핵심 개념
본 논문에서는 선형 시불변 시스템으로 변환 가능한 새로운 관성 항법 시스템 모델을 제시하고, 이를 통해 기존 비선형 필터보다 설계가 간편하고 계산 효율적인 선형 칼만 필터를 사용하여 전역적 안정성을 보장하는 상태 추정 기법을 제안합니다.
초록
범용 전역 상태 추정 기법을 활용한 관성 항법 시스템 연구
본 논문은 로봇 및 항공 우주 분야에서 중요한 강체의 위치, 속도, 방향을 포함한 전체 자세 추정 문제를 다룹니다. 관성 측정 장치(IMU) 내의 가속도계 및 자이로스코프에 의존하는 관성 항법 시스템(INS)은 일반적으로 이러한 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 그러나 단독으로 사용하는 경우 센서 노이즈, 바이어스 및 알 수 없는 초기 조건으로 인해 드리프트가 발생하기 쉽기 때문에 부정확한 상태 추정으로 이어질 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 INS는 종종 위치 추정에 대한 주기적인 수정을 제공하는 GPS와 같은 외부 측정값으로 보강됩니다. 실내 환경과 같이 GPS를 사용할 수 없는 경우 자력계, 비전 또는 음향 시스템과 같은 대체 센서를 사용하여 보조 측정값을 얻습니다. 예를 들어, 비전 지원 INS는 IMU 데이터를 카메라의 시각적 정보와 통합하여 상태 추정 정확도를 향상시킵니다. 이러한 데이터 소스의 조합은 개별 센서의 약점을 보완하여 시스템의 전반적인 안정성을 향상시킵니다.
기존의 칼만 필터 유형은 여러 센서 입력을 통합하는 데 효과적이지만 이러한 접근 방식은 로컬 선형화에 대한 의존도로 인해 제한되어 초기 추정 오류에 민감하고 비선형 역학에서 견고성이 떨어집니다. 불변 칼만 필터는 기존 방법이 직면한 몇 가지 문제를 극복하면서 국소적 점근 안정성을 제공하는 안정적이고 일반적인 솔루션으로 부상했습니다. 또한 최근 연구는 INS 애플리케이션에 내재된 비선형성을 처리하는 데 더 적합하고 더 강력한 안정성 보장을 제공하는 비선형 결정론적 관측기를 개발하는 데 중점을 두었습니다.