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이재훈 (고려대학교) 남동균 (고려대학교) 박주영 (고려대학교) 김도윤 (위드로봇) 성상학 (위드로봇)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 2009년도 추계학술대회 학술발표논문집 제19권 제2호
발행연도
2009.12
수록면
61 - 66 (6page)

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각종 주행 장치에 사용되고 있는 항법 시스템은 INS(Inertial Navigation System, 관성항법장치)와 GPS(Global Positioning System, 위성항법장치)에서 얻은 신호를 결합하기 위해서 칼만 필터를 많이 사용하고 있다. 일반적으로 칼만 필터로 결합된 INS/GPS 시스템은 각 장치의 단점을 서로 보완하면서 실시간으로 위치, 속도, 각도 등의 정보를 준다. 최근 MEMS(Micro Electro Mechanical System)기술의 발달로 차량에서도 GPS와 INS를 결합하려는 시도가 많이 늘었다. 하지만 저가의 MEMS형 INS를 사용하게 되면 기존의 INS/GPS 칼만 필터 결합만으로 좋은 결과를 얻기 힘들뿐더러 GPS 신호가 환경적인 요소나 기술적인 문제로 일시적으로 이용가능하지 않을 때, INS만으로는 정확한 위치 정보를 알기는 어렵다. 본 논문은 이러한 문제를 개선하기 위하여 단순화된 차량 모델, 고도계/GPS/INS 결합 등을 고려한 방법을 고찰해 본다.
#Kalman Filter #GPS #INS #Barometer #Land Vehicle Navigation

목차

요약
1. 서론
2. 차량모델의 관성항법시스템(INS)
3. 자세와 속도필터(Velocity and Attitude Filter)
4. 위치필터(Position Filter)
5. 실험 및 결과 고찰
6. 결론
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