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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

2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料 2

概要1. 背景2. 研究目標3. 実験4. 実験結果5. 解析6. 今後の予定

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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

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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)

精度低いが、早い更新周期 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

精度高く、早い更新周期 ( 両者のいいとこどり )

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背景 (3)

統合

INS

GPS

位置

速度

姿勢

位置・速度等

位置

速度

姿勢

加速度

角速度 積分6 軸セン

サ

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研究目標 (1) 既存の製品よりも

安価 ( 価格 : 10[ 万円 ] 以下 ) 高精度 ( 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 アルゴリズムの検証 シミュレーションによる評価

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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 )

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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

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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 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

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実験 (2) 実験風景

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実験 (3) 自作機器 <1>

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実験 (4) 自作機器 <2>

構成図

GPS

緯度 経度 高度･ ･

3 軸速度

その他生データ(擬似距離 搬送波位･

相 )

加速度計

ジャイロ

温度センサ

センサ

記録用 PC

USB24bit

ADC

3 万円

1 万円

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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 )

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実験 (6) CossBow<2>

構成図

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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 100Hz で Kalman Filter をかけた後の位置・速

度・姿勢情報を取得

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実験結果 (2) 自作機器生データ

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

Aは加速度計・ジャイロ等G は GPS

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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

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実験結果 (4) 機軸方向 加速度計 履歴

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実験結果 (5)ヨー方向 ジャイロ 履歴

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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ゼロ点を Kalman Filter で推定する

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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

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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

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解析 (4) ゼロ点推定 <1>

ゼロ点の変動は時相関である 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

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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

- 30

-25

-20

-15

-10

-5

0

5

10

0 500 1000 1500 2000

[sec]

[deg]

θ ( )真値θ ( )単純積分θ ( KF)ゼロ点未推定θ ( KF)ゼロ点推定

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解析 (6) 全体図

Kalman Filter

INS

GPS

位置

速度

姿勢

位置・速度 等

位置

速度

姿勢

加速度

角速度積分

6 軸センサ

ゼロ点推定

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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)

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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 誤差要因の追求

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参考文献 Applied Mathematics in Integration Navig

ation System, Second Edition AIAA Educational Series, 1-56347-656-B)

精説 GPS日本航海学会 GPS 研究会 , 4-921187-10-X)

Tightly Coupled GPS/INS Integration for Missile Application Jan Wendel, Gert F. Trommer

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(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