운동 모델에 기초한 혼성형 관성 항법 시스템 document_id A220623052713

이러한 유형의 방법은 이미 알려져 있다. 그 방법들은 특히, 관성 항법 시스템이 설치된 운반체의 위치를 얻기 위해 사용된다. 이와 관련하여, 이들 시스템은 현재, 정밀도면에서 만족스러운 성능 레벨이 달성될 수 있게 한다. 예를 들어, 1 Nm/h 정도의 순수 관성에 의해 위치 정확도를 달성하는 것이 가능하다. 그러나, 더 큰 정확도(예를 들어, 데카미터 또는 미터)를 달성하기 위해, 이때 외부 데이터가 사용된다. 이것을 위해, 우선 운반체의 위치를 평가하기 위해 관성 측정을 하는 것부터 시작하고, 그 다음에 이 평가치의 임의의 오차를 정정하기 위해, 상기 외부 정보를 사용하는데, 이 외부 정보는 다른 시스템에 의해 공급된다. 그러한 항법 시스템은 이리하여 보통 "혼성형(hybrid) 시스템"이라 칭해진다. 한 예로서, 외부 정보를 나타내는 위성 위치확인 시스템(GPS: Global Positioning System)으로부터 오는 데이터에 의해 상기 정정이 달성되는 이러한 유형의 시스템에 익숙하다. 여기에서 한가지 장점은 이 외부 정보가 선정된 좌표계에서 바로 운반체의 좌표를 제공한다는 것이다. 그러나, 알려져 있는 문제점은 위성 위치확인 시스템이 가능성있는 방해 전파의 공격에 견딜 수 없다는 것이다. 이 경우에, 관성 항법 시스템은 정확한 위치로 복귀하기 위해 더 이상 GPS 데이터에 의존할 수 없다. 게다가, GPS 데이터로의 액세스가 운반체 궤도 상의 소정 지역에서 어렵게 되는 일이 발생할 수 있다. 또한, 관성 시스템은 정확한 위치로 복귀하기 위한 수단, 또는 다른 말로, 관성 센서의 레벨에서 시간이 지남에 따라 축적된 위치확인 오차를 정정하기 위한 수단을 더 이상 소유하지 않는다. 이때, GPS를 사용하는 항법 시스템의 성능은 순수 관성에 의해 달성된 성능으로 제한되는데, 이것은 핸디캡으로 남아있다. 그러나, 물론, 이 단점을 극복하기 위해 사용될 수 있는 해결책에 익숙하다. 예를 들어, 자동차 형태의 운반체의 경우에, 외부 정보는 접속되는 주행거리계로부터 얻어질 수 있다. 이때, 관성 측정으로부터 추론된 위치를 정정하기 위해 차량에 의해 커버된 신뢰성있는 거리 측정을 사용한다. 이러한 유형의 시스템은 발생하는 문제들에 어느정도 응답하지만, 특히 자동차의 경우에는, 그것의 적분에 어떤 어려움이 전혀 없지는 않다고 하는 점이 여전히 남아있다. 첫째로, 차량에 대한 시스템의 적응은 특히 주행거리계에 의해 보내진 신호의 양호한 수신과 관련된 문제를 자주 일으킨다. 예를 들어, 이들 신호가 가질 수 있는 파형의 폭넓은 변화가 있으면, 양질의 수신은 전자 회로 레벨에서 신중한 설계 노력을 필요로 한다. 둘째로, 환경적인 제약(지형, 오르막, 내리막 등의 변형)으로 인해, 운반체는 공간에서의 방향을 변경할 수밖에 없다. 예를 들어, 차량의 진행 방향에 평행한 움직임 성분을 고려하면, 차량의 진행 방향은 이 성분(서스펜션(suspension) 움직임 등)에 따라 변할 수 있고, 이것은 주행거리계 측정치를 내장된 관성 측정치와 비교하는 관련성을 감소시킨다. 그러므로, GPS 또는 주행거리계가 없을 경우에 양호한 위치확인 성능을 달성하기 위해 사용되는 다른 해결책이 존재한다. 예를 들어, 약어 "ZUPT(Zero Update)"에 의해 이미 알려져 있는 다른 해결책은 공간에서의 축을 따른 속도가 0이 되도록 운반체를 주기적으로 멈추게 하고, 그 다음에 이 정보를 사용하는 것으로 이루어진다. 이 해결책은 종종 "제로-속도 혼성화(zero-speed hybridisation)"로 기술된다. 이 해결책을 선택함으로써, 관성 항법 시스템은 센서에 의해 야기된 오차를 평가할 수 있고, 따라서 특히 위치확인과 관련된 성능을 개선할 수 있다. 그럼에도 불구하고, 그러한 해결책에 제한이 있다. 전형적으로, 이들 주기적인 정지(요구된 성능에 따라 매 4~10분)는 때때로 엄격한 제약을 갖게 한다. 예를 들어, 탱크 또는 헬리콥터 또는 다른 전투용 기계와 같은 군용 운반체의 경우에, 제로-속도 혼성화를 실행하기 위해 정지하는 것은 불편할 수 있다. 어느 정도까지 외부 데이터를 필요없게 할 수 있는 운반체 내의 관성 항법 시스템에 대해 알고 있다[2]. 이것을 위해, 시스템은 유닛의 관성 오차를 줄이는 방법을 구현한다. 더욱 정확히, 이 방법은 차량의 가로축과 세로축을 따른 2개의 속도 성분을 선택하는 단계를 포함한다. 이들 성분은 0으로 추정되고, 칼만(kalman) 필터로부터의 관측치로서 사용된다. 이 방법의 한가지 문제점은 특히 진행하는 조건(특히 일정한 운반체 속도 및 평탄한 지형)에서만 정밀도면에서 더 양호한 성능을 제공한다는 것이다. 그러므로, 비제한적인 예로서, 이 방법은 운반체가 방향이 바뀌고, 올라가고, 및/또는 내려가는 순간부터 더 이상 정확하지 않다.