mems センサを用いた小型 ins/gps 航法装置の開発

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MEMS センサを用いた小型 INS/GPS 航法装置

の開発

56367 成岡優指導教員 : 土屋助教授

23/04/20 修士輪講会 2006 2

MEMS センサを用いた小型 INS/GPS 航法装置の開発

概要1. 背景 : 小型、軽量、安価かつ高精

度な航法装置の必要性2. 手法3. 評価 : 精度はどれくらいか ?

4. 結論

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背景 (1/5)高精度な航法データの必要性

多くのアプリケーションて精度よい航法情報 ( 位置や速度、姿勢 ) が必要とされる飛行機や宇宙機のナビゲーション車や電車等の移動体の監視ロボットや UAV の誘導制御

航空機で培われたナビゲーション技術を汎用的に利用することはできないか ?

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背景 (2/5)優れた航空機の航法技術の 1 つとして INS/GPS

INS/GPS 複合航法

早い更新周期but

誤差が蓄積

誤差が蓄積しないbut

更新周期が低い

早い更新周期and

誤差蓄積しない

Time

Error

INS

Time

Error

GPS

Time

Error

INS/GPS

慣性航法装置(INS)

Global Positioning System(GPS)+

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背景 (3/5)INS/GPS の仕組み

位置 , 速度 , 姿勢

慣性センサ

位置

速度

位置

速度

姿勢

INS GPS

統合

加速度

角速度

INS/GPS

電波

衛星

運動の法則三角測量

受信機

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背景 (4/5)航空機 vs. 汎用 INS/GPS

航空機向け ( 既存 ) 汎用向け ( 近年開発中 )

大きい (> 1000 cm3)

重い (> 1 kg)

小さい (< 1000 cm3)

軽い (< 1 kg)

高価

(> 100 万円 )

安価

(< 100 万円 )

飛行機、宇宙機のみ !

超高精度( 誤差 : <1m, <1deg)

高精度 ?

着目点Trade-Off

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背景 (5/5)研究目的

精度とその他スペックの間に存在するトレードオフを議論することは非常に重要である

本研究の目的1. できる限り小さく、軽く、安価な INS/G

PS 装置を構成し2. その精度を正確に評価し、汎用的に使用

可能か検討する

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手法 (1/7)構成機器

高精度だが大きく重く高価な特殊部品 Ring laser gyro 軍用、特殊用 GPS

小さく軽く安価な汎用部品 MEMS 慣性センサ民生用 GPS

使用しない使用する

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手法 (2/7)MEMS センサと民生用 GPS

MEMS 慣性センサ電気回路と検出部を一体化小さく (~1 cm2), 軽く (<1 g), 安価 (<1 万円 ) MEMS 慣性センサを用いた INS は誤差が非

常に早く溜まりやすい . 民生用 GPS 受信機

カーナビなどに使われている小さく (~10 cm2), 軽く (<10g), 安価 (~1 万

円 ) 比較的よい精度 ( 位置誤差 : 10~20m)

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手法 (3/7)INS/GPS アルゴリズム

Strap-down 構成機械的なジンバルが必要ない

extended Kalman filtering (EKF) による統合 Loose-coupling: 計算リソースの節約

クォータニオンの活用 MEMS センサの大きな誤差を補償するための数学

的に単純なモデルオイラー角で発生するような特異点を完全に除去

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手法 (4/7)式 (1) : INS 運動方程式

ne

eeie

eie

enn

enen

nie

nbnb

nbn

e

qr

qrg

qa

qrdt

d ~0~2

00~0~0

////

znen

en

en

ne rh

dt

dqq

dt

d

,0~

2

1~

/

bnn

ennie

bib

bn

bn qqq

dt

d ~000~2

1~

///

• 速度 (3[North, East, Down Speed] 状態量 )

• 位置 (4[Latitude, Longitude, Azimuth] + 1[Height] = 5 状態量 )

• 姿勢 (4[Roll, Pitch, Heading] 状態量 ) quaternion

Acceleration

Angular Speed

Gravity

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手法 (5/7)式 (2) : EKF 向け線形化

ne

ne

ne rrr

hhhqu

q nen

e

ne

,~1~

bnb

n

bn q

uq ~1~

gggaaa bib

bib

bib

bbb ,, ///

• Jacobian i.e. 足し算型 (4 状態量 ) • 掛け算型 (3 状態量 )

INS 運動方程式に以下の代入をすることで EKF 用の線形化が完了する

quaternion

12)(~~ 22

qqqqqqqq

qqqq

1)(

1~1 22

qqq

q

uq

u

大きさを維持したままのクォータニオンの線形化

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手法 (6/7)式 (3) : EKF

EKF Time Update EKF Correct

BuAxxdt

d

g

a

u

u

h

u

r

x bib

b

bn

ne

ne

/,

TbT

kk tBQtBtAIPtAIP 1

TkkkTkkk uuEQxxEP ,

GPS

ne

ne

INS

ne

ne

r

h

q

r

h

q

z

~~

vHxz

kkkk PHKIP )(

kneINS

neINS

ne rrr

kINSINSINSne

kne

INSne hhhq

uq

,~1~

INSbn

kbn

INSbn q

uq ~1~

1 k

Tkkk

Tkkk RHPHHPK

kk

k

bn

ne

ne

k zK

u

h

u

r

x

Tkkk vvER

quaternion

INS が時間更新するとき GPS から情報が得られたとき

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手法 (7/7)全体図

AttitudeEq. of Motion

Velocity,Position

Eq. of Motion

Gravity

CoordinateTransformation

Velocity,Position

Attitude

MEMSGyro

MEMSAccelerometer

civil-use

GPSExtended

Kalman Filterupdate correct

correct

INS

: When sensor data is obtained

クォータニオンの利用

Strap-down構成

MEMS慣性セン

サ

民生用 GPS

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評価 (1/11)概要

プロトタイプ提案手法に基づいて作成較正を行う

精度評価試験プロトタイプと高精度な既存航法装置の比

較

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評価 (2/11)プロトタイプ

大きさ : ~ 100 cm3

重さ : ~ 30 g

費用 : ~ 3 万円( 構造部材ぬきで )

小さく、軽く、安価である

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評価 (3/11)プロトタイプ詳細

USB

AN2131,Cypress24bit100Hz

A/DConverter

AD7739,AnalogDevices

4Hz

GPS

TI M-LA,u-blox

Position, Velocity,etc.ADXRS150,

AnalogDevices

1-Axis

Gyrox3

Angular Speed,Temperature

LI S3L02AS4,STMicroelectronics

3-Axes

Accelerometer

Acceleration

PC

INS/GPSAlgorithm(Kalman Filtering)

(w/o structural element)

Size:Weight:Cost:

under 100 [cm3]under 30 [g]about 30K [JP Yen

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評価 (4/11)MEMS INS の較正

温度ドリフト取付け誤差Temperature-controlled Bath

MEMS Sensor

Temperature

Sen

sed

Val

ue Drifted

Not Driefted

Rate Table

MEMS GyroSensed Axis

Table Angular Speed

Sen

sed

Val

ue

CompletelyOrthgonal

Misaligned

容易に取り除ける誤差要因の中で最も効果が大

きい

settling

rotating

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評価 (5/11)較正結果

温度ドリフト取付け誤差

温度ドリフトと取付け誤差の測定結果

温度

傾いている傾いている

検出角速度(X, Y, Z- 軸ジャイロ )

X

検出加速度(X- 軸加速度計 )

真の角速度 (X 軸 )vs. vs.

Y,Z

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評価 (6/11)精度評価試験

GAIA との比較 (2006/06) GAIA: JAXA によって開発された超高精度

な INS/GPS 装置、誤差は絶対位置で < 1m

同 JAXA 所有の実験用航空機 MuPAL- 内内内内内内内内内 GAIA を設置

飛行し、両者の履歴を比較

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評価 (7/11)実景風景

プロトタイプMuPAL-

GAIA

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評価 (8/11)試験結果

プロトタイプ : 赤 GAIA: 緑

位置 (3D) 速度姿勢

GAIA とほぼ等しい

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評価 (9/11)結果詳細

平均(Offset)

標準偏差最悪値

水平距離 [m] 6.44 2.97 17

姿勢 [m] 0.85 2.1 6.9

北方向速度 [m/s] 0 0.12 1.25

東方向速度 [m/s] 0 0.12 -1.13

下方向速度 [m/s] -0.08 0.1 -0.67

ロール [deg] 0 0.26 -1.19

ピッチ [deg] -0.67 1.21 -3.9

ヘディング [deg] 4.17 9.68 23.9

GAIA を基準としたときのプロトタイプの誤差の統計量

位置

速度

姿勢

< 10m

< 2 deg

> 10 deg

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評価 (10/11)試験結果のまとめと考察

誤差 : < 10 m( 位置 ), < 2 deg( ロール、ピッチ ) 汎用的に使用するのに十分な精度と考えられる

ヘディングが特に悪い ( 誤差 : >10 deg) 運動の周波数モードの影響が考えられる

ロールやピッチは比較的高い周波数の運動 (> 1Hz) 一方ヘディングは周波数の低い運動 (< 1 Hz)除去が難しい周波数の低いノイズ成分、例えばゼロ

点変動と重なってしまっている

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評価 (11/11)較正の効果

較正あり較正なし

例 : ロール履歴

較正の効果を確認できる

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結論提案した手法とその結果

汎用的利用を目指した小さく、軽く、安価な INS/GPS を提案した

MEMS 慣性センサと民生用 GPS 受信機を構成機器とし、 Strap-down 構成をとった

アルゴリズムでは EKF と Quaternion を利用した温度ドリフトと取付け誤差を較正し、その効果を確認した試験結果によると、汎用利用には十分な精度を有する、誤

差は位置で 10 m以内、ロールとピッチで 2 度以内であった

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今後の課題低い周波数のノイズへの対応

時間 - 周波数解析 Wavelet による多重解像度解析 Wavelet によるノイズ除去

他の補強システムの利用地磁気センサ

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