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영어

This paper proposes a new multi-filtered inertial navigation system to estimate the attitude and position of moving objects in GPS signal unavailability area. The location estimation system in an unmannded system has been studied using satellite navigation system (GPS) and inertial navigation system (INS). In this paper, we propose an improved performance system that compare with Extended Kalman Filter. This system has two states, the one is attitude state and the other is position/velocity state. For compensating IMU sensor errors, each of the two states uses a different filter: the attitude state used the UKF and the position state uses the KF. The fast and precise characteristics of the UKF has been properly utilized for the attitude estimation, while superior dynamic characteristics of the UKF has been fully adopted for the position estimation. The combination of these two filters in an inertial navigation system improves the system performance to be faster and more accurate. Experimental results demonstrate the superiority of this approach comparing to the conventional ones.

한국어

이 논문은 GPS 음영지역에서 움직이는 물체의 위치와 자세를 추정하는 새로운 다중 필터 관성 항법 장치를 제안한 다. 무인 시스템에서의 위치 추정 시스템은 위성 항법 시스템(GPS)과 관성 항법 시스템(INS)를 이용한 연구가 많 이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 과거에 연구되었던 확장 칼만 필터 보다 성능이 향상된 시스템을 제안하며, 제안하 는 시스템은 자세 상태와 위치/속도 상태, 두 가지 상태를 갖는다. IMU 센서 오차를 보상하기 위해, 두 상태는 각각 다른 필터를 사용한다. 자세 상태는 Uncented Kalman Filter(UKF)를 사용하고 위치 상태는 Kalman Filter를 사용하며 위치 보정을 위한 UKF와 KF의 모델을 직접 유도한다. 빠르고 정확한 UKF의 특성을 이용하여 자세 추정 에도 사용할 수 있었다. 관성 항법 시스템이 두 필터의 조합은 보다 빠르고 정확한 것으로 시스템 성능을 향상시킨다.