Rotation Scheme Design Method and Initial Alignment of Rotational Inertial Navigation system = 회전형 관성항법장치의 회전 절차 설계 방법과 초기 정렬

국문 초록 (Abstract)

관성항법장치는 외부 항법 정보 없이도 이동체의 위치, 속도, 자세를 추정할 수 있는 자율 항법 시스템으로서 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 그러나 관성항법장치는 내부 가속도계와 자이로스코프 센서의 오차가 시간에 따라 누적되는 구조적 한계를 지니며, 이러한 누적 오차는 장시간 운용 시 항법 성능을 심각하게 저하시킨다. 따라서 센서 오차와 그로 인해 발생하는 항법 오차를 효과적으로 관리하는 것은 관성항법 분야에서 해결해야 할 핵심적이고 중요한 과제이다.
이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근 회전형 관성항법장치가 활발히 연구되고 있다. 본 시스템은 기존의 스트랩다운 방식과 달리 관성측정장치를 항체에 고정하지 않고 회전반 위에 탑재하여, 항체의 기동과 무관하게 관성측정장치를 능동적으로 회전시킴으로써 특정 센서 오차가 자체적으로 상쇄되도록 설계된 시스템이다. 자이로 바이어스와 같이 축 변조를 통해 쉽게 상쇄되는 오차가 있는 반면, 환산계수나 비정렬과 같은 오차는 회전 과정에서 추가적인 자세 오차를 유발한다. 따라서 이러한 다양한 오차 요인을 복합적으로 고려하여 전체 항법 오차를 최소화할 수 있는 최적 회전 절차의 설계가 필수적이다. 본 연구에서는 회전 절차의 체계적인 설계 방법론을 제시하고, 이를 기반으로 설계된 회전 절차를 도출한다.
회전 절차 설계를 위해 먼저 2축 회전형 관성항법장치에서 구현 가능한 회전 동작을 정의하고, 각 동작이 유발하는 항법 오차 특성을 분석하였다. 이를 통해 상쇄 가능한 오차 조합을 규명하고, 자세 오차뿐 아니라 속도 및 위치 오차의 누적 과정을 고려하여 전체 항법 오차를 최소화할 수 있는 회전 절차를 구성하였다. 제안된 절차는 기존 회전 절차들과의 비교를 통해 항법 성능의 개선 효과를 확인하였다.
한편 회전 절차는 센서 오차로 인해 새롭게 발생하는 자세 오차를 상쇄할 수 있으나, 이미 존재하는 초기 자세 오차를 제거하는 기능은 수행하지 못한다. 따라서 초기 정렬은 회전형 관성항법장치의 성능에 매우 큰 영향을 미치는 요소이며, 이 장치는 구조적 특성상 항체의 기동 없이도 다중위치정렬을 수행할 수 있어 정렬 성능 향상에 유리하다. 이 과정에서 여러 오차 요인을 함께 추정하는 자체 교정 기법 또한 중요한 요소로 작용한다.
본 연구에서는 초기 정렬과 자체 교정 성능을 향상시키기 위해 속도 측정치뿐 아니라 회전반 인코더의 각도 정보를 함께 활용하는 필터 구조를 제시하였다. 또한 회전반의 두 회전축 사이에 존재하는 비직교성을 함께 추정하도록 모델을 구성하여 보다 정확한 초기 정렬이 가능하도록 하였다. 설계된 시스템 및 측정 모델에 대해 가관측성 분석을 수행하여 필요한 최소 회전 동작 수를 도출하였으며, 제안된 기법이 초기 정렬 및 자체 교정 성능을 실질적으로 향상시킴을 확인하였다.
제안된 회전 절차와 초기 정렬 및 자체 교정 기법은 회전형 관성항법장치의 장기 항법 성능을 유의미하게 향상시키며, 센서 오차로 인한 누적 항법 오차를 효과적으로 감소시킬 수 있다. 또한 본 연구에서 제시한 회전 절차 설계 방법과 가관측성 기반 초기 정렬 접근법은 다양한 회전형 관성항법장치 구조 및 운용 환경에도 적용 가능하며, 향후 고정밀 자율 항법 시스템 개발을 위한 중요한 기반을 제공할 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

An inertial navigation system (INS) is an autonomous navigation system capable of estimating the position, velocity, and attitude of a vehicle without relying on external navigation information, and it is widely utilized across various fields. However, an INS inherently suffers from the structural limitation that errors in its internal accelerometers and gyroscopes accumulate over time, significantly degrading navigation performance during long-term operation. Therefore, effectively managing sensor errors and the resulting navigation errors is a critical challenge in the field of inertial navigation.
To overcome these limitations, rotational inertial navigation systems (RINS) have recently gained significant attention. Unlike conventional strapdown systems, this approach mounts the inertial measurement unit (IMU) on a rotating platform rather than fixing it to the vehicle body, and actively rotates the IMU independently of the vehicle’s maneuvers. This enables certain sensor errors to be self-canceled through rotation. While some errors, such as gyro bias, can be easily mitigated through axis modulation, other errors, such as scale factor errors and misalignment, may introduce additional attitude errors during rotation. Therefore, it is essential to design a superior rotation scheme that accounts for these diverse error sources in a comprehensive manner to minimize overall navigation error. This study presents a systematic methodology for designing such a rotation scheme and derives a specific sequence based on it.
To design an enhanced rotation scheme, feasible rotational motions for a dual-axis RINS are first defined, and the navigation error characteristics induced by each action are analyzed. From this, combinations of cancelable errors are identified, and a rotation scheme is constructed to minimize the overall navigation error by considering not only attitude errors but also the accumulation of velocity and position errors. The proposed rotation scheme demonstrates improved navigation performance compared to existing rotation schemes.
While such enhanced rotation schemes can cancel attitude errors induced by sensor imperfections during the navigation phase, they cannot eliminate pre-existing initial attitude errors. Consequently, initial alignment plays a critical role in determining the performance of a rotating INS. Due to its structural characteristics, this system can perform multi-position alignment without vehicle maneuvers, providing an advantage for improving alignment accuracy. In this process, self-calibration techniques that estimate multiple error sources simultaneously also play an important role.
This study proposes a filtering structure that enhances initial alignment and self-calibration performance by utilizing not only velocity measurements but also angle information obtained from the platform encoders. Furthermore, a filter model is developed that estimates the non-orthogonality between the two rotation axes, enabling more accurate initial alignment. An observability analysis of the designed system and measurement model is performed to determine the minimum required rotation actions, and the proposed method is verified to significantly improve initial alignment and self-calibration performance.
The proposed rotation scheme, along with the enhanced initial alignment and self-calibration method, substantially improves the long-term navigation performance of RINS by effectively reducing accumulated navigation errors caused by sensor imperfections. Moreover, the rotation scheme design framework and the observability-based initial alignment approach presented in this study can be applied to various RINS architectures and operational environments, providing a robust foundation for future high-precision autonomous navigation system development.

목차 (Table of Contents)

• Abstract i
• Contents iv
• List of Figures vii
• List of Tables ix
• Chapter 1 Introduction 1
• 1.1 Motivation 1
• 1.2 Objectives and Contributions 6
• 1.3 Organization of the Dissertation 7
• Chapter 2 Background 8
• 2.1 Reference Frames 8
• 2.2 Rotational Inertial Navigation System 10
• 2.2.1 Inertial measurement unit and error sources 10
• 2.2.2 Error analysis 13
• 2.2.3 Dual-axis rotational inertial navigation system 15
• 2.2.4 Rotation scheme 18
• 2.2.5 Turntable errors 19
• 2.3 Kalman Filter and Observability Analysis 22
• 2.3.1 Kalman filter 22
• 2.3.2 Observability analysis 24
• 2.4 Initial Alignment and Self-calibration 26
• 2.4.1 Coarse alignment 26
• 2.4.2 Fine alignment 29
• 2.4.3 Self-calibration 31
• Chapter 3 Design Method of Rotation Schemes in Rotational Inertial Navigation Systems 35
• 3.1 Rotational Motion Analysis 35
• 3.2 Rotation Scheme Design Method 42
• 3.2.1 Review of existing multi-position rotation schemes 43
• 3.2.2 Design strategy for rotation sequence 48
• 3.2.3 Enhanced rotation scheme 55
• 3.3 Performance Evaluation 60
• 3.3.1 Simulation condition 60
• 3.3.2 Simulation results 61
• 3.4 Exploration of All 16-Position Rotation Schemes 66
• 3.4.1 Cases of 16-position rotation schemes 66
• 3.4.2 Navigation error approximation 69
• 3.4.3 Navigation performance analysis 70
• 3.5 Outer gimbal stabilization 71
• Chapter 4 Initial Alignment Considering Non-orthogonality of Rotational Inertial Navigation System 75
• 4.1 Effect of Initial Attitude Error 75
• 4.2 Kalman Filter Design Considering Non-orthogonality 77
• 4.2.1 System and measurement model 78
• 4.2.2 Observability analysis 84
• 4.3 Performance Evaluation 89
• Chapter 5 Conclusions 101
• 5.1 Concluding Remarks 101
• 5.2 Future Works 103
• Bibliography 105
• 국문초록 114