시각 센서를 이용한 위성 상대 위치/자세 추정 알고리즘 분석 및 검증

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 시각 센서를 활용한 위성의 상대 위치/자세 추정 알고리즘을 구성하고 하드웨어 시각 시스템을 설계하기 위한 연구를 수행한다. 시각 기반 추정 알고리즘은 비선형 최소 자승법을 사용한 초기 상대 위치/자세 추정 방법과 이를 초기 값으로 활용한 확장 칼만 필터 방법으로 이루어진다. 구성된 알고리즘을 기반으로 위성 간 도킹 및 PCO 편대비행 임무를 가정한 소프트웨어 시뮬레이션을 수행하여 알고리즘의 추정 성능을 검증한다. 소프트웨어 시뮬레이션에는 실험 환경에서 발생하는 현실적인 수준의 관측 오차와 비선형 섭동의 영향이 고려된다. 하드웨어 실험에서는 위성 간 도킹의 마지막 단계인 자세 정렬 및 접근 운동을 수동으로 모사한다. 사용 목적과 환경을 고려하여 구성된 시스템의 성능을 검증하고, 이를 보완할 수 있는 방법을 탐색한다. 시뮬레이션 결과를 통해 시각 기반 추정의 취약점을 파악하고, 레이저 거리 측정 장치를 통해 상대 위치 정밀도를 보완하는 방법을 탐색한다. 또한 설계된 하드웨어 시각 시스템을 테스트베드에 탑재하여 실험 환경에서의 상태 추정 성능을 분석하고 현실 적용 가능성을 확인한다. 본 연구를 통해 위성 간 도킹 임무를 성공적으로 수행하기 위한 관측 정밀도를 파악하였고, 수 십m 의 상대 거리에서 시각 시스템의 상대 위치 추정 정밀도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 또한 개발된 알고리즘이 적용된 테스트베드 실험을 통해 실제 환경에서의 추정 성능 및 활용 가능성을 확인하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This thesis presents a relative pose estimation algorithm using vision-based sensor and hardware
experiments which include vision system based on basic theories. For reflecting the actual
experimental environment conditions, the software algorithm and the hardware system are
designed simultaneously. There exist two ways to estimate relative pose, which are nonlinear least
square method for initial estimation and Extended Kalman Filter using initial value from nonlinear
least square method for subsequent estimation in real time. The measurement model of the vision
sensor and the equation of motion including the nonlinear perturbation are applied to the
estimation algorithm. Software simulation of spacecrafts are performed based on the constructed
algorithm. The scenarios are assumed to be autonomous docking and projected circular orbit(PCO)
formation flying. The performance of vision system is analyzed during the mission. The thesis
pursues robust verification of performance by reflecting the realistic level of observation error that
depends on the type of sensor and object of observation. We use LEDs as the objects of
observation and design LED structure which make it possible to avoid measurement singularity.
The structure information is also adopted to the estimation algorithm. The algorithm is uploaded
on the hardware vision system so that the performance of the constructed algorithm is verified in
the experimental environment by using spacecraft formation flying testbed. We also propose a
method to improve the relative position estimation accuracy of vision system by introducing laser
distance meter.