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한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems v.19 no.3, 2009년, pp.408 - 414   피인용횟수: 3
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퍼지추론/UPF를 이용한 UGV의 GPS/INS 데이터 융합 및 위치추정
GPS/INS Data Fusion and Localization using Fuzzy Inference/UPF

이소희    (국방대학교 전산정보학과   ); 윤희병    (국방대학교 전산정보학과  );
  • 초록

    UGV가 임무를 수행하기 위해서는 먼저 자신의 위치를 인식하는 것이 중요하며, 위치 인식을 위해 일반적으로 GPS나 INS 등 하나의 센서로 구성된 항법시스템을 이용한다. 그러나 GPS와 INS와 같은 센서들은 각각 단독으로 사용되기에는 제한사항을 가지고 있다. 즉 GPS는 정확한 위치정보의 제공이 가능하지만 기상과 환경에 의해 위치정보가 단절되며, INS는 독자적인 항법정보의 제공이 가능하지만 오차가 누적되어 정확한 위치추정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 연속적이고 정확한 위치추정을 위해서는 센서 융합을 통한 복합 항법시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 GPS와 INS를 융합한 복합 항법시스템을 구성하기 위해 퍼지추론과 언센티드 파티클 필터를 이용한 UGV의 데이터 융합 및 위치추정 알고리즘을 제안한다. 퍼지추론은 GPS와 INS를 융합하는데 있어 수학적인 방법보다 더 간단하게 구현이 가능하며, 언센티드 파티클 필터는 오차보정에 탁월한 성능을 보여주는 비선형 추정 필터이다. 제안한 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 실험을 실시하였으며, 실험 결과 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 연속적이고 정밀한 위치추정이 가능함을 입증하였다.


    A GPS/INS system is widely used in the UGV to estimate position during the mission. However, there are few restrictions when a GPS/INS system used alone. For example, GPS provides precise location information but easily interrupted by external factors like weather, environment, etc. INS provides continuous location data but positioning errors grew very rapidly with time. Therefore, it is necessary to integrating multi-sensors for more continuous and correct position estimation. In this paper, we propose location estimation algorithm of the UGV for GPS/INS integrated system that combines Fuzzy Inference and Unscented Particle Filter(UPF) to improve navigation. Fuzzy inference provides the simplest method integrating GPS/INS and UPF is non-linear estimation filter well suited to the correction of errors. The performance of the proposed algorithm was tested to compare with other algorithms. the results show that the proposed algorithm is more accuracy in position estimation and ensures continuous position tracking.


  • 주제어

    언센티드 파티클 필터 .   퍼지추론 .   융합알고리즘.  

  • 참고문헌 (12)

    1. Francois Caron et al., 'GPS/INS data fusion using multisensory kalman filtering: introduction of contextual aspects,' Information Fusion 7, pp.221-230, 2006 
    2. M. Mamdani, 'Application of fuzzy algorithm for control of simple dynamic plant,' Proc IEEE 121, pp.1585-1588, 1974 
    3. B. W. Parkinson et al., Global Positioning System: Theory and Application, vol.I&II, American Institute of Aeronautics and Astronautics. Inc., 1996 
    4. D.H. Titterton and J.L. Weston, 'Strapdown Inertial Navigation Technology,' IEEE Radar, Sonar, Navigation and Avionics Series, 1997 
    5. N.J. Gordon, D.J. Salmond, and A.F.M. Smith, 'Novel approach to nonlinear/non-Gaussian Bayesian state estimation,' IEEE Proceedings on Radar and Signal Processing, vol. 140, pp.107-113, 1993 
    6. Yunsu Bok et al., 'UGV Localization based on Scene Matching and Pose Estimation,' Proceedings of 2007 Annual Conference, KIMST, pp.1144-1150, 2007 
    7. J.Z. Sasiadek and Q. Wang, 'Low cost automation using GPS/INS data fusion for accurate positioning,' Robotica, vol. 21, pp.255-260, 2003 
    8. H.S. Hwang, Fuzzy, Evolutionary Computing Programming, Naeha Publication, 2006 
    9. Elliott D. Kaplan, Understanding GPS Principles and Applications, Artech House, Inc., 1996 
    10. B.W. Leach, R. Rahbari, and J. Dillon, 'Low cost strapdown IMU/DGPS integrated navigator with fuzzy logic adaptive tunning,' 9th Saint Petersburg International Conference on Integrated Navigation System, Saint Perterburg, pp.264-273, 2002 
    11. A.D. King, 'Inertial navigation-Forty Years of Evolution,' GEC Review, vol. 13, no. 3, 1998 
    12. N.J. Gordon, D.J. Salmond, and A.F.M. Smith, 'Novel approach to nonlinear/non-Gaussian Bayesian state estimation,' IEEE Proceedings on Radar and Signal Processing, vol. 140, pp.107-113, 1993 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (3)

    1. Kim, Young-Ki ; Park, Gyei-Kark 2011. "A Study on Data Fusion of ARPA/AIS using Euclidean Distance" 한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, 21(6): 775~780     
    2. Lee, Kyung-Soo ; Yoon, Hee-Byung 2011. "Improvement of Position Estimation Based on the Multisensor Fusion in Underwater Unmanned Vehicles" 한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, 21(2): 178~185     
    3. Kwon, Oh-Shin 2013. "Nonlinear System State Estimating Using Unscented Particle Filters" 한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, 17(6): 1273~1280     

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