GPS/INS/DMI 강결합 및 GPS 데이터 처리 기술 개발 ETRI 최종발표 GPS/INS/DMI 강결합 및 GPS 데이터 처리 기술 개발 2005. 1. 14 서울대학교 박 찬 국 교수 항공대학교 이 형 근 교수

목 차 Part 1. 과제 요약 Part 2. INS/GPS 강결합 기법 연구 Part 3. GPS 데이터 처리 기법 연구 목 차 Part 1. 과제 요약 과제 개요 수행 연구 내용 Part 2. INS/GPS 강결합 기법 연구 측정치 증가 기법 및 강결합 알고리즘 INS/GPS/DMI 통합 프로그램 구현 및 검증 Bad Data 제거 알고리즘 Part 3. GPS 데이터 처리 기법 연구 GPS 데이터 처리 모듈 LAMBDA 기법 및 CDGPS를 이용한 위치 결정 GPS를 이용한 자세 계산 Part 4. 결론 및 추후 연구 과제 과제 결과 요약 추후 연구 과제

Part 1. 과제 요약

과제 개요 과 제 명 수행 기간 과제 목표 주요 연구 내용 GPS/INS/DMI 강결합 및 GPS 데이터 처리기술 개발 2004년 4월 1일~2004년 12월 31일(9개월) 과제 목표 실시간 및 후처리용 알고리즘 모듈 개발 주요 연구 내용 실시간 GPS 강결합 기술 연구 및 모듈 개발 GPS 부정확 측정치 추출/제거 기법 연구 및 모듈 개발 CDGPS 기술 연구 및 모듈 개발 GPS 수신기를 이용한 자세 측정 모듈 개발

과제참여 연구원 과제책임자 : 세부과제명 : 세부 과책 : 연구원(P) : 연구원(S) : 박 찬 국 강결합 기법 부정확 측정치제거 CDGPS 기술 GPS 자세 측정 세부과제명 : 박 찬 국 박 찬 국. 이 장 규 이 형 근 이 형 근. 박 찬 국 세부 과책 : 김 광 진 서 재 원 서 재 원 김 광 진 연구원(P) : 강 우 용 이 한 성 신용설. 심 주 영 강우용 연구원(S) :

연구 진행 계획 연구 주제 세부 연구 내명 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월 INS/GPS/DMI 강결합 기법 운동모델연구, 걍결합 기법 연구 기본 이론 강결합 기법 연구 강결합 프로그램 작성 실데이터 이용 검증 보충연구 과제정리 차량 운동 모델 연구 GPS 데이터 처리 기술 개발 Dual Frequency 특성 연구, LABMDA method 기본 이론 LAMBDA Code 프로그램 및 검증 L1, L2 모두 적용 가능 LAMBDA 기법 연구 RINEX Decoding, Ephemeris Correction 기본 이론 RINEX 분석 및 변환 알고리즘 구현 및 검증 Ephemeris 분석, 연구 중간보고서 최종보고서 Filter, Detector, Covariance Estimation For advanced GPS Code-carrier Processing GPS 측정식 이해 CDGPS Procedure 알고리즘 구현 및 검증 통합 프로그램 실데이터 이용 검증 Multipath 억제, Cycle Slip 검출 기법 Code Carrier 처리 (Hatch Filter 적용) Smoothing Program Bad Data Rejection 기본 이론 알고리즘 구현 및 검증 Bad Data 제거 기법 자세측정, Lever-Arm 오차 보상 기본 이론 자세측정 기법 분석 자세측정 프로그램 구현 및 검증 Level-Arm 오차 보상 기법 연구

수행 연구 내용 INS/GPS/DMI 강결합 알고리즘 연구 및 프로그램 개발 차량용 순수항법 알고리즘 및 측정치 증가 기법 연구 INS/GPS 강결합 알고리즘 연구 GPS 데이터 처리를 위한 알고리즘 연구 및 프로그램 개발 RINEX 데이터 형식 분석 및 데이터 처리 알고리즘 연구 부정확 측정치 제거 기법 연구 미지정수 결정을 위한 LAMBDA 기법 연구 GPS를 이용한 자세계산 알고리즘 연구 후처리 항법을 위한 스무딩 알고리즘 성능 개선 Bad Data 제거 알고리즘 연구

Part 2. INS/GPS 강결합 기법 및 후처리 프로그램 성능 개선

실시간 항법 프로그램 실시간 항법 4S VAN 실시간 운용 개념 운전자나 사용자에게 실시간으로 현재 위치 정보를 제공 텔레매틱스 분야에서 주행 정보 제공을 위해서는 필수적임 4S VAN 실시간 운용 개념 IMU : LN200 GPS 수신기 DMI : Wheel 장착 200 Hz 1 Hz 200 Hz 순수 항법 연산 (위치, 속도, 자세) INS/GPS/DMI 결합 알고리즘 (항법 오차 추정) DMI 데이터 획득 (속도 정보 ) 실시간 항법정보 Display

항법 프로그램 흐름도 200Hz 수행 모듈 200Hz 수행 모듈 1Hz 수행 모듈 가속도계 및 자이로 데이터 획득 DMI 데이터 획득 및 Scale Factor 처리 GPS 위성 정보, 의사거리, 의사거리 변화율 획득 Scale Factor 처리 및 센서 오차 보상 데이터 필터링 GPS/DMI 측정치 생성 회전벡터 이용한 쿼터니언 자세 계산 칼만필터 Propagation 차량 속도 계산 칼만필터 갱신 기준좌표계 속도 및 현재 위치 계산 오차 추정 및 보상

항법 프로그램 구조 Main.c Data_init.cpp Nav_Part1.cpp Nav_Part2.cpp 변수 초기화 initGlobarVar() initKalmanVar() Data_init.cpp Sensor Data 획득 fopen() fscanf () Nav_Part1.cpp 자세, 속도 증분 계산 raw_aq() dataAvg() sculcon() attitude() acc_b2n Selected Mode 연산 - Mode 1 - Mode 2 - Mode 3 Nav_Part2.cpp crs_align() fineAlign() Navigation 보정항법 계산 Fk_system() Get_measure() UD_filter() Nav_Part3.cpp

차량용 운동 모델 연구 연구 목적 4S VAN 차량 운동 Nonholonomic 강제 조건 INS 운동 모델 전진 방향으로 진행하므로 강제 조건 제시 Nonholonomic 강제 조건 차량의 직진방향 이외의 속도 성분은 0 : 적용 분야 INS 운동 모델 : 일반적인 INS 모델에서 수평 및 수직 성분 0 측정치 모델 : GPS Outage 상태에서 속도 오차를 측정치로 사용 INS 운동 모델 위치모델과 속도 모델에 강제 조건 적용 위치 모델 : 속도 모델 : Arclength Coordinate

차량용 측정 모델 INS 측정 모델에 강제 조건 적용 측정식 구성 시스템 구성도 차량 주행 진행 방향 이외의 속도는 0이므로 기준 측정치로 사용 측정식 구성 항체 속도 : 속도 오차 : 칼만필터 측정식 : 시스템 구성도 GPS Outage 구간에서 칼만필터 측정식 변경 전진방향 제외한 속도 : 최대 0.5[m/sec] 이내

측정 모델 증가에 의한 항법 결과 수평축 RSS 위치 오차 수직축 위치 오차 측정치 증가에 의한 성능 분석 위치 오차 비교 수평축 위치 오차 : 3.56m에서 2.58m로 감소 수직축 위치 오차 : 2.39m에서 1.29m로 감소 GPS Outage 구간에서 급격한 오차 발생시 우수한 성능 보임 100초 동안 GPS Outage일 경우 효과적으로 사용 가능

강결합 기법 개요 강결합 기법 시스템 오차 모델 GPS 수신기의 의사거리와 의사거리 변화율 정보를 사용 시스템 오차 모델 식 GPS 수신기 시계 오차 :

강결합 기법을 위한 GPS 데이터 GPS Format GPS 데이터 처리 사용 데이터 : 의사거리, 의사거리 변화율, 위성 좌표(X, Y, Z), 위성 속도 가시 위성 개수 : 측정치 개수를 결정. View_Sat_Number GPS 데이터 처리 정의된 데이터 형식과 View_Sat_Number 이용 측정치와 측정식 구성 의사거리 측정식 시선 거리 : 의사거리 추정식 : 의사거리 측정식 : 의사거리 변화율 측정식 LOS 계산 : ECEF 속도차 : 변화율 추정식 : 변화율 측정식 :

강결합 측정식 구성 강결합 측정치 강결합 측정식 알고리즘 출력값 시선벡터와 편미분식을 이용 측정식 구성 측정행렬의 행 : 가시위성의 개수 * 2[의사거리 + 변화율] 측정식 강결합 측정식 알고리즘 출력값 칼만필터 측정치 : 측정식 행렬 :  Get_Measure() 함수에서 처리 - 약결합 or 강결합 선택 - DMI 데이터 선택

측정치 생성 모듈 KF Propagation( ) Get Measure( ) YES GPS Available? NO Loosely 결합 기법? Tightly YES DMI Available? NO 약결합 측정치 계산 강결합 측정치 계산 DMI 측정치 계산 Nonholonomic YES NO DMI Available? GPS/DMI 연합측정치 UD Filter( )

차량 주행 시험 4S VAN 주행 궤적 4공단 주행 데이터 이용 GPS Outage : Point 1. 지점에서 20초 동안 왕복으로 발생 Start

결합 시스템 검증 INS/GPS/DMI 결합시스템 GPS/DMI 연합 측정치 사용 시스템 모델 18차 : 강결합 17차 모델에 속도계 오차 포함

결합 시스템 오차 비교 결합시스템 오차 해석 GPS 가시위성을 1분간 제한하여 약결합 및 강결합 사용 실험 결과 주행 후 5분, 10분, 15분, 20분에서 1분 동안 가시위성수 제한 수평축 오차 비교 실험 결과 GPS 가시 위성 3개 이하인 경우 약결합과 비교하여 강결합 성능 우수 약결합인 경우 가시위성 4개 이상인 경우에만 GPS 측정치 출력

스무딩 알고리즘 개선 Bad Data 제거 3-Sigma Residual Test 후처리 프로그램의 성능 향상 알고리즘 : 여기서, m : GPS또는 DMI 측정치(3x1), H : 측정행렬(3x16), X : 상태변수(16x1) R : GPS또는 DMI 측정치의 측정잡음 공분산(3x3) P : 상태변수의 공분산 (16x16) Bad Data 판단 조건 : Q 값에 따라 3-Sigma Residual Test 의 결과가 많이 달라짐을 확인 Bad Data로 간주 사용 안 함

그림 1. 흰색: Applanix 항법 결과, 검은색: 서울대 항법 결과 스무딩 항법 결과 1 Applanix사의 CDGPS를 이용한 항법 결과 그림 1. 흰색: Applanix 항법 결과, 검은색: 서울대 항법 결과 그림 2. 위도오차 (9.33cm) 그림 3. 경도오차 (7.46cm) 그림 4. 고도오차 (26.44cm) 위도, 경도, 고도 위치오차 모두 30cm 이내의 값을 가짐.

그림 4. 흰색: Applanix 항법 결과, 검은색: 서울대 항법 결과 스무딩 항법 결과 2 서울대의 CDGPS를 이용한 항법 결과 그림 4. 흰색: Applanix 항법 결과, 검은색: 서울대 항법 결과 그림 5. 위도오차 (11.33cm) 그림 6. 경도오차 (14.37cm) 그림 7. 고도오차 (27.60cm) SNU CDGPS 이용 : 위도, 경도, 고도 위치오차 모두 30cm 이내의 값을 가짐

스무딩 항법 3 자세 결과 비교 SNU 결과와 Applanix 스무딩 결과 자세 비교 비교 결과 수평축 자세인 롤, 피치는 최대 0.1도, 평균 0.01도로 오차 유발됨 수직축 자세인 요는 평균 0.884도 오차 발생 요 자세 오차는 일정 범위에서 수렴하지 않고 발산 그림 8. roll오차 (0.009도) 그림 9. pitch오차 (0.018도) 그림 10. yaw오차(0.884도)

Yaw 결과 비교 Applanix사와 SNU 스무딩 Yaw 자세 비교 전체 주행 구간 중 정지상태 부분 확대 Applanix Yaw 결과 : 일정 기울기를 가지면서 자세 Drift 4S VAN의 LN200 INS는 1[deg/hr] 급으로 자세 Drift 원인 Applainx사의 스무딩 알고리즘은 Yaw Drift 정확하게 보상하지 못 함 SNU 스무딩 알고리즘의 Yaw 결과가 더 정확한 것으로 판단됨

결 론 INS/GPS/DMI 강결합 기법 스무딩 알고리즘 개선 Nonholonomic에 의한 측정치 생성 및 보정 항법 수행 결 론 INS/GPS/DMI 강결합 기법 Nonholonomic에 의한 측정치 생성 및 보정 항법 수행 GPS Outage 구간에서 우수한 성능 보임 측정치 생성 모듈 구현 사용 측정치 선택 : INS, GPS, DMI, Nonholonomic 결합 기법 선택 : 약결합, 강결합 약결합 및 강결합 성능 비교 가시위성 3개 이하인 구간에서 강결합 성능 우수 스무딩 알고리즘 개선 3-Sigma Residual Test 모듈 구현 Bad Data 판단 조건 제시 후처리 칼만필터 측정 및 공정 잡음 Tuning에 의한 성능 개선 스무딩 Yaw 결과는 SNU 성능이 더 우수한 것으로 판단됨

Part 3. GPS 데이터 처리 기법 연구

CDGPS 1 CDGPS(Carrier phase Differential GPS) 이동국의 위치 결정 : 기준국 수신 신호, 기준국의 좌표 필요

CDGPS 2 위치해 계산법   측정식 : 근사방정식 정확한 를 알 수 있다면 실수 를 계산할 수 있다. 정확한 를 알 수 있다면 실수 를 계산할 수 있다. 람다알고리듬과 실수 로부터 미지정수 를 계산 선형근사방정식 최소자승법에 의해 위치해 계산 Ref. station User j-th SV i-th SV  

RINEX 데이터 입력 수신기에서 획득한 데이터 : RINEX 포맷으로 저장 Receiver INdependent EXchange Observation data file, meteorological data file, navigation message file Navigation data Observation data

이중 차분 측정치 생성 L1 반송파 : 19.04cm 파장 L2 반송파 : 24.44cm 파장 Wide lane 측정치 생성 : Wide lane 측정치 : 86.25cm 파장 Wide lane 이중 차분 측정치 : Wide lane 이중 차분 측정치 이용시 장점 파장이 크기 때문에 미지정수 결정을 위한 검색공간 축소 잘못된 미지정수의 판별이 용이

스무디드 코드 칼만필터 스무디드 코드 칼만필터(smoothed code Kalman filter) Lambda 알고리듬의 입력인 실수해와 공분산 제공 코드를 이용한 의사거리와 반송파 위상 변화량을 이용 두 정보를 가장 효율적으로 결합 정확한 의사거리와 그것의 공분산 값 제공 정확한 의사거리로부터 미지정수의 실수해 계산 Filter equation : 시간전파된 코드 의사거리 추정치 : 측정치갱신된 코드 의사거리 추정치 : 반송파 위상 측정치 : 의사거리 추정치의 공분산 : 반송파 위상 측정치의 공분산 : 코드 의사거리 측정치의 공분산

Float Solution 다음의 선형화된 이중 차분 식을 고려 이중차분된 시선각벡터 이중차분된 미지정수 이중차분된 측정치 이중차분된 시선각벡터 이중차분된 미지정수 Float solution(실수 해) 미지정수를 구하는 과정에서 정수 조건 해제 다음의 Cost function 에 가중 최소 자승법 적용

Fixed Solution 최소자승법으로 구한 실수해와 공분산 행렬 목적함수를 최소화하는 미지정수를 검색으로 결정 실수해 와 공분산을 이용 검색공간의 효율화를 위해 LAMBDA 방법을 사용 Fixed solution(정수 해) 결정된 미지정수를 다시 대입하여 정확한 위치 해 결정

LAMBDA 미지정수 결정 기법 이중 차분된 미지정수는 3개만이 독립 Measurement 가 많을 경우 미지정수 간의 상관관계가 커져 불필요한 검색 증가 적절한 변환 행렬 Z 를 사용하여 미지정수의 상호 독립성을 높임 기존의 미지정수 검색에서 발생하는 불필요한 검색을 줄임 미지정수 검색 공간의 효율화

미지정수의 검증 LAMBDA 방법 검증방법 비율검사법 미지정수의 검색을 보다 더 정확하게 효율적으로 하는 수단 결정된 미지정수를 검증해야 잘못된 위치 해를 제거 가능 검증방법 대부분의 경우 비율검사법을 이용 비율검사법 잔차의 weighted squared sum을 구하여 비율검사 비율이 임계치(1.5-7사이의 값)이상이면 참 미지정수로 확정

LAMBDA 세부 대표 모듈 LAMTEST_TestFromFile() LAMBDA_AllocateSearchRecord() 실수 해 및 공분산 입력부 LAMBDA_AllocateSearchRecord() 미지정수의 비상관화를 위한 검색 공간 생성 LAMBDA_FixAmbiguities() 비상관화 및 검색 수행하고 정수 해 결정 SquaredRatio() 비율검사를 위한 비율계산

위치해 결정 이중 차분 측정식 : 미지정수가 구해지면 : 기준국 좌표를 nominal 값으로 선형 근사화 는 기준국으로부터 이동국까지의 기저선 좌표의 비선형 항 기준국 좌표를 nominal 값으로 선형 근사화 를 계산하기 위해서는 위성의 좌표와 기준국 좌표가 필요 미지수(기저선 좌표)보다 측정치가 많을 경우 선형근사식의 해를 계산 : pseudo-inverse 이용

미지정수 재결정 알고리듬 환경적 요인에 의해 위성조합은 빈번하게 변화할 수 있음 위성조합의 변화 미지정수 재결정 미지정수 결정 알고리듬 초기화 위성조합의 빈번한 변화 : 스무디드 코드 칼만 코드가 수렴할 시간적 여유가 없음 결정된 미지정수의 신뢰성 악화 미지정수 재결정 기존에 결정된 신뢰성 있는 미지정수의 활용 극대화 방법 이전 epoch의 위성조합에서 탈락된 위성 파악 : 해당되는 미지정수의 제거후 위치해 계산 이전 epoch의 위성조합에 추가된 위성 파악 : 기존의 미지정수만을 이용하여 위치해 생성후 추가된 미지정수를 역으로 계산

알고리듬 전체 흐름도

대표적인 세부 모듈 main_dd_gps_RINEX() : 전체 알고리듬 구현 form_wide_lane() : wide lane 측정치 생성 form_gps_sd() : 단일 차분 측정치 생성 form_gps_dd() : 이중 차분 측정치 생성 smoothed_code_filter() : 스무디드 코드 칼만필터 gen_ro_dd() : 스무디드 코드 의사거리 이중차분 생성 gen_fixed_sol() : 정수해를 이용하여 위치해 계산 gen_fixed_sol1(), gen_fixed_sol3(), gen_fixed_sol4() : 미지정수 재결정에 의해 위치해 계산 gen_int() : 미지정수 재결정 방법에 의해 미지정수 계산 read_correct_expand_RinexObs() : RINEX 데이터 입력, 보상, 전처리

Observation data header 2003/10/31 기준국 데이터 기준국의 기선 감안이 필수적 기록되어 있지 않은 경우도 있음 2003/10/10 기준국 데이터 1.593m

2003/10/10 데이터 분석 (1) 사양 만족 < 50cm 평면도 고도 제공된 해의 개수 : Applanix - 3581, 서울대 – 3356 Applanix와의 차이(RMS) 위도 : 23.38cm 경도 : 10.22cm 고도 : 34.13cm 사양 만족 < 50cm

2003/10/31 데이터 분석 (1) 사양 만족 < 50cm 평면도 고도 제공된 해의 개수 : Applanix - 2155, 서울대 – 2064 Applanix와의 차이(RMS) 위도 : 12.23cm 경도 : 11.58cm 고도 : 23.60cm 사양 만족 < 50cm

2004/12/3 데이터 분석 (1) 사양 만족 < 50cm 평면도 고도 제공된 해의 개수 : Applanix - 5072, 서울대 – 5148 APPLANIX사의 고도 결과가 매우 좋지 않음 Applanix와의 차이(RMS) 위도 : 24.57cm 경도 : 14.30cm 사양 만족 < 50cm

2004/12/3 데이터 분석 (2) 사양 만족 < 50cm 고도 방향 부분 확대 1 APPLANIX사의 결과가 잘못되었음 반면 서울대의 결과는 양호 고도 방향 부분 확대 2 APPLANIX사의 결과가 양호한 부분에서의 성능 비교 고도 차이(RMS) : 4.38cm 사양 만족 < 50cm

2004/12/3 데이터 분석 (3) Applanix와의 차이(RMS) 위도 : 24.57cm 경도 : 14.30cm

자세 계산 과정 자세 : 안테나와 부 안테나 사이의 상대적인 벡터 이동 방향 주 안테나 자세 : 안테나와 부 안테나 사이의 상대적인 벡터 4S VAN 의 경우 정지 및 이동하는 차량의 자세를 구해 주어야 함 도심지 주행시 사이클 슬립 및 다중경로오차 영향이 커짐 -> 오차증가요인 수신기간 차분 기법 : 이중 차분에 비해서 사이클 슬립에 둔감하게 동작

프로그램 흐름도 N Y 변수 설정 기준 안테나 및 부 안테나 data 설정 Ephemeris data 읽기 Observable 기준 안테나 좌표 계산 SD의 위성수 ≥ 4 Hatch Filter Initialization Hatch filter Time-propagation and Measurement update Floating Solution (부 안테나 좌표) 자세 계산 Y(Init==1) Y(Init!=1) N Y

자세 계산 모듈 코드 분량 : 2561라인, 89개 함수 주요함수 : attitude() <Attitude 흐름도>

SD 오차 SD(Single Difference) 자세 계산시 오차 수신기 시계 오차가 상쇄 되지 않음 60 ㎝ : 오차 발생 20.5˚ 0.6m 1.6 m SD(Single Difference) 수신기 시계 오차가 상쇄 되지 않음 60 ㎝ : 오차 발생 자세 계산시 오차 Atan(0.6/1.6) = 20.5˚ 1.6 : 기저선 길이 0.6 : 오차 범위

자세 계산 비교 방법 기준 자세 정보 비교 방법 자세 계산 1 (2004 년 12월 3일) Applanix가 자세 정보의 기준 데이터를 제공해 주지 않음 CDGPS로 계산된 4S VAN의 이동 궤적을 기준 정보로 사용 비교 방법 방위각 : 이동 궤적과 방위각 계산 결과 비교 앙각 : 이동 궤적으로 비교가 불가능  방위각만 비교 자세 계산 1 (2004 년 12월 3일) 6 바퀴 원형 주행 궤적과 방위각 결과를 비교 자세 계산 2 (2004년 1월 5일) 초기 200초간 이동 궤적과 방위각을 비교

자세 계산 결과 1(12월 3일 ) -1 6 바퀴 원형 주형 구간 확대 <방위각 결과> 1. 6개의 원형 주행 궤적에 대해서 360˚ 회전이 6번 측정됨 2. ○ ,*,□ ,,☆,+,△ : 시간 순서 표시 <4S VAN 이동궤적>

<이동 궤적 및 방위각 변화 양상> 자세 계산 결과 2(1월 5일 ) <4S VAN 이동궤적> <이동 궤적 및 방위각 변화 양상> <방위각 결과>

결 론 CDGPS 알고리듬 연구 및 코드 구현 코드의 구성 실험 데이터 적용 및 결과 분석 RINEX 데이터 변환 부분 확대 파장을 이용한 이중 차분 측정치 생성 부분 스무디드 코드 칼만필터 부분(실수해, 공분산 생성) Lambda 알고리듬 부분(정수해 생성) 위치해 계산 부분 미지정수 재결정 부분 실험 데이터 적용 및 결과 분석 APPLANIX사와 유사한 성능 보임

Part 4. 결론 및 추후 연구 과제

주요 연구 결과 INS/GPS/DMI 강결합 기법 연구 GPS 데이터 처리 기술 개발 후처리 스무딩 항법 Nonholonomic 강제조건을 이용한 새로운 측정치 도출 INS/GPS/DMI 강결합 알고리즘 모듈 개발 완료 실데이터를 이용한 INS/GPS/DMI 강결합 알고리즘 검증 완료 GPS 데이터 처리 기술 개발 RINEX 데이터 추출 및 위성궤도 정보 추출 모듈 구현 완료 부정확 측정치 제거 및 자세계산 결정 알고리즘 구현 단일/이중 차분 알고리즘 및 LAMBDA 프로그램 모듈 개발 완료 확대 파장을 위한 반송파 위상 조합 알고리즘 개발 완료 실데이터를 이용한 GPS 데이터 처리 모듈 검증 후처리 스무딩 항법 칼만필터 잡음 공분산 행렬에 따른 성능 분석 및 튜닝 기법 잔차 검사 알고리즘 및 프로그램 모듈 구현

초기 정렬, 위치 및 Transport Rate 계산 개발 프로그램 주요 모듈 INS/GPS/DMI 강결합 기법 Main.c 항법 및 측정치 생성 모듈 제어 2216 Line 21 함수 Nav_Part1.cpp 센서 데이터 획득, 자세 및 속도 계산 Nav_Part2.cpp 초기 정렬, 위치 및 Transport Rate 계산 Nav_Part3.cpp 측정치 생성, 보정항법 수행 GPS 데이터 처리기법 연구 main_dd_gps_RINEX GPS 데이터 처리 모듈 전체 알고리즘 제어 7561 Line 109 함수 Form_wide_lane 확대 파장 측정치 생성 Smoothed_code 스무디드 코드 칼만필터 계산 gen_ro_dd 스무디드 코드 의사거리 이중차분 생성 gen_fixed_sol 정수해를 이용하여 위치해 계산 Gen_int 미지정수 재결정 방법에 의한 미지정수 계산 LAMBDA_Allocate 미지정수 비상관화를 위한 검색 공간 생성 LAMBDA_Fix 비상관화 및 검색 수행을 통한 정수해 결정 SquaredRatio 비율검사를 위한 비율계산 attitude GPS를 이용한 자세계산 수행 후처리 스무딩 항법 프로그램 Initailize DMI 이용한 초기 정렬 시간 결정 2949 Line 42 함수 Forword_update Residual Test 수행

ETRI 요구 구격 및 SNU 항법 결과

추후 연구 과제 영상정보와 항법정보 Fusion 알고리즘 영상 지형 지물을 이용한 항법 오차 보정 디지털 지도와 결합을 통한 항법 정보 제공 차량 운동 특성을 이용한 항법 성능 향상 후처리 항법 알고리즘 자세 정보 개선