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

概要 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 本報告の背景について=Low-Cost INS/GPSが導入される背景やLow-Cost INS/GPSとは何なのかについて 問題点=Low-Cost INS/GPSが抱える問題点について 改善手法=その問題点を解決する手法について 適用結果=手法を適用した結果について 結論= 最後に今後自身の研究にどのように反映していくかについて 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料

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 Low-Cost INS/GPSが導入される背景についてですが、 世の中には数多く、現在の位置・情報・姿勢を安価に精度よく知りたいという要望があると思います。 例えば、 小型の無人機についていえば、本研究室で行われているような監視ミッションなどに多いに必要とされますし、 電車についていえば、この前のJR福知山線の脱線事故などで、事故時のフライトレコーダのようなものとして導入したいという機運があります。 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料

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) ということで、様々なアプリケーションがあるのですが、本研究では小型の無人機にターゲットを絞ってお話したいと思います。 小型無人機用の位置や速度、姿勢の取得といったNavigation SystemとしてはLow-Cost INS/GPSという方式が最も有力であると考えられています。 (ここでLow-Cost INS/GPSの説明) INSのいい点・悪い点 GPSのいい点・悪い点 Kalman Filterで統合しますよ 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料

背景(3) INS 位置 速度 姿勢 位置 速度 姿勢 加速度 角速度 統合 位置・速度等 GPS 積分 6軸センサ 2005/11/21 図に書いてしめすとこのようになります。 もう一回説明 位置・速度等 GPS 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料

研究目標(1) 既存の製品よりも なINS/GPSを、システムとして構築する 副次的に 安価 (価格: 10[万円]以下) 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 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料

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

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

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 リファレンスとしてCrossBow 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 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料

実験(2) 実験風景 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料

実験(3) 自作機器<1> 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料

実験(4) 自作機器<2> 構成図 センサ GPS 加速度計 ジャイロ 温度センサ 緯度･経度･高度 3軸速度 実験(4) 自作機器<2> 構成図 3万円 1万円 センサ GPS 加速度計 ジャイロ 温度センサ 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) 24bit ADC USB 記録用PC 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料

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

実験(6) CossBow<2> 構成図 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料

実験結果(1) データの取得に成功 自作機器 CrossBow 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 100HzでKalman Filterをかけた後の位置・速度・姿勢情報を取得 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料

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 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料 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

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

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

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

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 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料

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

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

解析(4) ゼロ点推定<1> ゼロ点の変動は時相関である 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 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料

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 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 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料

解析(6) 全体図 位置 速度 姿勢 位置 速度 姿勢 加速度 角速度 Kalman Filter INS 位置・速度 等 GPS 解析(6) 全体図 ゼロ点推定 位置 速度 姿勢 位置 速度 姿勢 加速度 角速度 Kalman Filter 積分 6軸センサ 図に書いてしめすとこのようになります。 もう一回説明 INS 位置・速度 等 GPS 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料

今後の予定(1) 今回取得したデータの解析 更なるデータの取得 CrossBowと比較してどうか、特に姿勢 朝日新聞(Citation) 下地島(747) 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料

今後の予定(2) 別の解析手法を試みる 実験と同じ結果がでるようシミュレータを構成する アルゴリズムを変えてみる 誤差要因の追求 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料

参考文献 Applied Mathematics in Integration Navigation 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 2005/11/21 鈴木・土屋研 輪講用資料

(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