KR101168100B1

KR101168100B1 - 차량의 위치, 자세 및 헤딩을 추측하는 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR101168100B1
Application number: KR1020077000026A
Authority: KR
Inventors: 데이비드 윌리엄 보스; 블라디슬라브 가브릴렛츠
Original assignee: 록웰 콜린스 컨트롤 테크놀로지스, 인코포레이티드
Priority date: 2004-06-02
Filing date: 2005-06-02
Publication date: 2012-07-24
Also published as: US20080269963A1; WO2005119387A3; CA2569213A1; CA2569213C; WO2005119387A2; IL179773A0; AU2005250920B2; JP4782111B2; EP1766332A2; US8229606B2; AU2005250920A1; IL179773A; KR20070032988A; JP2008501571A; EP1766332A4

Abstract

차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하는 시스템이 개시된다. 이 시스템은 차량의 3개의 상호 직교축 주위의 관성각레이트를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 적어도 3개의 자이로스코프, 상기 차량의 3개의 상호 직교축 주위의 가속도를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 적어도 3개의 가속도계를 포함한다. 이 시스템은 상기 차량의 3개의 상호 직교축 상에 주위 자계의 투사를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 3축 자력계를 더 포함한다. 이 시스템은 상기 차량 고도를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 센서, 상기 차량의 대기속도를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 차동 압력 센서를 포함한다. 또한, 이 시스템은 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하는 신호를 수신하도록 구성된 장치를 포함한다.

Description

차량의 위치, 자세 및 헤딩을 추측하는 시스템 및 방법{SYSTEMS AND METHODS FOR ESTIMATING POSITION, ATTITUDE AND/OR HEADING OF A VEHICLE}

본 출원은, 그 개시가 여기에 참고로 조합되어 있는 2004년 6월 2일에 출원된 미국 가출원 60/576,021의 35 U.S.C.§119(e)하에서의 우선권의 이익을 청구한다.

본 개시는 차량의 위치, 자세 및 헤딩을 추측하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 특히, 본 개시는 센서로부터 수신된 신호에 의거하여 비행체의 위치, 자세 및 헤딩을 추측하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.

고정밀한 스트랩다운(strapdown) 관성 네비게이션 시스템에서, 각레이트 센서 독출이, 오일러 각도 세트(즉, 피치, 롤 및 헤딩), 사원수(quaternions) 세트 및/또는 방향 코사인 매트릭스로 통상적으로 표현되는 차량 자세를 추정하기 위해 사용될 수 있다. 관성 네비게이션 알고리즘을 사용하여, 차체축 가속도계 측정을 로컬 북측, 동측 및 다운(NED) 축 등의 네비게이션 프레임으로 변환하기 위해, 추정된 자세 정보가 사용될 수 있다. 추정된 관성 속도를 결정하기 위해 결과의 관성 가속이 통합될 수 있고, 차량의 위치를 추정하기 위해 추정된 관성 속도는 순서대로 통합될 수 있다.

예를 들면 자이로스코프(자이로) 등의 센서로부터 도출된 자세 정보가 합리적으로 정확하면, 관성 네비게이션 알고리즘은 충분히 정확한 결과를 제공할 수 있다. 때때로 "전략적-등급" 자이로로 칭해지는 비교적 비싸지 않은 자이로가 시간당 약 1도의 드리프트 레이트를 나타낼 수 있다. 이러한 자이로는 예를 들면 약 몇 분의 전형적으로 비교적 짧은 비행 시간을 갖는 전략적 미사일 또는 다른 정밀한 무기의 네비게이션에 대해서 통상적으로 사용된다. 또한, 현재의 저비용, 소형기계의각(angular)레이트 센서는 시간당 약 300도 이상의 드리프트 레이트를 종종 나타내고, 매우 부정확한 자세 및/또는 헤딩 추정을 가져온다. 한편, 때때로 "네비게이션 자이로"로 칭해지는, 보다 현저하게 정확한 자이로가 예를 들면 여객기, 통계 미사일 및 잠수함의 네비게이션에 대해서 사용될 수 있다. 네비게이션 자이로는 시간당 약 0.01도 이하의 드리프트 레이트를 나타낼 수 있다. 그러나, 네비게이션 자이로는 많은 애플리케이션에 대해서 대단히 비싸고 매우 크고 복잡하다.

관성 네비게이션에 대해서 많이 덜 비싸고 많이 덜 정확한 대체품이 "데드-레커닝" 알고리즘으로 때때로 불리는 것을 사용함으로써 얻어질 수 있다. 데드-레커닝 하의 원리는 차량이 주행하는 방향을 추정하고(예를 들면, 알려진 스타에 콤파스 또는 베어링을 사용하여), 속도 벡터를 결정하고 차량 위치를 얻는 시간 이상의 속도 벡터를 통합하기 위해 차량이 주행하는 속도를 추정한다.

비행기 등의 비행체에 대해서, 속도 측정은 예를 들면 피토 압력 센서 및 주위 대기온도 센서를 통해 풍속 측정에 의해 결정될 수 있다. 예를 들면 시간당 1마일 이내로 풍속이 매우 정확하게 측정되는 동안, 그라운드 속도는 풍속 및 방향의 지식으로서만 정확하게 측정될 수 있다. 어떤 경우에, 풍속 및 방향이 예를 들면 조종사에게 날씨 보고를 통해 지상으로부터 갱신에 의해 제공될 수 있다. 다른 경우, 예를 들면, GPS(global positioning system) 등의 네비게이션 에이드를 통해 비행의 일부 동안 풍속 및 방향이 추정될 수 있다. 네비게이션 에이드가 존재하지 않을 때, 풍속 및 방향 정보가 짧은 구간 동안 적당하게 정확히 유지될 수 있다. 저가, 전술적 무인 항공기가 GPS를 구비할 수 있다. 그러나, GPS의 사용은 예를 들면 열악한 환경에서 잼(jamming)으로 인해 임시적으로 상실될 수 있다.

또한, 비싼 관성 네비게이션 시스템을 갖추지 않은 차량에 대해서 자세 및 헤딩 추정이, 때때로 "AHRS"로 칭해지는 자세-및-헤딩-참조-시스템을 사용하여 실행될 수 있다. 이러한 AHRS 시스템은 기계적인 회전 자이로(즉, 헤딩에 대한 자세 추정에 대한 수직 자이로 및 헤딩 추정에 대한 방향 자이로), 또는 중력 에이드 및/또는 운동 에이드를 사용하여 스트랩다운 시스템을 공통적으로 사용한다.

운동 에이드는 차량 운동학에 대한 가정을 반드시 요구한다. 예를 들면, 고정된 윙 항공기가 좌표된 비행 동안 턴레이트와 기울어지는 각도 사이의 비교적 간단한 관계를 갖는다고 가정될 수 있다. 그러나, 이 가정은 예를 들면 헬리콥터 등의 반드시 좌표 턴을 할 수 없는 차량에 대해서는 유효하지 않다.

상기 서술된 결점의 결과로서, 차량의 위치, 자세 및 헤딩 추정에 대한 비교적 저가의 솔루션을 제공하는 시스템 및 방법을 제공하는 것이 바람직할 수 있다.

차량 위치, 자세 및/또는 헤딩을 추정하기 위해 GPS에 의존하지 않는 시스템 및 방법을 제공하는 것이 또한 바람직할 수 있다. 정확한 위치, 자세 및 헤딩 추정 을 제공하기 위해 차량의 운동학에 대한 가정을 요구하지 않는 시스템 및 방법을 제공하는 것이 또한 바람직할 수 있다.

상기 서술된 결점의 하나 이상을 극복하기 위한 요구가 존재할 수 있다. 일예의 개시된 시스템 및 방법들은 상기 서술된 결점의 하나 이상을 해소시키기 위해 얻어질 수 있다. 현재의 개시된 시스템 및 방법이 상기 서술된 결점의 하나 이상을 제거할 수 있지만, 개시된 시스템 및 방법의 몇몇 관점이 반드시 그들을 제거할 수는 없다.

다음의 설명에서, 특정 구성 및 실시예 들이 분명해진다. 본 발명은 그 넓은 의미에서 이들 구성 및 실시예 들의 하나 이상의 특징을 갖지 않고 실현될 수 있는 것으로 이해되어야 한다.

하나의 구성에서, 구체화되고 널리 기술된 것으로서, 본 발명은 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하는 시스템을 포함한다. 이 시스템은 차량의 3개의 상호 직교축 주위의 관성각레이트를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 적어도 3개의 자이로스코프, 상기 차량의 3개의 상호 직교축을 따르는 가속도를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 적어도 3개의 가속도계를 포함한다. 이 시스템은 상기 차량의 3개의 상호 직교축 상에 주위 자계의 투사를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 3축 자력계를 더 포함한다. 이 시스템은 상기 차량 고도를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 센서, 상기 차량의 대기속도를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 차동 압력 센서를 포함한다. 또한, 이 시스템은 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하기 위해 신호를 수신하도록 구성된 장치를 포함한다.

다른 구성에 따르면, 차량은 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하는 시스템을 포함한다. 이 시스템은 차량의 3개의 상호 직교축 주위의 관성각레이트를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 적어도 3개의 자이로스코프, 상기 차량의 3개의 상호 직교축을 따르는 가속도를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 적어도 3개의 가속도계를 포함한다. 이 시스템은 상기 차량의 3개의 상호 직교축 상에 주위 자계의 투사를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 3축 자력계를 더 포함한다. 이 시스템은 상기 차량 고도를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 센서, 상기 차량의 대기속도를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 차동 압력 센서를 포함한다. 또한, 이 시스템은 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하는 신호를 수신하도록 구성된 장치를 포함한다.

다른 구성에 따르면, 차량은 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하는 방법은, 차량의 3개의 상호 직교축 주위의 관성각레이트, 상기 차량의 3개의 상호 직교축을 따르는 가속도, 상기 차량의 3개의 상호 직교축 상에 주위 자계의 투사, 상기 차량 고도, 상기 차량의 대기속도, 및 상기 차량 외부의 온도를 나타내는 신호를 생성하는 단계를 포함한다. 이 방법은 또한 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 상기 신호들에 근거하여 추정하는 단계를 포함한다.

상기 서술된 구조적이고 절차적인 구성을 떠나서, 본 발명은 이후 설명된 것과 같이 많은 다른 구성을 포함할 수 있다. 상기의 설명 및 이후의 설명이 모두 일 예인 것으로 이해되어야 한다.

첨부 도면은 이 명세서에 포함되어 이 명세서의 일부를 구성한다. 도면은 설명과 함께 본 발명의 보기의 실시예를 도시하여 본 발명의 몇몇 원리를 설명하게 된다.

도 1은 차량 위치, 자세 및 헤딩을 추정하기 위한 보기의 시스템을 포함하는 차량의 개략도이다.

본 발명의 몇몇 보기의 실시예 들에 대해 첨부 도면에서 도시되어 있는 일 예를 상세하게 참조한다. 가능한 곳에는 모두, 동일하거나 유사한 부분을 나타내기 위해 동일한 도면 부호가 도면과 설명에서 사용된다.

여기서 설명된 비행체의 위치, 자세 및/또는 헤딩을 추정하는 보기의 시스템 및 방법은 일 예의 데드-레커닝 네비게이션 알고리즘을 사용한다. 이 시스템 및 방법은 비교적 저가의, 스트랩다운, 마이크로머신군의 센서를 제공할 수 있다.

현재, 비교적 저가의 마이크로머신의 각레이트 센서는 시간당 약 300도 이상의 드리프트 레이트를 나타내어, 매우 부정확한 자세 및/또는 헤딩 추정을 가져온다. 대단히높은 드리프트 레이트를 방지하여 정확한 자세 및/또는 헤딩 추정을 유지하기 위해, 센서정보를 보충하기 위해 부가적인 정보가 사용될 수 있다. 이 정보는 다른 센서들로부터 얻어질 수 있고, 일 예의 데드-레커닝 알고리즘에 입력될 수 있다. 몇몇 일 예의 실시예들에 따르면, 이 시스템과 방법들은 3축 자력계로부터의 측정, 압력 고도계 및 가속도계로부터의 전진 가속을 포함하는 측정 갱신의 조합을 사용하여 제로-드리프트 자세 및 헤딩 정보를 제공한다.

예를 들면, 도 1에 나타낸 차량(10)은 위치, 자세 및/또는 헤딩을 추정하는 일 예의 센서 시스템(12)을 포함할 수 있다. 도 1에 표시된 차량(10)은 고정-윙 항공기이지만, 차량(10)은 예를 들면 덕티드 비행체, 미사일 또는 헬리콥터 등의 비행체일 수 있다. 차량(10)은 유인 또는 무인일 수 있다.

센서 시스템(12)은 3개의 자이로(14), 3개의 가속도계(16), 3축 자력계(18), 압력 고도계(20), 차동 압력 센서(22), 온도 센서(24) 및 EKF(Extended Kalman Filter)(26)를 실행하는 CPU를 포함할 수 있다. 자이로(14)는 3개의 상호 직교 차량축 주위의 관성 각레이트를 측정하는 비교적 저가의 자이로일 수 있다. 3개의 가속도계(16)는 3개의 상호 직교 차량축을 따라 관성 가속을 측정한다. 3축 자력계(18)는 3개의 상호 직교 차량축 상의 주위의 자계의 투사를 측정한다. 압력 고도계(20)는 주위의 정압을 측정하는 절대 압력 센서이고, 차동 압력 센서(22)는 피토 압력 또는 표시된 풍속을 측정한다. 온도 센서(24)는 차량 외부의 대기 온도를 측정한다.

3개의 자이로(14), 3개의 가속도계(16), 3축 자력계(18), 압력 고도계(20), 차동 압력 센서(22), 및 온도 센서(24)로부터의 정보는 EKF(26)에 입력되어 칼만 필터 프레임워크에서 혼합된다.

일반적인, 핸드헬드 콤파스는 지자기 북측의 방향을 제공한다. 차량 위치가 대략 알려져 있으면, 차량이 주행하고 있는 방향과 자기 및 "자기 변동"이라고 불리는 진짜 북극 사이의 차이는 정정될 수 있다. 많은 차량 온보드 컴퓨터는 이러 한 정정에 필요한 정보를 제공할 수 있는 지자계 벡터의 월드와이드맵을 저장하기에 충분한 메모리를 갖는다.

3축 자력계(18)는, 때때로 "차체 축"이라고 불리는, 차량축에 투사하여 주위의 자계 벡터의 측정을 제공하고, 3개의 회전각(즉, 피치, 롤 및 요)중 2개의 간접 측정을 제공한다(차체축 상의 필드 투사를 변화시키지 않는 로컬 주위 필드 주위의 회전을 제외).

압력 고도계(20)는 다음의 원리에 기초하여 차량 자세 추정 에러의 간접 측정을 제공한다. 현재의 차체축 가속도계는 매우 정확하고, NED 수직 축상의 관성 가속의 투사는 자세 추정의 정확성에 의해 결정된다. 측정된 수직 가속은 중력으로 인한 가속에 더해진다. 결합된 수직 가속의 통합은 수직 속도를 제공한다. 도출된 수직 속도가 차량이 상승하고 있는 것을 나타내면, 정확한 압력 고도계가 차량이 하강하고 있는 것을 나타내는 동안, 차량 자세의 추정에 에러가 있다. 아래에 서술한 일예의 데드-레커닝 알고리즘은 압력 고도계(20)로부터의 정보를 차량 자세 추정에 수학적으로 조합한다.

정상의, 고도 비행 동안, 전진 가속은 차량 피치 각에 대한 정보를 제공한다. 그러나, 사이드 가속도계는 뱅크 각도에 대한 정보를 반드시 제공하지는 않는다. 특히, 좌표된 턴에서 고정-윙 항공기는, 항공기가 턴하기 위해 기울어질 때, 항공기의 승객이 좌석에서 옆으로 미끄러지지 않는 것과 동일한 방식으로 거의 제로 사이드 가속을 갖는다. 그라운드에 대한 가속이 제로가 아니지만, 비행기에 대한 가속의 측 성분은 거의 제로로 유지된다.

다음의 설명은 "제로-드리프트 자세 및 헤딩 추정 알고리즘"으로서 여기에 참조된 일 예의 알고리즘을 설명한다.

EKF(26)는 최적(최소 에러 공분산 센스에서)의 자세 추정을 생성하기 위해 상기 설명된 일 예의 센서 시스템(12)으로부터 수신된 정보를 혼합하도록 구성된다. EKF(26)의 동작은 2단계를 포함한다. 1) 상태 추정 및 에러 공분산의 시간 전파, 및 2) 측정 갱신.

네비게이션 벡터의 시간 전파에 따르면, 네비게이션 상태 벡터 추정은 다음식으로 주어진다.

[수학식1]

여기 사용된 것같이,

은 기압관성(baroinertial) 고도,

은 상승 레이트 즉, 수직 속도,

는 차량 자세를 나타내는 사원수(quaternion)를 나타내고,

는 자이로 바이어스 추정의 벡터를 나타낸다. 햇 심볼

은 추정을 표시하기 위해 본 출원에 걸쳐 사용된다. 네비게이션 상태 벡터의 전파를 설명하는 차동식(이후, "네비게이션 식"이라고 칭한다)은 다음과 같다.

[수학식2]

[수학식3]

[수학식4]

[수학식5]

여기서 사용된 것같이,

은 사원수

로 표시된 현재의 자세 추정에 대응하는 방향 코사인 매트릭스의 요소이고,

은 차체축 가속도계 측정이고,

은 지구 자전률로 인한 네비게이션 프레임의 코리올리(Coriolis) 가속을 포함하는 중력 가속 추정이고,

은 각레이트 측정으로 구성된 4x4 왜대칭(skew-symmetric) 매트릭스이고,

는 자이로 바이어스 추정으로 구성된 4x4 왜대칭 매트릭스이다. 수학식 2-5는 관성 센서(예를 들면 자이로(14) 및 가속도계(16))의 샘플링 레이트와 동일한 레이트로 디지털 컴퓨터에 이산화(discretize)되어 통합된다.

상태 추정 에러는 다음과 같이 정의된다.

는 참(모르는) 네 비게이션 벡터라고 하고,

는 에러 벡터라고 한다. 여기에서 사용된 것같이,

,

이다. 자세 에러 벡터

는 다음과 같이 정의된다.

[수학식6]

이 정의는 방향 코사인 매트릭스에 기초한 정의와 동등한 것을 나타낼 수 있다.

[수학식7]

여기서, 동일한 자세 에러 벡터

는 3x3 왜대칭 매트릭스

를 구성하기 위해 사용된다.

[수학식8]

수학식 7은 정의된 자세 에러 벡터(

) 의 편리한 물리적인 해석을 제공하 고, 그 추정이 작을 때, 참 자세에 도달하기 위해 필요한 추정된 차체축 주위의 회전을 나타낸다. 또한, 수학식 7의 선형화는 다음을 산출한다.

[수학식9]

수학식 9와 방향 코사인 매트릭스에 대한 차동식을 사용하여, 에러 벡터 요소의 나머지뿐 아니라 자세 에러에 대한 선형화된 차동식은 다음과 같이 도출될 수 있다.

[수학식10]

[수학식11]

[수학식12]

여기서,

는 감산된 현재 바이어스 추정 어스(Earth) 레이트

를 갖는 자이로 측정의 벡터이고,

와

는 가속도계의 랜덤 노이즈 성분들과 자이로 측정 에러이고,

는 랜덤 워크가 모델이 된 자이로 바이어스 추정 에러의 벡터이다. 수학식 10-12는 에러 전파에 대한 선형 차동식을 정의하므로, 에러 공분산 전파에 대한 차동식을 도출하기 위해 사용된다.

3개의 감지축을 갖는 자력계에 대한 측정식은 다음과 같다.

[수학식13]

여기서, m은 자력계 측정 벡터이다. 잔여 벡터는 다음과 같다.

[수학식14]

여기서, b는 NED 프레임에서 알려진 로컬 자계 벡터를 나타낸다.

이 측정에 대한 측정 매트릭스는 수학식 9에 의해 주어진 선형화된 자세 에러 표현을 사용하여 다음과 같이 도출될 수 있다.

[수학식15]

여기서, B는 로컬 지자계 벡터 b의 요소로 구성된 3x3 왜대칭 매트릭스이다.

전체 에러 벡터에 대한 결과의 측정 매트릭스는 다음과 같다.

[수학식16]

자력계 갱신에 대한 측정 공분산 매트릭스는 상수

가 승산된 식별이다. 상수는 자력계 측정의 상대적인 정확성을 반영한다.

X축 가속도계 갱신은 정상상태, 1g 비행 운동학에 기초하고, 측정된 가속이 1g에 가까울때에만 사용된다. 갱신에 대한 측정식은 다음과 같다.

[수학식17]

이 경우 로우(row) 벡터인 측정 매트릭스에 대한 식은 다음과 같이 도출될 수 있다.

인 것에 주의한다. 그러므로,

[수학식18]

그래서,

[수학식19]

직선의 고도 비행(1g의 조건과 유사하게), 측정 에러는 대략 피치각 에러인

와 대략 같다. 예를 들면,

이면,

이다. 그래서, 추정된 자세 에러를 사원수 추정에 조합하는 동안, 피치 자세는

에 비례하는 양만큼 감소된다. 비례 계수는 칼만 필터 이득의 함수이다.

그러므로, X축 가속도계 갱신에 대한 측정 벡터는 다음과 같다.

[수학식20]

여기서, 수학식 19에 의거하여,

이다.

이 갱신에 대한 측정 변동은

로 표현될 수 있고,

는 X가속도계 측정의 상대적인 정확성을 반영한다.

고도 갱신은 기압 고도계에 의해 제공될 수 있지만, 다른 센서(예를 들면, GPS 고도, 동적 스테레오 비전, 소나(sonar), 레이더 및/또는 레이저 거리계)에 의해 제공될 수 있다. 압력 고도갱신은 모든 모드에서 발생된다. 측정식은 다음과 같다.

[수학식21]

여기서,

은 고도 측정을 나타낸다. 측정 매트릭스(즉, 로우 벡터)는 고도 에러에 대응하는 단일 유닛 요소를 갖는다.

보기의 실시예에 따라서, GPS가 없으면, 3개 유형의 측정 갱신이 정확한 자세 추정을 유지하기 위해 사용될 수 있다: 3D 자력계 갱신, 기압고도계 갱신, X축 가속도계 갱신. 이들 갱신이 주어지면, 자세 에러, 벡터(

) 및 자이로 바이어스 추정 에러 벡터(

)가 가장 정상 상태 또는 동적 비행 조건하에서 관측가능하고, 긴 시간 동안 지속가능하다.

자세에러가 작다고 가정하면(자세 에러가 관측가능할 때 안전하다고 가정), 분석은 선형 경우로 제한된다. 이러한 회전은 차체축 상에 지자계의 투사를 변화시키지 않기 때문에, 3D 자력계 갱신은 로컬 지자계 벡터 주위의 회전에 대한 정보가 부족하다. 이것은 식 15에 의해 주어진, 3D 자력계 잔차 에러에 대한 식에서 벡터 곱

에 의해 반영된다. 가관측성을 나타내기 위해, 적어도 하나의 유지되는 2개의 갱신은 차체축

상의 지자계벡터(b)의 투사를 따르는 자세에러벡터(

)의 성분을 관측가능하게 하는 것이 확실해져야 한다.

X축 가속도계 갱신은 식 20에 기초하여 1g 비행에 근접한 조건에서만 사용되기 때문에, 대응하는 고도 측정 벡터는

에 의해 추정될 수 있다(즉, 차체 Y축

주위의 에러 회전만이 관측된다). 1g 비행에 대해서, 이것은 대략 오일러 피치 각 에러이다. 수학적으로,

이

에 직교하면, 가관측성이 상실된다. 물리적으로, 이것은 Y체축이 로컬 지자계 벡터에 직교하는 방식에 공중수송 수단이 향하는 것을 의미한다. 즉, 차량이 직선 고도비행으로 자기의 북측 또는 남측을 정확히 향하면 가관측성이 상실된다. 이것은 직관적으로 분명하다: 이러한 조건에서 피치 자세의 변화는 차체 X, Y상에만 지자계의 투사를 변화시킨다. 이들 조건에서, 지자계벡터는 XZ 차체면에 위치하기 때문에, X축 가속도계 갱신은 어떠한 새로운 정보를 담지 않고, 자력계 측정으로부터 관측가능하지 않은 롤(roll) 및 요(yaw) 에러의 선형 조합이 존재한다.

고도 측정을 고려하면, 고도 에러에서 도출가능한 수직 속도 에러는 측정으로부터 관측가능하다. 수직 속도 에러에 대한 차동식, 예를 들면 수학식 11, 직선 및 고도 1g 비행에서, 자세 에러는 수직 속도 측정으로부터 관측가능하지 않다. 그러나, 자기 북측 또는 동측으로 엄격하게 정렬된 항공기 헤딩의 보다 정확한 경우를 제외하고, 이 조건은 X축 가속도계 갱신에 의해 잘 커버된다.

가속도계 바이어스 추정에러를 무시하고, 식 11로부터 정상의 좌표된 좁은 턴에서의 가관측성을 고려하면,

[수학식22]

그래서,

[수학식23]

좌표회전을 가정하면,

이므로, 식은 더 간소화된다.

[수학식24]

또한, 방향 코사인 매트릭스의 추정된 요소는 다음과 같이 오일러 각의 추정으로 표현될 수 있다.

[수학식25]

가속도계 측정은 부하율 n 및 어택(attack)의 각

의 함수로서 다시 쓰여질 수 있다.

[수학식26]

피치각 추정

, 롤(roll)각 추정

및 어택각

에 대해서 소각(small angle) 근사를 사용하면, 다음과 같이 더 간소화된다.

[수학식27]

식 27은 수직 채널 측정으로부터 태도 가관측성에 분석적인 통찰을 제공한다. 어택 각

은 일반적으로 작기때문에, 차체축 요에러

는 거의 관측가능하지 않다. 고정레벨턴

에서, 차체축 요에러

만이 관측가능하다. 항공기가 턴에서 상승하거나 하강하면, 차체축 롤 및 피치 에러의 조합이 관측가능하다. 턴 동안, 공중수송수단이 헤딩을 변화시키기 때문에, 이 갱신은 3D 자력계를 완성하여 완전한 자세 가관측성을 얻는다.

항공기가 자기 북측 또는 남측으로 정렬된 일정한 헤딩으로 정상 상승, 하강, 또는 고도 비행에 있으면, 가관측성이 상실된다. 이러한 조건은 분기에 대한 자세 솔루션을 위해 충분한 기간동안 유지될 것같지 않다.

피토 프로브 감지 대기속도가 X축과 정렬되어 있는 일반성을 제한하지 않고 가정하면(이 경우가 아니면, 각 오프셋이 쉽게 고려될 수 있다), 여기서 이전에 도출된 자세 및/또는 헤딩 추정을 사용하여, 차체축으로부터 로컬(NED) 네비게이션 프레임으로 변환될 수 있다. 바람 벡터 추정이 가능하면, 로컬 수평면상의 정확한 대기 속도 측정의 투사가 바람에 대해서 보상될 수 있다. 바람-보상된 대기속도는, 차량 위치의 추정을 산출하기 위해 통합될 수 있는 그라운드 속도 벡터의 추정을 제공한다.

본 개시의 구조 및 방법론에 다양한 변경 및 변화가 만들어 질 수 있음을 본 기술에서 숙련된 자에게 분명하다. 그래서, 본 개시는 상세한 설명에서 논의된 예들에 제한되지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 개시는 변경과 변화를 포함하도록 의도된 것이다.

Claims

차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하는 시스템으로서,

상기 차량의 3개의 상호 직교축 주위의 관성각레이트를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 적어도 3개의 자이로스코프,

상기 차량의 3개의 상호 직교축을 따르는 가속도를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 적어도 3개의 가속도계,

상기 차량의 3개의 상호 직교축 상에 주위 자계의 투사를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 3축 자력계,

차량 고도를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 센서,

상기 차량의 대기속도를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 차동 압력 센서, 및

상기 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하기 위해 신호를 수신하도록 구성된 장치를 포함하고

상기 장치는 차량 고도를 나타내는 신호에 근거하여 차량의 자세를 추정하도록 구성되는 것인, 시스템.
청구항 1에 있어서,

상기 신호를 수신하도록 구성된 장치는 칼만 필터(Kalman filter)를 포함하는, 시스템.
청구항 1에 있어서,

상기 신호를 수신하도록 구성된 장치는 상기 신호를 수신하여 상기 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하도록 구성된 칼만 필터 알고리즘을 포함하는, 시스템.
청구항 3에 있어서,

상기 칼만 필터 알고리즘은 상기 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하도록 구성된 제로-드리프트(zero-drift) 알고리즘을 포함하는, 시스템.
청구항 4에 있어서,

상기 칼만 필터 알고리즘은 상기 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하도록 구성된 데드-레커닝(dead-reckoning) 알고리즘을 더 포함하는, 시스템.
청구항 5에 있어서,

상기 칼만 필터 알고리즘은 상기 데드-레커닝 알고리즘으로부터 상기 차량의 대기속도, 풍속 추정 및 자세와 헤딩 추정을 나타내는 신호를 수신하도록 구성된, 시스템.
청구항 1에 있어서,

상기 신호를 수신하도록 구성된 장치는, 상기 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나의 추정을 갱신하기 위해, 3축 자력계 중 적어도 하나, 절대 압력센서, 및 가속도계들 중 적어도 하나로부터의 신호를 사용하도록 구성된, 시스템.
청구항 7에 있어서,

상기 적어도 하나의 가속도계는, 상기 차량의 전진 가속을 나타내는 신호를 출력하도록 구성된, 시스템.
청구항 1에 있어서,

상기 차량의 위치를 추정하도록 구성된 글로벌 위치 시스템을 더 포함하는, 시스템.
청구항 1에 있어서,

상기 적어도 3개의 자이로스코프는, 기계적 회전 자이로스코프를 포함하는, 시스템.
청구항 1에 있어서,

상기 차량 고도를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 센서는, 절대 압력 센서를 포함하는, 시스템.
청구항 1에 있어서,

상기 차량 외부의 대기 온도를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 온도 센 서를 더 포함하는, 시스템.
차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하는 시스템을 포함하는 차량으로서, 상기 시스템은,

상기 차량의 3개의 상호 직교축 주위의 관성각레이트를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 적어도 3개의 자이로스코프,

상기 차량의 3개의 상호 직교축을 따르는 가속도를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 적어도 3개의 가속도계,

상기 차량의 3개의 상호 직교축 상에 주위 자계의 투사를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 3축 자력계,

고도를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 센서,

상기 차량의 대기속도를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 차동 압력 센서, 및

상기 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하는 신호를 수신하도록 구성된 장치를 포함하고

상기 장치는 차량 고도를 나타내는 신호에 근거하여 차량의 자세를 추정하도록 구성되는 것인, 차량.
청구항 13에 있어서,

상기 차량은 고정-윙 비행체를 포함하는, 차량.
청구항 13에 있어서,

상기 차량은 덕티드 팬 비행체를 포함하는, 차량.
청구항 13에 있어서,

상기 차량은 무인 비행체를 포함하는, 차량.
청구항 13에 있어서,

상기 신호를 수신하도록 구성된 장치는, 칼만 필터를 포함하는, 차량.
청구항 13에 있어서,

상기 신호를 수신하도록 구성된 장치는, 상기 신호를 수신하여 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하도록 구성된 칼만 필터 알고리즘을 포함하는, 차량.
청구항 18에 있어서,

상기 칼만 필터 알고리즘은 상기 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하도록 구성된 제로-드리프트 알고리즘을 포함하는, 차량.
청구항 19에 있어서,

상기 칼만 필터 알고리즘은 상기 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하도록 구성된 데드-레커닝(dead-reckoning) 알고리즘을 더 포함하는, 차량.
청구항 20에 있어서,

상기 칼만 필터 알고리즘은 상기 데드-레커닝 알고리즘으로부터 상기 차량의 대기속도, 풍속 추정 및 자세와 헤딩 추정을 나타내는 신호를 수신하도록 구성된, 차량.
청구항 13에 있어서,

상기 신호를 수신하도록 구성된 장치는, 상기 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나의 추정을 갱신하기 위해, 3축 자력계 중 적어도 하나, 절대 압력센서, 및 가속도계들 중 적어도 하나로부터의 신호를 사용하도록 구성된, 차량.
청구항 22에 있어서,

상기 적어도 하나의 가속도계는, 상기 차량의 전진 가속을 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 가속도계를 포함하는, 차량.
청구항 13에 있어서,

상기 차량의 위치를 추정하도록 구성된 글로벌 위치 시스템을 더 포함하는, 차량.
청구항 13에 있어서,

상기 자이로스코프는 기계적 회전 자이로스코프를 포함하는, 차량.
청구항 13에 있어서,

상기 차량 고도를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 센서는 절대 압력 센서를 포함하는, 차량.
청구항 13에 있어서,

상기 차량 외부의 대기 온도를 나타내는 신호를 출력하도록 구성된 온도 센서를 더 포함하는, 차량.
차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하는 방법으로서,

상기 차량의 3개의 상호 직교축 주위의 관성각레이트,

상기 차량의 3개의 상호 직교축을 따르는 가속도,

상기 차량의 3개의 상호 직교축 상에 주위 자계의 투사,

차량 고도,

상기 차량의 대기속도, 및

상기 차량 외부의 온도를 나타내는 신호들을 생성하는 단계; 및

차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 상기 신호들에 근거하여 추정하는 단계;를 포함하고

상기 추정하는 단계는 차량 고도를 나타내는 신호에 근거하여 차량의 자세를 추정하는 단계를 포함하는, 방법.
청구항 28에 있어서,

상기 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하는 단계는, 상기 신호들을 칼만 필터에 입력하는 단계를 포함하는, 방법.
청구항 28에 있어서,

상기 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하는 단계는, 상기 신호들을, 상기 신호들을 수신하여 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하도록 구성된 칼만 필터 알고리즘에 입력하는 단계를 포함하는, 방법.
청구항 28에 있어서,

상기 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하는 단계는, 상기 신호들을, 상기 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하도록 구성된 제로-드리프트 알고리즘에 입력하는 단계를 포함하는, 방법.
청구항 31에 있어서,

상기 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하는 단계는, 상기 제로 드리프트 알고리즘으로부터의 추정들을 상기 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하도록 구성된 데드-레커닝 알고리즘에 입력하는 단계를 포함하는, 방법.
청구항 32에 있어서,

상기 제로 드리프트 알고리즘으로부터의 추정들을 상기 데드-레커닝 알고리즘에 입력하는 단계는 상기 차량의 대기속도, 풍속 추정 및 자세와 헤딩 추정을 나타내는 신호들을 상기 데드-레커닝 알고리즘으로 입력하는 단계를 포함하는, 방법.
청구항 28에 있어서,

상기 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나를 추정하는 단계는, 3축 자력계 중 적어도 하나, 절대 압력센서, 및 가속도계들 중 적어도 하나로부터의 신호에 근거하여, 상기 차량의 위치, 자세 및 헤딩 중 적어도 하나의 추정을 갱신하는 단계를 포함하는, 방법.