KR100761011B1

KR100761011B1 - 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의자세보정장치 및 방법

Info

Publication number: KR100761011B1
Application number: KR1020060049001A
Authority: KR
Inventors: 박춘배; 최기영; 장세아
Original assignee: 학교법인 인하학원
Priority date: 2006-05-30
Filing date: 2006-05-30
Publication date: 2007-09-21
Also published as: US20090326816A1; US7805244B2

Abstract

본 발명은; 자이로(gyro), 가속도계(accelerometer)의 관성센서를 조합하여 자세, 속도, 위치를 계산하는 관성항법시스템(Inertial Navigation System ;INS)에서 발생하는 오차를 보정하는 시스템에 관한 것으로, 움직이는 태양의 영상을 이용한 카메라형 태양센서에서 만들어지는 시선벡터와 관성항법시스템의 출력값을 분석하여 자세 및 센서 오차를 보정하는 장치 및 방법에 관한 것이다.

이와 같은 본 발명은; 카메라와 카메라가 장착되고 회전운동을 하기위한 카메라 구동모터부와, 카메라로부터 데이터 처리를 위한 영상 획득, 획득한 영상으로부터 태양의 위치를 찾아내는 영상획득처리 프로세서로 구성되는 카메라형 태양센서와, 관성항법시스템으로부터 자세, 위치값과 상기 영상획득처리 프로세서로부터의 태양시선벡터 정보를 받고 이를 동기화 시키는 신호 처리부와, 상기 신호처리부로부터의 정보를 후처리하여 추정 오차를 계산하는 데이터 수집 처리부로 구성되는 것을 특징으로 한다.

따라서, 본 발명에 따른 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정장치 및 방법에 의하면, 관성센서로 인한 발산의 특성을 가진 관성항법시스템의 보조센서로 카메라형 태양센서를 사용함으로써 비발산 오차와 외부 환경에 민감하지 않고 자세 오차를 보정할 수 있는 등의 뛰어난 효과를 갖는다.

카메라형 태양센서, 관성항법시스템, 자세 보정, 영상처리, 태양시선벡터

Description

카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정장치 및 방법{Aiding Inertial Navigation System Using A Camera Type Sun Sensor and Method There of}

도 1a는 본 발명에 따른 항법 좌표계(

)에서의 태양시선벡터를 도시한 도면.

도 1b는 본 발명에 따른 카메라형 태양센서를 이용한 동체 좌표계(

)의 태양시선벡터를 도시한 도면.

도 2는 본 발명에 따른 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정 신호처리를 설명하기 위한 블록도.

도 3은 본 발명에 따른 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정 알고리듬 흐름도.

도 4는 본 발명에 따른 카메라로 획득한 태양의 영상.

도 5는 도 4에 나타낸 획득한 태양 영상과 태양시선벡터와의 관계를 설명하기 위한 도면.

도 6는 본 발명에 따른 카메라 구동모터부를 도시한 도면.

도 7은 본 발명에 따른 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세 보정장치의 다른 실시예를 설명하기 위한 도면.

도 8은 본 발명에 따른 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정장치의 또 다른 실시예를 나타내는 참고도.

도 9는 본 발명이 속하는 기술분야의 설명을 위한 일반적인 스트랩다운 방식의 INS의 작동방식의 흐름도.

도 10은 본 발명이 속하는 기술분야의 설명을 위한 INS와 GPS를 결합한 복합항법시스템 흐름도.

도 11은 본 발명이 속하는 기술분야의 설명을 위한 GPS를 사용하는 복합항법 시스템에서 GPS 신호 단절의 영향을 나타내는 실험치.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *

10 : 태양 20 : 항법 좌표계

30 : 동체 좌표계 40 : 태양시선벡터

50 : 칼만필터 60 : GPS

100 : 관성항법시스템 101 : 관성센서(가속도계, 자이로)

102 : 관성항법시스템의 연산프로세서 200 : 카메라형 태양센서

201 : 카메라 202 : 카메라 구동모터부

202a : 틸팅축 구동모터 202b : 패닝축 구동모터

203 : 영상획득처리 프로세서 205 : 틸팅축

206 : 패닝축 207 : 패닝 회전판

208a, 208b : 제 1,2틸팅축 구동모터 연결기어

209a, 209b : 틸팅축 지지구 210 : 틸팅 회전판

300 : 신호 처리부 301 : 신호 동기화 마이크로프로세서

400 : 데이터 수집처리부 401 : 데이터 수집처리 프로세서

본 발명은 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 자이로(gyro), 가속도계(accelerometer)의 관성센서를 조합하여 자세, 속도, 위치를 계산하는 관성항법시스템(Inertial Navigation System ;INS)에서 발생하는 오차를 보정하는 시스템에 관한 것으로, 움직이는 태양의 영상을 이용한 카메라형 태양센서에서 만들어지는 시선벡터와 관성항법시스템의 출력값을 분석하여 자세 및 센서 오차를 보정하는 장치에 관한 것이다.

일반적으로 항공기의 운동 상태를 측정하기 위한 대표적인 장치로는 각속도, 가속도를 측정하는 관성측정장치(Inertial Measurement Unit ;IMU)와 각속도, 가속도를 측정하고 자세와 방위각을 계산하는 AHRS(Attitude Heading Reference System), 마지막으로 각속도, 가속도를 측정하고 자세, 속도, 위치까지 계산하는 관성항법시스템(Inertial Navigation System ;INS)이 있다. 이 모든 장치는 각속도 측정을 위한 자이로(gyro), 가속도 측정을 위한 가속도계(accelerometer) 등의 관 성센서 조합으로 이루어진다.

전자산업의 비약적인 발전에 힘입어 항공기에 사용되는 각종 센서(Sensor)류도 비용대비 성능이 빠른 속도로 개선되고 있으며, 같은 기능의 경우 소형, 경량, 가격 인하의 방향으로 발전하고 있다. 이러한 각종 부품의 가격대비 성능향상의 영향으로 이를 이용한 다양한 새로운 개발과제가 시도되고 있는데 소형 무인기(Unmanned Aerial Vehicle ;UAV)의 개발이 가장 대표적인 것 중의 하나이다. 종래의 무인기는 복합적인 기능을 수행하며 높은 정밀도 및 신뢰성을 가지는 고가의 부품들을 장착하는 것이 일반적이었다. 따라서 무인기 시스템의 개발은 대기업이나 연구소 등에서만 제한적으로 이루어졌다. 하지만 최근 10년 사이에 저가의 소형센서의 혁신적인 발전에 힘입어 이를 이용한 탑재 시스템의 개발이 대학 또는 심지어는 개인적인 수준에서도 가능해짐에 따라 전 세계적으로 빠르게 확산되고 있다.

이러한 소형무인기는 적어도 제어나 초보적인 항법의 관점에서는 기존의 고가의 무인기에 근접해 가는 추세를 보이고 있다. 하지만 저가의 소형센서를 사용하여 구현하는 항법장비의 경우에는 적어도 현재까지는 구현할 수 있는 최대정확도가 무인기에 장착하여 장시간 동안 안정적으로 유도 및 항법 기능을 수행하기에는 무리가 있다. 따라서 항공 선진국에서 여러 대학들이 개발하는 무인기의 경우에는 고가의 AHRS나 INS를 장착하는 것이 일반적이다.

한편 이러한 저가의 센서류를 조합하여 IMU 또는 AHRS를 구성하고 이를 판매하는 소규모 기업들의 숫자도 빠르게 늘어나고, 시장이 커짐에 따라 경쟁이 치열해지고 있으며, 원천기술 없이 상용 부품을 조립하여 시스템을 구성하는 업체들의 경 우 기술적 수준이 점차 평준화되고 있다. 한 예로 Cloud Cap Technology사의 IMU는 20그램 미만의 무게로 3축 각속도와 가속도를 측정한다. RS232통신과 CAN 프로토콜을 채택하고 있으며 200Hz 이상의 속도로 동작하는데, 가격은 2,000불 미만이다.

또 다른 예로 Crista IMU를 발전시켜서 구성한 자동 비행 장치인데 최대변의 길이는 약 10cm이고 무게는 210그램이며 가격은 7,500불이다. 이러한 수준의 제품을 개발, 생산하는 업체는 Cloud Cap사 외에도 다수가 존재하는데 Crossbow와 MicroPilot사 등이 그러한 기업들이다. 전술한 바와 같이 이러한 제품들은 비교적 저가이며, 이전에는 이러한 가격대에는 구성자체가 불가능하였던 기능들을 가지고 있다.

도 9에서는 일반적인 스트랩다운(Strapdown) 방식의 INS의 작동 방식을 나타내고 있다. 기본적인 작동원리는 자이로에서 측정되는 각속도를 적분하여 탑재체의 자세각을 계산하고, 이 자세각으로부터 좌표변환 행렬을 구한 다음 가속도계에서 측정되는 국소좌표계에서의 가속도 성분을 좌표변환행렬을 이용하여 관성좌표계의 성분으로 변환하고 이를 적분하여 속도와 위치를 계산하는 방식이다.

도 9 에서, 예를 들어 자이로에서 측정하는 각속도에 오프셋(바이어스) 오차가 존재한다고 하면, 각속도는 시간에 대한 적분과정을 거치면서 자세각의 오프셋 오차가 점차 커질 것이라는 것을 알 수 있다. 자세각 또는 방향 코사인 행렬의 오차는 속도와 위치계산에 대한 오차로 전파되므로 전체적인 결과의 신뢰성이 떨어진다.

따라서 자이로와 가속도계의 부품 단위에서의 철저한 보정이 필수적이라는 것을 알 수 있다. 하지만 문제는 저가의 센서를 사용하여 구성한 시스템의 정확도가 향상되는 데는 물리적인 한계가 존재한다는 것이다. 내부 질량(proof mass)의 크기가 제한적이어서 증폭비가 클 수밖에 없고 그에 따라 노이즈에 보다 민감하다.

아울러 저가에 공급하는 것을 목표로 대량생산하여 공급하는 체제로 나아가기 때문에 센서레벨에서의 정확도 보정도 어렵고 그 특성의 변화가 외부환경의 변화에 따라 민감하게 작용한다. 센서단위에서의 보정이 만족스럽게 되었다고 하더라도 장거리 항법 등의 경우처럼 장시간 지속적으로 사용하는 경우에는 필연적으로 자세와 위치 및 속도 오차가 누적될 수밖에 없다. 즉 IMU만을 사용하는 INS의 경우에는 오차가 발산하는 경향을 가진다는 것을 알 수 있다. 이를 극복하기 위한 방법으로 제시되고 또 활발히 개발되는 것이 상호 보완작용을 할 수 있는 보조센서를 사용하는 것이다.

IMU는 일반적으로 빠른 응답특성을 가지고 있고 외란에 영향을 받지 않는다는 장점이 있다. 그러나 자이로나 가속도계 센서의 출력이 누적이 되는 성질이 있으므로 센서 단위에서의 정확한 보정이 필수적이고 또 그 결과에 영향을 많이 받는다. 그러나 저가의 센서를 조합해서 사용하는 경우에는 일반적으로 센서의 정밀도 및 정확도를 향상시키는데 한계가 있으므로 이러한 센서를 사용하는 제품은 필연적으로 발산할 수밖에 없다. 이를 극복하기 위한 방안으로 GPS(Global Positioning System)나 자장계(magnetometer) 등의 보조센서를 사용하여 IMU에서 생성되는 신호와 GPS 등 비발산 특성을 가지는 센서에서 측정되는 신호를 이용하여 효율을 최대 한 올리는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 기술을 복합 항법이라 하며, 이 중에서 가장 유망하면서 동시에 가장 활발히 진행되는 것이 INS와 GPS를 결합하는 것이다. 도 10에 이러한 시스템의 기본 흐름도를 보여주고 있다.

GPS는 관성좌표계에서의 병진속도와 위치를 파악하는데 사용되는 센서의 하나이다. GPS 센서는 보통 십수미터의 오차범위에서 현재의 위치를 세계 어디서나 파악할 수 있게 하는 센서인데 INS와는 달리 오차가 발산하지 않는다. 자이로와 가속도계에서 나온 신호를 사용하여 추정된 위치는 시간이 지나면서 오차가 커지게 되는데, 이를 GPS에서 나온 위치신호를 이용하여 보정하고 보정에서 사용된 오차특성을 자이로와 가속도계로 다시 되먹임으로써 오차보정을 실시간으로 수행하는 것이다. GPS는 일반적으로 INS에 비해 작동속도가 느려서 일반적으로 무인기에 사용되는 것 중에서 고사양에 해당하는 것이 10 Hz 정도로 작동하고, 범용 수신기의 경우에는 1 Hz의 동작율로 작동하는 것이 일반적이다. 따라서 약 200Hz로 작동하는 INS의 경우에는 200번은 자이로와 가속도계의 신호로 자세와 위치를 계산하고 1초가 경과한 후 GPS에서 위치 데이터가 출력되면 이를 통해서 보정한 다음 오차특성을 변화시키고 하는 과정을 지속적으로 반복함으로써 INS의 장점을 최대한 활용하고 동시에 발산 오차의 영향을 줄일 수가 있다. 현재 GPS 수신기가 점차 경량화 되고 가격도 저렴해 지고 있으므로 소형 무인기에 사용되는 저가의 INS도 이러한 방식을 취하는 것이 보편화되고 있다.

이러한 방식은 GPS 뿐 아니라 다른 보조센서를 INS와 결합하는 시스템으로 확대되고 있다. 예를 들어 자장계 및 대기 센서를 INS와 결합하는 방식도 시도되고 있다. 자장계는 검출되는 자장벡터가 자세에 따라 변한다는 사실에서 이 변화량을 이용하여 자세를 추정하는 방식이다. 대기센서의 경우에는 대기속도나 고도계에서 나오는 속도 및 고도 정보를 이용하여 INS를 보정하는 방식이다. 앞에서 언급한 것처럼 이러한 보조센서들의 오차특성은 모두 비발산 오차라는 것이다. 현재는 INS와 결합되는 보조센서의 숫자가 점차 늘고 있어서 중급 이상의 무인기의 경우에는 INS, GPS, 자장계, 대기센서를 모두 연동해서 사용하는 경우도 있다.

하지만 이러한 복합 센서를 사용하여 오차특성을 개선하는 방법이 저가 INS의 정밀도 및 정확도의 결함을 궁극적으로 보상하는 방법이 아니라는 사실은 엄연히 존재한다. 이러한 사실은 시스템의 신뢰성에 영향을 미치는데 보조센서의 종류에 따라 나타나는 특성들이 차이가 있다. 예를 들어 가장 활발하게 사용되는 INS/GPS 결합의 경우에는 GPS 신호가 단절이 되는 경우에는 치명적이 될 수 있다는 것이다. 점차 개선되고 있기는 하지만 GPS 신호의 수신상태가 항상 양호하지 만은 않다는 것은 잘 알려져 있다. 이러한 수신상태의 불량을 가져오는 원인으로는 전파방해(jamming) 등 의도적 또는 비의도적 전파교란, 가시위성 배열 불량 등이다.

따라서 저가의 INS의 발산 오차를 GPS로 보정하는 경우, GPS 신호가 수신되지 않는 경우에는 INS의 오차가 그대로 나타나게 되고, 이에 의존하는 시스템의 제어, 유도, 항법은 치명적인 결과를 초래할 수도 있다. 자장계도 이러한 외부요인에 대한 취약성이 존재한다. 즉 고압선이나 자성체등 자장에 강한 영향을 주는 물체 근처에서는 자장계의 오차가 커지게 되고 일반적으로 데이터를 신뢰할 수 없게 된다. 대기센서의 경우에도 바람, 온도, 밀도 등 다양한 조건에서 정확한 데이터를 얻는 것이 일반적으로 용이하지 않다. 즉 이러한 센서들이 외부 환경 요인에 취약하다는 결함을 가지고 있다는 것이다.

따라서 이를 극복하는 방안으로 활용되고 있는 것이 다양한 센서들을 복합적으로 사용하는 것이다. 여기에서 복합항법용 보조센서는 외부 환경에 민감하지 않도록 하는 것이 바람직하다는 결론을 내릴 수 있다.

도 11은 일반적인 복합항법시스템의 성향을 나타낸 것인데, 실선으로 나타낸 것은 정밀 INS를 사용하는 경우이고 점선은 저가의 비정밀 INS를 사용하는 경우이다. 'x'로 표시된 것은 GPS에서 측정한 위치 신호이다. 두 INS 모두 GPS에서 보정신호를 받아서 사용하는데, 여기에서 제시하지는 않았지만 GPS가 정상적으로 작동하는 경우에는 INS의 오차상수가 약간 잘못 보정되었더라도 위치오차는 시간에 대해 발산하지 않았다. 여기에서 제시된 결과는 앞의 경우에서 GPS 신호를 일부 구간에서 단절하고 그 영향을 평가한 것이다. 도 10에서 제시된 결과에서 보면 정밀 INS의 경우에는 (직선) 궤적을 비교적 잘 유지하지만 비정밀 INS를 사용하는 경우에는 GPS의 보정신호가 사라지는 경우에는 오차가 빠르게 누적됨을 볼 수 있다.

상기의 저가의 비정밀 센서를 사용하여 구성하는 INS의 경우에는 보조센서를 이용하여 보정하는 것이 필수적인 요소인데, 이 때 보조센서에서 요구되는 특성은 오차가 발산하지 않아야 한다는 것과 외부환경에 민감하지 않아야 한다는 것이다.

또한, 시각센서를 이용하여 자세를 제어하고 항법에 사용하려는 연구가 다양하게 시도되고 있다. 시각센서의 경우에는 기상상태가 양호한 조건이라면 외부의 영향을 거의 받지 않고 안정적으로 작동하기 때문에, 제한적인 운용범위를 고려한 다면, 가장 신뢰성이 높은 센서 중의 하나가 될 것이다. 하지만 현재 시도되고 있는 시각센서를 이용한 자세계는 일반적인 영상의 경우에 처리속도가 항공기의 제어에 사용될 만큼 충분히 빠르지 못하다는 문제를 가지고 있다.

시각 센서에서 나오는 영상을 그대로 사용하는 경우의 또 다른 문제점 중의 하나는 지상에 있는 물체를 이용할 경우에, 만일 자동차 등 움직이는 물체가 포함되면 물체의 움직임과 항공기의 움직임에 의한 효과를 구별하기가 힘들다는 것이다. 이를 극복하는 방안으로 제시되는 것이 지평선 등을 사용하는 것인데, 이것 역시 환경에 민감하다는 문제점이 있다.

항법 시스템 분야에서 정밀도는 제한적이지만 가격 대비 성능이 뛰어나고 손쉽게 구할 수 있는 상용 관성센서 및 GPS 센서를 이용하여 항법시스템을 구축하고 이를 이용하여 소형무인기의 자동비행 및 항법을 실현하려는 시도가 전 세계적으로 부단히 진행되고 있다. 또한 다양한 규모의 항공전자 관련 업체에서 복합항법을 사용하여 항법시스템의 효용성을 증대시키려는 노력을 기울이고 있다. 소규모 벤처기업 또는 이에 뿌리를 두고 발전한 중규모의 회사들은 INS와 GPS의 결합이라는 전체적인 큰 틀에서 치열한 경쟁을 진행 중이며 이는 소형 무인기 시장의 폭발적인 증가와도 연동되어 있다. 항법장비는 유/무인기의 자동비행장치의 가장 핵심적인 장비이다. 안정적이며 신뢰할 만한 수준의 항법장비가 보급될 경우에는 이를 이용하는 무인기의 수요가 비약적으로 증가할 것이라는 것은 충분히 예견되고 있다. 이럴 경우에는 역으로 저가 항법장비의 시장도 따라서 커지게 된다.

따라서 본 발명은 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 오차가 발산하지 않고 외부환경의 변화에도 민감하지 않은 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정장치를 제공함에 있다.

본 발명에서 사용하는 방법은 복잡한 시각영상을 사용하는 것이 아니고 태양시선벡터를 사용한다. 태양시선벡터는 아날로그 또는 디지털 태양센서를 사용해서 측정할 수도 있고 디지털 카메라의 영상을 간단히 처리하여 얻을 수도 있다. 이러한 시선벡터는 보정시의 기준 데이터를 만들어내는 신호로 사용되는데, 일반 영상을 이용하는 시도와의 차별성은 태양시선벡터는 획득이 아주 간단하다는 것이다.

이러한 태양시선벡터를 사용할 때 생기는 가장 큰 장점은 기상조건을 제외한 외부환경에 민감한 부분이 없다는 것이다. 지구 기준 좌표계에서의 태양시선벡터 성분을 찾아내기 위해서는 위치와 시간이 필요한데, 가장 손쉬운 것은 이 시스템을 GPS와 연동하는 것이다. 이럴 경우 시간과 위치를 정확하게 알 수 있으므로 가장 이상적이다. 하지만 태양시선벡터는 시간과 위치에 대해 그다지 민감하지 않으므로 (예를 들어 1시간 오차에 15도) 자체보유 시계를 사용하고 INS에서 제공되는 위치, 시간 정보를 사용해도 무방하다. 따라서 GPS 없이도 정상적인 운용이 가능하다는 장점이 있다.

이러한 시스템의 유일한 운용상의 제약조건은 태양시선벡터를 관측에 의해 찾을 수 있어야 한다는 것이다. 이를 위해서는 구름이 태양을 가리는 경우나 시선벡터 사이에 장애물이 없어야 한다. 하지만 이러한 제약조건은 실제 운용상에서는 큰 문제가 되지 않을 수도 있다. 현실적으로 저가의 무인항공기 뿐 아니라 중급 무인항공기까지도 대부분은 기상상태가 아주 양호한 상태에서만 비행한다. 또한 무인기의 운용고도가 일반적으로 건물 등에 의해 가려지는 고도보다는 훨씬 높으므로 장애물에 가리는 경우도 실제로는 잘 발생하지 않는다. 따라서 앞에서 언급했던 제약조건이 현실적인 운용실태를 고려할 때 그다지 큰 제약조건은 아닐 수 있다. 또한 여기에서 개발된 개념을 응용, 발전시키면 원거리에 있는 시선벡터가 주어지는 경우에는 모두 적용할 수 있다.

따라서, 본 발명은 획득이 매우 간단하면서도 용이한 태양시선벡터를 이용하여 외부환경의 변화에 민감하지 않고, GPS 없이도 정상적인 운용이 가능한 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정장치를 제공함에 또 다른 목적이 있다.

상기와 같은 목적들을 달성하기 위한 본 발명은 움직이는 물체 위에 고정된 카메라형 태양센서를 이용한 태양의 영상과 관성항법시스템의 출력값을 분석하여 자세 및 센서 오차를 보정하는 장치에 관한 것으로, 항공기 자세를 측정하기 위하여 카메라로 태양을 측정하는 카메라형 태양센서와; 관성항법시스템으로부터 자세, 위치값과 상기 카메라형 태양센서의 태양시선벡터 정보를 받고 이를 동기화시키는 신호 처리부와; 상기 신호처리부로부터의 정보를 후처리하여 오차를 보정하는 데이터 수집 처리부;로 구성되는 것을 특징으로 한다.

여기에서, 상기 카메라형 태양센서는 카메라와, 상기 카메라가 장착되고 회전운동을 하기 위한 카메라 구동모터부와, 상기 카메라로부터 데이터 처리를 위한 영상을 획득하고, 획득한 영상으로부터 태양의 위치를 찾아내는 영상획득처리 프로세서;로 구성되는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 카메라 구동모터부는 카메라의 3차원 운동을 위하여, 패닝축 구동모터와; 상기 패닝축 구동모터에 결합되어 회전하는 패닝회전판과; 상기 패닝회전판의 중앙부에 설치되는 패닝축과; 상기 패닝축에 설치되는 틸팅축 구동모터와; 상기 틸팅축 구동모터에 결합되어 회동하는 제 1,2틸팅축 구동모터 연결기어와; 상기 제 2틸팅축 구동모터 연결기어에 설치되는 틸팅축과; 상기 틸팅축의 양단을 지지하는 틸팅축 지지구;로 구성되는 것을 특징으로 한다.

한편, 상기 카메라형 태양센서는, 카메라와, 상기 카메라로부터 데이터 처리를 위한 영상을 획득하고, 획득한 영상으로부터 태양의 위치를 찾아내는 영상획득처리 프로세서;로 구성되고, 동체의 둘레에 2대 이상 설치되는 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 데이터 수집 처리부는 관성항법시스템과 태양센서의 값을 칼만필터 알고리듬을 통해 추정 오차치를 계산하는 것을 특징으로 한다.

여기에서, 상기 데이터 수집 처리부는 관성항법시스템과 태양센서뿐만 아니라 GPS;를 추가하여 칼만필터 알고리듬을 통해 자세 추정오차뿐만 아니라 속도, 위치까지 추정오차까지 더 정확하게 계산하는 것을 특징으로 한다.

한편, 본 발명에 따른 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보 정방법은 항법좌표계에서의 태양시선벡터와, 카메라형 태양센서에서 만들어지는 동체좌표계에서의 태양시선벡터의 비교를 통하여 항공기의 자세에 대한 정보를 추출하고, 상기 자세에 대한 정보를 이용하여 자세오차를 보정하는 것을 특징으로 한다.

또한, (a) 카메라형 태양센서에 포함된 카메라 구동모터부의 회전에 의해 카메라가 태양의 영상을 포착하는 단계;와 (b) 상기 포착된 영상을 영상획득처리 프로세서에서 전달받아 상기 카메라 구동모터부의 이동 각도를 고려하여 동체 좌표계에서의 태양시선벡터를 계산하는 단계;와 (c) 상기 (b)단계에서 계산된 태양시선벡터와, 관성항법시스템에서의 자세, 속도, 위치 정보를 신호처리부의 신호 동기화 마이크로프로세서를 이용하여 동기화 하는 단계;와 (d) 상기 동기화된 정보를 데이터 수집처리부의 데이터 수집 처리 프로세서에서 실제값가 추정값의 평균자승을 최소화시키는 알고리듬인 칼만 필터(Kalman Filter)를 이용하여 자세의 오차를 추정하는 단계;와 (e) 상기 추정된 오차를 상기 관성항법시스템에 다시 전달하여 항공기의 자세를 보정하는 단계;로 구성되는 것을 특징으로 한다.

이하, 첨부된 도면을 참고로 하여 본 발명에 따른 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정장치의 실시예를 상세히 설명한다.

도 1a는 본 발명에 따른 항법 좌표계(

)에서의 태양시선벡터를 도시한 도면이고, 도 1b는 본 발명에 따른 카메라형 태양센서를 이용한 동체 좌 표계(

)의 태양시선벡터를 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명에 따른 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정 신호처리를 설명하기 위한 블록도이고, 도 3은 본 발명에 따른 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정 알고리듬 흐름도이고, 도 4는 본 발명에 따른 카메라로 획득한 태양의 영상이고, 도 5는 도 4에 나타낸 획득한 태양 영상과 태양시선벡터와의 관계를 설명하기 위한 도면이고, 도 6는 본 발명에 따른 구동모터를 도시한 도면이고, 도 7은 본 발명에 따른 카메라형 태양센서를 이용한 자세보정장치의 다른 실시예를 설명하기 위한 도면이고, 도 8은 본 발명에 따른 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정장치의 또 다른 실시예를 나타내는 참고도이다.

우선, 본 발명에 사용되는 태양시선벡터(40)를 설명하면, 방향을 태양(10)으로 향하고 있고 크기가 1인 벡터(vector)를 태양시선벡터(40)라고 부른다. 태양시선벡터(40)는 하나이나, 축이 어긋나 있는 서로 다른 좌표계를 사용하면 각 축의 길이가 다르게 표현된다. 항공기에 고정되어있는 동체좌표계(30)의 태양시선벡터(40)의 각 축방향 성분은 센서가 장착된 항공기의 자세에 따라 달라지고, 항공기의 지구상에서의 위치(경, 위도)와 시간에 따라 달라진다. 도 1a에 나타낸 바와 같이 만일 항공기의 위치와 시간이 주어지면 지표면에 수평하고 북쪽, 동쪽, 하측방향으로 세 축을 가지는 항법 좌표계(North-East-Down 좌표계 ;NED 좌표계)(20)의 태양시선벡터(40)의 성분이 태양 기하학적으로 계산된다. 도 1b에 나타낸 바와 같 이 카메라형 태양센서(200)에서 측정한 동체좌표계(30)의 태양시선벡터(40)의 경우 항공기의 자세에 따라 좌표계가 회전하므로 이에 따라 태양시선벡터(40) 또한 변하게 된다.

이 서로 다른 두 좌표계(20, 30)의 태양시선벡터(40)의 비교를 통해서 자세에 대한 정보를 추출할 수 있으며, 이를 자세보정으로 사용하는 것이다.

다음으로, 본 발명에 따른 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정장치의 구성 및 작동관계를 살펴보면, 관성항법시스템(100)의 자세오차를 보정하기 위해서 도 2에 도시한 바와 같이 카메라형 태양센서(200)에 포함된 카메라 구동모터부(202)의 회전에 의해 카메라(201)가 태양의 영상을 포착하면, 영상획득처리 프로세서(203)는 상기 카메라(201)로부터 영상을 받아 영상처리 과정을 거쳐 태양의 위치를 찾고, 상기 카메라 구동모터부(202)의 이동 각도를 고려하여 동체 좌표계(30)에서의 태양시선벡터(40)를 계산한다. 그 후, 상기 카메라형 태양센서(200)에서의 동체 좌표계(30)에서의 태양시선벡터(40)와, 상기 관성항법시스템(100)에서의 자세, 속도, 위치 정보를 신호처리부(300)의 신호 동기화 마이크로프로세서(301)를 이용하여 동기화 한다. 이렇게 동기화된 정보는 데이터 수집처리부(400)의 데이터 수집 처리 프로세서(401)에서 실제값과 추정값의 평균자승을 최소화 시키는 알고리듬인 칼만 필터(Kalman Filter)(50)를 이용하여 자세의 오차를 추정하게 된다. 이렇게 추정된 오차는 다시 상기 관성항법시스템(100)에 전달되어 자세를 보정하게 되는 것이다.

이하, 상기한 구성 및 작동관계를 보다 구체적으로 설명하면 다음과 같다.

도 4에 나타낸 상기 카메라형 태양센서(200)의 카메라(201)에서 얻은 영상은 태양(10)의 밝은 빛을 고려하여 필터를 장착하고 획득한 영상으로, 영상획득처리 프로세서(203)에서 태양(10)의 중심 위치를 찾기 위하여 화면 내의 가장 밝은 부분의 중앙 위치를 찾아낸 것이다. 도 4에 나타낸 밝은 부분이 태양(10)이며, 십자표시는 상기 영상획득처리 프로세서(203)에서 찾아낸 태양(10)의 중심위치이다.

다음으로, 도 5에서 도시한 바와 같이 태양(10)은 2차원 영상화면에 투영된다. 이 때, 영상의 중심위치로부터 태양(10) 중심으로의 선 길이(

)는 픽셀 수로 계산한다. 예를 들어 영상의 중심위치로부터 가로방향 20픽셀, 세로방향 80픽셀 떨어진 점의 선 길이는

으로 계산한다.

태양시선벡터(40)와 고도각(

)과 영상의 중심위치로부터 태양(10) 중심으로의 선 길이는 동체좌표계(30)에서 다음식과 같은 관계를 갖는다.

이 때,

: 동체좌표계에서의 태양시선벡터의 길이,

: 태양시선벡터의 고도각,

: 비례상수,

: 영상의 중심위치로부터 태양중심으로의 선 길이를 나타낸다.

또한, 태양시선벡터(40)의 길이는 1이므로, 고도각은 다음과 같이 구할 수 있다.

그러므로 태양(10) 중심으로의 선 길이와 고도각 사이의 비례상수를 알면 고도각을 계산할 수 있다. 이 때, 비례상수

는 카메라(201)의 최대 화각 측정 실험을 통해 구할 수 있으며 그 식은 다음과 같다.

또한, 영상의 중심위치가 시계의 중심위치라 할 때, 태양(10) 중심으로의 선이 기준위치로부터 회전된 각도를 통해 방위각(

)을 계산해 낼 수 있다. 이와 같이 태양(10)의 고도각과 방위각은 간단한 삼각함수로 계산해 낼 수 있으며, 또한 간단한 삼각함수 계산을 통해 태양시선벡터(40)를 계산해 낼 수 있다. 태양시선벡터(40)의 식은 다음과 같다.

상기 카메라형 태양센서(200)의 카메라 구동모터부(202)는 상기 카메라(201)의 좁은 화각으로 인해 모든 하늘을 촬영할 수 없는 단점을 극복하기 위한 것으로 도 6에 나타낸 바와 같이 틸팅(Tilting)축(205)을 중심으로 한 회전운동과 패 닝(Panning)축(206)을 중심으로 한 회전운동이 가능하다.

보다 상세히 설명하면, 상기 카메라의 구동모터부(202)는 먼저 저면에 패닝축 구동모터(202a)가 설치되고, 그 상부에는 패닝축 구동모터(202a)에 결합되어 회전하는 패닝회전판(207)이 형성되어 있는데, 상기 패닝회전판(207)은 후술할 제 1틸팅축 구동모터 연결기어(208a)가 통과할 수 있도록 가장자리에 직사각형 모양의 홀이 형성되어 있고 또한 틸팅 운동이 가능하도록 상기 패닝축 구동모터(202a)로 부터 일정거리 이격되어 설치되는 것이 바람직하다. 또한, 상기 패닝회전판(207)의 상면 중앙에는 패닝축(206)이 설치되어 있고, 상기 패닝축(206)에는 틸팅축 구동모터(202b)가 고정설치되며 상기 틸팅축 구동모터(202b)에는 제 1틸팅축 구동모터 연결기어(208a)가 설치되고, 이에 맞물려 돌아가는 제 2틸팅축 구동모터 연결기어(208b)가 상기 제 1틸팅축 구동모터 연결기어(208a)에 연결 설치되어 있다.

상기 제 2틸팅축 구동모터 연결기어(208b)에는 틸팅축(205)이 삽입되고, 상기 틸팅축(205)에는 카메라(201)를 고정설치하기 위한 틸팅회전판(210)이 축설되어 있으며, 상기 틸팅축(205)의 양단을 지지하기 위한 틸팅축 지지구(209a, 209b)가 패닝회전판(207)에 고정설치되어 있다.

따라서, 상기 틸팅회전판(210)위에 카메라(201)를 고정설치하여 패닝축 구동모터(202a)와 틸팅축 구동모터(202b)의 작동 여부에 따라 카메라 구동모터부(202)의 3차원 운동이 가능한 것이다.

또한, 영상획득처리 프로세서(203)에서는 상기 카메라 구동모터부(202)의 3차원 운동에 의해 카메라(201)로 포착한 태양(10)의 영상으로부터 구해낸 태양시선 벡터(40)를 틸팅, 팬 각도를 이용하여 좌표변환을 통해 동체 좌표계(30)에서의 태양시선벡터(40)로 최종 계산한다. 또한, 상기 영상획득처리 프로세서(203)는 화면 내에 태양(10)이 움직이는 방향을 고려하여 화면내에서 태양(10)이 벗어나지 않도록 카메라 구동모터부(202)에 신호를 보내고, 움직인 각도에 대한 정보를 얻어내는 역할을 한다.

다음으로 신호처리부(300)의 신호 동기화 마이크로프로세서(301)에서는 연산 주기가 빠른 관성항법시스템(100)과 상대적으로 연산주기가 느린 카메라형 태양센서(200)에 대해 카메라형 태양센서(200)의 데이터가 갱신될 때, 관성항법시스템(100)의 데이터를 동기화 하여 데이터 수집처리부(400)로 전송한다.

상기 데이터 수집처리부(400)에서는 신호처리부(300)에서 받은 정보를 이용하여 자세 추정의 과정을 수행하게 된다.

먼저 도 1a에서 도시한 항법좌표계(20)에서의 태양시선벡터(40)를 계산하기 위하여 자체 시계를 이용한 현재 시각과 관성항법시스템(100)에서 얻은 위치 정보를 이용하여 현재 위치와 시각에서의 지면좌표계에서의 태양시선벡터(40)를 계산해 낸다. 이때 사용되어있는 태양기하학적 관계식은 세계 천문연감에서 제시한 것을 사용하며, 고도각와 방위각의 오차는 0.09도 이내로 정확도를 가진다. 이렇게 얻은 항법 좌표계(20)에서의 태양시선벡터(40)는 관성항법시스템(100)의 자세값을 이용하여 동체 좌표계(30)로 좌표변환하게 되며, 이 값은 관성항법시스템(100)에 오차가 없을시 카메라형 태양센서(200)에서 얻은 동체좌표계(30)의 태양시선벡터(40)와 일치해야 한다.

도 3과 같이 관성항법시스템(100)은 자이로와 가속도계와 같은 관성센서(101)를 통해 각속도와 가속도를 측정하게 된다. 이때 센서의 특성상 바이어스와 노이즈가 같이 측정되게 된다. 이렇게 측정된 각속도와 가속도는 적분 과정을 통해 자세와 속도, 위치를 계산하게 된다. 그러므로 관성센서(101)의 오차에 의해 자세, 속도, 위치 값도 오차를 가지게 된다. 카메라형 태양센서(200)도 마찬가지로 신호에 노이즈를 수반하게 된다. 이렇게 불확실성을 가진 두 개의 신호의 차이를 이용하여, 실제값과 추정값의 제곱을 최소화 하는 칼만 필터(50) 알고리듬을 통하여 자세의 오차를 추정할 수 있다. 이렇게 추정된 자세오차는 관성항법시스템(100)으로 전송된다. 만약 항공기의 큰 기동으로 촬영 범위를 벗어나게 되어 카메라(201)에서 일시적으로 태양(10)을 촬영하지 못하는 경우 추정된 자세 오차에 대해서 전송하지 않으며, 태양(10)이 다시 포착되면 놓친 시점과의 시간차를 고려하여 칼만필터(50) 알고리듬에 반영하게 된다.

상기 관성항법시스템(100)의 연산프로세서(102)는 데이터 수집처리부(400)에서 받은 자세오차 추정치를 계산에 반영하게 된다. 이러한 자세오차 추정을 반영하는 방법에는 적분 계산과정 중간에 직접적으로 반영하는 방법과, 적분 계산과정이 끝났을 때 반영하는 방법이 있다. 이에 따라 데이터 수집처리부(400)의 칼만 필터(50) 알고리듬도 바뀌게 된다. 전자가 특성상 장기적으로 좋으나, 후자를 고려해야 하는 이유는 대부분의 관성항법시스템(100)은 완성품으로 적분 계산과정을 수정할 수 없기 때문이다.

이하, 발명에 따른 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정장치에 따른 다른 실시예를 도 7을 참고로 설명한다.

이전 실시예가 자체 시계와 위치를 이용하여 계산하였던 것과는 달리 다른 실시예에서는 보조센서로 GPS(60)를 추가하는 것이다. 도 7에서 도시한 바와 같이 태양센서(200)에서는 자세측정치가, GPS(60)에서는 속도, 위치 측정치를 사용함으로서 자세 뿐만 아니라 속도와 위치까지 정확도를 향상시킬 수 있게 된다. 마찬가지로 이 측정치와 관성항법시스템(100)에서의 속도, 위치, 자세의 차이를 이용하여 실제값과 추정치의 제곱을 최소화 하는 칼만 필터(50)를 사용하여 속도, 위치, 자세를 보정하게 된다. GPS(60)를 이용하면 항법 좌표계(20)에서의 태양시선벡터 계산을 위한 시간의 정확도가 향상되므로, 자세 보정에도 더욱 큰 효과를 얻을 수 있다. 보조센서를 두 개 사용하므로 인한 비동기화 문제는 각 보조센서에 대해서 각각의 칼만 필터(50) 알고리듬을 수행하는 분산형 칼만 필터를 이용하여 해결할 수 있다.

다음으로, 본 발명에 따른 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정장치에 따른 또 다른 실시예를 도 8을 참고로 하여 설명한다.

이전 실시예가 카메라 구동모터부(202)를 이용하여 카메라(201)의 화각 한계를 보상한 것에 비해, 또 다른 실시예는 카메라형 태양센서(200)가 카메라(201)와 상기 카메라(201)로부터 데이터 처리를 위한 영상을 획득하고, 획득한 영상으로부터 태양(10)의 위치를 찾아내는 영상획득처리 프로세서(203)로 구성되고, 도 8에 도시된 바와 같이 동체의 둘레에 2대 이상의 카메라(201)를 설치하여 부족한 화각 영역을 채우도록 한 것으로서, 카메라 구동모터부(202)가 필요없게 된다. 따라서, 상기와 같이 구성함으로써, 카메라 구동모터부(202)를 사용함에 따라 저하될 수 있는 정밀도를 더 높일 수 있게 된다.

또한, 여러 대의 카메라(201)를 사용함에 따라 한 대의 영상획득처리 프로세서(203)가 영상 처리할 양이 많으므로 각 카메라(201)마다 여러 대의 영상획득처리 프로세서(203)를 두는 것이 바람직하다. 각각의 영상획득처리 프로세서(203)는 획득된 태양(10) 영상으로부터 카메라 좌표계에서의 태양시선벡터(40)를 계산하며, 카메라 좌표계와 항공기 동체 좌표계(30) 간의 자세변환을 하여 최종적인 항공기 동체 좌표계(30)에서의 태양시선벡터(40)를 계산한다. 이 때, 신호처리부(300)는 여러 대의 카메라(201) 중 태양(10) 영상이 획득된 카메라(201)의 영상획득처리 프로세서(203)로부터 선택적으로 카메라(201) 데이터를 얻게 된다.

다음으로 본 발명에 따른 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정방법을 상세히 설명하기로 한다.

우선 도 1a에서 도시한 항법좌표계(20)에서의 태양시선벡터(40)를 계산하기 위하여 자체 시계를 이용한 현재 시각과 관성항법시스템(100)에서 얻은 위치 정보를 이용하여 현재 위치와 시각에서의 지면좌표계에서의 태양시선벡터(40)를 계산해 낸다. 이때 사용되어있는 태양기하학적 관계식은 세계 천문연감에서 제시한 것을 사용하며, 고도각와 방위각의 오차는 0.09도 이내로 정확도를 가진다.

이렇게 얻은 항법 좌표계(20)에서의 태양시선벡터(40)는 관성항법시스템(100)의 자세값을 이용하여 동체 좌표계(30)로 좌표변환하게 되며, 이 값은 관성항법시스템(100)에 오차가 없을시 도 1b에서 도시한 카메라형 태양센서(200)에서 얻은 동체좌표계(30)의 태양시선벡터(40)와 일치해야 한다.

따라서, 항법좌표계(20)에서의 태양시선벡터(40)와, 카메라형 태양센서(200)에서 만들어지는 동체좌표계(30)에서의 태양시선벡터(40)의 비교를 통하여 항공기의 자세에 대한 정보를 추출하고, 상기 자세에 대한 정보를 이용하여 자세오차를 보정하는 것이다.

보다 상세히 설명하면, 본 발명에 따른 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정방법은 우선 카메라형 태양센서(200)에 포함된 카메라 구동모터부(202)의 패닝축 구동모터(202a)와 틸팅축 구동모터(202b)의 회전에 의해 카메라(202)가 태양(10)의 영상을 포착하는 (a)단계;와

상기 포착된 태양(10)의 영상을 영상획득처리 프로세서(203)에서 전달받아 태양(10)의 중심위치를 찾아내고, 상기 카메라 구동모터부(202)의 이동 각도를 고려하여 동체 좌표계(30)에서의 태양시선벡터(40)를 계산하는 (b)단계;와

상기 (b)단계에서 계산된 태양시선벡터(40)와, 관성항법시스템(100)에서의 자세, 속도, 위치 정보를 신호처리부(300)의 신호 동기화 마이크로프로세서(301)를 이용하여 동기화 하는 (c)단계;와

상기 동기화된 정보를 데이터 수집처리부(400)의 데이터 수집 처리 프로세서(401)에서 실제값과 추정값의 평균자승을 최소화시키는 알고리듬인 칼만 필 터(50)(Kalman Filter)를 이용하여 자세의 오차를 추정하는 (d)단계;와

상기 추정된 오차를 상기 관성항법시스템(100)에 다시 전달하여 항공기의 자세를 보정하는 (e)단계;로 구성되어 있다.

이 때, 상기한 태양시선벡터(40)는 전술한 삼각함수의 계산을 통해 구할 수 있고, 신호처리부(300)의 신호 동기화 마이크로프로세서(301)는 연산주기가 빠른 관성항법시스템(100)과 상대적을 연산주기가 느린 카메라형 태양센서(200)에 대해 카메라형 태양센서(200)의 데이터가 갱신될 때, 관성항법시스템(100)의 데이터를 동기화 하여 데이터 수집처리부(400)로 전송한다. 또한, 상기 관성항법시스템(100)은 자이로, 가속도계와 같은 관성센서(101)를 통해 각속도와 가속도를 측정하게 되는데, 이 때 센서의 특성상 바이어스와 노이즈가 같이 측정되게 된다. 이렇게 측정된 각속도와 가속도는 적분 과정을 통해 자세와 속도, 위치를 계산하게 되는데, 관성센서(101)의 오차에 의해 자세, 속도, 위치값도 오차를 가지게 되고, 카메라형 태양센서(200)도 마찬가지로 신호에 노이즈를 수반하게 된다. 이렇게 불확실성을 가진 두 개의 신호의 차이를 이용하여, 실제값과 추정값의 제곱을 초소화 하는 칼만 필터(50) 알고리듬을 통하여 자세의 오차를 추정하는 것이다.

이 때, 만약 항공기의 큰 기동으로 촬영 범위를 벗어나게 되어 카메라(201)에서 일시적으로 태양(10)을 촬영하지 못하는 경우 추정된 자세 오차에 대해서 전송하지 않으며, 태양(10)이 다시 포착되면 놓친 시점과의 시간차를 고려하여 칼만필터(50) 알고리듬에 반영하고, 자세의 오차를 재추정하게 된다.

상기와 같이 데이터 수집처리부(400)에서 추정된 오차는 다시 관성항법시스 템(100)으로 전달되어 연산프로세서(102)에 의해 다시 계산에 반영되어 항공기의 자세를 보정할 수 있게 되는 것이다.

또한, 여기에서 보조센서로 태양센서(200) 외에 GPS(60)를 추가하여 속도와 위치에 대한 정확도를 향상시키고, 항법 좌표계(20)에서의 태양시선벡터(40) 계산을 위한 시간의 정확도를 향상시킬 수 있다. 이 때, 보조센서를 두 개 사용함으로 인한 비동기화 문제는 각 보조센서에 대해서 각각의 칼만 필터(50) 알고리듬을 수행하는 분산형 칼만 필터를 이용하여 해결할 수 있다.

이상과 같이 본 발명의 실시예에 대하여 상세히 설명하였으나, 본 발명의 권리범위는 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 일실시예와 실질적으로 균등의 범위에 있는 것까지 본 발명의 권리 범위가 미친다.

따라서, 본 발명에 따른 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정장치 및 방법은 무인기 복합항법시스템의 정밀도 및 신뢰도를 크게 향상시킬 수 있는 새로운 개념으로, 현재처럼 비슷한 개념과 기술수준으로 치열하게 경쟁을 벌이는 상황에서 새로운 원천기술을 확보할 수 있게 되는 효과를 갖는다.

아울러 본 발명에 따르면 활용도가 뛰어난 무인기가 개발됨으로써 다양한 수요에 기반을 둔 새로운 시장이 형성되어서 경제의 고도화 및 활성화에 기여를 할 수 있을 뿐만 아니라, 본 발명에서 제시하는 태양시선벡터를 사용하여 항공기의 자 세를 보정하는 기술을 응용하여 발전시키면 더 나아가 다양한 자연적 또는 인공적으로 구성된 기준벡터를 사용하여 보정하는 기술로 발전시킬 수 있고, 궁극적으로는 복잡 영상데이터를 이용한 시스템의 발전에도 기여할 수 있다는 뛰어난 효과를 추가로 갖는다.

그리고 본 발명은 획득이 매우 간단하면서도 용이한 태양시선벡터를 이용하여 외부환경의 변화에 민감하지 않고, GPS 없이도 정상적인 운용이 가능한 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정장치를 얻을 수 있는 효과가 있으며, 패닝축 구동모터와 틸팅축 구동모터로 이루어진 카메라 구동모터부의 3차원 운동에 의해 태양의 위치를 연속적으로 찾아낼 수 있으므로, 보다 정밀한 자세보정이 가능하다는 효과를 추가로 갖는다.

Claims

항공기 자세를 측정하기 위하여 카메라로 태양을 측정하는 카메라형 태양센서와;

관성항법시스템으로부터 자세, 위치값과 상기 카메라형 태양센서의 태양시선벡터 정보를 받고 이를 동기화시키는 신호 처리부와;

상기 신호처리부로부터의 정보를 후처리하여 오차를 보정하는 데이터 수집 처리부;로 구성되고,

상기 데이터 수집 처리부는 관성항법시스템과 태양센서의 값을 칼만필터 알고리듬을 통해 추정 오차치를 계산하는 것을 특징으로 하는 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정장치.
제 1항에 있어서,

상기 카메라형 태양센서는 카메라와, 상기 카메라가 장착되고 회전운동을 하기 위한 카메라 구동모터부와, 상기 카메라로부터 데이터 처리를 위한 영상을 획득하고, 획득한 영상으로부터 태양의 위치를 찾아내는 영상획득처리 프로세서;로 구성되는 것을 특징으로 하는 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정장치.
제 2항에 있어서,

상기 카메라 구동모터부는 카메라의 3차원 운동을 위하여 틸팅과 팬의 2개의 축을 가지는 구동모터로 구성되는 것을 특징으로 하는 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템이 자세보정장치.
제 2항에 있어서,

상기 카메라 구동모터부는,

패닝축 구동모터와;

상기 패닝축 구동모터에 결합되어 회전하는 패닝회전판과;

상기 패닝회전판의 중앙부에 설치되는 패닝축과;

상기 패닝축에 설치되는 틸팅축 구동모터와;

상기 틸팅축 구동모터에 결합되어 회동하는 제 1,2틸팅축 구동모터 연결기어와;

상기 제 2틸팅축 구동모터 연결기어에 설치되는 틸팅축과;

상기 틸팅축에 축설되어 카메라를 고정 설치시키기 위한 틸팅회전판과;

상기 틸팅축의 양단을 지지하는 틸팅축 지지구;로 구성되는 것을 특징으로 하는 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정장치.
제 1항에 있어서,

상기 카메라형 태양센서는,

카메라와, 상기 카메라로부터 데이터 처리를 위한 영상을 획득하고, 획득한 영상으로부터 태양의 위치를 찾아내는 영상획득처리 프로세서;로 구성되고, 상기 카메라는 항공기의 동체를 둘러 2대 이상 설치되는 것을 특징으로 하는 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정장치.
삭제
제 5항에 있어서,

상기 데이터 수집 처리부는 관성항법시스템과 태양센서뿐만 아니라 GPS;를 추가하여 칼만필터 알고리듬을 통해 자세 추정오차 및 속도, 위치에 대한 추정오차까지 정확하게 계산하는 것을 특징으로 하는 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정장치.
항법좌표계에서의 태양시선벡터와, 카메라형 태양센서에서 만들어지는 동체좌표계에서의 태양시선벡터의 비교를 통하여 항공기의 자세에 대한 정보를 추출하고, 상기 항공기의 자세에 대한 정보를 이용하여 자세오차를 보정하는 것을 특징으로 하는 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정방법.
제 8항에 있어서,

상기 자세 오차를 보정하는 방법은,

(a) 카메라형 태양센서에 포함된 카메라 구동모터부의 회전에 의해 카메라가 태양의 영상을 포착하는 단계;와

(b) 상기 포착된 영상을 영상획득처리 프로세서에서 전달받아 상기 카메라 구동모터부의 이동 각도를 고려하여 동체 좌표계에서의 태양시선벡터를 계산하는 단계;와

(c) 상기 (b)단계에서 계산된 태양시선벡터와, 관성항법시스템에서의 자세, 속도, 위치 정보를 신호처리부의 신호 동기화 마이크로프로세서를 이용하여 동기화 하는 단계;와

(d) 상기 동기화된 정보를 데이터 수집처리부의 데이터 수집 처리 프로세서에서 실제값과 추정값의 평균자승을 최소화시키는 알고리듬인 칼만 필터(Kalman Filter)를 이용하여 자세의 오차를 추정하는 단계;와

(e) 상기 추정된 오차를 상기 관성항법시스템에 다시 전달하여 항공기의 자세를 보정하는 단계;로 구성되는 것을 특징으로 하는 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정방법.
제 9항에 있어서,

상기 (d)단계와 (e)단계의 사이에는,

(d') 카메라가 일시적으로 태양을 촬영하지 못한 경우, 태양이 재포착된 시점과의 시간차를 칼만 필터 알고리듬에 반영하여 자세의 오차를 재추정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라형 태양센서를 이용한 관성항법시스템의 자세보정방법.