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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 서울대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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벡터맞춤 자세결정 방법은 서로 다른 두 개의 좌표계에서 표현된 중력 벡터와 지자기 벡터를 이용해 자세를 구하는 방법이다. 항체 좌표계에서의 지자기 벡터는 지자계 측정치를 이용하고, 중력 벡터는 가속도계 측정치를 이용하게 된다. 이 때 가속도계로부터 측정되는 값은 중력 가속도와 운동 가속도가 모두 포함된 비력 값인데, 중력 가속도만을 얻기 위해 GPS로부터 계산된 운동 가속도를 빼주게 된다.
기존의 벡터맞춤 자세결정 방법의 경우, GPS에서 구한 운동 가속도와 가속도계에서 얻은 비력은 서로 다른 좌표계에 존재하기 때문에 추정한 자세를 이용해 변환을 한 후 보상을 하게 되는데, 이때 추정한 자세가 포함하고 있는 오차를 고려하지 않은 형태다. 본 논문에서는 이러한 오차를 고려하여 기존과 같이 중력 벡터를 이용하는 것이 아닌 비력 벡터를 이용하는 측정치 모델을 유도했다. 나아가 바이어스 오차를 포함하는 가속도계 모델을 이용하여 바이어스 오차 추정도 함께 수행해 자세 추정 성능을 높였다. 또한 벡터맞춤 자세결정 방법은 가속 상황을 전제로 GPS를 이용하기 때문에 등속 상황에서는 오히려 성능이 떨어질 수 있으므로 본 논문에서는 가속 상황에 따라 GPS를 이용하는 알고리즘을 제안했다. 제안한 알고리즘들에 의해 자세 추정 성능이 개선됨을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인했다.
기존의 벡터맞춤 자세결정 방법의 경우, GPS에서 구한 운동 가속도와 가속도계에서 얻은 비력은 서로 다른 좌표계에 존재하기 때문에 추정한 자세를 이용해 변환을 한 후 보상을 하게 되는데, 이때 추정한 자세가 포함하고 있는 오차를 고려하지 않은 형태다. 본 논문에서는 이러한 오차를 고려하여 기존과 같이 중력 벡터를 이용하는 것이 아닌 비력 벡터를 이용하는 측정치 모델을 유도했다. 나아가 바이어스 오차를 포함하는 가속도계 모델을 이용하여 바이어스 오차 추정도 함께 수행해 자세 추정 성능을 높였다. 또한 벡터맞춤 자세결정 방법은 가속 상황을 전제로 GPS를 이용하기 때문에 등속 상황에서는 오히려 성능이 떨어질 수 있으므로 본 논문에서는 가속 상황에 따라 GPS를 이용하는 알고리즘을 제안했다. 제안한 알고리즘들에 의해 자세 추정 성능이 개선됨을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인했다.
목차
1. 서 론 11.1. 연구 배경 11.2. 연구 목적 및 내용 42. 기존의 벡터맞춤 자세결정 62.1. 벡터맞춤을 이용한 쿼터니언 기반 자세결정 62.1.1. 쿼터니언 62.1.2. 벡터맞춤 측정치 모델 72.1.3. 중력 벡터와 지자기 벡터 측정치 모델 92.1.4. 시스템 모델 및 필터 구조 122.2. 기존 알고리즘의 오차 요인 분석 142.2.1. 중력 가속도 측정치 모델 142.2.2. 가속도계 바이어스 173. 비력 벡터를 이용한 벡터맞춤 자세결정 및 가속도계 바이어스 추정 알고리즘 193.1. 비력 벡터 측정치 모델 193.1.1. 측정치 모델 유도 193.1.2. 가관측성 분석 213.1.3. 시뮬레이션 및 결과 분석 293.2. 가속도계 바이어스 추정 373.2.1. 측정치 모델 및 시스템 모델 373.2.2. 시뮬레이션 및 결과 분석 403.3. 가속 상황 판단 알고리즘 463.3.1. 알고리즘 구조 463.3.2. 시뮬레이션 및 결과 분석 494. 결론 및 추후 연구 사항 52참 고 문 헌 55ABSTRACT 59
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