Unscented Kalman filter를 이용한 위치측정 센서융합

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 AGV(automatic guided vehicle)의 위치측정 정밀도 향상을 위해 UKF(unscented Kalman filter)를 이용한 위치측정 센서의 융합 방법에 관한 연구이다. 기존의 AGV를 위한 유도 방법에는 유선 유도 방식과 마그네틱 유도 방식이 있었다. 이들은 정밀도가 높고 반응속도가 빠르기 때문에 대부분의 유연 생산 시스템에서 사용되어지고 있었다. 하지만 이러한 방법들은 유지ㆍ보수에 대한 지속자인 노력과 비용의 문제가 발생되었고 완성된 경로의 변경이 어렵다는 단점이 있었다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 최근에는 레이저 내비게이션을 이용한 유도방식으로 변경되고 있는 추세이다. 레이저 내비게이션은 벽면에 설치된 반사체를 측정하여 전역위치를 측정하는 장치로써 정밀도가 높고 정보 변경에 유연하다는 장점이 있다. 하지만 이 또한, 응답속도가 느리고 AGV의 주행 중 발생되는 반사체 계측 오차에 따라 위치측정 정밀도가 낮아진다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 UKF를 이용하여 응답속도가 빠른 지역위치센서와 레이저 내비게이션의 센서융합 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주행 중 발생되는 센서들의 오차를 분석하고 이에 따른 모델을 설계하여 위치측정 정밀도를 향상 시키는 방법이다. 본 논문에서는 실험을 위해서 직접 설계한 차축구동 방식의 지게차 AGV를 이용하여 제안한 방법의 결과와 레이저 내비게이션의 위치측정 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 레이저 내비게이션의 위치측정 결과보다 16% 만큼 정밀도가 향상되는 것을 확인하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper presents to study the sensor fusion of positioning sensors using UKF(unscented Kalman filter) for positioning accuracy improvement of AGV(automatic guided vehicle). The major guidance systems for AGV are wired guidance and magnetic guidance system, Because they have high accuracy and fast response time, they are used in most of the FMS(flexible manufacturing system). However, they had weaknesses that are high maintenance cost and difficult of existing path modification. they are being changed to the laser navigation in recent years because of those problems. The laser navigation is global positioning sensor using reflecters on the wall, and it have high accuracy and easy to modify the path. However, its response time is slow and it is influenced easily by disturbance. In this paper, we propose the sensor fusion method of the laser navigation and local sensors using UKF. The proposed method is improvement method of accuracy through error analysis of sensors. For experiments, we used the axle-driven forklift AGV and compared the positioning results of the proposed method with positioning results of the laser navigation. In experimental result, we verified that the proposed method can improve positioning accuracy about 16%.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 계측 시스템
• 3. UKF를 이용한 센서융합
• 4. 실험 및 결과
• 5. 결론
• 참고문헌
• 저자소개

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