
KR101755307B1 KR1020160057703A KR20160057703A KR101755307B1 KR 101755307 B1 KR101755307 B1 KR 101755307B1 KR 1020160057703 A KR1020160057703 A KR 1020160057703A KR 20160057703 A KR20160057703 A KR 20160057703A KR 101755307 B1 KR101755307 B1 KR 101755307B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
usbl
signal
measured
error
underwater
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
KR1020160057703A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
이판묵
심형원
김방현
백혁
박진영
전봉환
유승열
Original Assignee
한국해양과학기술원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국해양과학기술원 filed Critical 한국해양과학기술원
Priority to KR1020160057703A priority Critical patent/KR101755307B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101755307B1 publication Critical patent/KR101755307B1/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/52Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
    • G01S7/52004Means for monitoring or calibrating
    • G01S15/025
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S15/00Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/02Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems using reflection of acoustic waves
    • G01S15/06Systems determining the position data of a target
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05DSYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/0206Control of position or course in two dimensions specially adapted to water vehicles

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

본 발명에 따르는 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법은 음향 펄스 신호를 수신하여 USBL 신호를 측정하는 USBL 트랜시버 및 GPS를 구비하는 모선이 상기 음향 펄스 신호를 생성하는 USBL 레스폰더 및 확장 칼만 필터를 구비한 수중 이동체의 위치를 추적하는 수중 항법 시스템에 있어서, (a) 상기 확장 칼만 필터로부터 상기 수중 이동체의 위도 및 경도를 리드(read)하고, 상기 측정된 USBL 신호의 X-방향 및 Y-방향의 절단 오차를 설정하는 단계; (b) 신호수신 불량 개수를 리셋하고, 상기 측정된 USBL 신호를 기다리는 단계; (c) 상기 측정된 USBL 신호를 인가 받아 신호 범위 및 신호 수신 지연 시간을 계산하고, 지연 카운트를 산출하는 단계; (d) 네비게이션 데이터 메모리로부터 상기 수중 이동체의 속도 데이터를 리드하고, 상기 계산된 지연 시간 동안의 상기 수중 이동체의 이동 위치를 계산하는 단계; (e) 소정의 시간에서의 USBL 신호의 측정값을 보정하는 단계; (f) 상기 보정된 USBL 신호의 측정 에러를 계산하고, 상기 신호 수신 불량이 발생했는지 여부를 판단하는 단계; (g) 신호 수신 불량이 발생한 경우 상기 신호 수신 불량 개수의 카운트를 하나 증가시키고, 상기 측정된 USBL 신호의 에러를 버리는 단계; 및 (h) 신호 수신 불량이 발생하지 않은 경우 확장 칼만 필터링 동작을 수행 하여 상기 보정된 USBL 신호가 정규 분포를 갖게 하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.A method for correcting a position measurement error of an underwater vehicle according to the present invention includes a USBL transceiver for receiving an acoustic pulse signal and measuring a USBL signal, a bus line having a GPS, a USBL responder for generating the acoustic pulse signal, and an extended Kalman filter 1. An underwater navigation system for tracking a position of an underwater vehicle, comprising: (a) reading the latitude and longitude of the underwater vehicle from the extended Kalman filter; and cutting the measured X- and Y- Setting an error; (b) resetting the number of signal reception defects and waiting for the measured USBL signal; (c) calculating a signal range and a signal reception delay time by receiving the measured USBL signal, and calculating a delay count; (d) reading the speed data of the underwater vehicle from the navigation data memory, and calculating a position of movement of the underwater vehicle during the calculated delay time; (e) correcting a measured value of the USBL signal at a predetermined time; (f) calculating a measurement error of the corrected USBL signal and determining whether the signal reception failure has occurred; (g) increasing a count of the number of defective signal reception by one when a signal reception failure occurs, and discarding the error of the measured USBL signal; And (h) performing an extended Kalman filtering operation to cause the corrected USBL signal to have a normal distribution when signal reception failure does not occur.

Description

수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법{A position measurement error correcting method of underwater moving objects}Technical Field [0001] The present invention relates to a position measurement error correcting method for an underwater moving object,

본 발명은 위치 측정 오차 보정 방법에 관한 것으로, 특히 수중 이동체의 초음파 위치 측정 장치의 위치 측정 신호에 랜덤 노이즈를 부가하고 시간 지연을 보상하여 수중 이동체의 이동과 음향 신호 전달 시간 지연에 따른 위치 측정 오차를 보정함으로써, 위치 측정 신호가 미시적인 영역에서도 가우스 정규 분포를 갖게 되어 초음파 위치 측정 장치의 위치 신호를 통합한 수중 항법 시스템의 정밀도를 향상시킬 수 있는 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a position measurement error correction method, and more particularly, to a position measurement error correction method in which a random noise is added to a position measurement signal of an ultrasonic position measuring device of a moving object, The present invention relates to a position measurement error correction method for an underwater mobile object that can improve the accuracy of an underwater navigation system in which a position signal of an ultrasonic position measurement device is integrated by providing a Gaussian normal distribution even in a microscopic region.

일반적으로 수중 이동체에는 대표적으로 원격 조종 무인 잠수정(Remotely Operated Vehicle, ROV)과 자율 무인 잠수정(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)이 있으며, 과학 탐사나 수중 관찰 목적으로 사람이 승선하는 유인 잠수정이 있다.In general, underwater vehicles include Remotely Operated Vehicles (ROV) and Autonomous Underwater Vehicle (AUV), and there are manned submersibles for scientific exploration and underwater observation.

이들의 위치추적에 USBL(Ultra-Short Base Line), LBL(long Base Line), SBL(Short Base Line) 등의 초음파 위치 추적 시스템(Acoustic Positioning System)이 일반적으로 사용되고 있다. Acoustic positioning systems such as USBL (Ultra-Short Base Line), LBL (Long Base Line), and SBL (Short Base Line) are generally used for tracking the position of these devices.

그 중에서 LBL은 정밀 위치 측정이 가능하나, 다수의 트랜스듀서를 해저면에 설치해야 하는 번거로움이 있고, 트랜스듀서가 설치된 해역 내에서만 위치 측정이 가능한 한계가 있다. Among them, LBL is capable of precise position measurement, but it is troublesome to install a large number of transducers on the sea floor, and there is a limitation that position measurement can be performed only in the area where a transducer is installed.

SBL은 선박에 트랜스듀서를 세 개 이상 설치하여 측정하므로 운용 해역에 제한이 없으나 수중 이동체의 거리가 멀어짐에 따라 측정 오차가 커지는 단점이 있고 센서를 설치할 수 있는 선박이 반드시 필요한 한계가 있다. SBL is measured by installing three or more transducers on the ship, so there is no limitation on the operating area, but there is a disadvantage that the measurement error becomes large as the distance of the moving object in the water becomes distant.

USBL은 하나의 센서에 4 개의 트랜시버를 설치하여 수신 신호의 방위각과 거리를 측정하여 수중 3차원 위치를 측정하는 방법으로서, SBL 및 LBL에 비해 시스템이 단순하고, 선상에서 위치 모니터링이 가능하며, 운용 해역에 제한이 없고 설치가 용이한 장점이 있으나, 외부 잡음에 민감하여 아웃라이어(Outlier), 즉 신호수신 불량이 자주 발생하고 각도 분해능이 일정하여 측정 거리가 증가함에 따라 오차가 증가하는 단점이 있다.USBL is a method to measure the azimuth and distance of receiving signal by installing four transceivers on one sensor and measure the three-dimensional position in water. It is more simple than SBL and LBL, Although there is no limit to the sea area and it is easy to install, there is a disadvantage that the error is increased due to sensitivity to external noise, outliers, ie, signal reception defects frequently occur, and angular resolution is constant, .

이와 같은 초음파 위치 추적 장치는 수중 음향 신호의 전달 지연 시간을 측정하여 거리를 환산하는 방법이므로, 이동체의 거리가 멀어짐에 따라 위치 측정 시간이 비례하여 증가하는 특성이 있다. Since the ultrasonic position tracking apparatus measures the propagation delay time of the underwater acoustic signal and converts the distance, the position measurement time increases in proportion to the distance of the moving object.

수백 m 범위의 수중 물체 위치 측정은 1초 샘플링이 가능하나, 거리가 증가함에 따라 샘플링 간격이 길어져, 6000 m 거리 물체의 위치 측정은 시스템에 따라 8~20초 시간 간격으로 위치 신호를 얻게 된다. In the case of underwater object position measurement in the range of hundreds of meters, it is possible to sample 1 second, but as the distance increases, the sampling interval becomes longer and the position measurement of 6000 m distance object acquires the position signal in 8 ~ 20 second time interval depending on the system.

관성 센서를 기반으로 하는 항법 시스템은 내장된 관성 센서만을 이용하여 위치 및 자세를 추정하는 장점이 있으나, 시간 경과에 따라 오차가 누적되는 특성이 있으므로 보조 신호가 반드시 필요하다. The navigation system based on the inertial sensor has the advantage of estimating the position and attitude using only the built-in inertial sensor, but an auxiliary signal is necessarily required because the error accumulates with time.

수중 항법 시스템에 있어서, 일반적으로 관성 센서를 기반으로 속도 또는 초음파 위치 추적 장치의 위치 측정신호를 융합하거나, 지형 대조 또는 수학 모델을 보조 정보로 이용하는 방법 등 다양한 통합 항법 기술이 개발되고 있다. In the underwater navigation system, various integrated navigation techniques such as a method of fusing a position measurement signal of a speed or an ultrasonic position locating apparatus based on an inertial sensor, a method of using a terrain contrast or a mathematical model as auxiliary information are being developed.

통합 항법 시스템의 위치 추정을 위한 기법으로 칼만 필터(Kalman filter)를 비롯하여, 확장 칼만 필터, 시그마-포인트 칼만 필터, 파티클 필터 등 다양한 비선형 필터링 기법이 개발되어 활용되고 있다.Various nonlinear filtering techniques such as Kalman filter, extended Kalman filter, sigma-point Kalman filter, and particle filter have been developed and utilized for position estimation of integrated navigation system.

USBL 위치 측정은 수중 이동체의 거리가 멀어짐에 따라 측정 정밀도가 증가하여, 현재 운용하고 있는 USBL의 정밀도는 거리(slant range)의 3 % ~ 0.1 % rms 오차를 갖고 있다. The measurement accuracy of USBL position is increased as the distance of the underwater mobile body increases, and the accuracy of the USBL currently operating has an error of 3% ~ 0.1% rms of the distance (slant range).

따라서, 6,000 m 거리의 물체는 0.3 % 오차를 갖는 경우 적어도 18 m의 rms 측정 오차가 존재한다. Therefore, an object with a distance of 6,000 m has an rms measurement error of at least 18 m with 0.3% error.

USBL 시스템은 얻어진 위치 신호를 수상의 GPS 신호와 연동하여 수중 이동체의 절대 위치로 환산하여 위치 신호를 제공하고 있다.The USBL system provides the position signal by converting the obtained position signal into the absolute position of the moving object in conjunction with the GPS signal of the aquarium.

USBL에서 얻어진 절대 위치는 디지털 데이터로써, 수중 이동체의 위치측정에 의미 있는 범위 내에서 통상적으로 절단된(truncated) 유효 숫자를 갖는 위치 신호를 제공한다. Absolute position obtained from USBL provides digital position data with truncated significant digits within a meaningful range for digital positioning of the underwater vehicle.

예를 들어, 6,000 m 범위에서 0.3 % 정밀도를 갖는 상용 USBL은 북위 36도 위치에서 북쪽 방향으로 약 2 m, 동쪽 방향으로 약 1.5 m의 절단 오차(truncated error)를 가진다. For example, a commercial USBL with 0.3% accuracy in the 6,000 m range has a truncated error of about 2 m in the north direction and about 1.5 m in the east direction at the latitude 36 °.

이러한 절단 오차로 인하여 USBL 출력 신호는 거시적인 관점에서 정규 분포 오차를 갖는 노이즈 특성이 보이나, 미시적인 관점에서는 결정론적인 (deterministic) 신호 특성을 갖는다. Due to this truncation error, the USBL output signal has a noise characteristic with a normal distribution error from a macroscopic point of view, but has a deterministic signal characteristic from a microscopic point of view.

USBL 뿐만 아니라 GPS 출력 신호도 절단 오차를 가지므로 미시적인 범위에서 USBL과 동일하게 결정론적인 신호특성을 나타낸다. In addition to the USBL, the GPS output signal also has a cutoff error, so it exhibits the same deterministic signal characteristics as the USBL in the microscopic range.

따라서, 항법 시스템의 정밀도를 향상시키기 위하여 관성 시스템과 USBL 신호를 통합할 경우, USBL 위치 측정의 오차 신호가 정규 분포를 갖는 랜덤 노이즈(Gaussian random noise)로 모델링하는 것에 무리가 따른다. Therefore, when integrating the inertial system and the USBL signal in order to improve the accuracy of the navigation system, it is difficult to model the error signal of the USBL position measurement with a Gaussian random noise having a normal distribution.

그러므로 USBL 출력신호를 그대로 이용하는 경우에는 위치 측정 오차가 정규 분포를 갖는다는 전제 조건을 미시적인 영역에서 만족하지 못하므로, 칼만 필터 또는 확장 칼만 필터를 적용하여 정밀 항법 시스템을 구현하는 것에 한계가 있었다. Therefore, when the USBL output signal is used as it is, the precondition that the position measurement error has a normal distribution can not be satisfied in the microscopic region. Therefore, there is a limitation in implementing the precision navigation system by applying the Kalman filter or the extended Kalman filter.

또한, USBL은 음향신호를 발신하고 수신하는 사이의 전달지연시간을 측정하여 수중이동체의 거리(거리 = 음속 x 전달지연시간)를 산출하므로, 음향신호가 전달되는 시간 동안에 수중이동체의 위치 변화에 따른 위치측정오차가 존재한다. Since USBL calculates the distance (distance = sound velocity x propagation delay time) of the moving object by measuring the propagation delay time between the transmission and reception of the acoustic signal, Position measurement error exists.

예를 들어, 6,000 m 거리에서 이동하는 원격 조종 무인 잠수정의 위치를 레스폰더 모드(Responder mode; 단방향 거리측정 방식)로 측정하는 경우, 수중에서 음파 전달속도는 약 1,500m/s 이므로 USBL 음향신호가 전송되는 시간지연은 약 4초가 된다. For example, when the position of a remote controlled unmanned submersible traveling at a distance of 6,000 m is measured by the responder mode (unidirectional distance measuring method), the sound transmission speed in the water is about 1,500 m / s. The time delay to be transmitted is about 4 seconds.

한편 USBL 위치 측정에 있어서 트랜스폰더 모드(Transponder mode; 선상 송파기에서 음향 신호를 발신하고 수중 이동체는 이 신호를 수신한 후 응답신호를 발신하여 선상 수파기에서 응답신호를 수신하는 양방향 거리측정 방식으로서, 자율 무인 잠수정 또는 유인 잠수정에 적용)를 이용하는 경우는 약 8초의 음향신호 전달지연시간이 존재한다. On the other hand, in the USBL position measurement, the transponder mode is a bidirectional distance measurement method in which an acoustic signal is transmitted from a line feeder and a response signal is received after receiving the signal, and a response signal is received from a line- , Autonomous unmanned submersible or manned submersible), there is an acoustic signal transmission delay time of about 8 seconds.

이 전달지연시간 동안 수중이동체는 위치변화가 존재하므로 정확한 위치측정을 위해서는 시간지연에 따른 위치오차에 대한 보상이 필요하다. During the propagation delay time, there is a change in the position of the underwater vehicle, so compensation for the position error due to the time delay is necessary for accurate position measurement.

뿐만 아니라 수중에서 수신되는 음향신호는 수중환경과 선박의 운항조건에 따라 수신신호의 신호 대 잡음비(Signal/noise ratio)가 낮은 경우에는 위치측정이 불가능하여 아웃라이어(outlier)가 발생하고 이에 따라 위치신호 측정주기가 배수로 증가하는 경향이 있다.In addition, if the signal / noise ratio of the received signal is low depending on the underwater environment and the operation conditions of the ship, the acoustic signal received in the water can not be measured because the outlier occurs, The signal measurement period tends to increase in multiples.

따라서, 수중이동체의 위치를 정확하게 측정하기 위해서는 USBL의 음향신호 전달지연과 아웃라이어 신호특성을 고려한 위치보정이 필요하다.
Therefore, in order to accurately measure the position of a moving object in the underwater, it is necessary to perform position correction considering the transmission delay of the USBL and the outlier signal characteristic.

US 8767511 B2US 8767511 B2

본 발명의 목적은 수중 이동체의 초음파 위치측정장치로 얻어진 위치 측정 신호가 절단 오차에 의하여 결정론적으로 주어질 경우에 절단 오차 범위 내에서 랜덤 노이즈를 측정 신호에 부가하고 운용모드에 따른 시간지연을 계산하여 수중 이동체의 이동과 음향신호 전달시간지연에 따른 위치변화를 보상하고 위치측정신호의 아웃라이어를 판정하여 이를 보정하고 통합 항법 시스템에 적합하게 위치 측정 오차를 보정함으로써, 수중 이동체의 위치 측정 신호가 미시적인 영역에서도 가우스 정규 분포를 갖게 할 수 있는 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법을 제공하는 것이다.
An object of the present invention is to add a random noise to a measurement signal within a cutoff error range when a position measurement signal obtained by an ultrasonic position measuring apparatus of a moving object is deterministically given by a cutoff error and calculate a time delay according to an operation mode It is possible to compensate the position change due to the movement of the moving object in the underwater and the delay of the sound signal transmission time, to correct the positioner error by correcting the outlier of the position signal and correcting the position error, Which can make the Gaussian normal distribution even in the in-plane region.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법은 음향 펄스 신호를 수신하여 USBL 신호를 측정하는 USBL 트랜시버 및 GPS를 구비하는 모선이 상기 음향 펄스 신호를 생성하는 USBL 레스폰더 및 확장 칼만 필터를 구비한 수중 이동체의 위치를 추적하는 수중 항법 시스템의 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법에 있어서, (a) 상기 확장 칼만 필터로부터 상기 수중 이동체의 위도 및 경도를 리드(read)하고, 상기 측정된 USBL 신호의 X-방향 및 Y-방향의 절단 오차를 설정하는 단계; (b) 신호수신 불량 개수를 리셋하고, 상기 측정된 USBL 신호를 기다리는 단계; (c) 상기 측정된 USBL 신호를 인가 받아 신호 범위 및 신호 수신 지연 시간을 계산하고, 지연 카운트를 산출하는 단계; (d) 네비게이션 데이터 메모리로부터 상기 수중 이동체의 속도 데이터를 리드하고, 상기 계산된 지연 시간 동안의 상기 수중 이동체의 이동 위치를 계산하는 단계; (e) 소정의 시간에서의 USBL 신호의 측정값을 보정하는 단계; (f) 상기 보정된 USBL 신호의 측정 에러를 계산하고, 상기 신호 수신 불량이 발생했는지 여부를 판단하는 단계; (g) 신호 수신 불량이 발생한 경우 상기 신호 수신 불량 개수의 카운트를 하나 증가시키고, 상기 측정된 USBL 신호의 에러를 버리는 단계; 및 (h) 신호 수신 불량이 발생하지 않은 경우 확장 칼만 필터링 동작을 수행 하여 상기 보정된 USBL 신호가 정규 분포를 갖게 하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for correcting a position measurement error of a moving object in a moving object, the method comprising the steps of: receiving a sound pulse signal and measuring a USBL signal; A method for correcting a position measurement error of an underwater navigation system in an underwater navigation system, the method comprising: (a) reading the latitude and longitude of the underwater vehicle from the extended Kalman filter; Setting a cut-off error in the X-direction and the Y-direction of the measured USBL signal; (b) resetting the number of signal reception defects and waiting for the measured USBL signal; (c) calculating a signal range and a signal reception delay time by receiving the measured USBL signal, and calculating a delay count; (d) reading the speed data of the underwater vehicle from the navigation data memory, and calculating a position of movement of the underwater vehicle during the calculated delay time; (e) correcting a measured value of the USBL signal at a predetermined time; (f) calculating a measurement error of the corrected USBL signal and determining whether the signal reception failure has occurred; (g) increasing a count of the number of defective signal reception by one when a signal reception failure occurs, and discarding the error of the measured USBL signal; And (h) performing an extended Kalman filtering operation to cause the corrected USBL signal to have a normal distribution when signal reception failure does not occur.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법은 상기 수중 이동체는 상기 USBL 레스폰더, 제1 관성 센서, 제1 속도 센서, 제1 선수각-자세 센서 및 제1 수심 센서를 구비한 원격 조종 무인 잠수정; 및 USBL 트랜스폰더, 제2 관성 센서, 제2 속도 센서, 제2 선수각-자세 센서 및 제2 수심 센서를 구비한 자율 무인 잠수정;을 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for correcting a position measurement error of a moving object in an underwater vehicle, the method comprising the steps of: receiving the USBL responder, a first inertial sensor, a first velocity sensor, Remote controlled unmanned submersible; And an autonomous unmanned submersible vehicle having a USBL transponder, a second inertial sensor, a second speed sensor, a second bow angle-posture sensor, and a second depth sensor.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법의 상기 (e) 단계는 상기 수중 이동체가 USBL 레스폰더로 운용되는 원격 조종 무인 잠수정인 경우, (e-1) 운용 거리 범위를 고려하여 USBL 신호 처리 시간 구간(TUSBL), 음파 전달 평균 음속(Va), 상기 제1 관성 센서의 샘플링 시간 간격(δt) 및 상기 USBL 신호 처리 시간 구간의 100 Hz 카운트 숫자(j=TUSBL/δt)에 대한 초기값을 설정하는 단계; (e-2) 상기 USBL 레스폰더에서 음향 펄스를 발생하면, 상기 모선으로부터 소정의 거리(R1)가 떨어진 상기 USBL 트랜시버에서 음향 펄스를 수신하는 단계; (e-3) 상기 원격 조종 무인 잠수정의 위치 및 상기 거리(R1)를 계산하여, 100 Hz 카운트 숫자(j1=R1/Vaδt)를 산출하는 단계; (e-4) 상기 모선의 위치 변화량(ΔXGPS, ΔYGPS)을 측정하여 상기 모선의 위치 변화를 보정하는 단계; 및 (e-5) 상기 원격 조종 무인 잠수정의 위치를 다음의 수학식에 의해 계산하는 단계;

Figure 112016045031318-pat00001
(상기 XUSBL(tk) 및 상기 YUSBL(tk)는 각각 시간(tk)에서 USBL을 통해 측정된 x 축상 위치 및 y 축상 위치이고, 상기 ΔXGPS 및 상기 ΔYGPS 는 GPS를 통해 측정된 상기 모선의 위치 변화량이며, 상기 VE(tk-i) 및 상기 VN(tk-i)는 각각 시간(tk-i)에서의 동쪽 및 북쪽 방향으로의 상기 원격 조종 무인 잠수정의 속도)를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to attain the above object, in the step (e) of the method for correcting the position measurement error of the present invention, when the underwater vehicle is a remote controlled unmanned submersible vehicle operating as a USBL responder, (e-1) The USBL signal processing time interval (T USBL ), the sound wave transmission average acoustic velocity (V a ), the sampling time interval (? T) of the first inertia sensor, and the 100 Hz count number (j = T USBL / t); (e-2) receiving an acoustic pulse in the USBL transceiver when the acoustic pulse is generated in the USBL responder, the predetermined distance (R 1 ) away from the bus line; (e-3) calculating the position of the remote controlled unmanned submersible and the distance (R 1 ) to calculate a 100 Hz count number (j 1 = R 1 / V a δt); (e-4) measuring a position change amount (DELTA X GPS , DELTA Y GPS ) of the bus line to correct a change in position of the bus line; And (e-5) calculating the position of the remote controlled unmanned submersible according to the following equation:
Figure 112016045031318-pat00001
(Above and X USBL (t k) and the Y USBL (t k) are each time (t k) The measured x through the USBL in axial position and the y-axis position, the ΔX GPS and the ΔY GPS is measured by the GPS with a position change of the bus bars, by including the V E (t ki) and the V N (t ki) is the remote control the speed of the unmanned submersible to the east and the north direction at each time (t ki)) .

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법의 상기 (e) 단계는 상기 수중 이동체가 USBL 트랜스폰더로 운용되는 원격 조종 무인 잠수정인 경우, (e-1) 운용 거리 범위를 고려하여 USBL 신호 처리 시간 구간(TUSBL), 음파 전달 평균 음속(Va), 상기 제1 관성 센서의 샘플링 시간 간격(δt) 및 상기 USBL 신호 처리 시간 구간의 100 Hz 카운트 숫자(j=TUSBL/δt)에 대한 초기값을 설정하는 단계; (e-2) 상기 USBL 레스폰더에서 음향 펄스를 발생하면, 상기 모선으로부터 소정의 거리(R1)가 떨어진 상기 USBL 트랜시버에서 음향 펄스를 수신하여 응답 신호를 출력하는 단계; (e-3) 상기 모선이 이동하여 상기 원격 조종 무인 잠수정이 상기 모선으로부터 거리(R2)가 떨어지게 된 상기 USBL 트랜시버가 상기 응답 신호를 수신하는 단계; (e-4) 상기 거리(R1) 및 상기 거리(R2)를 이용하여 왕복거리 (R1+R2)/2를 계산하고, 상기 원격 조종 무인 잠수정의 위치를 측정하여 100 Hz 카운트 숫자(j1=R1/Vaδt)를 산출하는 단계; (e-5) 상기 모선의 위치 변화량(ΔXGPS, ΔYGPS)을 측정하여 상기 모선의 위치 변화를 보정하는 단계; 및 (e-6) 상기 원격 조종 무인 잠수정의 위치를 다음의 수학식에 의해 계산하는 단계;

Figure 112016045031318-pat00002
(상기 XUSBL(tk) 및 상기 YUSBL(tk)는 각각 시간(tk)에서 USBL을 통해 측정된 x 축상 위치 및 y 축상 위치이고, 상기 ΔXGPS 및 상기 ΔYGPS 는 GPS를 통해 측정된 상기 모선의 위치 변화량이며, 상기 VE(tk-i) 및 상기 VN(tk-i)는 각각 시간(tk-i)에서의 동쪽 및 북쪽 방향으로의 상기 원격 조종 무인 잠수정의 속도)를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to attain the above object, in the step (e) of the method for correcting a position measurement error of the present invention, when the underwater vehicle is a remote controlled unmanned submersible vehicle operated as a USBL transponder, (e-1) The USBL signal processing time interval (T USBL ), the sound wave transmission average acoustic velocity (V a ), the sampling time interval (? T) of the first inertia sensor, and the 100 Hz count number (j = T USBL / t); (e-2) receiving an acoustic pulse from the USBL transceiver having a predetermined distance (R 1 ) from the bus line when the acoustic pulse is generated in the USBL responder, and outputting a response signal; (e-3) receiving the response signal by the USBL transceiver in which the bus is moved and the remote control unmanned submersible has a distance R 2 from the bus line; (e-4) The reciprocating distance (R 1 + R 2 ) / 2 is calculated using the distance R 1 and the distance R 2 , and the position of the remote controlled UAV is measured. (j 1 = R 1 / V a隆 t); (e-5) measuring a position change amount (DELTA X GPS , DELTA Y GPS ) of the bus line to correct a change in position of the bus line; And (e-6) calculating the position of the remote controlled unmanned submersible according to the following equation:
Figure 112016045031318-pat00002
(Above and X USBL (t k) and the Y USBL (t k) are each time (t k) The measured x through the USBL in axial position and the y-axis position, the ΔX GPS and the ΔY GPS is measured by the GPS with a position change of the bus bars, by including the V E (t ki) and the V N (t ki) is the remote control the speed of the unmanned submersible to the east and the north direction at each time (t ki)) .

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법의 상기 (e) 단계는 상기 수중 이동체가 USBL 트랜스폰더로 운용되는 자율 무인 잠수정인 경우, (e-1) 운용 거리 범위를 고려하여 USBL 신호 처리 시간 구간(TUSBL), 음파 전달 평균 음속(Va), 상기 제2 관성 센서의 샘플링 시간 간격(δt), 비동기 전송 모드 데이터 수신을 위한 신호 처리 소요 시간(Δta) 및 비동기 전송 모드에서 USBL 신호 수신 소요 시간의 100 Hz 카운트 숫자(ja = Δta /δt)에 대한 초기값을 설정하는 단계; (e-2) 상기 USBL 레스폰더에서 음향 펄스를 발생하면, 상기 모선으로부터 소정의 거리(R1)가 떨어진 상기 USBL 트랜시버에서 음향 펄스를 수신하여 응답 신호를 출력하는 단계; (e-3) 상기 모선이 이동하여 상기 자율 무인 잠수정이 상기 모선으로부터 거리(R2)가 떨어지게 된 상기 USBL 트랜시버가 상기 응답 신호를 수신하는 단계; (e-4) 상기 거리(R1) 및 상기 거리(R2)를 이용하여 왕복거리 (R1+R2)/2를 계산하고, 상기 자율 무인 잠수정의 위치를 측정하는 단계; (e-5) 상기 모선이 상기 측정된 자율 무인 잠수정의 위치 데이터를 비동기 전송 모드로 상기 자율 무인 잠수정으로 전송하면, 상기 자율 무인 잠수정이 이동한 소정의 시간에 상기 측정된 자율 무인 잠수정의 위치 데이터를 확인하여 100 Hz 카운트 숫자(j1=R1/Vaδt)를 산출하는 단계; (e-6) 상기 모선의 위치 변화량(ΔXGPS, ΔYGPS)을 측정하여 상기 모선의 위치 변화를 보정하는 단계; 및 (e-7) 상기 자율 무인 잠수정의 위치를 다음의 수학식에 의해 계산하는 단계;

Figure 112016045031318-pat00003
(상기 XUSBL(tk) 및 상기 YUSBL(tk)는 각각 시간(tk)에서 USBL을 통해 측정된 x 축상 위치 및 y 축상 위치이고, 상기 ΔXGPS 및 상기 ΔYGPS 는 GPS를 통해 측정된 상기 모선의 위치 변화량이며, 상기 VE(tk-i) 및 상기 VN(tk-i)는 각각 시간(tk-i)에서의 동쪽 및 북쪽 방향으로의 상기 자율 무인 잠수정의 속도)를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to attain the above object, in the eighth step of the method for correcting a position measurement error of an underwater vehicle according to the present invention, when the underwater vehicle is an autonomous unmanned submersible operated by a USBL transponder, the speed of sound USBL signal processing time interval (T USBL), a sound wave transmission average (V a), the signal processing for the sampling time interval (δt), asynchronous transfer mode, data received in the second inertial sensor time (Δt a) and asynchronous step of setting an initial value for the USBL signal received takes 100 Hz counting the number of times (δt j a = a / δt) in transmission mode; (e-2) receiving an acoustic pulse from the USBL transceiver having a predetermined distance (R 1 ) away from the bus line when the acoustic pulse is generated in the USBL responder, and outputting a response signal; (e-3) receiving the response signal by the USBL transceiver in which the bus line is moved and the autonomous unattended submersible is separated from the bus line by a distance R 2 ; (e-4) calculating a reciprocating distance (R 1 + R 2 ) / 2 using the distance R 1 and the distance R 2 and measuring the position of the autonomous unmanned submersible; (e-5) If the bus transmits the measured position data of the autonomous unmanned submersible to the autonomous unmanned submersible in the asynchronous transfer mode, the measured position data of the autonomous unmanned submersible at the predetermined time To calculate a 100 Hz count number (j 1 = R 1 / V a隆 t); (e-6) measuring a position change amount (DELTA X GPS , DELTA Y GPS ) of the bus line to correct a positional change of the bus line; And (e-7) calculating the position of the autonomous unmanned submersible according to the following equation:
Figure 112016045031318-pat00003
(Above and X USBL (t k) and the Y USBL (t k) are each time (t k) The measured x through the USBL in axial position and the y-axis position, the ΔX GPS and the ΔY GPS is measured by the GPS Wherein the V E (t ki ) and the V N (t ki ) each include the speed of the autonomous unmanned submersible in the east and north directions at time tki ) .

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법은 상기 (g) 단계 이후에 에러 공분산 행렬을 전파하고 상기 (b) 단계로 회귀하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the method for correcting a position measurement error of the present invention may further include propagating an error covariance matrix after step (g) and returning to step (b).

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법의 상기 측정된 USBL 신호의 에러를 버리는 단계는 임계 오차 범위인 n * σ(n = 3 ~ 5, 상기 σ는 오차의 표준 편차)를 초과하는 상기 측정된 USBL 신호를 제거하는 단계; 상기 신호 수신 불량 개수를 카운트하는 단계; 및 하기의 수학식을 이용하여 상기 신호 수신 불량에 의한 USBL 신호의 계측 오차 공분산 특성을 보정하는 단계;

Figure 112016045031318-pat00004
(상기 Rk는 시간(tk)에서의 계측 오차 공분산이고, 상기 R은 계측 오차 공분산이며, 상기 α는 신호 수신 불량 개수)를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the present invention provides a method for correcting errors in position measurement of a moving object in a moving object, the method comprising the steps of discarding an error of the measured USBL signal, wherein n * σ (n = 3 to 5, Removing the measured USBL signal exceeding a predetermined threshold value; Counting the number of signal reception defects; And correcting a measurement error covariance characteristic of the USBL signal due to the signal reception failure using the following equation:
Figure 112016045031318-pat00004
It characterized in that it comprises a (a measurement error covariance R k at the time (t k), wherein R is the measurement error covariance, wherein α is the number of bad reception signal).

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법의 상기 (h) 단계는 (h-1) 상기 USBL 트랜시버에서 환산된 상기 수중 이동체까지의 거리 또는 상기 GPS에서 환산된 상기 수중 이동체의 절대 위치를 인가받아 초기화하는 단계; (h-2) 상기 제1 및 제2 관성 센서가 상기 수중 이동체까지의 운동의 관성력을 검출하여 가속도 및 각속도를 제공하는 단계; (h-3) 상기 확장 칼만 필터가 상기 가속도 및 상기 각속도를 인가받아 스트랩다운 관성항법 알고리즘을 구동하여 상기 수중 이동체의 추정거리를 산출하는 단계; (h-4) 상기 추정거리를 인가받아 에러 공분산 행렬을 전파하는 단계; (h-5) 상기 제1 및 제2 속도 센서를 위한 칼만 이득 및 상기 USBL을 위한 칼만 이득을 산출하고 상기 에러 공분산 행렬을 업데이트하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the step (h) of the method for correcting a position measurement error of a moving object of the present invention comprises the steps of: (h-1) determining a distance from the USBL transceiver to the underwater vehicle, And receiving and initializing the absolute position of the mobile station; (h-2) detecting the inertial force of the motion of the first and second inertial sensors to the underwater vehicle to provide an acceleration and an angular velocity; (h-3) calculating the estimated distance of the underwater vehicle by driving the strap-down inertial navigation algorithm with the acceleration and the angular velocity being applied by the extended Kalman filter; (h-4) propagating the error covariance matrix by receiving the estimated distance; (h-5) calculating a Kalman gain for the first and second velocity sensors and a Kalman gain for the USBL, and updating the error covariance matrix.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법의 상기 (h-5) 단계에서 상기 제1 및 제2 속도 센서를 위한 칼만 이득을 산출하는데 있어서 필요한 데이터는 상기 제1 및 제2 속도 센서에서 측정된 상기 수중 이동체 각각의 속도 데이터, 상기 제1 및 제2 수심 센서에서 측정된 상기 수중 이동체 각각의 심도 데이터에 상기 스트랩다운 관성항법 알고리즘을 통해 산출된 비동기 멀티 레이트 속도 데이터 및 심도 데이터의 합인 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the data required for calculating the Kalman gain for the first and second velocity sensors in the step (h-5) of the method for correcting the position measurement error of the moving object according to the present invention, The asynchronous multirate velocity data and the depth data calculated by the strap-down inertial navigation algorithm on the velocity data of each of the underwater vehicles measured by the two-speed sensor, the depth data of each of the underwater vehicles measured by the first and second depth sensors, Data is a sum of data.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법은 상기 (h-5) 단계 이후에 (h-6) 상기 속도 데이터 및 심도 데이터의 합을 인가받아 속도 및 심도에 대한 상태 추정 데이터를 업데이트하는 단계; 및 (h-7) 상기 제1 및 제2 속도 센서를 위한 칼만 이득과 상기 제1 및 제2 수심 센서를 위한 칼만 이득을 산출하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the present invention provides a method of correcting a position measurement error of a moving object, comprising: (h-5) a step (h-6) of receiving a sum of the velocity data and depth data, Updating the data; And (h-7) calculating a Kalman gain for the first and second velocity sensors and a Kalman gain for the first and second depth sensors.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법의 상기 (h-5) 단계에서 상기 USBL을 위한 칼만 이득을 산출하는데 있어서 필요한 데이터는 상기 USBL 트랜시버에서 측정된 상기 수중 이동체 각각의 위치 데이터에 상기 스트랩다운 관성항법 알고리즘을 통해 산출된 위치 데이터의 합인 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the data required for calculating the Kalman gain for the USBL in the step (h-5) of the method for correcting the position measurement error of the underwater vehicle may include: And the position data is the sum of the position data calculated through the strap-down inertia navigation algorithm.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법은 상기 (h-7) 단계 이후에 상기 위치 데이터의 합을 인가받아 시간 지연 에러를 보정하고, 상기 신호 수신 불량이 발생했는지 여부를 판단하는 단계; 상기 신호 수신 불량이 발생하지 않은 경우 x 축상 위치 및 y 축상 위치에 랜덤 노이즈를 추가하고, 계측 오차 공분산을 조절하는 단계; 상기 신호 수신 불량이 발생한 경우 상기 신호 수신 불량 개수를 하나 증가시키고, 상기 측정된 USBL 신호의 에러를 버리고 상기 에러 공분산 행렬을 전파하는 단계; 및 상기 조절된 계측 오차 공분산을 이용하여 상기 제1 및 제2 속도 센서를 위한 상태 추정 데이터를 업데이트하고, 상기 USBL을 위한 칼만 이득을 산출하는 단계(S50)로 회귀하는 단계; 상기 제1 및 제2 속도 센서를 위한 상태 추정 업데이트 데이터의 에러를 보정하여 상기 스트랩다운 관성항법 알고리즘을 구동하는 단계(S100)로 회귀하는 단계; 상기 스트랩다운 관성항법 알고리즘이 상기 전파된 에러 공분산 행렬 및 상기 에러가 보정된 제1 및 제2 속도 센서를 위한 상태 추정 업데이트 데이터를 인가받아 상기 수중 이동체의 위치, 속도 및 자세 데이터를 보정하여 출력하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the present invention provides a method for correcting a position measurement error of a moving object, the method comprising: correcting a time delay error by receiving a sum of the position data after the step (h-7) ; Adding random noise to the position on the x-axis and the position on the y-axis when the signal reception failure does not occur, and adjusting the measurement error covariance; Increasing the number of defective signal reception by one when the signal reception failure occurs and discarding the error of the measured USBL signal and propagating the error covariance matrix; And updating the state estimation data for the first and second velocity sensors using the adjusted measurement error covariance and calculating a Kalman gain for the USBL (S50); Returning to step S100 driving the strap-down inertia navigation algorithm by correcting errors of the state estimation update data for the first and second velocity sensors; The strap-down inertial navigation algorithm receives the propagated error covariance matrix and the state estimation update data for the first and second speed sensors with the error corrected, and corrects the position, velocity, and attitude data of the underwater vehicle Further comprising the steps of:

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법은 음향 펄스 신호를 수신하여 USBL 신호를 측정하는 USBL 트랜시버 및 GPS를 구비하는 모선이 상기 음향 펄스 신호를 생성하는 USBL 레스폰더 및 확장 칼만 필터를 구비한 수중 이동체의 위치를 추적하는 수중 항법 시스템의 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법에 있어서, (a) 상기 확장 칼만 필터로부터 상기 수중 이동체의 위도 및 경도를 리드(read)하고, 상기 측정된 USBL 신호의 X-방향 및 Y-방향의 절단 오차를 설정하는 단계; (b) 신호수신 불량 개수를 리셋하고, 상기 측정된 USBL 신호를 기다리는 단계; (c) 상기 측정된 USBL 신호를 인가 받아 신호 범위 및 신호 수신 지연 시간을 계산하고, 지연 카운트를 산출하는 단계; (d) 네비게이션 데이터 메모리로부터 상기 수중 이동체의 속도 데이터를 리드하고, 상기 계산된 지연 시간 동안의 상기 수중 이동체의 이동 위치를 계산하는 단계; (e) 소정의 시간에서의 USBL 신호의 측정값을 보정하는 단계; (f) 상기 보정된 USBL 신호의 측정 에러를 계산하고, 상기 신호 수신 불량이 발생했는지 여부를 판단하는 단계; (g) 신호 수신 불량이 발생한 경우 상기 신호 수신 불량 개수의 카운트를 하나 증가시키고, 상기 측정된 USBL 신호의 에러를 버리는 단계; 및 (h) 신호 수신 불량이 발생하지 않은 경우 확장 칼만 필터링 동작을 수행 하여 상기 보정된 USBL 신호가 정규 분포를 갖게 하는 단계;를 포함하고, 상기 확장 칼만 필터는 상기 모선 및 상기 수중 이동체의 이동을 고려하여 데이터를 업데이트하는 간접 되먹임 방식으로 상기 USBL 신호의 측정값을 보정하는 것을 특징으로 한다.
According to another aspect of the present invention, there is provided a method for correcting a position measurement error of a moving object in a moving object, the method comprising the steps of: receiving a sound pulse signal and measuring a USBL signal; A method for correcting a position measurement error of an underwater navigation system in an underwater navigation system, the method comprising: (a) reading the latitude and longitude of the underwater vehicle from the extended Kalman filter; Setting a cut-off error in the X-direction and the Y-direction of the measured USBL signal; (b) resetting the number of signal reception defects and waiting for the measured USBL signal; (c) calculating a signal range and a signal reception delay time by receiving the measured USBL signal, and calculating a delay count; (d) reading the speed data of the underwater vehicle from the navigation data memory, and calculating a position of movement of the underwater vehicle during the calculated delay time; (e) correcting a measured value of the USBL signal at a predetermined time; (f) calculating a measurement error of the corrected USBL signal and determining whether the signal reception failure has occurred; (g) increasing a count of the number of defective signal reception by one when a signal reception failure occurs, and discarding the error of the measured USBL signal; And (h) performing an extended Kalman filtering operation to cause the corrected USBL signal to have a normal distribution when a signal reception failure does not occur, wherein the extended Kalman filter is configured to perform the movement of the bus and the underwater vehicle And the measured value of the USBL signal is corrected by a indirect feedback method for updating the data in consideration of the USBL signal.

기타 실시예의 구체적인 사항은 "발명을 실시하기 위한 구체적인 내용" 및 첨부 "도면"에 포함되어 있다.Specific details of other embodiments are included in the " Detailed Description of the Invention "and the accompanying drawings.

본 발명의 이점 및/또는 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 각종 실시예를 참조하면 명확해질 것이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and / or features of the present invention and the manner of achieving them will be apparent by reference to various embodiments described in detail below with reference to the accompanying drawings.

그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 각 실시예의 구성만으로 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로도 구현될 수도 있으며, 단지 본 명세서에서 개시한 각각의 실시예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구범위의 각 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐임을 알아야 한다.
However, the present invention is not limited to the configurations of the embodiments described below, but may be embodied in various other forms, and each embodiment disclosed in this specification is intended to be illustrative only, It will be understood by those of ordinary skill 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.

본 발명에 의할 경우, 수중 이동체의 위치 측정값과 위치 추정값이 오차 정규값의 임계치를 넘는 경우에 신호 수신 불량으로 판정하여 측정 신호 업데이트에서 제외하고 측정 오차 공분산을 보정함으로써 외부 노이즈에 민감하여 측정신호에 신호 수신 불량이 간헐적 또는 연속적으로 발생하는 USBL의 한계를 극복할 수 있게 된다.
According to the present invention, when the position measurement value and the position estimation value of the moving object exceed the threshold value of the error normal value, it is determined that the signal reception is defective and the measurement error covariance is excluded from the update of the measurement signal. It is possible to overcome the limitation of the USBL in which a signal reception failure occurs intermittently or continuously.

또한, 관성 시스템과 USBL 신호를 통합할 경우에도 USBL 위치 측정의 오차 신호를 정규 분포를 갖는 랜덤 노이즈로 모델링함으로써, GPS 위치 신호를 통합한 항법 시스템의 오차가 저감되어 수중 항법 시스템의 정밀도가 향상되게 된다.
In addition, when the inertial system and the USBL signal are integrated, the error signal of the USBL position measurement is modeled as a random noise having a normal distribution, so that the error of the navigation system incorporating the GPS position signal is reduced and the accuracy of the underwater navigation system is improved do.

도 1은 본 발명에 따른 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법을 구현하기 위한 수중 통합 항법 시스템의 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 수중 통합 항법 시스템에서 측정된 USBL 신호 및 랜덤 노이즈가 포함된 신호를 X-Y 평면도로 나타낸 그래프이다.
도 3은 도 1에 도시된 수중 통합 항법 시스템에서 측정된 위치 에러(a) 및 랜덤 노이즈가 포함된 신호(b)를 히스토그램에 나타낸 그래프이다.
도 4는 도 1에 도시된 수중 통합 항법 시스템에서 측정된 USBL 신호의 특성 보정 방법의 동작을 나타내는 순서도이다.
도 5a 내지 도 5c는 도 1에 도시된 수중 통합 항법 시스템에서 시간 지연에 따라 측정된 USBL 신호의 흐름을 나타내는 도면이다.
도 6은 도 1에 도시된 수중 통합 항법 시스템에서 시간 지연을 보상한 수중 이동체의 위치를 나타내는 도면이다.
도 7은 도 4에 도시된 USBL 신호의 특성 보정 방법 중 확장 칼만 필터링 동작을 상세하게 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예로서 USBL에서 측정된 자율 무인 잠수정의 x 축상 위치(a) 및 y 축상 위치(b)를 시간의 경과에 따라 모사한 그래프이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예로서 USBL에서 측정된 x 축상 위치 에러(a) 및 y 축상 위치 에러(b)를 히스토그램에 나타낸 그래프이다.
도 10은 도 8에 도시된 자율 무인 잠수정의 x 축상 USBL 위치 측정값에 랜덤 오차를 추가한 x 축상 위치(a) 및 y 축상 USBL 위치 측정값에 랜덤 오차를 추가한 y 축상 위치(b)를 시간의 경과에 따라 비교한 그래프이다.
도 11은 도 10에 도시된 랜덤 오차를 추가한 x 축상 위치 에러(a) 및 랜덤 오차를 추가한 y 축상 위치 에러(b)를 히스토그램에 나타낸 그래프이다.
도 12는 도 11에 도시된 랜덤 오차를 가우스 분포 함수로 모델링한 x 축상 위치 에러(a) 및 y 축상 위치 에러(b)를 나타낸 그래프이다.
도 13은 본 발명의 일 실시 예로서 USBL에서 실제 측정된 USBL 신호 및 평균 위치값(a) 및 랜덤 노이즈가 포함된 신호 및 평균 위치값(b)을 X-Y 평면도로 나타낸 그래프이다.
도 14는 본 발명의 다른 실시 예로서 GPS에서 측정된 x 축상 위치 에러(a) 및 y 축상 위치 에러(b)를 히스토그램에 나타낸 그래프이다.
도 15는 본 발명의 다른 실시 예로서 GPS에서 실제 측정된 위치 신호 및 평균 위치값을 X-Y 평면도로 나타낸 그래프이다.
도 16은 본 발명의 다른 실시 예로서 GPS에서 측정된 x 축상 위치 에러에 랜덤 노이즈가 포함된 신호(a) 및 y 축상 위치 에러에 랜덤 노이즈가 포함된 신호(b)를 히스토그램에 나타낸 그래프이다.
도 17은 본 발명의 다른 실시 예로서 GPS에서 실제 측정된 위치 신호에 랜덤 노이즈가 포함된 신호 및 평균 위치값을 X-Y 평면도로 나타낸 그래프이다.
도 18은 도 17에 도시된 랜덤 오차를 가우스 분포 함수로 모델링한 x 축상 위치 에러(a) 및 y 축상 위치 에러(b)를 나타낸 그래프이다.
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a block diagram of an integrated underwater navigation system for implementing a position error correction method for an underwater vehicle according to the present invention; FIG.
FIG. 2 is a graph showing an XY plane view of a signal including a USBL signal and random noise measured in the integrated navigation navigation system shown in FIG. 1. FIG.
Fig. 3 is a graph showing a position error (a) measured in the integrated navigation navigation system shown in Fig. 1 and a signal (b) including random noise in a histogram.
4 is a flowchart showing the operation of the method for correcting the characteristics of the USBL signal measured in the integrated navigation navigation system shown in FIG.
FIGS. 5A to 5C are views showing the flow of a USBL signal measured according to a time delay in the integrated navigation navigation system shown in FIG. 1. FIG.
FIG. 6 is a view showing a position of a moving object underwater compensated for time delay in the integrated navigation navigation system shown in FIG. 1. FIG.
FIG. 7 is an operation flowchart for explaining an extended Kalman filtering operation of the USBL signal characteristic correction method shown in FIG. 4 in detail.
FIG. 8 is a graph simulating the position (a) on the x-axis and the position (b) on the y-axis of the autonomous unmanned submersible as measured in USBL over time according to an embodiment of the present invention.
9 is a graph showing a position error (a) on the x-axis and a position error (b) on the y-axis, which are measured in the USBL, in the histogram according to an embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a graph showing the position (a) on the x-axis where a random error is added to the USBL position measurement value on the x-axis of the autonomous unmanned submersible shown in FIG. 8 and the y-axis position (b) where random error is added to the y- It is a graph that is compared with the passage of time.
11 is a graph showing a position error (a) on the x-axis and a position error (b) on the y-axis, to which a random error is added, as shown in FIG.
12 is a graph showing the x-axis position error (a) and the y-axis position error (b) modeled by the Gaussian distribution function of the random error shown in Fig.
FIG. 13 is a graph showing the USBL signal and the signal including the average position value (a) and random noise actually measured in the USBL and the average position value (b) in an XY plan view according to an embodiment of the present invention.
14 is a graph showing a position error (a) on the x-axis and a position error (b) on the y-axis, which are measured in the GPS, as another embodiment of the present invention.
FIG. 15 is a graph showing an actually measured position signal and an average position value in an XY plan view according to another embodiment of the present invention.
16 is a graph showing a histogram of a signal (a) in which random noise is included in a position error on the x axis measured by GPS and a signal (b) in which a random noise is included in a position error on the y axis, according to another embodiment of the present invention.
FIG. 17 is a graph showing a signal including random noise in a position signal actually measured in GPS and an average position value in an XY plan view according to another embodiment of the present invention. FIG.
18 is a graph showing the x-axis position error (a) and the y-axis position error (b) modeled by the Gaussian distribution function shown in Fig.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명을 상세하기 설명하기 전에, 본 명세서에서 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 무조건 한정하여 해석되어서는 아니 되며, 본 발명의 발명자가 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해서 각종 용어의 개념을 적절하게 정의하여 사용할 수 있고, 더 나아가 이들 용어나 단어는 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 함을 알아야 한다.Before describing the present invention in detail, terms and words used herein should not be construed in an ordinary or dictionary sense and should not be interpreted unconditionally, and in order for the inventor of the present invention to explain his invention in the best way It is to be understood that the concepts of various terms can be properly defined and used, and further, these terms and words should be interpreted in terms of meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention.

즉, 본 명세서에서 사용된 용어는 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하기 위해서 사용되는 것일 뿐이고, 본 발명의 내용을 구체적으로 한정하려는 의도로 사용된 것이 아니며, 이들 용어는 본 발명의 여러 가지 가능성을 고려하여 정의된 용어임을 알아야 한다.That is, the terms used herein are used only to describe preferred embodiments of the present invention, and are not intended to specifically limit the contents of the present invention, It should be noted that this is a defined term.

또한, 본 명세서에 있어서, 단수의 표현은 문맥상 명확하게 다른 의미로 지시하지 않는 이상, 복수의 표현을 포함할 수 있으며, 유사하게 복수로 표현되어 있다고 하더라도 단수의 의미를 포함할 수 있음을 알아야 한다.Also, in this specification, the singular forms "a", "an", and "the" include plural referents unless the context clearly dictates otherwise, and it should be understood that they may include singular do.

본 명세서의 전체에 걸쳐서 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소를 "포함"한다고 기재하는 경우에는, 특별히 반대되는 의미의 기재가 없는 한 임의의 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 임의의 다른 구성 요소를 더 포함할 수도 있다는 것을 의미할 수 있다.Where an element is referred to as "comprising" another element throughout this specification, the term " comprises " does not exclude any other element, It can mean that you can do it.

더 나아가서, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소의 "내부에 존재하거나, 연결되어 설치된다"고 기재한 경우에는, 이 구성 요소가 다른 구성 요소와 직접적으로 연결되어 있거나 접촉하여 설치되어 있을 수 있고, 일정한 거리를 두고 이격되어 설치되어 있을 수도 있으며, 일정한 거리를 두고 이격되어 설치되어 있는 경우에 대해서는 해당 구성 요소를 다른 구성 요소에 고정 내지 연결시키기 위한 제 3의 구성 요소 또는 수단이 존재할 수 있으며, 이 제 3의 구성 요소 또는 수단에 대한 설명은 생략될 수도 있음을 알아야 한다.Further, when it is stated that an element is "inside or connected to" another element, the element may be directly connected to or in contact with the other element, A third component or means for fixing or connecting the component to another component may be present when the component is spaced apart from the first component by a predetermined distance, It should be noted that the description of the components or means of 3 may be omitted.

반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "직접 연결"되어 있다거나, 또는 "직접 접속"되어 있다고 기재되는 경우에는, 제 3의 구성 요소 또는 수단이 존재하지 않는 것으로 이해하여야 한다.On the other hand, it should be understood that there is no third component or means when an element is described as being "directly connected" or "directly connected" to another element.

마찬가지로, 각 구성 요소 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 " ~ 사이에"와 "바로 ~ 사이에", 또는 " ~ 에 이웃하는"과 " ~ 에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지의 취지를 가지고 있는 것으로 해석되어야 한다.Likewise, other expressions that describe the relationship between the components, such as "between" and "immediately", or "neighboring to" and "directly adjacent to" .

또한, 본 명세서에 있어서 "일면", "타면", "일측", "타측", "제 1", "제 2" 등의 용어는, 사용된다면, 하나의 구성 요소에 대해서 이 하나의 구성 요소가 다른 구성 요소로부터 명확하게 구별될 수 있도록 하기 위해서 사용되며, 이와 같은 용어에 의해서 해당 구성 요소의 의미가 제한적으로 사용되는 것은 아님을 알아야 한다.In this specification, terms such as "one side", "other side", "one side", "other side", "first", "second" Is used to clearly distinguish one element from another element, and it should be understood that the meaning of the element is not limited by such term.

또한, 본 명세서에서 "상", "하", "좌", "우" 등의 위치와 관련된 용어는, 사용된다면, 해당 구성 요소에 대해서 해당 도면에서의 상대적인 위치를 나타내고 있는 것으로 이해하여야 하며, 이들의 위치에 대해서 절대적인 위치를 특정하지 않는 이상은, 이들 위치 관련 용어가 절대적인 위치를 언급하고 있는 것으로 이해하여서는 아니된다.It is also to be understood that terms related to positions such as "top", "bottom", "left", "right" in this specification are used to indicate relative positions in the drawing, Unless an absolute position is specified for these positions, it should not be understood that these position-related terms refer to absolute positions.

더욱이, 본 발명의 명세서에서는, "…부", "…기", "모듈", "장치" 등의 용어는, 사용된다면, 하나 이상의 기능이나 동작을 처리할 수 있는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있음을 알아야 한다.Furthermore, in the specification of the present invention, the terms "part", "unit", "module", "device" and the like mean a unit capable of handling one or more functions or operations, Or software, or a combination of hardware and software.

또한, 본 명세서에서는 각 도면의 각 구성 요소에 대해서 그 도면 부호를 명기함에 있어서, 동일한 구성 요소에 대해서는 이 구성 요소가 비록 다른 도면에 표시되더라도 동일한 도면 부호를 가지고 있도록, 즉 명세서 전체에 걸쳐 동일한 참조 부호는 동일한 구성 요소를 지시하고 있다.In this specification, the same reference numerals are used for the respective components of the drawings to denote the same reference numerals even though they are shown in different drawings, that is, the same reference numerals throughout the specification The symbols indicate the same components.

본 명세서에 첨부된 도면에서 본 발명을 구성하는 각 구성 요소의 크기, 위치, 결합 관계 등은 본 발명의 사상을 충분히 명확하게 전달할 수 있도록 하기 위해서 또는 설명의 편의를 위해서 일부 과장 또는 축소되거나 생략되어 기술되어 있을 수 있고, 따라서 그 비례나 축척은 엄밀하지 않을 수 있다.In the drawings attached to the present specification, the size, position, coupling relationship, and the like of each constituent element of the present invention may be partially or exaggerated or omitted or omitted for the sake of clarity of description of the present invention or for convenience of explanation May be described, and therefore the proportion or scale may not be rigorous.

또한, 이하에서, 본 발명을 설명함에 있어서, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 구성, 예를 들어, 종래 기술을 포함하는 공지 기술에 대한 상세한 설명은 생략될 수도 있다.
Further, in the following description of the present invention, a detailed description of a configuration that is considered to be unnecessarily blurring the gist of the present invention, for example, a known technology including the prior art may be omitted.

도 1은 본 발명에 따른 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법을 구현하기 위한 수중 통합 항법 시스템의 블록도로서, 모선(100), 원격 조종 무인 잠수정(200) 및 자율 무인 잠수정(300)를 포함한다.FIG. 1 is a block diagram of an integrated navigation system for water for realizing a position measurement error correction method according to the present invention, which includes a mother ship 100, a remote control unmanned submersible 200, and an autonomous unmanned submersible 300 .

모선(100)은 USBL 트랜시버(110) 및 GPS(120)를 장착하고, 원격 조종 무인 잠수정(200)은 USBL 레스폰더(Responder, 210), 제1 관성 센서(Inertial Measurement Unit: IMU, 220), 제1 속도 센서(Doppler Velocity Log: DVL, 230), 제1 선수각-자세 센서(Attitude Heading Reference System, AHRS) 및 수심 센서(Depth sensor)(240), 제1 확장 칼만 필터(250)를 구비한다. The bus 100 includes a USBL transceiver 110 and a GPS 120. The remote controlled unmanned submersible 200 includes a USBL responder 210, a first inertial measurement unit (IMU) 220, (DVL) 230, a first attitude heading reference system (AHRS) and a depth sensor 240, and a first extended Kalman filter 250 do.

자율 무인 잠수정(300)은 USBL 트랜스폰더(Transponder, 310), 제2 관성 센서(Inertial Measurement Unit: IMU, 320), 제2 속도 센서(Doppler Velocity Log: DVL, 330), 제2 선수각-자세 센서(Attitude Heading Reference System, AHRS) 및 수심 센서(Depth sensor)(340), 제2 확장 칼만 필터(350)를 구비한다.The autonomous unmanned submersible 300 includes a USBL transponder 310, a second inertial sensor unit (IMU) 320, a second velocity sensor (DVL) 330, a second yaw angle- An attitude heading reference system (AHRS), a depth sensor 340, and a second extended Kalman filter 350.

도 1을 참조하여 본 발명에 따른 수중 이동체(200, 300)의 위치 측정 오차 보정 방법을 구현하기 위한 수중 통합 항법 시스템의 각 구성요소의 구성 및 기능을 설명하면 다음과 같다. Referring to FIG. 1, the components and functions of the integrated navigation navigation system for implementing the position measurement error correction method of the underwater vehicle 200, 300 according to the present invention will be described below.

제1 및 제2 관성 센서(220, 320)는 100 Hz 주기로 수중 이동체(200, 300) 각각의 운동의 관성력을 검출하여 가속도 및 각속도를 측정하고, 제1 및 제2 속도 센서(230, 330)는 5 Hz 주기로 수중 이동체(200, 300) 각각의 속도를 측정한다.The first and second inertial sensors 220 and 320 measure the acceleration and the angular velocity by detecting the inertial force of the motion of each of the mobile objects 200 and 300 at a cycle of 100 Hz and output the first and second velocity sensors 230 and 330, Measures the speed of each of the mobile objects 200 and 300 at a cycle of 5 Hz.

또한, 제1 및 제2 선수각-자세 센서 및 수심 센서(240, 340)는 수중 이동체(200, 300) 각각의 방위각 및 자세와 수중 이동체(200, 300) 각각의 심도를 측정한다. The first and second bow angle-posture sensors and depth sensors 240 and 340 measure the azimuth and attitude of each of the underwater vehicles 200 and 300 and the depth of each of the underwater vehicles 200 and 300, respectively.

USBL을 이용하여 수중 이동체(200, 300)의 위치를 측정하는 동작은 다음과 같다. The operation of measuring the position of the moving objects 200 and 300 using the USBL is as follows.

원격 조종 무인 잠수정(200)의 경우 레스폰더 모드 또는 USBL 트랜스폰더 모드로서, 케이블을 통하여 모선(100)의 선상에서 원격 조종 무인 잠수정(200)으로 응답 신호 발생 명령을 전송하면, USBL 레스폰더(210)는 음향 펄스를 생성하고 모선(100)의 USBL 트랜시버(110)는 이를 수신한다.When the remote control unmanned submersible 200 transmits a response signal generation command to the remote controlled unmanned submersible 200 on a line of the bus 100 through a cable as a responder mode or a USBL transponder mode, Generates an acoustic pulse and the USBL transceiver 110 of bus 100 receives it.

이때, USBL 트랜시버(110)는 음향 펄스 신호를 수신하는데 소요되는 지연 시간을 계산하여 원격 조종 무인 잠수정(200)까지의 거리를 환산하고, 신호 수신 각도를 직교 2 방향으로 계산하여 음향 펄스 신호의 입사각을 환산한다.At this time, the USBL transceiver 110 calculates the delay time required to receive the acoustic pulse signal, converts the distance to the remote control pilotless submersible 200, calculates the signal receiving angle in the two orthogonal directions, .

또한, 원격 조종 무인 잠수정(200)의 수중 3차원 상대 위치를 계산하고, GPS(120)를 통해 획득한 모선(100)의 위치를 고려한 원격 조종 무인 잠수정(200)의 절대 위치를 환산한다.Also, the three-dimensional relative position of the remote controlled unmanned submersible 200 is calculated, and the absolute position of the remote controlled unmanned submersible 200 is calculated in consideration of the position of the bus 100 acquired through the GPS 120.

한편, 자율 무인 잠수정(300)의 경우 트랜스폰더 모드로서, USBL 트랜시버(110)에서 질의(interrogation) 신호를 발신하면 USBL 트랜스폰더(310)는 이를 수신하여 음향 펄스를 생성하고 모선(100)의 USBL 트랜시버(110)는 이를 수신한다.On the other hand, in the case of the autonomous unmanned submersible 300, when the USBL transceiver 110 transmits an interrogation signal as a transponder mode, the USBL transponder 310 receives the interrogation signal, generates an acoustic pulse, The transceiver 110 receives it.

이때, USBL 트랜시버(110)는 음향 펄스 신호를 수신하는데 소요되는 지연 시간을 계산하여 자율 무인 잠수정(300)까지의 왕복 거리를 환산하고, 신호 수신 각도를 직교 2 방향으로 계산하여 음향 펄스 신호의 입사각을 환산한다.At this time, the USBL transceiver 110 calculates the delay time required for receiving the acoustic pulse signal, converts the round trip distance to the autonomous unmanned submersible 300, calculates the signal reception angle in two orthogonal directions, .

또한, 자율 무인 잠수정(300)의 수중 3차원 상대 위치를 계산하고, GPS(120)를 통해 획득한 모선(100)의 위치를 고려한 자율 무인 잠수정(300)의 절대 위치를 환산한다.In addition, the relative three-dimensional relative position of the autonomous unmanned submersible 300 is calculated, and the absolute position of the autonomous unmanned submersible 300 considering the position of the bus bar 100 acquired through the GPS 120 is converted.

예를 들어, 수중 이동체(200, 300)의 위치가 모선(100)으로부터 1500 m 떨어져 있다고 가정하면, 시간 = 거리/음속이고, 음속은 약 1500 m/s이므로 모선(100)의 USBL 트랜시버(110)에서 계산된 음향 펄스 신호의 지연 시간은 레스폰더 모드 원격 조종 무인 잠수정(200)의 경우 1 초이고, 트랜스폰더 모드 원격 조종 무인 잠수정(200) 및 자율 무인 잠수정(300)의 경우 2 초로 계산된다.For example, assuming that the position of the mobile object 200, 300 is 1500 m from the bus 100, the time = distance / sound speed and the sound velocity is about 1500 m / The delay time of the acoustic pulse signal calculated in the first embodiment is 1 second for the responder mode remote controlled unmanned submersible 200 and 2 seconds for the transponder mode remote controlled unmanned submersible 200 and the autonomous unmanned submersible 300 .

따라서, 모선(100)이 수중 이동체(200, 300)로부터 수신하는 신호의 간섭에 의한 영향을 방지하기 위하여 약 3초 시간 간격으로 수중 이동체(200, 300)로부터 신호를 수신한다.
Accordingly, the bus 100 receives signals from the underwater vehicles 200 and 300 at intervals of about 3 seconds in order to prevent the interference of the signals received from the underwater vehicles 200 and 300.

이와 같이 USBL을 이용하여 측정된 수중 이동체(200, 300)의 비 정규 분포 오차를 갖는 위치 신호를 정규 분포화하는 동작은 다음과 같다. The operation of normalizing the position signal having the non-normal distribution error of the underwater mobile object 200, 300 measured using the USBL is as follows.

도 2는 도 1에 도시된 수중 통합 항법 시스템에서 측정된 USBL 신호 및 랜덤 노이즈가 포함된 신호를 X-Y 평면도로 나타낸 그래프이다.FIG. 2 is a graph showing a signal including a USBL signal and random noise measured in the integrated navigation navigation system shown in FIG. 1 in an X-Y plan view.

도 3은 도 1에 도시된 수중 통합 항법 시스템에서 측정된 위치 에러(a) 및 랜덤 노이즈가 포함된 신호(b)를 히스토그램에 나타낸 그래프이다.Fig. 3 is a graph showing a position error (a) measured in the integrated navigation navigation system shown in Fig. 1 and a signal (b) including random noise in a histogram.

도 3(a)에서 보는 바와 같이, 본 발명은 수중 이동체(200, 300)의 위도(Latitude)에 따라 X-방향의 절단 오차(truncated error)인 ΔX 및 USBL 계측 정밀도에 대한 Y-방향의 절단 오차인 ΔY를 계산한 결과, USBL 출력 신호는 거시적인 관점에서 정규 분포 오차를 갖는 노이즈 특성이 보여지지만, 미시적인 관점에서는 비정규 분포 신호 특성을 갖는다. As shown in FIG. 3 (a), the present invention is characterized in that the X-directional truncation error ΔX and the Y-directional cutoff for the USBL measurement accuracy depend on the latitude of the underwater vehicle 200, As a result of calculation of the error DELTA Y, the USBL output signal has a noise characteristic with a normal distribution error from a macroscopic point of view, but has a non-normal distribution signal characteristic from a microscopic point of view.

도 2의 소정의 구간에 균일 분포하는 랜덤 노이즈(random noise)를 생성하고, 다음 수학식과 같이 측정된 USBL의 X, Y 신호에 랜덤 노이즈를 추가한다.
Random noise that is uniformly distributed in a predetermined section of FIG. 2 is generated, and random noise is added to the X, Y signals of the USBL measured as shown in the following equation.

Figure 112016045031318-pat00005
Figure 112016045031318-pat00005

여기에서, XUSBL(tk) 및 YUSBL(tk)는 각각 시간(tk)에서의 x 축상 위치 및 y 축상 위치이고, ΔX 및 ΔY는 각각 X-방향 및 Y-방향의 절단 오차이며, r.n.은 랜덤 노이즈이다.
Here, X USBL (t k) and Y USBL (t k) is the x-axis position in time (t k) and y-axis position, ΔX and ΔY is the cutting error of the respective X- direction and a Y- direction, , and rn is random noise.

도 3(b)에서 보는 바와 같이, 수중 이동체(200, 300)의 USBL 위치 측정값에 X-방향 및 Y-방향의 랜덤 노이즈를 추가한 결과, USBL 위치 측정의 오차 신호가 거시적인 관점뿐 아니라 미시적인 관점에서도 정규 분포의 특성을 갖게 됨을 확인할 수 있다.
As shown in FIG. 3 (b), as a result of adding the random noise in the X-direction and the Y-direction to the USBL position measurement value of the submersible 200 and 300, the error signal of the USBL position measurement is not only macroscopic From the microscopic point of view, it can be seen that it has a normal distribution characteristic.

도 4는 도 1에 도시된 수중 통합 항법 시스템에서 측정된 USBL 신호의 특성 보정 방법의 동작을 나타내는 순서도이다.4 is a flowchart showing the operation of the method for correcting the characteristics of the USBL signal measured in the integrated navigation navigation system shown in FIG.

도 5a 내지 도 5c는 도 1에 도시된 수중 통합 항법 시스템에서 시간 지연에 따라 측정된 USBL 신호의 흐름을 나타내는 도면으로서, 수중 이동체가 레스폰더로 운용되는 원격 조종 무인 잠수정(200)인 경우(a), 트랜스폰더로 운용되는 원격 조종 무인 잠수정(200)인 경우(b) 및 트랜스폰더로 운용되는 자율 무인 잠수정(300)인 경우(c)를 포함한다.5A to 5C are diagrams illustrating a flow of a USBL signal measured according to a time delay in the integrated navigation navigation system shown in FIG. 1. In the case of a remote controlled unmanned submersible 200 in which an underwater vehicle is operated as a responder (a (B) for a remote controlled unmanned submersible 200 operated as a transponder, and (c) for an autonomous unmanned submersible 300 operated as a transponder.

도 6은 도 1에 도시된 수중 통합 항법 시스템에서 시간 지연을 보상한 수중 이동체의 위치를 나타내는 도면이다.FIG. 6 is a view showing a position of a moving object underwater compensated for time delay in the integrated navigation navigation system shown in FIG. 1. FIG.

도 1 내지 도 6을 참조하여 본 발명에 따른 수중 이동체(200, 300)의 위치 측정 오차 보정 방법에서 측정된 USBL 신호의 특성 보정 방법의 동작을 설명하면 다음과 같다. The operation of the characteristic correction method of the USBL signal measured in the method of correcting the position measurement error of the moving object 200, 300 according to the present invention will now be described with reference to FIGS. 1 to 6. FIG.

먼저, 제1 및 제2 확장 칼만 필터(250, 350)로부터 수중 이동체(200, 300)의 위도 및 경도를 리드(read)하고(S100), X-방향의 절단 오차 ΔX 및 Y-방향의 절단 오차 ΔY를 설정한다(S150). First, the latitude and longitude of the moving objects 200 and 300 are read from the first and second extended Kalman filters 250 and 350 (S100), and the cutting errors DELTA X and DELTA Y in the X- An error? Y is set (S150).

신호수신 불량(Outlier) 개수(α)를 리셋하고(S200), 측정된 USBL 신호를 기다린다(S250).The number of signal receiving outliers (alpha) is reset (S200), and the measured USBL signal is waited (S250).

측정된 USBL 신호를 인가 받아 신호 범위 및 신호를 수신하는데 소요되는 지연 시간을 계산한다(S300).The measured USBL signal is applied to calculate a signal range and a delay time required to receive the signal (S300).

지연 카운트를 산출하고(S350), 네비게이션 데이터 메모리로부터 직교하는 2 방향(예를 들어, 북쪽 방향 및 동쪽 방향)에서의 수중 이동체(200, 300)의 속도 데이터를 리드한다(S400). (S350) and reads the speed data of the underwater vehicle 200, 300 in two directions (e.g., the north direction and the east direction) orthogonal to the navigation data memory (S400).

계산된 지연 시간 동안의 수중 이동체(200)의 이동 위치를 계산한다(S450). The moving position of the moving object 200 during the calculated delay time is calculated (S450).

시간(tk)에서의 USBL 신호의 측정값을 다음과 같이 보정한다(S500).The measured value of the USBL signal at time tk is corrected as follows (S500).

먼저, 수중 이동체가 USBL 레스폰더로 운용되는 원격 조종 무인 잠수정(200)인 경우, 운용 거리 범위를 고려하여 USBL 신호 처리 시간 구간(TUSBL), 음파 전달 평균 음속(Va), 제1 관성 센서(220)의 샘플링 시간 간격(δt, 약 0.01초) 및 USBL 신호 처리 시간 구간의 100 Hz 카운트 숫자(j=TUSBL/δt)에 대한 초기값을 설정한다.First, when the underwater vehicle is a remote controlled unmanned submersible 200 operated by a USBL responder, the USBL signal processing time interval (T USBL ), the sound transmission average acoustic velocity (V a ), the first inertia sensor (J = T USBL /? T) of the USBL signal processing time interval, and the sampling time interval (? T, about 0.01 second) of the USBL signal processing time interval.

시간(①)에서, 원격 조종 무인 잠수정(200)의 USBL 레스폰더(210)에서 음향 펄스를 발생하면, 시간(②)에서, 거리(slant range, R1)가 떨어진 모선(100)의 USBL 트랜시버(110)에서 음향 펄스를 수신한다.When the acoustic pulse is generated in the USBL responder 210 of the remote controlled unmanned submersible 200 at the time ( 1 ), the USBL transceiver 200 of the bus 100 whose distance (slant range, R 1 ) Lt; RTI ID = 0.0 > 110 < / RTI >

시간(③)에서, 원격 조종 무인 잠수정(200)의 위치 및 거리(R1)를 계산하여, 100 Hz 카운트 숫자 (j1=R1/Vaδt)를 산출한다.At time (3), the position and distance R 1 of the remote control unmanned submersible 200 are calculated to calculate a 100 Hz count number (j 1 = R 1 / V a δt).

다음으로, 시간(③)~시간(④) 동안 모선(100)의 위치 변화량 ΔXGPS 및 ΔYGPS 를 측정하여 모선(100)의 위치 변화를 보정한다.Next, the positional change amounts? X GPS and? Y GPS of the bus bar 100 during the time (3) to time (4) are measured to correct the positional change of the bus bar (100).

시간(①)~시간(③) 동안 원격 조종 무인 잠수정(200)의 위치를 다음의 수학식 2에 의해 계산한다.The position of the remote control unmanned submersible 200 during time (1) to time (3) is calculated by the following equation (2).

이때, 원격 조종 무인 잠수정(200) 속도를 시간 적분함으로써 원격 조종 무인 잠수정(200)의 이동 거리를 계산한다.
At this time, the travel distance of the remote controlled unmanned submersible 200 is calculated by integrating the speed of the remote controlled unmanned submersible 200 with respect to time.

Figure 112016045031318-pat00006
Figure 112016045031318-pat00006

여기에서, XUSBL(tk) 및 YUSBL(tk)는 각각 시간(tk)에서 USBL을 통해 측정된 x 축상 위치 및 y 축상 위치이고, ΔXGPS 및 ΔYGPS 는 GPS를 통해 측정된 모선(100)의 위치 변화량이며, VE(tk-i), VN(tk-i)는 각각 시간(tk-i)에서의 동쪽 및 북쪽 방향으로의 원격 조종 무인 잠수정(200) 속도를 나타낸다.
Here, X USBL (t k) and Y USBL (t k) are each time (t k) The x-axis position and the y-axis position measured by the USBL in, ΔX GPS and ΔY GPS is the measured bus via GPS the amount of change in position (100), V E (t ki), V N (t ki) represents the east and the remote control unmanned submersible 200, the speed of the north direction at each time (t ki).

다음으로, 수중 이동체가 USBL 트랜스폰더로 운용되는 원격 조종 무인 잠수정(200)인 경우, 운용 거리 범위를 고려하여 USBL 신호처리 시간 구간(TUSBL), 음파 전달 평균 음속(Va), 제1 관성 센서(220)의 샘플링 시간 간격(δt, 약 0.01초) 및 USBL 신호 처리 시간 구간의 100 Hz 카운트 숫자(j=TUSBL/δt)에 대한 초기값을 설정한다.Next, when the underwater vehicle is the remote controlled unmanned submersible 200 operated by the USBL transponder, the USBL signal processing time interval (T USBL ), the sound transmission average sound velocity (V a ), the first inertia An initial value for the sampling time interval (? T, about 0.01 second) of the sensor 220 and the 100 Hz count number (j = T USBL /? T) of the USBL signal processing time period is set.

시간(①)에서, 모선(100)의 USBL 트랜시버(110)에서 음향 펄스를 발생하면, 시간(②)에서, 모선(100)으로부터 거리(R1)가 떨어진 원격 조종 무인 잠수정(200)에서 음향 펄스를 수신하여 응답 신호를 출력한다.When the acoustic pulse is generated in the USBL transceiver 110 of the bus 100 in the time period (1), the sound is generated in the remote controlled unmanned submersible 200 with the distance (R 1 ) Receives a pulse and outputs a response signal.

모선(100)이 이동한 소정의 시간(③)에서, 원격 조종 무인 잠수정(200)으로부터 거리(R2)가 떨어진 모선(100)의 USBL 트랜시버(110)에서 음향 펄스 응답 신호를 수신한다.The acoustic pulse response signal is received at the USBL transceiver 110 of the bus 100 where the distance R 2 is distant from the remote control unmanned submersible 200 at the predetermined time ③ at which the bus 100 travels.

시간(④)에서, 왕복거리 (R1+R2)/2를 계산하고, 이를 이용하여 시간(②)에서의 원격 조종 무인 잠수정(200) 위치를 측정한다.At time (4), the reciprocating distance (R 1 + R 2 ) / 2 is calculated, and the position of the remote control unmanned submersible 200 at time (2) is measured using this.

이때, 원격 조종 무인 잠수정(200)가 충분히 깊은 수심에서 운용된다면,

Figure 112016045031318-pat00007
,
Figure 112016045031318-pat00008
로 근사화할 수 있으므로 100 Hz 카운트 숫자는 (j1=R1/Vaδt) 로 산출된다.At this time, if the remote controlled unmanned submersible 200 is operated at a sufficiently deep water depth,
Figure 112016045031318-pat00007
,
Figure 112016045031318-pat00008
, The 100 Hz count number is calculated as (j 1 = R 1 / V a δt).

다음으로, 시간(③)~시간(④) 동안 모선(100)의 위치 변화량 ΔXGPS 및 ΔYGPS 를 측정하여 모선(100)의 위치 변화를 보정한다.Next, the positional change amounts? X GPS and? Y GPS of the bus bar 100 during the time (3) to time (4) are measured to correct the positional change of the bus bar (100).

시간(②)~시간(④) 동안 원격 조종 무인 잠수정(200)의 위치를 다음의 수학식 3에 의해 계산한다.
The position of the remote control unmanned submersible 200 during time (2) to time (4) is calculated by the following equation (3).

Figure 112016045031318-pat00009
Figure 112016045031318-pat00009

여기에서, XUSBL(tk) 및 YUSBL(tk)는 각각 시간(tk)에서 USBL을 통해 측정된 x 축상 위치 및 y 축상 위치이고, ΔXGPS 및 ΔYGPS 는 GPS를 통해 측정된 모선(100)의 위치 변화량이며, VE(tk-i), VN(tk-i)는 각각 시간(tk-i)에서의 동쪽 및 북쪽 방향으로의 원격 조종 무인 잠수정(200) 속도를 나타낸다.
Here, X USBL (t k) and Y USBL (t k) are each time (t k) The x-axis position and the y-axis position measured by the USBL in, ΔX GPS and ΔY GPS is the measured bus via GPS the amount of change in position (100), V E (t ki), V N (t ki) represents the east and the remote control unmanned submersible 200, the speed of the north direction at each time (t ki).

마지막으로, 수중 이동체가 USBL 트랜스폰더로 운용되는 자율 무인 잠수정(300)인 경우, 운용 거리 범위를 고려하여 USBL 신호처리 시간 구간(TUSBL), 음파 전달 평균 음속(Va), 제2 관성 센서(320)의 샘플링 시간 간격(δt, 약 0.01초), 비동기 전송 모드(Asynchronous Transfer Mode, ATM) 데이터 수신을 위한 신호 처리 소요 시간(latency, Δta) 및 비동기 전송 모드에서 USBL 신호 수신 소요 시간(latency)의 100 Hz 카운트 숫자(ja = Δta /δt)에 대한 초기값을 설정한다.Finally, when the underwater vehicle is an autonomous unmanned submersible 300 operated as a USBL transponder, the USBL signal processing time interval (T USBL ), the sound transmission average acoustic velocity (V a ), the second inertia sensor (Latency,? T a ) for asynchronous transfer mode (ATM) data reception and the time required to receive the USBL signal in the asynchronous transfer mode (? T, about 0.01 second) the initial value for the 100 Hz count number (j a =? t a /? t) of the latency is set.

시간(①)에서, 모선(100)의 USBL 트랜시버(110)에서 음향 펄스를 발생하면, 시간(②)에서, 모선(100)으로부터 거리(R1)가 떨어진 자율 무인 잠수정(300)에서 음향 펄스를 수신하여 응답 신호를 출력한다.When the acoustic pulse is generated in the USBL transceiver 110 of the bus 100 in the time period (1), the acoustic pulse is generated in the autonomous unmanned submersible 300 with the distance (R 1 ) And outputs a response signal.

모선(100)이 이동한 소정의 시간(③)에서, 자율 무인 잠수정(300)으로부터 거리(R2)가 떨어진 모선(100)의 USBL 트랜시버(110)에서 음향 펄스 응답 신호를 수신한다.The USBL transceiver 110 of the bus 100 whose distance R 2 is away from the autonomous unmanned submersible 300 receives the acoustic pulse response signal at the predetermined time ③ at which the bus line 100 has moved.

시간(④)에서, 왕복거리 (R1+R2)/2를 계산하고, 이를 이용하여 시간(②)에서의 자율 무인 잠수정(300)의 위치를 측정한다.At time (4), the reciprocating distance (R 1 + R 2 ) / 2 is calculated and the position of the autonomous unmanned submersible 300 is measured at time (2).

모선(100)이 측정된 자율 무인 잠수정(300)의 USBL 위치 데이터를 비동기 전송 모드를 통하여 자율 무인 잠수정(300)으로 전송을 시작하면, 자율 무인 잠수정(300)이 이동한 소정의 시간(⑤)에 USBL 위치 데이터 수신을 시작하고, 시간(⑥)에서 데이터 수신을 종료하여 USBL 위치 데이터를 확인한다.When the bus line 100 starts to transmit the measured USBL position data of the autonomous unmanned submersible 300 to the autonomous unmanned submersible 300 through the asynchronous transfer mode, , The USBL position data is confirmed at time (6) by terminating the data reception.

이때, 자율 무인 잠수정(300)이 충분히 깊은 수심에서 운용된다면,

Figure 112016045031318-pat00010
,
Figure 112016045031318-pat00011
로 근사화할 수 있으므로 100 Hz 카운트 숫자는 (j1=R1/Vaδt)로 산출된다.At this time, if the autonomous unmanned submersible 300 is operated at a sufficiently deep water depth,
Figure 112016045031318-pat00010
,
Figure 112016045031318-pat00011
, The 100 Hz count number is calculated as (j 1 = R 1 / V a δt).

다음으로, 시간(③)~시간(④) 동안 모선(100)의 위치 변화량 ΔXGPS 및 ΔYGPS 를 측정하여 모선(100)의 위치 변화를 보정한다.Next, the positional change amounts? X GPS and? Y GPS of the bus bar 100 during the time (3) to time (4) are measured to correct the positional change of the bus bar (100).

시간(②)~시간(⑥) 동안 자율 무인 잠수정(300)의 위치를 다음의 수학식 4에 의해 계산한다.
The position of the autonomous unmanned submersible 300 during the time (2) to the time (6) is calculated by the following equation (4).

Figure 112016045031318-pat00012
Figure 112016045031318-pat00012

여기에서, XUSBL(tk) 및 YUSBL(tk)는 각각 시간(tk)에서의 USBL을 통해 측정된 x 축상 위치 및 y 축상 위치이고, ΔXGPS 및 ΔYGPS 는 GPS를 통해 측정된 모선(100)의 위치 변화량 VE(tk-i), VN(tk-i)는 각각 시간(tk-i)에서의 동쪽 및 북쪽 방향으로의 자율 무인 잠수정(300) 속도를 나타낸다.Here, X USBL (t k) and Y USBL (t k) are each time (t k) USBL the x-axis position and the y-axis position measured by the in, ΔX GPS and ΔY GPS is measured through the GPS position variation of the bus bar (100) V E (t ki), V N (t ki) shows an autonomous unmanned submarine 300, the speed of the east and north directions at each time (t ki).

이와 같이 수중 이동체가 USBL 레스폰더로 운용되는 원격 조종 무인 잠수정(200)인 경우(a), USBL 트랜스폰더로 운용되는 원격 조종 무인 잠수정(200)인 경우(b) 및 USBL 트랜스폰더로 운용되는 자율 무인 잠수정(300)인 경우(c)에 도 6에서 보는 바와 같이 수중 이동체의 측정된 위치(일점 쇄선)가 본 발명에 따른 위치 측정 오차 보정 방법을 적용하여 시간 지연을 보상한 결과, Δt 시간이 경과된 후에 위치 추정(점선) 및 위치 보상(실선)됨을 알 수 있다.
In the case of (a) the remote controlled unmanned submersible 200 operated as a USBL responder, (b) the remote controlled unmanned submersible 200 operated as a USBL transponder, (b) the autonomous In the case of the unmanned submersible 300, as shown in FIG. 6, the measured position (dash-and-dotted line) of the underwater vehicle is compensated for the time delay by applying the position measurement error correction method according to the present invention, (Dotted line) and positional compensation (solid line) after elapsed.

한편, 단계(S500)에서 시간(tk)에서의 USBL 신호의 측정값을 보정한 후에, USBL 신호의 측정 에러를 계산하고(S550), 아웃라이어(Outlier), 즉 신호 수신 불량이 발생했는지 여부를 판단한다(S600).On the other hand, after correcting the measured value of the USBL signal at time tk in step S500, a measurement error of the USBL signal is calculated (S550), and an outlier, that is, (S600).

신호 수신 불량이 발생한 경우 신호 수신 불량 개수를 하나 증가시키고, 측정된 USBL 신호의 에러를 버리고 에러 공분산(covariance) 행렬을 전파(propagate)한다(S650).If a signal reception failure occurs, the number of defective signal reception is increased by one, the error of the measured USBL signal is discarded, and an error covariance matrix is propagated (S650).

이때, 측정된 USBL 신호의 에러를 버리는 동작은 다음과 같다.At this time, the operation of discarding the error of the measured USBL signal is as follows.

임계 오차범위인 n * σ(n = 3 ~ 5)를 초과하는 계측 신호를 제거하고, 신호 수신 불량 개수(α)를 카운트한다.The measurement signals exceeding the threshold error range n *? (N = 3 to 5) are removed, and the number (?) Of signal reception failures is counted.

여기에서, σ는 오차의 표준 편차를 나타낸다. Here,? Represents the standard deviation of the error.

신호 수신 불량에 의한 USBL의 계측 오차 공분산 특성을 다음의 수학식 5에 의해 보정한다.
The measurement error covariance characteristic of the USBL due to the signal reception failure is corrected by the following expression (5).

Figure 112016045031318-pat00013
Figure 112016045031318-pat00013

여기에서, Rk는 시간(tk)에서의 계측 오차 공분산이고, R은 계측 오차 공분산이며, α는 신호 수신 불량 개수를 나타낸다.
Here, R k is the measurement error at time (t k) covariance, R is the measurement error covariance, α denotes a signal reception failure number.

단계(S600)에서 신호 수신 불량이 발생하지 않은 경우 다음과 같은 확장 칼만 필터링 동작을 수행한다.If no signal reception failure occurs in step S600, the following Extended Kalman filtering operation is performed.

즉, x 축상 위치(XUSBL) 및 y 축상 위치(YUSBL)에 균일 분포하는 랜덤 노이즈를 추가하고(S700), 계측 오차 공분산을 조절한다(S750).That is, random noise uniformly distributed on the x-axis position (X USBL ) and the y-axis position (Y USBL ) is added (S700) and the measurement error covariance is adjusted (S750).

신호 수신 불량을 리셋시킨 후에(S800) 상기 확장 칼만 필터링 동작을 계속할지 여부를 판단하여(S850) 계속할 경우 단계(S500)로 회귀하고, 계속하지 않을 경우 종료한다.
After the signal reception failure is reset (S800), it is determined whether the extended Kalman filtering operation is continued (S850). If it is determined that the extended Kalman filtering operation is to be continued, the flow returns to step S500.

도 7은 도 4에 도시된 USBL 신호의 특성 보정 방법 중 확장 칼만 필터링 동작을 상세하게 설명하기 위한 동작 흐름도이다.FIG. 7 is an operation flowchart for explaining an extended Kalman filtering operation of the USBL signal characteristic correction method shown in FIG. 4 in detail.

도 1 내지 도 7을 참조하여 본 발명에 따른 수중 이동체(200, 300)의 위치 측정 오차 보정 방법에서 확장 칼만 필터링 동작을 상세하게 설명하면 다음과 같다. The extended Kalman filtering operation in the position measurement error correction method of the moving object 200, 300 according to the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 7 as follows.

USBL 트랜시버(110)에서 환산된 모선(100)으로부터 수중 이동체(200, 300)까지의 거리 및 GPS(120)에서 환산된 수중 이동체(200, 300)의 절대 위치를 인가받아 초기화한다(S501).The distance from the bus 100 converted by the USBL transceiver 110 to the underwater vehicle 200 and 300 and the absolute position of the underwater vehicle 200 and 300 converted from the GPS 120 are received and initialized at step S501.

제1 및 제2 관성 센서(220, 320)는 원격 조종 무인 잠수정(200) 및 자율 무인 잠수정(300) 각각의 운동의 관성력을 검출하여 가속도 및 각속도를 제공한다(S502).The first and second inertial sensors 220 and 320 detect the inertial force of the motions of the remote controlled autonomous submersible 200 and autonomous unmanned submersible 300 to provide acceleration and angular velocity at step S502.

제1 및 제2 확장 칼만 필터(250, 350)는 제1 및 제2 관성 센서(220, 320)로부터 수중 이동체(200, 300)의 가속도 및 각속도 데이터를 인가받아 수중 이동체(200, 300)의 위치, 속도, 자세 등의 데이터를 계산하는 스트랩다운 관성항법 알고리즘을 구동하여, 모선(100)의 변경된 위치정보를 고려하여 수중 이동체(200, 300)의 추정거리를 산출한다(S503).The first and second extended Kalman filters 250 and 350 receive the acceleration and angular velocity data of the underwater vehicles 200 and 300 from the first and second inertial sensors 220 and 320, A strap-down inertial navigation algorithm for calculating data such as position, velocity, and posture is driven to calculate an estimated distance of the mobile object 200, 300 in consideration of the changed position information of the bus 100 (S503).

스트랩다운 관성항법 알고리즘의 기본 동작 원리는 수중 이동체(200, 300)의 회전 각속도를 측정하는 자이로 출력을 이용하여 기준 항법 좌표계를 형성하고, 기준 항법 좌표계상의 가속도계 출력으로부터 중력 가속도 성분을 보상한 후에 적분을 취하여 수중 이동체(200, 300)의 속도를 얻어내고 이를 다시 적분하여 이동한 거리를 구함으로써 수중 이동체(200, 300)의 현재 위치를 산출하는 것이다.The basic operation principle of the strap-down inertial navigation algorithm is to form a reference navigation coordinate system using a gyro output that measures a rotational angular velocity of a moving vehicle 200, 300, compensate for a gravitational acceleration component from an accelerometer output on a reference navigation coordinate system, 300 to calculate the current position of the moving object 200, 300 by obtaining the velocity of the moving object 200, 300 and integrating the velocity of the moving object 200 and 300 again.

즉, 이러한 스트랩다운 관성항법 알고리즘은 외부 조정 없이 수중 이동체(200, 300)의 속도, 위치 및 자세 등의 추정 항법 데이터를 스스로 계산할 수 있어 외부의 전파 방해나 교란 행위를 피할 수 있고, 날씨나 시간 등에 구애받지 않고 항법 데이터를 산출할 수 있다는 장점이 있다.That is, the strap-down inertial navigation algorithm can calculate the estimated navigation data such as the speed, position, and posture of the underwater vehicle 200, 300 without external adjustment, thereby avoiding external interference or disturbance, It is advantageous that the navigation data can be calculated without being interrupted by such a problem.

다만, 산출되는 값은 추정치로서 시간에 따라 오차가 누적되는 문제가 있으므로 다음과 같은 오차의 보정 과정이 필요하다.However, since the calculated value is an estimation value, there is a problem that the error is accumulated over time. Therefore, the following error correction process is required.

제1 및 제2 확장 칼만 필터(250, 350)에서 산출된 수중 이동체(200, 300)의 추정거리를 인가받아 에러 공분산 행렬을 전파한다(S504).The estimated distance of the underwater vehicle 200, 300 calculated by the first and second extended Kalman filters 250, 350 is applied and the error covariance matrix is propagated (S504).

USBL을 위하여 칼만 이득을 산출하고(S505), 제1 및 제2 속도 센서(230, 330)를 위하여 칼만 이득을 산출한 후에(S506) 에러 공분산 행렬을 업데이트한다(S507).The Kalman gain is calculated for the USBL (S505), the Kalman gain is calculated for the first and second speed sensors 230 and 330 (S506), and the error covariance matrix is updated (S507).

제1 및 제2 속도 센서(230, 330)를 위한 칼만 이득을 산출하는데 있어서 필요한 데이터는 제1 및 제2 속도 센서(230, 330)에서 측정된 수중 이동체(200, 300) 각각의 속도 데이터, 제1 및 제2 선수각-자세 센서 및 수심 센서(240, 340)에서 측정된 수중 이동체(200, 300) 각각의 자세 및 심도 데이터(S508)에 스트랩다운 관성항법 알고리즘을 통해 산출된 비동기 멀티 레이트 속도 데이터 및 자세 및 심도 데이터의 합이다.The data necessary for calculating the Kalman gain for the first and second velocity sensors 230 and 330 includes velocity data of each of the underwater vehicles 200 and 300 measured by the first and second velocity sensors 230 and 330, The asynchronous multirate computed by the strap-down inertial navigation algorithm in the attitude and depth data S508 of each of the underwater vehicles 200 and 300 measured at the first and second bow-attitude sensors and the depth sensors 240 and 340, Speed data and posture and depth data.

상기 속도 데이터 및 자세 및 심도 데이터의 합을 인가받아 속도 및 심도에 대한 상태 추정 데이터를 업데이트한 후에(S509) 제1 및 제2 속도 센서(230, 330)를 위한 칼만 이득과 제1 및 제2 선수각-자세 센서 및 수심 센서(240, 340)를 위한 칼만 이득을 산출한다(S506).After receiving the sum of the velocity data and the attitude and depth data to update the state estimation data for velocity and depth (S509), the Kalman gain for the first and second velocity sensors 230 and 330 and the first and second The Kalman gain for the bow angle-posture sensor and the depth sensor 240, 340 is calculated (S506).

또한, USBL을 위한 칼만 이득을 산출하는데 있어서 필요한 데이터는 USBL 트랜시버(110)에서 측정된 수중 이동체(200, 300) 각각의 위치 데이터에(S510) 스트랩다운 관성항법 알고리즘을 통해 산출된 위치 데이터의 합이다.The data required for calculating the Kalman gain for USBL is calculated by adding the sum of the position data calculated through the strap-down inertial navigation algorithm to the position data of each of the underwater mobile objects 200 and 300 measured by the USBL transceiver 110 (S510) to be.

상기 위치 데이터의 합을 인가받아 시간 지연 에러를 보정하고(S550), 아웃라이어(Outlier), 즉 신호 수신 불량이 발생했는지 여부를 판단한다(S600).The sum of the position data is received to correct the time delay error (S550), and it is determined whether an outlier, that is, a signal reception failure has occurred (S600).

신호 수신 불량이 발생하지 않은 경우 x 축상 위치(XUSBL) 및 y 축상 위치(YUSBL)에 균일 분포하는 랜덤 노이즈를 추가하고, 계측 오차 공분산(Rk)을 조절한다(S700).Random noises uniformly distributed on the x-axis position (X USBL ) and the y-axis position (Y USBL ) are added and the measurement error covariance (R k ) is adjusted (S700).

신호 수신 불량이 발생한 경우 신호 수신 불량 개수를 하나 증가시키고, 측정된 USBL 신호의 에러를 버리고 에러 공분산(covariance) 행렬을 전파한다(S650).If a signal reception failure occurs, the number of defective signal reception is increased by one, the error of the measured USBL signal is discarded, and an error covariance matrix is propagated (S650).

조절된 계측 오차 공분산을 이용하여 제1 및 제2 속도 센서(230, 330)를 위한 상태 추정 데이터를 업데이트한 후에(S701) USBL을 위한 칼만 이득을 산출하는 단계(S505)로 회귀함과 동시에 제1 및 제2 속도 센서(230, 330)를 위한 상태 추정 업데이트 데이터의 에러를 보정하여 스트랩다운 관성항법 알고리즘 구동 단계(S503)로 회귀한다.After updating the state estimation data for the first and second velocity sensors 230 and 330 using the adjusted measurement error covariance (S701), the flow returns to step S505 for calculating the Kalman gain for USBL, and at the same time, 1 and the second speed sensor 230, 330 and returns to the step S503 to drive the strap-down inertia navigation algorithm.

스트랩다운 관성항법 알고리즘은 단계(S504)에서 전파된 에러 공분산 행렬을 인가받고 에러가 보정된 제1 및 제2 속도 센서(230, 330)를 위한 상태 추정 업데이트 데이터를 인가받아 계산된 수중 이동체(200, 300)의 위치, 속도, 자세 등의 데이터를 보정하여 출력한다.The strap-down inertial navigation algorithm receives the estimated error covariance matrix propagated in step S504 and receives the state estimation update data for the first and second speed sensors 230 and 330, , And 300, and outputs the corrected data.

한편, 단계(S506)에서 제1 및 제2 속도 센서(230, 330)와 제1 및 제2 선수각-자세 센서 및 수심 센서(240, 340)를 위한 칼만 이득을 산출한 후에 단계(S507)로 회귀하여 에러 공분산 행렬을 업데이트하고, 단계(S504)로 회귀하여 에러 공분산(covariance) 행렬을 전파한다.In step S506, a Kalman gain for the first and second velocity sensors 230 and 330 and the first and second bow angle-posture sensors and the depth sensors 240 and 340 is calculated. Then, in step S507, To update the error covariance matrix, and returns to step S504 to propagate the error covariance matrix.

이와 같은 과정을 통하여 본 발명은 제1 및 제2 관성 센서(220, 320)에서 측정된 수중 이동체(200, 300)의 가속도 및 각속도 데이터, 모선(100)의 위치 정보를 이용하여 수중 이동체(200, 300)의 거리를 추정하고, USBL 트랜시버(110)에서 측정된 수중 이동체(200, 300)의 위치 데이터를 이용하여 항법 데이터의 오차를 보정한다.In this way, according to the present invention, by using the acceleration and angular velocity data of the moving objects 200 and 300 measured by the first and second inertial sensors 220 and 320 and the position information of the bus 100, And 300 and corrects the error of the navigation data using the position data of the underwater vehicle 200 and 300 measured by the USBL transceiver 110. [

이때 사용되는 제1 및 제2 확장 칼만 필터(250, 350)는 간접 되먹임 방식으로 추정거리를 보정한다. The first and second extended Kalman filters 250 and 350 used in this case correct the estimated distance by indirect feedback.

즉, 과거의 측정 데이터와 새로운 측정 데이터를 이용하여 데이터에 포함된 노이즈를 제거시켜 새로운 결과를 추정하는 스트랩다운 관성항법 알고리즘을 통해 모선(100) 및 수중 이동체(200, 300)가 이동을 고려하여 지속적으로 데이터를 업데이트함으로써 재귀적으로 동작시킨다. That is, the bus 100 and the underwater vehicle 200, 300 are considered to be moving through the strap-down inertial navigation algorithm, which removes the noise included in the data and estimates a new result by using the past measurement data and the new measurement data It works recursively by continuously updating the data.

본 발명에 이용된 제1 및 제2 확장 칼만 필터(250, 350)는 선형적인 운동에서뿐 아니라 비선형적인 모델에도 적용 가능하다.
The first and second extended Kalman filters 250 and 350 used in the present invention are applicable not only to linear motion but also to nonlinear models.

도 8은 본 발명의 일 실시 예로서 USBL에서 측정된 자율 무인 잠수정(300)의 x 축상 위치(a) 및 y 축상 위치(b)를 시간의 경과에 따라 모사한 그래프이다.FIG. 8 is a graph simulating the position (a) on the x-axis and the position (b) on the y-axis of the autonomous unmanned submersible 300 measured in the USBL according to the elapse of time as an embodiment of the present invention.

도 9는 본 발명의 일 실시 예로서 USBL에서 측정된 x 축상 위치 에러(a) 및 y 축상 위치 에러(b)를 히스토그램에 나타낸 그래프이다.9 is a graph showing a position error (a) on the x-axis and a position error (b) on the y-axis, which are measured in the USBL, in the histogram according to an embodiment of the present invention.

도 10은 도 8에 도시된 자율 무인 잠수정의 x 축상 USBL 위치 측정값에 랜덤 오차를 추가한 x 축상 위치(a) 및 y 축상 USBL 위치 측정값에 랜덤 오차를 추가한 y 축상 위치(b)를 시간의 경과에 따라 비교한 그래프이다.FIG. 10 is a graph showing the position (a) on the x-axis where a random error is added to the USBL position measurement value on the x-axis of the autonomous unmanned submersible shown in FIG. 8 and the y-axis position (b) where random error is added to the y- It is a graph that is compared with the passage of time.

도 11은 도 10에 도시된 랜덤 오차를 추가한 x 축상 위치 에러(a) 및 랜덤 오차를 추가한 y 축상 위치 에러(b)를 히스토그램에 나타낸 그래프이다.11 is a graph showing a position error (a) on the x-axis and a position error (b) on the y-axis, to which a random error is added, as shown in FIG.

도 12는 도 11에 도시된 랜덤 오차를 가우스 분포 함수로 모델링한 x 축상 위치 에러(a) 및 y 축상 위치 에러(b)를 나타낸 그래프이다.12 is a graph showing the x-axis position error (a) and the y-axis position error (b) modeled by the Gaussian distribution function of the random error shown in Fig.

도 13은 본 발명의 일 실시 예로서 USBL에서 실제 측정된 USBL 신호 및 평균 위치값(a) 및 랜덤 노이즈가 포함된 신호 및 평균 위치값(b)을 X-Y 평면도로 나타낸 그래프이다.FIG. 13 is a graph showing the USBL signal actually measured in the USBL and the signal including the average position value (a) and the random noise and the average position value (b) in the XY plane according to one embodiment of the present invention.

도 8 내지 도 11에서 자율 무인 잠수정(300)은 수심 1441 m 해저면에 착지하여 정지한 상태로서, 해상도는 남북(dy) 방향으로 1.98 m, 동서(dx) 방향으로 1.5 m이다. In FIGS. 8 to 11, the autonomous unmanned submersible 300 is located at a depth of 1441 m on the surface of the sea bottom, and the resolution is 1.98 m in the north-south direction (dy) and 1.5 m in the east-west direction (dx).

도 10 및 도 11은 도 8 및 도 9에 도시된 USBL 계측 위치 신호 X, Y에 각각 dx, dy 크기의 정규 분포 랜덤 노이즈를 추가한 결과이고, 도 12는 도 11에 도시된 랜덤 오차를 가우스 분포 함수로 피팅(fitting)하여 공분산을 추정하였다.FIGS. 10 and 11 show results obtained by adding regularly distributed random noise of dx and dy sizes to the USBL measurement position signals X and Y shown in FIGS. 8 and 9, respectively. FIG. 12 shows the random error shown in FIG. We estimated the covariance by fitting it with the distribution function.

도 8 및 도 9에서 보는 바와 같이, USBL 계측 위치 신호 X, Y는 각각 X-방향의 절단 오차인 ΔX 및 Y-방향의 절단 오차인 ΔY로 인해 미시적인 관점에서 비정규 분포 신호 특성을 갖는다.As shown in FIGS. 8 and 9, the USBL measurement position signals X and Y have non-normal distribution signal characteristics from a microscopic viewpoint due to ΔX, which is the X-direction cutting error, and ΔY, which is the Y-direction cutting error.

하지만, USBL 계측 위치 신호 X, Y에 각각 정규 분포 랜덤 노이즈를 추가한 결과, 도 10 내지 도 12에서 보는 바와 같이, USBL 위치 측정의 오차 신호가 거시적인 관점뿐 아니라 미시적인 관점에서도 정규 분포의 특성을 갖게 됨을 확인할 수 있다.However, as a result of adding the normal distribution random noise to the USBL measurement position signals X and Y respectively, as shown in FIGS. 10 to 12, the error signal of the USBL position measurement is not only macroscopic but also microscopic As shown in Fig.

특히, 도 13(a)에서 보는 바와 같이, USBL에서 실제 측정된 USBL 신호는 평균 위치값을 중심으로 분산되어 있는 반면, 도 13(b)에서 보는 바와 같이, 랜덤 노이즈가 포함된 USBL 신호는 평균 위치값을 중심으로 집중되어 있는 것을 알 수 있다.In particular, as shown in FIG. 13 (a), the USBL signals actually measured in the USBL are distributed around the average position value, while the USBL signals including the random noise are distributed It can be seen that they are concentrated around the position value.

이는 USBL 위치 측정의 오차 신호가 정규 분포를 갖게 되어, 수중 이동체(200, 300)의 측정 거리가 증가하여 시간 경과에 따라 오차가 누적되는 경우에도 수중 이동체(200, 300)의 위치 측정 정밀도가 향상되었음을 의미한다.
This is because the error signal of the USBL position measurement has a normal distribution and the measurement distance of the underwater vehicle 200 or 300 increases to improve the accuracy of the position measurement of the underwater vehicle 200 or 300 even if the error is accumulated over time .

도 14는 본 발명의 다른 실시 예로서 GPS(120)에서 측정된 x 축상 위치 에러(a) 및 y 축상 위치 에러(b)를 히스토그램에 나타낸 그래프이다.FIG. 14 is a graph showing a positional error (a) on the x-axis and a positional error (b) on the y-axis, which are measured in the GPS 120, as another embodiment of the present invention.

도 15는 본 발명의 다른 실시 예로서 GPS(120)에서 실제 측정된 위치 신호 및 평균 위치값을 X-Y 평면도로 나타낸 그래프이다.FIG. 15 is a graph showing an actually measured position signal and an average position value in the GPS 120 in an X-Y plan view according to another embodiment of the present invention.

도 16은 본 발명의 다른 실시 예로서 GPS(120)에서 측정된 x 축상 위치 에러에 랜덤 노이즈가 포함된 신호(a) 및 y 축상 위치 에러에 랜덤 노이즈가 포함된 신호(b)를 히스토그램에 나타낸 그래프이다.16 shows a signal (a) including a random noise in the x-axis position error measured by the GPS 120 and a signal (b) including the random noise in the y-axis position error in a histogram Graph.

도 17은 본 발명의 다른 실시 예로서 GPS(120)에서 실제 측정된 위치 신호에 랜덤 노이즈가 포함된 신호 및 평균 위치값을 X-Y 평면도로 나타낸 그래프이다.17 is a graph showing a signal including a random noise in a position signal actually measured by the GPS 120 and an average position value in an X-Y plan view according to another embodiment of the present invention.

도 18은 도 17에 도시된 랜덤 오차를 가우스 분포 함수로 모델링한 x 축상 위치 에러(a) 및 y 축상 위치 에러(b)를 나타낸 그래프이다.18 is a graph showing the x-axis position error (a) and the y-axis position error (b) modeled by the Gaussian distribution function shown in Fig.

GPS(120) 출력 신호 역시 USBL 계측 위치 신호와 동일하게 절단 오차를 가지므로 미시적인 범위에서 USBL 신호와 동일하게 결정론적인 신호특성을 나타낸다.Since the output signal of the GPS 120 also has a cutting error similar to that of the USBL measurement position signal, it exhibits the same deterministic signal characteristic as that of the USBL signal in a microscopic range.

즉, 도 14 및 도 15에서 보는 바와 같이, GPS 계측 위치 신호 X, Y는 각각 X-방향의 절단 오차인 ΔX 및 Y-방향의 절단 오차인 ΔY로 인해 미시적인 관점에서 비정규 분포 신호 특성을 갖는다.That is, as shown in Figs. 14 and 15, the GPS measurement position signals X and Y have non-normal distribution signal characteristics from a microscopic viewpoint due to ΔX, which is the X-direction cutting error and Y, .

하지만, GPS 계측 위치 신호 X, Y에 각각 정규 분포 랜덤 노이즈를 추가한 결과, 도 16 내지 도 18에서 보는 바와 같이, USBL 위치 측정의 오차 신호가 거시적인 관점뿐 아니라 미시적인 관점에서도 정규 분포의 특성을 갖게 됨을 확인할 수 있다.However, as a result of adding the normal distribution random noise to the GPS measurement position signals X and Y, respectively, as shown in Figs. 16 to 18, the error signal of the USBL position measurement is not only macroscopic but also microscopic As shown in Fig.

특히, 도 15에서 보는 바와 같이, GPS(120)에서 실제 측정된 GPS(120) 신호는 평균 위치값을 중심으로 분산되어 있는 반면, 도 17에서 보는 바와 같이, 랜덤 노이즈가 포함된 GPS(120) 신호는 평균 위치값을 중심으로 집중되어 있는 것을 알 수 있다.In particular, as shown in FIG. 15, the GPS 120 signal actually measured by the GPS 120 is distributed around the average position value, whereas the GPS 120, which includes random noise, It can be seen that the signal is concentrated around the average position value.

이는 GPS(120) 위치 측정의 오차 신호가 정규 분포를 갖게 되어, 수중 이동체(200, 300)의 측정 거리가 증가하여 시간 경과에 따라 오차가 누적되는 경우에도 수중 이동체(200, 300)의 위치 측정 정밀도가 향상되었음을 의미한다.
This is because the error signal of the position measurement of the GPS 120 has a normal distribution and the measurement distance of the underwater vehicle 200 or 300 increases so that the position of the underwater vehicle 200 or 300 Which means that the precision is improved.

이와 같이 본 발명은 수중 이동체의 위치 측정 신호가 절단 오차에 의하여 결정론적으로 주어질 경우에 절단 오차 범위 내에서 랜덤 노이즈를 측정 신호에 부가하여 수중 이동체의 이동에 따른 위치를 통합 항법 시스템에 적합하게 위치 측정 오차를 보정함으로써, 수중 이동체의 위치 측정 신호가 미시적인 영역에서도 가우스 정규 분포를 갖게 할 수 있는 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법을 제공한다.As described above, according to the present invention, when a position measurement signal of a moving object is deterministically given by a truncation error, a random noise is added to a measurement signal within a truncation error range, There is provided a method of correcting a position measurement error of an underwater vehicle in which a position measurement signal of a moving object in a water can have a Gaussian normal distribution even in a microscopic region by correcting the measurement error.

이를 통하여, 수중 이동체의 위치 측정값과 위치 추정값이 오차 정규값의 임계치를 넘는 경우에 신호 수신 불량으로 판정하여 측정 신호 업데이트에서 제외하고 측정 오차 공분산을 보정함으로써 외부 노이즈에 민감하여 측정신호에 신호 수신 불량이 간헐적 또는 연속적으로 발생하는 USBL의 한계를 극복할 수 있게 된다.In this way, when the position measurement value and the position estimation value of the moving object exceed the threshold value of the error normal value, it is determined that the signal reception is defective and the measurement error covariance is excluded from the update of the measurement signal, It is possible to overcome the limitation of USBL in which defects occur intermittently or continuously.

또한, 관성 시스템과 USBL 신호를 통합할 경우에도 USBL 위치 측정의 오차 신호를 정규 분포를 갖는 랜덤 노이즈로 모델링함으로써, GPS 위치 신호를 통합한 항법 시스템의 오차가 저감되어 수중 항법 시스템의 정밀도가 향상되게 된다.In addition, when the inertial system and the USBL signal are integrated, the error signal of the USBL position measurement is modeled as a random noise having a normal distribution, so that the error of the navigation system incorporating the GPS position signal is reduced and the accuracy of the underwater navigation system is improved do.

이상, 일부 예를 들어서 본 발명의 바람직한 여러 가지 실시예에 대해서 설명하였지만, 본 "발명을 실시하기 위한 구체적인 내용" 항목에 기재된 여러 가지 다양한 실시예에 관한 설명은 예시적인 것에 불과한 것이며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이상의 설명으로부터 본 발명을 다양하게 변형하여 실시하거나 본 발명과 균등한 실시를 행할 수 있다는 점을 잘 이해하고 있을 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is evident that many alternatives, modifications and variations will be apparent to those skilled in the art. 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.

또한, 본 발명은 다른 다양한 형태로 구현될 수 있기 때문에 본 발명은 상술한 설명에 의해서 한정되는 것이 아니며, 이상의 설명은 본 발명의 개시 내용이 완전해지도록 하기 위한 것으로 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이며, 본 발명은 청구범위의 각 청구항에 의해서 정의될 뿐임을 알아야 한다.In addition, since the present invention can be embodied in various other forms, the present invention is not limited by the above description, and the above description is intended to be a complete description of the present invention, It will be understood by those of ordinary skill in the art that the present invention is only provided to fully inform the person skilled in the art of the scope of the present invention and that the present invention is only defined by the claims of the claims.

Claims (13)

음향 펄스 신호를 수신하여 USBL 신호를 측정하는 USBL 트랜시버 및 GPS를 구비하는 모선이 상기 음향 펄스 신호를 생성하는 USBL 레스폰더 및 확장 칼만 필터를 구비한 수중 이동체의 위치를 추적하는 수중 항법 시스템의 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법에 있어서,
(a) 상기 확장 칼만 필터로부터 상기 수중 이동체의 위도 및 경도를 리드(read)하고, 상기 측정된 USBL 신호의 X-방향 및 Y-방향의 절단 오차를 설정하는 단계;
(b) 신호수신 불량 개수를 리셋하고, 상기 측정된 USBL 신호를 기다리는 단계;
(c) 상기 측정된 USBL 신호를 인가 받아 신호 범위 및 신호 수신 지연 시간을 계산하고, 지연 카운트를 산출하는 단계;
(d) 네비게이션 데이터 메모리로부터 상기 수중 이동체의 속도 데이터를 리드하고, 상기 계산된 지연 시간 동안의 상기 수중 이동체의 이동 위치를 계산하는 단계;
(e) 소정의 시간에서의 USBL 신호의 측정값을 보정하는 단계;
(f) 상기 보정된 USBL 신호의 측정 에러를 계산하고, 상기 신호 수신 불량이 발생했는지 여부를 판단하는 단계;
(g) 신호 수신 불량이 발생한 경우 상기 신호 수신 불량 개수의 카운트를 하나 증가시키고, 상기 측정된 USBL 신호의 에러를 버리는 단계; 및
(h) 신호 수신 불량이 발생하지 않은 경우 확장 칼만 필터링 동작을 수행 하여 상기 보정된 USBL 신호가 정규 분포를 갖게 하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는,
수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법.
A USBL transceiver for receiving an acoustic pulse signal and measuring a USBL signal, and a GPS receiver including a USBL responder for generating the acoustic pulse signal and an underwater navigation system for tracking the position of an underwater navigation system having an extended Kalman filter In the position measurement error correction method of the present invention,
(a) reading the latitude and longitude of the underwater vehicle from the extended Kalman filter, and setting a cutoff error in the X-direction and the Y-direction of the measured USBL signal;
(b) resetting the number of signal reception defects and waiting for the measured USBL signal;
(c) calculating a signal range and a signal reception delay time by receiving the measured USBL signal, and calculating a delay count;
(d) reading the speed data of the underwater vehicle from the navigation data memory, and calculating a position of movement of the underwater vehicle during the calculated delay time;
(e) correcting a measured value of the USBL signal at a predetermined time;
(f) calculating a measurement error of the corrected USBL signal and determining whether the signal reception failure has occurred;
(g) increasing a count of the number of defective signal reception by one when a signal reception failure occurs, and discarding the error of the measured USBL signal; And
(h) performing an extended Kalman filtering operation to cause the corrected USBL signal to have a normal distribution if signal reception failure does not occur;
≪ / RTI >
A method for correcting position measurement error of underwater mobile objects.
제 1 항에 있어서,
상기 수중 이동체는
상기 USBL 레스폰더, 제1 관성 센서, 제1 속도 센서, 제1 선수각-자세 센서 및 제1 수심 센서를 구비한 원격 조종 무인 잠수정; 및
USBL 트랜스폰더, 제2 관성 센서, 제2 속도 센서, 제2 선수각-자세 센서 및 제2 수심 센서를 구비한 자율 무인 잠수정;
을 포함하는 것을 특징으로 하는,
수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법.
The method according to claim 1,
The underwater vehicle
A remote control unmanned submersible vehicle having the USBL responder, the first inertial sensor, the first speed sensor, the first bow angle-posture sensor, and the first depth sensor; And
An autonomous unmanned submersible vehicle having a USBL transponder, a second inertial sensor, a second speed sensor, a second bow angle-posture sensor, and a second depth sensor;
≪ / RTI >
A method for correcting position measurement error of underwater mobile objects.
제 2 항에 있어서,
상기 (e) 단계는
상기 수중 이동체가 USBL 레스폰더로 운용되는 원격 조종 무인 잠수정인 경우,
(e-1) 운용 거리 범위를 고려하여 USBL 신호 처리 시간 구간(TUSBL), 음파 전달 평균 음속(Va), 상기 제1 관성 센서의 샘플링 시간 간격(δt) 및 상기 USBL 신호 처리 시간 구간의 100 Hz 카운트 숫자(j=TUSBL/δt)에 대한 초기값을 설정하는 단계;
(e-2) 상기 USBL 레스폰더에서 음향 펄스를 발생하면, 상기 모선으로부터 소정의 거리(R1)가 떨어진 상기 USBL 트랜시버에서 음향 펄스를 수신하는 단계;
(e-3) 상기 원격 조종 무인 잠수정의 위치 및 상기 거리(R1)를 계산하여, 100 Hz 카운트 숫자(j1=R1/Vaδt)를 산출하는 단계;
(e-4) 상기 모선의 위치 변화량(ΔXGPS, ΔYGPS)을 측정하여 상기 모선의 위치 변화를 보정하는 단계; 및
(e-5) 상기 원격 조종 무인 잠수정의 위치를 다음의 수학식에 의해 계산하는 단계;
Figure 112016045031318-pat00014

(상기 XUSBL(tk) 및 상기 YUSBL(tk)는 각각 시간(tk)에서 USBL을 통해 측정된 x 축상 위치 및 y 축상 위치이고, 상기 ΔXGPS 및 상기 ΔYGPS 는 GPS를 통해 측정된 상기 모선의 위치 변화량이며, 상기 VE(tk-i) 및 상기 VN(tk-i)는 각각 시간(tk-i)에서의 동쪽 및 북쪽 방향으로의 상기 원격 조종 무인 잠수정의 속도)
를 포함하는 것을 특징으로 하는,
수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법.
3. The method of claim 2,
The step (e)
If the underwater vehicle is a remote controlled unmanned submersible operated by a USBL responder,
(T USBL ), the sound transmission average sound velocity (V a ), the sampling time interval (? t) of the first inertia sensor and the sampling time interval (? t) of the USBL signal processing time interval Setting an initial value for a 100 Hz count number (j = T USBL /? T);
(e-2) receiving an acoustic pulse in the USBL transceiver when the acoustic pulse is generated in the USBL responder, the predetermined distance (R 1 ) away from the bus line;
(e-3) calculating the position of the remote controlled unmanned submersible and the distance (R 1 ) to calculate a 100 Hz count number (j 1 = R 1 / V a δt);
(e-4) measuring a position change amount (DELTA X GPS , DELTA Y GPS ) of the bus line to correct a change in position of the bus line; And
(e-5) calculating the position of the remote controlled unmanned submersible according to the following equation;
Figure 112016045031318-pat00014

(Above and X USBL (t k) and the Y USBL (t k) are each time (t k) The measured x through the USBL in axial position and the y-axis position, the ΔX GPS and the ΔY GPS is measured by the GPS the location and amount of change in the bus bars, wherein the V E (t ki) and the V N (t ki) is the velocity of the remote control unmanned submersible to the east and the north direction at each time (t ki))
≪ / RTI >
A method for correcting position measurement error of underwater mobile objects.
제 2 항에 있어서,
상기 (e) 단계는
상기 수중 이동체가 USBL 트랜스폰더로 운용되는 원격 조종 무인 잠수정인 경우,
(e-1) 운용 거리 범위를 고려하여 USBL 신호 처리 시간 구간(TUSBL), 음파 전달 평균 음속(Va), 상기 제1 관성 센서의 샘플링 시간 간격(δt) 및 상기 USBL 신호 처리 시간 구간의 100 Hz 카운트 숫자(j=TUSBL/δt)에 대한 초기값을 설정하는 단계;
(e-2) 상기 USBL 레스폰더에서 음향 펄스를 발생하면, 상기 모선으로부터 소정의 거리(R1)가 떨어진 상기 USBL 트랜시버에서 음향 펄스를 수신하여 응답 신호를 출력하는 단계;
(e-3) 상기 모선이 이동하여 상기 원격 조종 무인 잠수정이 상기 모선으로부터 거리(R2)가 떨어지게 된 상기 USBL 트랜시버가 상기 응답 신호를 수신하는 단계;
(e-4) 상기 거리(R1) 및 상기 거리(R2)를 이용하여 왕복거리 (R1+R2)/2를 계산하고, 상기 원격 조종 무인 잠수정의 위치를 측정하여 100 Hz 카운트 숫자(j1=R1/Vaδt)를 산출하는 단계;
(e-5) 상기 모선의 위치 변화량(ΔXGPS, ΔYGPS)을 측정하여 상기 모선의 위치 변화를 보정하는 단계; 및
(e-6) 상기 원격 조종 무인 잠수정의 위치를 다음의 수학식에 의해 계산하는 단계;
Figure 112016045031318-pat00015

(상기 XUSBL(tk) 및 상기 YUSBL(tk)는 각각 시간(tk)에서 USBL을 통해 측정된 x 축상 위치 및 y 축상 위치이고, 상기 ΔXGPS 및 상기 ΔYGPS 는 GPS를 통해 측정된 상기 모선의 위치 변화량이며, 상기 VE(tk-i) 및 상기 VN(tk-i)는 각각 시간(tk-i)에서의 동쪽 및 북쪽 방향으로의 상기 원격 조종 무인 잠수정의 속도)
를 포함하는 것을 특징으로 하는,
수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법.
3. The method of claim 2,
The step (e)
In the case that the underwater vehicle is a remote controlled unmanned underwater vehicle operated as a USBL transponder,
(T USBL ), the sound transmission average sound velocity (V a ), the sampling time interval (? t) of the first inertia sensor and the sampling time interval (? t) of the USBL signal processing time interval Setting an initial value for a 100 Hz count number (j = T USBL /? T);
(e-2) receiving an acoustic pulse from the USBL transceiver having a predetermined distance (R 1 ) away from the bus line when the acoustic pulse is generated in the USBL responder, and outputting a response signal;
(e-3) receiving the response signal by the USBL transceiver in which the bus is moved and the remote control unmanned submersible has a distance R 2 from the bus line;
(e-4) The reciprocating distance (R 1 + R 2 ) / 2 is calculated using the distance R 1 and the distance R 2 , and the position of the remote controlled UAV is measured. (j 1 = R 1 / V a隆 t);
(e-5) measuring a position change amount (DELTA X GPS , DELTA Y GPS ) of the bus line to correct a change in position of the bus line; And
(e-6) calculating the position of the remote controlled unmanned submersible by the following equation;
Figure 112016045031318-pat00015

(Above and X USBL (t k) and the Y USBL (t k) are each time (t k) The measured x through the USBL in axial position and the y-axis position, the ΔX GPS and the ΔY GPS is measured by the GPS the location and amount of change in the bus bars, wherein the V E (t ki) and the V N (t ki) is the velocity of the remote control unmanned submersible to the east and the north direction at each time (t ki))
≪ / RTI >
A method for correcting position measurement error of underwater mobile objects.
제 2 항에 있어서,
상기 (e) 단계는
상기 수중 이동체가 USBL 트랜스폰더로 운용되는 자율 무인 잠수정인 경우,
(e-1) 운용 거리 범위를 고려하여 USBL 신호 처리 시간 구간(TUSBL), 음파 전달 평균 음속(Va), 상기 제2 관성 센서의 샘플링 시간 간격(δt), 비동기 전송 모드 데이터 수신을 위한 신호 처리 소요 시간(Δta) 및 비동기 전송 모드에서 USBL 신호 수신 소요 시간의 100 Hz 카운트 숫자(ja = Δta /δt)에 대한 초기값을 설정하는 단계;
(e-2) 상기 USBL 레스폰더에서 음향 펄스를 발생하면, 상기 모선으로부터 소정의 거리(R1)가 떨어진 상기 USBL 트랜시버에서 음향 펄스를 수신하여 응답 신호를 출력하는 단계;
(e-3) 상기 모선이 이동하여 상기 자율 무인 잠수정이 상기 모선으로부터 거리(R2)가 떨어지게 된 상기 USBL 트랜시버가 상기 응답 신호를 수신하는 단계;
(e-4) 상기 거리(R1) 및 상기 거리(R2)를 이용하여 왕복거리 (R1+R2)/2를 계산하고, 상기 자율 무인 잠수정의 위치를 측정하는 단계;
(e-5) 상기 모선이 상기 측정된 자율 무인 잠수정의 위치 데이터를 비동기 전송 모드로 상기 자율 무인 잠수정으로 전송하면, 상기 자율 무인 잠수정이 이동한 소정의 시간에 상기 측정된 자율 무인 잠수정의 위치 데이터를 확인하여 100 Hz 카운트 숫자(j1=R1/Vaδt)를 산출하는 단계;
(e-6) 상기 모선의 위치 변화량(ΔXGPS, ΔYGPS)을 측정하여 상기 모선의 위치 변화를 보정하는 단계; 및
(e-7) 상기 자율 무인 잠수정의 위치를 다음의 수학식에 의해 계산하는 단계;
Figure 112016045031318-pat00016

(상기 XUSBL(tk) 및 상기 YUSBL(tk)는 각각 시간(tk)에서 USBL을 통해 측정된 x 축상 위치 및 y 축상 위치이고, 상기 ΔXGPS 및 상기 ΔYGPS 는 GPS를 통해 측정된 상기 모선의 위치 변화량이며, 상기 VE(tk-i) 및 상기 VN(tk-i)는 각각 시간(tk-i)에서의 동쪽 및 북쪽 방향으로의 상기 자율 무인 잠수정의 속도)
를 포함하는 것을 특징으로 하는,
수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법.
3. The method of claim 2,
The step (e)
When the underwater vehicle is an autonomous unmanned underwater vehicle operated as a USBL transponder,
(T USBL ), a sound wave transmission average acoustic velocity (V a ), a sampling time interval (? t) of the second inertia sensor, and an asynchronous transmission mode data reception time (e-1) Setting an initial value for the signal processing time (? T a ) and the 100 Hz count number (j a =? T a /? T) of the time required for receiving the USBL signal in the asynchronous transfer mode;
(e-2) receiving an acoustic pulse from the USBL transceiver having a predetermined distance (R 1 ) away from the bus line when the acoustic pulse is generated in the USBL responder, and outputting a response signal;
(e-3) receiving the response signal by the USBL transceiver in which the bus line is moved and the autonomous unattended submersible is separated from the bus line by a distance R 2 ;
(e-4) calculating a reciprocating distance (R 1 + R 2 ) / 2 using the distance R 1 and the distance R 2 and measuring the position of the autonomous unmanned submersible;
(e-5) If the bus transmits the measured position data of the autonomous unmanned submersible to the autonomous unmanned submersible in the asynchronous transfer mode, the measured position data of the autonomous unmanned submersible at the predetermined time To calculate a 100 Hz count number (j 1 = R 1 / V a隆 t);
(e-6) measuring a position change amount (DELTA X GPS , DELTA Y GPS ) of the bus line to correct a positional change of the bus line; And
(e-7) calculating the position of the autonomous unmanned submersible by the following equation;
Figure 112016045031318-pat00016

(Above and X USBL (t k) and the Y USBL (t k) are each time (t k) The measured x through the USBL in axial position and the y-axis position, the ΔX GPS and the ΔY GPS is measured by the GPS the location and amount of change in the bus bars, wherein the V E (t ki) and the V N (t ki) is the speed of the autonomous unmanned submarine to the east and the north direction at each time (t ki))
≪ / RTI >
A method for correcting position measurement error of underwater mobile objects.
제 1 항에 있어서,
상기 (g) 단계 이후에
에러 공분산 행렬을 전파하고 상기 (b) 단계로 회귀하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법.
The method according to claim 1,
After the step (g)
Propagating an error covariance matrix and returning to step (b);
Lt; RTI ID = 0.0 > 1, < / RTI &
A method for correcting position measurement error of underwater mobile objects.
제 1 항에 있어서,
상기 측정된 USBL 신호의 에러를 버리는 단계는
임계 오차 범위인 n * σ(n = 3 ~ 5, 상기 σ는 오차의 표준 편차)를 초과하는 상기 측정된 USBL 신호를 제거하는 단계;
상기 신호 수신 불량 개수를 카운트하는 단계; 및
하기의 수학식을 이용하여 상기 신호 수신 불량에 의한 USBL 신호의 계측 오차 공분산 특성을 보정하는 단계;
Figure 112016045031318-pat00017

(상기 Rk는 시간(tk)에서의 계측 오차 공분산이고, 상기 R은 계측 오차 공분산이며, 상기 α는 신호 수신 불량 개수)
를 포함하는 것을 특징으로 하는,
수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법.
The method according to claim 1,
The step of discarding the error of the measured USBL signal
Removing the measured USBL signal exceeding a threshold error range n *? (N = 3 to 5,? Is the standard deviation of the error);
Counting the number of signal reception defects; And
Correcting a measurement error covariance characteristic of the USBL signal due to the signal reception failure using the following equation;
Figure 112016045031318-pat00017

(A measurement error covariance R k at the time (t k), wherein R is the measurement error covariance, wherein α is the number of signal reception failure)
≪ / RTI >
A method for correcting position measurement error of underwater mobile objects.
제 2 항에 있어서,
상기 (h) 단계는
(h-1) 상기 USBL 트랜시버에서 환산된 상기 수중 이동체까지의 거리 또는 상기 GPS에서 환산된 상기 수중 이동체의 절대 위치를 인가받아 초기화하는 단계;
(h-2) 상기 제1 및 제2 관성 센서가 상기 수중 이동체까지의 운동의 관성력을 검출하여 가속도 및 각속도를 제공하는 단계;
(h-3) 상기 확장 칼만 필터가 상기 가속도 및 상기 각속도를 인가받아 스트랩다운 관성항법 알고리즘을 구동하여 상기 수중 이동체의 추정거리를 산출하는 단계;
(h-4) 상기 추정거리를 인가받아 에러 공분산 행렬을 전파하는 단계;
(h-5) 상기 제1 및 제2 속도 센서를 위한 칼만 이득 및 상기 USBL을 위한 칼만 이득을 산출하고 상기 에러 공분산 행렬을 업데이트하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는,
수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법.
3. The method of claim 2,
The step (h)
(h-1) receiving and initializing the distance from the USBL transceiver to the underwater vehicle or the absolute position of the underwater vehicle converted by the GPS;
(h-2) detecting the inertial force of the motion of the first and second inertial sensors to the underwater vehicle to provide an acceleration and an angular velocity;
(h-3) calculating the estimated distance of the underwater vehicle by driving the strap-down inertial navigation algorithm with the acceleration and the angular velocity being applied by the extended Kalman filter;
(h-4) propagating the error covariance matrix by receiving the estimated distance;
(h-5) calculating a Kalman gain for the first and second velocity sensors and a Kalman gain for the USBL and updating the error covariance matrix;
≪ / RTI >
A method for correcting position measurement error of underwater mobile objects.
제 8 항에 있어서,
상기 (h-5) 단계에서
상기 제1 및 제2 속도 센서를 위한 칼만 이득을 산출하는데 있어서 필요한 데이터는
상기 제1 및 제2 속도 센서에서 측정된 상기 수중 이동체 각각의 속도 데이터, 상기 제1 및 제2 수심 센서에서 측정된 상기 수중 이동체 각각의 심도 데이터에 상기 스트랩다운 관성항법 알고리즘을 통해 산출된 비동기 멀티 레이트 속도 데이터 및 심도 데이터의 합인 것을 특징으로 하는,
수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법.
9. The method of claim 8,
In the step (h-5)
The data necessary for calculating the Kalman gain for the first and second velocity sensors is
Calculated by the strap-down inertial navigation algorithm, on the velocity data of each of the underwater vehicles measured by the first and second velocity sensors, and the depth data of each of the underwater vehicles measured by the first and second depth sensors, Rate rate data and depth data. ≪ RTI ID = 0.0 >
A method for correcting position measurement error of underwater mobile objects.
제 9 항에 있어서,
상기 (h-5) 단계 이후에
(h-6) 상기 속도 데이터 및 심도 데이터의 합을 인가받아 속도 및 심도에 대한 상태 추정 데이터를 업데이트하는 단계; 및
(h-7) 상기 제1 및 제2 속도 센서를 위한 칼만 이득과 상기 제1 및 제2 수심 센서를 위한 칼만 이득을 산출하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법.
10. The method of claim 9,
After the step (h-5)
(h-6) updating the state estimation data for the velocity and the depth by receiving the sum of the velocity data and the depth data; And
(h-7) calculating a Kalman gain for the first and second velocity sensors and a Kalman gain for the first and second depth sensors;
Lt; RTI ID = 0.0 > 1, < / RTI &
A method for correcting position measurement error of underwater mobile objects.
제 10 항에 있어서,
상기 (h-5) 단계에서
상기 USBL을 위한 칼만 이득을 산출하는데 있어서 필요한 데이터는
상기 USBL 트랜시버에서 측정된 상기 수중 이동체 각각의 위치 데이터에 상기 스트랩다운 관성항법 알고리즘을 통해 산출된 위치 데이터의 합인 것을 특징으로 하는,
수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법.
11. The method of claim 10,
In the step (h-5)
The data necessary for calculating the Kalman gain for the USBL is
And the position data of each of the underwater mobile bodies measured by the USBL transceiver is the sum of the position data calculated through the strap-down inertial navigation algorithm.
A method for correcting position measurement error of underwater mobile objects.
제 11 항에 있어서,
상기 (h-7) 단계 이후에
상기 위치 데이터의 합을 인가받아 시간 지연 에러를 보정하고, 상기 신호 수신 불량이 발생했는지 여부를 판단하는 단계;
상기 신호 수신 불량이 발생하지 않은 경우 x 축상 위치 및 y 축상 위치에 랜덤 노이즈를 추가하고, 계측 오차 공분산을 조절하는 단계;
상기 신호 수신 불량이 발생한 경우 상기 신호 수신 불량 개수를 하나 증가시키고, 상기 측정된 USBL 신호의 에러를 버리고 상기 에러 공분산 행렬을 전파하는 단계; 및
상기 조절된 계측 오차 공분산을 이용하여 상기 제1 및 제2 속도 센서를 위한 상태 추정 데이터를 업데이트하고, 상기 USBL을 위한 칼만 이득을 산출하는 단계(S50)로 회귀하는 단계;
상기 제1 및 제2 속도 센서를 위한 상태 추정 업데이트 데이터의 에러를 보정하여 상기 스트랩다운 관성항법 알고리즘을 구동하는 단계(S100)로 회귀하는 단계;
상기 스트랩다운 관성항법 알고리즘이 상기 전파된 에러 공분산 행렬 및 상기 에러가 보정된 제1 및 제2 속도 센서를 위한 상태 추정 업데이트 데이터를 인가받아 상기 수중 이동체의 위치, 속도 및 자세 데이터를 보정하여 출력하는 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법.
12. The method of claim 11,
After the step (h-7)
Receiving a sum of the position data to correct a time delay error, and determining whether the signal reception failure has occurred;
Adding random noise to the position on the x-axis and the position on the y-axis when the signal reception failure does not occur, and adjusting the measurement error covariance;
Increasing the number of defective signal reception by one when the signal reception failure occurs and discarding the error of the measured USBL signal and propagating the error covariance matrix; And
Updating the state estimation data for the first and second velocity sensors using the adjusted measurement error covariance, and returning to step S50 calculating a Kalman gain for the USBL;
Returning to step S100 driving the strap-down inertia navigation algorithm by correcting errors of the state estimation update data for the first and second velocity sensors;
The strap-down inertial navigation algorithm receives the propagated error covariance matrix and the state estimation update data for the first and second speed sensors with the error corrected, and corrects the position, velocity, and attitude data of the underwater vehicle step;
Lt; RTI ID = 0.0 > 1, < / RTI &
A method for correcting position measurement error of underwater mobile objects.
음향 펄스 신호를 수신하여 USBL 신호를 측정하는 USBL 트랜시버 및 GPS를 구비하는 모선이 상기 음향 펄스 신호를 생성하는 USBL 레스폰더 및 확장 칼만 필터를 구비한 수중 이동체의 위치를 추적하는 수중 항법 시스템의 수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법에 있어서,
(a) 상기 확장 칼만 필터로부터 상기 수중 이동체의 위도 및 경도를 리드(read)하고, 상기 측정된 USBL 신호의 X-방향 및 Y-방향의 절단 오차를 설정하는 단계;
(b) 신호수신 불량 개수를 리셋하고, 상기 측정된 USBL 신호를 기다리는 단계;
(c) 상기 측정된 USBL 신호를 인가 받아 신호 범위 및 신호 수신 지연 시간을 계산하고, 지연 카운트를 산출하는 단계;
(d) 네비게이션 데이터 메모리로부터 상기 수중 이동체의 속도 데이터를 리드하고, 상기 계산된 지연 시간 동안의 상기 수중 이동체의 이동 위치를 계산하는 단계;
(e) 소정의 시간에서의 USBL 신호의 측정값을 보정하는 단계;
(f) 상기 보정된 USBL 신호의 측정 에러를 계산하고, 상기 신호 수신 불량이 발생했는지 여부를 판단하는 단계;
(g) 신호 수신 불량이 발생한 경우 상기 신호 수신 불량 개수의 카운트를 하나 증가시키고, 상기 측정된 USBL 신호의 에러를 버리는 단계; 및
(h) 신호 수신 불량이 발생하지 않은 경우 확장 칼만 필터링 동작을 수행 하여 상기 보정된 USBL 신호가 정규 분포를 갖게 하는 단계;
를 포함하고,
상기 확장 칼만 필터는 상기 모선 및 상기 수중 이동체의 이동을 고려하여 데이터를 업데이트하는 간접 되먹임 방식으로 상기 USBL 신호의 측정값을 보정하는 것을 특징으로 하는,
수중 이동체의 위치 측정 오차 보정 방법.

A USBL transceiver for receiving an acoustic pulse signal and measuring a USBL signal, and a GPS receiver including a USBL responder for generating the acoustic pulse signal and an underwater navigation system for tracking the position of an underwater navigation system having an extended Kalman filter In the position measurement error correction method of the present invention,
(a) reading the latitude and longitude of the underwater vehicle from the extended Kalman filter, and setting a cutoff error in the X-direction and the Y-direction of the measured USBL signal;
(b) resetting the number of signal reception defects and waiting for the measured USBL signal;
(c) calculating a signal range and a signal reception delay time by receiving the measured USBL signal, and calculating a delay count;
(d) reading the speed data of the underwater vehicle from the navigation data memory, and calculating a position of movement of the underwater vehicle during the calculated delay time;
(e) correcting a measured value of the USBL signal at a predetermined time;
(f) calculating a measurement error of the corrected USBL signal and determining whether the signal reception failure has occurred;
(g) increasing a count of the number of defective signal reception by one when a signal reception failure occurs, and discarding the error of the measured USBL signal; And
(h) performing an extended Kalman filtering operation to cause the corrected USBL signal to have a normal distribution if signal reception failure does not occur;
Lt; / RTI >
Wherein the extended Kalman filter corrects the measured value of the USBL signal in a indirect feedback scheme for updating data in consideration of movement of the bus and the underwater vehicle.
A method for correcting position measurement error of underwater mobile objects.

KR1020160057703A 2016-05-11 2016-05-11 A position measurement error correcting method of underwater moving objects Active KR101755307B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160057703A KR101755307B1 (en) 2016-05-11 2016-05-11 A position measurement error correcting method of underwater moving objects

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160057703A KR101755307B1 (en) 2016-05-11 2016-05-11 A position measurement error correcting method of underwater moving objects

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101755307B1 true KR101755307B1 (en) 2017-07-10

Family

ID=59355996

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160057703A Active KR101755307B1 (en) 2016-05-11 2016-05-11 A position measurement error correcting method of underwater moving objects

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101755307B1 (en)

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109975760A (en) * 2019-03-28 2019-07-05 东南大学 Basic matrix fix error angle high-precision calibrating method and device based on double vector reconstructions
CN110057365A (en) * 2019-05-05 2019-07-26 哈尔滨工程大学 A kind of depth AUV dive localization method latent greatly
CN111537946A (en) * 2020-06-10 2020-08-14 北京南风科创应用技术有限公司 Underwater beacon directional positioning system and method
CN112445244A (en) * 2020-11-09 2021-03-05 中国科学院沈阳自动化研究所 Target searching method for multiple autonomous underwater robots
CN113075665A (en) * 2021-03-24 2021-07-06 鹏城实验室 Underwater positioning method, underwater vehicle navigation device and computer readable storage medium
CN113190025A (en) * 2021-05-07 2021-07-30 中国科学院沈阳自动化研究所 Motion control method suitable for variable-structure underwater robot
CN113432601A (en) * 2021-06-16 2021-09-24 浙江大学 Positioning and cruising system for underwater helicopter and working method thereof
CN113640780A (en) * 2021-08-23 2021-11-12 哈尔滨工程大学 Improved federal filtering-based underwater AUV sensor time registration method
CN114076964A (en) * 2020-08-10 2022-02-22 罗伯特·博世有限公司 Method for determining at least one system state by means of a Kalman filter
CN114442076A (en) * 2022-01-12 2022-05-06 青岛海洋地质研究所 Ultra-short baseline installation angle deviation combined adjustment calibration method based on difference technology
CN114488008A (en) * 2022-01-19 2022-05-13 中国科学院声学研究所 Square ultrashort baseline positioning method
CN115833901A (en) * 2022-10-21 2023-03-21 西安空间无线电技术研究所 High-precision agile beam control method and system
CN116295538A (en) * 2023-05-24 2023-06-23 河海大学 USBL (universal serial bus) installation error calibration method based on improved particle filtering
KR20230096275A (en) * 2021-12-23 2023-06-30 주식회사 삼영기술 Underwater position estimation method and apparatus
CN116772903A (en) * 2023-08-16 2023-09-19 河海大学 SINS/USBL installation angle estimation method based on iterative EKF
CN117553787A (en) * 2024-01-09 2024-02-13 湖南大学无锡智能控制研究院 Collaborative navigation method, device and system of underwater unmanned aircraft
CN117705243A (en) * 2024-02-06 2024-03-15 中理检验有限公司 Water gauge weighing method and system based on mobile ultrasonic sensor

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001330666A (en) * 2000-05-23 2001-11-30 Oki Electric Ind Co Ltd Shape measuring apparatus for underwater acoustic receiver group and sailing-noise measuring apparatus equipped with underwater-acoustic-receiver formation and measuring function
JP2009047699A (en) * 2008-08-15 2009-03-05 Francois Bernard Navigation processor, processing configuration having the navigation processor, measuring system having the navigation processor, and method for measuring position and attitude of underwater system
JP2014519023A (en) * 2011-05-06 2014-08-07 ハダル, インコーポレイテッド System and method for synthetic aperture sonar

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001330666A (en) * 2000-05-23 2001-11-30 Oki Electric Ind Co Ltd Shape measuring apparatus for underwater acoustic receiver group and sailing-noise measuring apparatus equipped with underwater-acoustic-receiver formation and measuring function
JP2009047699A (en) * 2008-08-15 2009-03-05 Francois Bernard Navigation processor, processing configuration having the navigation processor, measuring system having the navigation processor, and method for measuring position and attitude of underwater system
JP2014519023A (en) * 2011-05-06 2014-08-07 ハダル, インコーポレイテッド System and method for synthetic aperture sonar

Cited By (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109975760B (en) * 2019-03-28 2020-11-03 东南大学 High-precision calibration method and device for array installation error angle based on double-vector reconstruction
CN109975760A (en) * 2019-03-28 2019-07-05 东南大学 Basic matrix fix error angle high-precision calibrating method and device based on double vector reconstructions
CN110057365A (en) * 2019-05-05 2019-07-26 哈尔滨工程大学 A kind of depth AUV dive localization method latent greatly
CN110057365B (en) * 2019-05-05 2022-06-21 哈尔滨工程大学 Large-submergence-depth AUV submergence positioning method
CN111537946A (en) * 2020-06-10 2020-08-14 北京南风科创应用技术有限公司 Underwater beacon directional positioning system and method
CN114076964A (en) * 2020-08-10 2022-02-22 罗伯特·博世有限公司 Method for determining at least one system state by means of a Kalman filter
CN112445244A (en) * 2020-11-09 2021-03-05 中国科学院沈阳自动化研究所 Target searching method for multiple autonomous underwater robots
CN112445244B (en) * 2020-11-09 2022-03-04 中国科学院沈阳自动化研究所 Target searching method for multiple autonomous underwater robots
CN113075665A (en) * 2021-03-24 2021-07-06 鹏城实验室 Underwater positioning method, underwater vehicle navigation device and computer readable storage medium
CN113075665B (en) * 2021-03-24 2023-06-20 鹏城实验室 Underwater positioning method, underwater vehicle and computer readable storage medium
CN113190025A (en) * 2021-05-07 2021-07-30 中国科学院沈阳自动化研究所 Motion control method suitable for variable-structure underwater robot
CN113190025B (en) * 2021-05-07 2023-09-12 中国科学院沈阳自动化研究所 A motion control method suitable for variable structure underwater robots
CN113432601A (en) * 2021-06-16 2021-09-24 浙江大学 Positioning and cruising system for underwater helicopter and working method thereof
CN113640780A (en) * 2021-08-23 2021-11-12 哈尔滨工程大学 Improved federal filtering-based underwater AUV sensor time registration method
CN113640780B (en) * 2021-08-23 2023-08-08 哈尔滨工程大学 Time registration method for underwater AUV sensors based on improved federated filtering
KR102686284B1 (en) 2021-12-23 2024-07-19 주식회사 삼영기술 Underwater position estimation method and apparatus
KR20230096275A (en) * 2021-12-23 2023-06-30 주식회사 삼영기술 Underwater position estimation method and apparatus
CN114442076A (en) * 2022-01-12 2022-05-06 青岛海洋地质研究所 Ultra-short baseline installation angle deviation combined adjustment calibration method based on difference technology
CN114488008A (en) * 2022-01-19 2022-05-13 中国科学院声学研究所 Square ultrashort baseline positioning method
CN114488008B (en) * 2022-01-19 2024-10-11 中国科学院声学研究所 Square ultrashort baseline positioning method
CN115833901A (en) * 2022-10-21 2023-03-21 西安空间无线电技术研究所 High-precision agile beam control method and system
CN116295538A (en) * 2023-05-24 2023-06-23 河海大学 USBL (universal serial bus) installation error calibration method based on improved particle filtering
CN116772903B (en) * 2023-08-16 2023-10-20 河海大学 SINS/USBL installation angle estimation method based on iterative EKF
CN116772903A (en) * 2023-08-16 2023-09-19 河海大学 SINS/USBL installation angle estimation method based on iterative EKF
CN117553787A (en) * 2024-01-09 2024-02-13 湖南大学无锡智能控制研究院 Collaborative navigation method, device and system of underwater unmanned aircraft
CN117553787B (en) * 2024-01-09 2024-03-26 湖南大学无锡智能控制研究院 Collaborative navigation method, device and system of underwater unmanned aircraft
CN117705243A (en) * 2024-02-06 2024-03-15 中理检验有限公司 Water gauge weighing method and system based on mobile ultrasonic sensor
CN117705243B (en) * 2024-02-06 2024-04-30 中理检验有限公司 Water gauge weighing method and system based on mobile ultrasonic sensor

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101755307B1 (en) A position measurement error correcting method of underwater moving objects
KR101789188B1 (en) An underwater integrated navigation system for tracking underwater moving objects
JP5662642B2 (en) Underwater navigation method and system
Webster et al. Advances in single-beacon one-way-travel-time acoustic navigation for underwater vehicles
KR100906362B1 (en) Pseudo LBL Underwater Navigation System of Unmanned Submersible Ship Using Distance Information for Two Reference Points and Low Precision Inertial Sensor
CN107990891B (en) Combined Navigation Method of Underwater Robot Based on Long Baseline and Beacon Online Calibration
Webster et al. Preliminary deep water results in single-beacon one-way-travel-time acoustic navigation for underwater vehicles
US9372255B2 (en) Determining a position of a submersible vehicle within a body of water
Eustice et al. Experimental results in synchronous-clock one-way-travel-time acoustic navigation for autonomous underwater vehicles
CN104316045B (en) A SINS/LBL-based AUV underwater interactive auxiliary positioning system and positioning method
KR101608339B1 (en) Method and device for measuring location, and moving object
US20100250020A1 (en) Space sensor apparatus, mobile carrier, and control method thereof
CN1325932C (en) Integrated Navigation and Positioning Method for Manned Submersible
JP2004212400A (en) Position and direction estimation system for robots
CN105547290B (en) It is a kind of based on ultra short baseline locating system from latent device air navigation aid
KR101908534B1 (en) Apparatus and method for determining position and attitude of a vehicle
CN101866005A (en) Space sensing device, mobile carrier and positioning and control operation method thereof
KR101833007B1 (en) Method and system for estimating position and velocity of underwater vehicle using doppler beacon
CN116222578A (en) Underwater integrated navigation method and system based on self-adaptive filtering and optimal smoothing
KR101047960B1 (en) Acoustic sensor system and method for estimating the position of underwater vehicle
KR101141984B1 (en) DR/GPS Data Fusion Method
KR101763911B1 (en) Heading estimation apparatus of auv in severe magnetic disturbance environment and the method thereof
Allotta et al. Localization algorithm for a fleet of three AUVs by INS, DVL and range measurements
CN108344426B (en) Course angle deviation estimation method between water surface/underwater vehicle and positioning equipment
CN111708008B (en) Underwater robot single-beacon navigation method based on IMU and TOF

Legal Events

Date Code Title Description
PA0109 Patent application

Patent event code: PA01091R01D

Comment text: Patent Application

Patent event date: 20160511

PA0201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
PE0701 Decision of registration

Patent event code: PE07011S01D

Comment text: Decision to Grant Registration

Patent event date: 20170614

GRNT Written decision to grant
PR0701 Registration of establishment

Comment text: Registration of Establishment

Patent event date: 20170703

Patent event code: PR07011E01D

PR1002 Payment of registration fee

Payment date: 20170703

End annual number: 3

Start annual number: 1

PG1601 Publication of registration
PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20210624

Start annual number: 5

End annual number: 5

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20220622

Start annual number: 6

End annual number: 6

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20230621

Start annual number: 7

End annual number: 7

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20240624

Start annual number: 8

End annual number: 8