간접 되먹임 필터를 이용한 관성센서 및 초음파 속도센서 기반의 수중 복합항법 알고리듬

Abstract

This paper presents an underwater hybrid navigation system for a semi-autonomous underwater vehicle (SAUV). The navigation system consists of an inertial measurement unit (IMU), and a Doppler velocity log (DVL), accompanied by a magnetic compass. The errors of inertial measurement units increase with time, due to the bias errors of gyros and accelerometers. A navigational system model is derived, to include the scale effect and bias errors of the DVL, of which the state equation composed of the navigation states and sensor parameters is 20. The conventional extended Kalman filter was used to propagate the error covariance, update the measurement errors, and correct the state equation when the measurements are available. Simulation was performed with the 6-d.o.f. equations of motion of SAUV, using a lawn-mowing survey mode. The hybrid underwater navigation system shows good tracking performance, by updating the error covariance and correcting the system's states with the measurement errors from a DVL, a magnetic compass, and a depth sensor. The error of the estimated position still slowly drifts in the horizontal plane, about 3.5m for 500 seconds, which could be eliminated with the help of additional USBL information.무인잠수정은 수중으로 전파가 통과하지 못하는 한계로 인하여 LBL(Long baseline), SBL(Short baseline), USBL(Ultra short baseline) 등의 초음파 측위시스템을 이용한다(Milne, 1983). 이들 초음파 센서는 시간이 경과함에 따른 위치오차의 발산은 없지만, 고주파수의 위치오차가 있으며 수중에서의 초음파 전달특성으로 인하여 긴 시간 간격의 샘플링 주기를 갖는다. 일반적으로 수중항법으로서 LBL을 많이 이용하고 있으나, 센서를 해저에 설치하는 번거로운 작업과 센서 설치 범위를 벗어난 영역에서의 항법이 곤란한 단점이 있다. USBL은 사용이 편리하고 이동형 무인잠수정을 추적하며 모니터링하기에는 용이하나, 측정거리가 늘어날 경우에는 현존하는 최고성능