Low-Cost INS/GPS複合航法 に関する研究の進捗状況 鈴木・土屋研 修士課程 1年 56367 成岡 優 1 概要 1. 2. 3. 4. 5. 6. 背景 研究目標 実験 実験結果 解析 今後の予定 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料 2 背景(1) 現在の位置・速度・姿勢情報を安価に精度 よく知りたい 航空機のナビゲーションに 電車・自動車のモニタリングに ロボットの制御に ヘッドマウントディスプレィの知覚情報取得に などなど 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料 3 背景(2) 一つの解決策としてINS/GPS 安価な慣性センサを利用したInertial Navigation System (INS) 民生用Global Positioning System (GPS) 精度高いが、遅い更新周期 両者を統合 = INS/GPS 2005/11/21 精度低いが、早い更新周期 精度高く、早い更新周期(両者のいいとこどり) 鈴木・土屋研 輪講用資料 4 背景(3) INS 位置 加速度 角速度 6軸センサ 位置 統合 速度 積分 姿勢 速度 姿勢 位置・速度等 GPS 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料 5 研究目標(1) 既存の製品よりも 安価 高精度 (価格: 10[万円]以下) (誤差: 10[m]、1[deg]以下) なINS/GPSを、システムとして構築する (研究室で開発している小型無人機に搭載する) 副次的に 2005/11/21 アルゴリズムの検証 シミュレーションによる評価 鈴木・土屋研 輪講用資料 6 研究目標(2) アルゴリズムの検証 Kalman Filter,H(∞) Filter,Particle Filterなど 様々なINSとGPSの統合方式があるが、本研 究にはどれが適しているのか 特定のアプリケーションに特化したアルゴリズ ムを採用すれば精度が改善するのではない か (アクロバットしない低速航空機など) 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料 7 研究目標(3) シミュレーションによる評価 システム全体の精度要求がされた場合、どの ような構成を選択すればよいか モデル化を行うことによって定量的に誤差要 因を検証する 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料 8 実験(1) 11/17(木)、調布飛行場にて小型飛行機で 飛行実験 自作実験機器 今回は生データ取得のみ INSとGPSの統合処理は飛行後に行う リファレンスとしてCrossBow 2005/11/21 CrossBowは民生品の中で最も価格(199万円)と 性能を両立した製品として評価されている 鈴木・土屋研 輪講用資料 9 実験(2) 実験風景 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料 10 実験(3) 2005/11/21 自作機器<1> 鈴木・土屋研 輪講用資料 11 実験(4) 自作機器<2> 構成図 センサ 3万円 加速度計 24bit ジャイロ 1万円 緯度･経度･高度 ADC USB 温度センサ 3軸速度 その他生データ 記録用 PC 2005/11/21 GPS 鈴木・土屋研 輪講用資料 (擬似距離･搬送波位相) 12 実験(5) CrossBow<1> 搭載しているのは (3軸)加速度計 (3軸)ジャイロ (3軸)地磁気センサ GPS 温度センサ(4つ) これらをKalman Filterで統合(中身は Black Boxでわからない) 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料 13 実験(6) CossBow<2> 構成図 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料 14 実験結果(1) データの取得に成功 自作機器 100Hzで加速度計、ジャイロの出力を取得 4HzでGPSの出力を取得 CrossBow 2005/11/21 100HzでKalman Filterをかけた後の位置・速度・ 姿勢情報を取得 鈴木・土屋研 輪講用資料 15 実験結果(2) 自作機器生データ Aは加速度計・ジャイロ等 GはGPS A 6460 4224960 8974355 7898701 7567850 8281912 8137836 8347663 8388581 A 6470 4223642 8972692 7897661 7564149 8245442 8133765 8347633 8388608 A 6480 4223155 8973181 7895859 7598716 8245685 8149387 8347669 8388586 A 6490 4223084 8971315 7895255 7544118 8250047 8090971 8347702 8388602 G B5 62 02 10 08 00 53 B8 D8 15 45 05 00 00 5C 54 A 6500 4223889 8972200 7895066 7568744 8235318 8126039 8347352 8388600 A 6510 4226395 8976213 7896566 7575920 8241803 8124678 8347630 8388600 G B5 62 01 06 34 00 54 B8 D8 15 08 6B 00 00 45 05 00 DC 21 41 7A E8 C0 9E 11 14 F9 62 0B 16 16 DB 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 67 06 00 00 0F 27 00 00 00 00 00 00 24 84 G B5 62 01 02 1C 00 54 B8 D8 15 9C 93 2A 53 2C A5 42 15 51 0B 01 00 C1 71 00 00 3E 86 08 00 53 C2 00 00 5C 39 A 6520 4226677 8978878 7898656 7602586 8227252 8162793 8347345 8388584 A 6530 4228306 8978531 7898661 7557103 8248054 8152620 8347644 8388610 G B5 62 01 04 12 00 54 B8 D8 15 0F 27 0F 27 0F 27 0F 27 0F 27 0F 27 0F 27 8A 6C G B5 62 01 03 10 00 54 B8 D8 15 00 DC 00 00 78 C9 00 00 41 DB 46 00 8C 2A A 6540 4230341 8978534 7899510 7537882 8188792 8124975 8347452 8388622 G B5 62 01 12 24 00 54 B8 D8 15 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 A8 04 C7 01 67 06 00 00 00 51 25 02 89 17 A 6550 4231095 8978577 7899960 7512848 8243089 8180571 8347562 8388590 A 6560 4231145 8978349 7902171 7624785 8259306 8154566 8347533 8388613 A 6570 4233196 8976400 7901060 7542710 8236688 8139588 8347610 8388599 A 6580 4234578 8976220 7902896 7564049 8263481 8125544 8347331 8388618 A 6590 4236352 8974891 7902182 7544665 8249414 8130497 8347475 8388628 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料 16 実験結果(3) CrossBow(赤) vs. 自作機器搭載GPS(青) 一致している ↓ データは問題なく 取れている模様 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料 17 実験結果(4) 機軸方向 加速度計 履歴 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料 18 実験結果(5) ヨー方向 ジャイロ 履歴 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料 19 解析(1) 今回、INSとGPSの統合にはKalman Filterを用いる Loose-Coupling方式 Tight-Coupling方式 INSで用いるセンサは安価・低性能であり、 時間的にゼロ点が変動する 2005/11/21 ゼロ点をKalman Filterで推定する 鈴木・土屋研 輪講用資料 20 解析(2) Loose vs. Tight<1> GPS出力をどのように統合するか GPSの仕組み 受信機は衛星からの測距コード(時報のような もの)を受信、衛星までの距離(擬似距離)を測 る 三角測量の原理で自身の時刻と位置、計4自 由度を解く 従って位置決定には4衛星以上補足する必要 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料 21 解析(3) Loose vs. Tight<2> Loose-Coupling方式 GPS内部で4自由度が決定された場合のみ 出力を利用して補正 アルゴリズムは単純、4衛星以上観測必要 Tight-Coupling方式 GPSの擬似距離等、より生なデータを利用し て補正 アルゴリズムは複雑、1衛星でも補正可能 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料 22 解析(4) ゼロ点推定<1> ゼロ点の変動は時相関である 2005/11/21 Markov過程(未来の挙動が現在の値だけで 決定可能)として近似することが可能 θ 角度 θ0 ゼロ点 鈴木・土屋研 輪講用資料 23 解析(5) ゼロ点推定<2> 例題としてジャイロ1軸を静置 ジャイロ出力(角速度)を積分し角度を求める 静置なので角度がゼロになるはず 積分した値(角度) 10 5 0 [deg] -5 0 500 1000 -10 -15 1500 2000 θ(真値) θ(単純積分) θ(ゼロ点未推定KF) θ(ゼロ点推定KF) -20 -25 -30 [sec] 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料 24 解析(6) 全体図 ゼロ点推定 位置 加速度 位置 Kalman Filter 速度 角速度 積分 6軸センサ 姿勢 速度 姿勢 INS 位置・速度 等 2005/11/21 GPS 鈴木・土屋研 輪講用資料 25 今後の予定(1) 今回取得したデータの解析 CrossBowと比較してどうか、特に姿勢 更なるデータの取得 朝日新聞(Citation) 下地島(747) 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料 26 今後の予定(2) 別の解析手法を試みる アルゴリズムを変えてみる 実験と同じ結果がでるようシミュレータを構 成する 2005/11/21 誤差要因の追求 鈴木・土屋研 輪講用資料 27 参考文献 Applied Mathematics in Integration Navigation System, Second Edition 精説GPS AIAA Educational Series, 1-56347-656-B) 日本航海学会 GPS研究会, 4-921187-10-X) Tightly Coupled GPS/INS Integration for Missile Application 2005/11/21 Jan Wendel, Gert F. Trommer 鈴木・土屋研 輪講用資料 28 (おまけ) デモンストレーション 実験機器を体感してみてください 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料 29
© Copyright 2024 ExpyDoc
