INSのドリフトとGNSS補助INSがソリューションである理由

アン・エイドとは、以下のようなシステムである。 加速度センサー そして ジャイロ 測定値を用いて位置を計算する。ドリフトとは、加速度計とジャイロの測定値に小さな誤差が蓄積され、INSの位置推定が徐々に不正確になっていくことを表す用語である。

なぜドリフトが起こるのかを理解するのはとても簡単だ。長さ5mの巻尺1本で木材の長さを測るとしよう。テープの区切りが1mmの精度で読めれば、この木材の長さは4m±1mmだと簡単に宣言できる。一方、0.5メートルの巻尺しか見つからず、それでも1ミリの精度しか読み取れないとしたら、巻尺で8回測って移動した時点で、木材の長さは4メートル±8ミリとしか言えなくなる。実際、4mとは言えないかもしれない。

慣性航法 ドリフトも同じように蓄積される。加速度計やジャイロを読み取るたびに、その数値にはわずかな誤差が生じる。加速や旋回の速度を知るために1回の測定値を取るだけなら、これは問題にはならない。しかし、ナビゲーション・コンピューターは、前回の位置推定からどのように移動したかを計算するために、各測定値を加算しているため、極小の誤差は時間とともに大きくなる。

この図は、補助なしの慣性航法システムでドリフトがどのように蓄積されるかを非常に単純化したものです。このような誤差の蓄積を最小限に抑えるシステムには多くの努力が払われているが、誤差が存在するという事実からは逃れられない。しかし、だからといって慣性航法システムの原理が役に立たないとか、例えばGPSより劣っているということにはならない。そうではない。

推定理論とは、最も基本的な言い方をすれば、利用可能なデータに基づいて予測を行う方法のことである。これはオブザーバー問題を解決する方法である。どのようなものであれ、その真価を確実に知ることはできないので、推定理論を使って真価がどうあるべきかを予測し、その予測がどの程度正しいかを予測するのである。データを使って何かの真価を予測することは重要だが、その予測にどの程度の自信を持つべきかを知ることも同様に重要である。というのも、悪い予測に自信を持つことは、そもそも悪い予測をすることよりも多くの問題を引き起こす可能性があるからです。

推定理論により、数学者や科学者はランダムな要素を含む特定のパラメータについて正確な予測を行うことができます。慣性ナビゲーションの世界で最も適切な例のひとつは、GNSSレシーバーや、より具体的にはデータを受信している衛星などの他のセンサーを使用して、デバイスがその位置を計算する方法から来ている。

例えば、INSが20基の衛星を追跡していて、20基の衛星すべてが同じ位置情報を提供している場合、INSは自分がその位置にいることを確信できる。しかし、例えば、衛星の1つが大気干渉を受け、20マイルほど離れた位置を示していた場合、INSはどうやって1つではなく19個の衛星を信頼するのか知ることができるのだろうか？そのためには、計算された方法論が必要だ。

さらに、（1機だけでなく）他の衛星が不正確な測定値を出したり、ネットワーク上の他のセンサーが発言したりする可能性があることを加えると、突然、すべてのデータを分析し、何を信頼し、何を無視すべきかを判断する方法が必要になる。

推定理論とは、要するに、さまざまなセンサーからの情報を組み合わせ、そのデータを使ってさまざまなパラメーター（位置など）について正確な予測を行うための理論的枠組みである。

このページの冒頭で、ドリフトは非介助型慣性航法システムのアキレス腱であると述べました。INSとGPSを組み合わせてGPS補助INS（GPS+INSとも呼ばれる）を作ると、ドリフトの問題が解決され、GPSに影響する問題も解決されます。OXTSが、あらゆる環境で位置、姿勢、ダイナミクスを測定する完全なソリューションを提供することで、お客様に安心して測定していただけるのはこのためです。これについては、'GNSSとは？'.

この記事は、'慣性航法システムとは？'シリーズ。