다중센서 융합 기반 무인잠수정 위치추정 개선

Abstract

본 논문은 상태변수 평준화 및 되먹임구조를 이용하여 무인잠수정의 위치추정을 개선하기 위한 다중센서 융합 기반의 위치추정 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 먼저 상대적으로 오차가 큰 주 센서인 INS와 오차가 작은 보조센서인 DVL에서 측정되는 상태변수를 예측단계 이전에 융합하여 상태변수 평준화 과정을 수행한다. 그 다음, 평준화된 상태변수를 각 필터에 입력하여 예측 및 수정단계의 칼만 필터링 과정을 통해 최종 수정된 상태변수를 융합시키며, 마지막으로 이를 다시 주센서에 되먹임함으로서 무인잠수정의 위치추정을 개선한다. 평가를 위해 무인잠수정의 기동모델에 대한 시뮬레이션을 실시하여 기동경로를 생성하고 제안 알고리즘을 적용하여 위치추정 성능을 확인한다. 평가 결과, 제안 알고리즘이 다중센서 융합 알고리즘 중 가장 우수한 위치추정 성능을 보였으며, 또한 기동침로가 변경되는 구간에서도 강인한 위치추정이 가능하다는 것이 증명되었다. In this paper, we propose the position estimation algorithm based on the multisensor fusion using equalization of state variables and feedback structure. First, the state variables measured from INS of main sensor with large error and DVL of assistance sensor with small error are measured before prediction phase. Next, the equalized state variables are entered to each filter and fused the enhanced state variables for prediction and update phases. Finally, the fused state variables are returned to the main sensor for improving the position estimation of UUV. For evaluation, we create the moving course of UUV by simulation and confirm the performance of position estimation by applying the proposed algorithm. The evaluation results show that the proposed algorithm is the best for position estimation and also possible for robust position estimation at the change period of moving courses.