관성항법장치란?

INS(관성항법장치)는 초기 상태 또는 마지막으로 알려진 상태를 기준으로 플랫폼의 자세(위치 및 방향)와 속도를 계산하는 데 사용됩니다. 관성항법장치에는 다음과 같은 두 핵심 구성요소가 포함됩니다.

• IMU (관성 측정 장치): 일반적으로 가속도계와 자이로스코프 같은 관성 센서를 포함
• 계산 장치: 원시 센서 데이터를 처리 및 융합할 수 있는 필터링 알고리즘 제공

GPS 보조 관성항법장치(또는 GPS/INS)에는 GPS 수신기도 포함됩니다. MATLAB^® 및 Simulink^®를 사용하면 시뮬레이션된 센서 데이터를 생성하고 다양한 관련 센서의 원시 데이터를 융합할 수 있습니다.

항공기와 잠수함부터 이동 로봇과 자율주행 차량에 이르기까지, 관성항법장치는 안전 필수 차량을 위한 추적 및 위치추정 기능을 제공합니다. 또한 관성항법장치는 게임 컨트롤러와 스마트폰에서 기기의 3차원 공간 내 운동을 추적하는 용도로도 찾아볼 수 있습니다.

GPS는 일정한 외부 입력값을 사용하여 절대 측정값을 제공할 수 있는 반면, 관성항법장치는 주어진 초기 참조값에 대한 상대적인 측정값을 제공합니다. 이러한 상대 측정값은 시간이 지나면서 드리프트 오차를 누적할 수 있습니다. GPS가 발명되기 전에 로켓에는 관성항법장치가 탑재되었는데, 그때는 초기 위치를 사람이 직접 입력했습니다.

오늘날 대부분의 아웃도어 차량과 플랫폼에는 두 센서 측정법의 장점을 결합한 GPS 보조 관성항법장치가 탑재됩니다. 일정한 GPS 입력값은 드리프트 오차를 줄이고, GPS 신호를 놓칠 때는 관성항법장치가 마지막으로 알려진 상태를 기반으로 추측 항법을 사용하여 단독으로 동작할 수 있습니다. 자동차 한 대가 터널로 진입한다고 가정해 보겠습니다. 이때 GPS 수신기는 신호를 놓치겠지만, 관성항법장치는 터널 진입 전에 수신된 GPS 신호를 토대로 상대 운동 정보를 제공할 수 있습니다.

MATLAB 및 Simulink를 사용하면 특정 데이터시트 파라미터와 일치하는 개별 관성 센서를 모델링할 수 있습니다. 관성 융합 필터를 개발, 조정 및 배포할 수 있으며, 환경 및 잡음 속성이 실제 효과를 모방하도록 필터를 조정할 수도 있습니다.

MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

• IMU 및 GNSS 센서 모델링, 시뮬레이션된 센서 데이터 생성
• Allan 분산을 사용하여 IMU 측정값 보정
• 센서 모델의 실측 운동 생성
• 방향 추정을 위해 가속도계, 자이로스코프, 자력계 센서의 원시 데이터 융합
• 자세 추정을 위해 IMU 및 GPS 센서의 데이터 스트리밍 및 융합
• 자동 필터 조정을 사용하여 차량의 위치추정
• GPS 사용 불가 구역에서의 관성 항법을 위해 IMU, GPS, 고도계 및 휠 인코더 센서의 원시 데이터 융합

또한 MATLAB Coder™를 사용해서 C/C++ 코드를 생성하여 필터를 배포할 수도 있습니다.