3차원 항법 성능 향상을 위한 Range/IMU 통합 다중 교류 자기장 항법 설계 및 성능 분석 :Design and Performance Analysis of Range/IMU Integrated Multiple AC Magnetic Field Navigation for Improving 3D Pose Estimation Performance

윤재현

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자료유형: 학위논문

저자정보: 윤재현 (건국대학교, 건국대학교 일반대학원)

지도교수: 성상경

발행연도: 2023

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이용수7

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

자기장 왜곡에 강인한 MPS/INS/Range 항법시스템 설계 및 멀티콥터 탑재 실시간 성능검증 연구

윤재현 , 정대현 , 이병진 외 1명 제어로봇시스템학회 논문지 2023.11 학술저널

3차원 항법 성능 향상을 위한 Range/IMU 통합 다중 교류 자기장 항법 설계 및 성능 분석

윤재현 항공우주정보시스템공학과 2023.01 학위논문

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본 연구는 비정형 실내 환경에서 안정적인 항법 성능을 제공하기 위해 다중 교류 자기장을 활용한 항법 시스템과 거리센서, IMU를 결합한 새로운 항법 알고리즘을 제시하고, 이러한 시스템을 구현하기 위한 하드웨어를 제작한다. 여기서 비정형 실내 환경이란 안개, 광학 산란, 인체 내부, 물방울 등의 영향으로 optical sensor와 radio sensor의 사용이 제한된 환경으로 정의한다. 이처럼 전자기파의 활용이 어려운 가혹 환경에서 4개의 송신기를 통해 다중 교류 자기장을 생성하고, 수신기를 통해 중첩된 교류 자기장 신호들을 복조하여 항법에 활용한다. 이 과정에서 송신기의 전압 제어 보드를 직접 제작, 검증하여 시스템을 구성하였다. 본 논문에서는 MPS (Magnetic Positioning System)라는 알고리즘을 이용하여 추출된 자기장 벡터를 모델링하고 최소제곱법 (Least Square)을 통해 3차원 위치, 자세 6-DoF (Degree of Freedom)의 항법 결과로 도출한다. 하지만 이 시스템의 항법 결과를 분석하면서 수평 위치 (horizontal position)와 heading angle은 cm급 오차와 3deg이내의 오차를 갖는 것에 반해, 수직 위치 (height)와 Roll, Pitch에서 비교적 큰 오차가 발생하는 것을 확인하였다. 이러한 현상은 비정형 실내 환경에서 수직 방향으로 자기장 잡음이 발생하기 때문인데, 이러한 한계점을 개선하기 위해 IMU와 거리 센서 (range sensor)를 결합한 새로운 형태의 EKF (Extended Kalman Filter) 알고리즘을 제시한다. 설계한 알고리즘에서는 지면과 거리 센서 측정치의 기하학적 관계를 모델링하여 3차원 포즈 (pose) 추정 오차를 감소시킨다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 알고리즘을 검증하기 위해, 다중 교류 자기장 송신기를 설계하여 지상 실험과 비행 실험을 진행한다. 이 실험 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 알고리즘이 자기장 왜곡으로 인한 수직 방향의 항법 성능 저하를 개선하여 3차원 항법 성능이 향상된 것을 확인한다.

This study describes navigation using multiple AC magnetic fields to provide stable navigation performance in an unstructured indoor environment. Here, an unstructured indoor environment is defined as an environment in which the use of optical and radio sensors is restricted because of fog, optical scattering, the inside of the human body, and water droplets. In this study, navigation is performed using a method called MPS (Magnetic Positioning System) in this environment. MPS generates multiple AC magnetic fields through four transmitters in harsh environments where it is not easy to use electromagnetic waves. Then, the superimposed AC magnetic field signals are demodulated through the receiver and used for navigation. In this paper, the extracted magnetic field vector is modeled and derived as a navigation result of 3-dimensional position and attitude 6-DoF (Degree of Freedom) through the least square. Analyzing the MPS results, the horizontal position has a cm-level error, and the heading angle has an error within 3deg. However, it was confirmed that a relatively large error occurred in the vertical position (height), Roll, and Pitch. This phenomenon is because magnetic field noise is generated vertically in an unstructured indoor environment. A new type of Extended Kalman Filter (EKF) algorithm that integrates IMU and range sensor is presented to improve this limitation. The designed algorithm reduces the 3D pose estimation error by modeling the geometric relationship between the ground and range sensor measurements. Finally, to verify the algorithm proposed in this paper, ground experiments and flight experiments are conducted using a self-designed multiple AC magnetic field transmitter. Through the results of this experiment, we confirm that the algorithm proposed in this paper improves the degradation of navigation performance in the vertical direction due to magnetic field distortion, thereby improving 3-dimensional pose estimation.

#다중 교류 자기장 #전압 제어 #칼만 필터 #거리 센서 #IMU #코일

ABSTRACT ⅸ
제1장 서론 1
제1절 연구 배경 및 동향 1
제2절 연구 내용 3
제2장 항법 이론 5
제1절 좌표계 정의 5
1. 지구 중심 고정 좌표계 (Earth-Centered Earth-Fixed Frame) 5
2. 항법 좌표계 (Navigation Frame) 5
3. 센서 좌표계 (Body Frame) 6
제2절 자세 표현 및 좌표 변환 7
1. 방향 코사인 행렬 (Direction Cosine Matrix, DCM) 7
2. 오일러 각 (Euler Angle) 10
3. 쿼터니언 (Quaternion) 15
제3절 최소 제곱법 (Least Square) 22
1. 선형 회귀 (Linear Regression) 22
2. 일반화된 최소 제곱 (General Least Square) 24
제4절 칼만 필터 (Kalman Filter) 27
1. 알고리즘 (Algorithm) 27
2. 확장 칼만 필터 (Extended Kalman Filter) 30
제3장 다중 교류 자기장을 활용한 3차원 항법 32
제1절 MPS (Magnetic Positioning System) 32
1. 알고리즘 소개 32
2. 하드웨어 설계 및 검증 37
제2절 항법 실험을 통한 MPS 검증 및 성능 분석 42
1. MPS 검증 실험 구성 42
2. 1층 정사각형 궤적 (1st Floor Square Path) 44
3. 1층 모래시계 궤적 (1st Floor Sandglass Path) 48
4. 2층 정사각형 궤적 (2nd Floor Square Path) 51
5. 2층 모래시계 궤적 (2nd Floor Sandglass Path) 54
6. 자유 궤적 (Free Path) 57
제3절 GRAM EKF (GREKF 1D + MPS 2D) 61
1. GREKF (Geometry based Range integrated EKF) 61
2. 선형화 모델 (Linearization of INS Model) 63
3. Range/INS/MPS 결합 모델 68
제4장 GRAM EKF 항법 실험 및 결과 72
제1절 지상 실험 (Ground Experiments) 72
1. 지상 실험 구성 72
2. 첫 번째 지상 실험 결과 (1st Ground Experimental Results) 76
3. 두 번째 지상 실험 결과 (2nd Ground Experimental Results) 80
4. 세 번째 지상 실험 결과 (3rd Ground Experimental Results) 84
5. 넷 번째 지상 실험 결과 (4th Ground Experimental Results) 88
6. 다섯 번째 지상 실험 결과 (5th Ground Experimental Results) 92
7. 여섯 번째 지상 실험 결과 (6th Ground Experimental Results) 96
제2절 비행 실험 (Flight Experiments) 101
1. 비행 실험 구성 101
2. 비행 실험 시나리오 102
3. 비행 실험 결과 103
제5장 결론 및 향후 과제 106
참고문헌 107
국문 초록 111

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