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이판묵(Pan-Mook Lee),이종무(Chong-Moo Lee),정성욱(Seong-Wook Cheong) 한국해양공학회 1997 韓國海洋工學會誌 Vol.11 No.3
본 연구를 통하여, 자세 선수각 유속 계측 시스템 AHFRS와 초음파 측위시스템 SSBL을 이용하여 거친 해상에서 운항중인 잠수정의 정밀 위치추적을 수행할 수 있는 하이브리드 항법 시스템을 제시하였다. SSBL의 계측 신호와 AHFRS의 오차모델을 이용하여 칼만 필터를 구성하였으며, 퍼지추론을 이용하여 오차 및 센서 고장이 포함된 외부 계측신호의 신뢰도를 결정하는 방법을 구현하였다. 신호변동폭이 작은 경우(소프트 센서 고장) 및 큰 경우 (하드 센서 고장) 각각에 대하여 제안된 방법을 적절하게 가중치를 조정하는 기능을 보유하여, 본 연구의 방법에 의한 결과가 단순히 필터 만을 사용하는 경우 보다 잠수정의 위치 추적 성능이 현저하게 개선되는 것을 보였다. 따라서, 소나 위치추적장치를 장착한 무인 잠수정이 주변 환경에 따라 교란을 받게 되는 단점을 극복하고 위치추적 성능을 개선시키는 방법으로써, 유속계, 방위계 및 자세 센서를 탑재하고 본 연구에서 개발된 항법 시스템을 이용하면 잠수정의 위치추적 성능을 현저하게 개선시킬 수 있다. This paper presents a hybrid navigation system for AUV to locate its position precisely in rough sea. The tracking system is composed of various sensors such as an inclinometer, a tri-axis magnetometer, a flow meter, and a super short baseline(SSBL) acoustic position tracking system. Due to the inaccuracy of the attitude sensors, the heading sensor and the flowmeter, the predicted position slowly drifts and the estimation error of position becomes larger. On the other hand, the measured position is liable to change abruptly due to the corrupted data of the SSBL system in the case of low signal to noise ratio or large ship motions. By introducing a sensor fusion technique with the position data of the SSBL system and those of the attitude heading flowmeter reference system (AHFRS), the hybrid navigation system updates the three-dimensional position robustly. A Kalman filter algorithm is derived on the basis of the error models for the flowmeter dynamics with the use of the external measurement from the SSBL. A failure detection algorithm decides the confidence degree of external measurement signals by using a fuzzy inference. Simulation is included to demonstrate the validity of the hybrid navigation system.
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