지원 센터 방문 지원 센터 방문 대리점 찾기 대리점 찾기 문의 문의

무인 항공기에 왜 측량 등급의 관성 내비게이션 시스템을 사용해야 합니까?

애플리케이션 정보 2016년 9월 23일

비행 역학의 이해

어떤 비행 형식에 착수하는 경우에도 공중 플랫폼의 방향, 움직임의 특성과 방향이 향하고 있는 곳을 이해하는 것이 중요합니다. 무인 항공기(UAV)의 경우 육안으로 시야가 확보된 비행을 할 때는 UAV 플랫폼의 움직임을 관찰하는 것만으로도 파일럿은 비행의 이러한 특성을 이해할 수 있을지도 모릅니다. 수동 조작으로 비행할 때는 사람의 실수를 줄이기 위해 UAV 플랫폼의 다양한 센서가 조종사의 비행 제어기에 피드백을 제공할 수 있습니다. 기타 비행 방법에서는 자동 조종 작업은 글로벌 내비게이션 위성 시스템(GNSS, GPS) 등의 글로벌 내비게이션 센싱 시스템에서의 위치 정보와 함께, 비행 동작에 대한 정보가 필요합니다.

다이어그램

이 운동을 측정하기 위해 일반적으로 사용되는 유형의 시스템은 관성 측정 장치(IMU)입니다. 일반적으로 자이로 스코프와 가속도계로 구성된 IMU의 정보는 세 가지 주요 축에서 차량의 선형 가속도와 관련된 데이터의 연속 스트림 측면에서 플랫폼 모션의 역학을 특성화합니다. 세 개의 주 축(피치, 역할 및 방위)을 따라 회전 파라미터가 됩니다. 많은 UAV 비행 제어 시스템에는 오토파일럿 시스템과 지상 조종사의 비행 제어 소프트웨어 모두에 필요한 피드백을 제공하는 IMU가 포함됩니다. 그러나 UAV를 사용하여 측량 데이터를 수집하는 경우 IMU의 데이터 스트림은 스토리의 일부만 제공합니다.

비행 역학 및 항공 데이터 수집

측량에 관해서는 UAV 플랫폼, 거기에 장착된 이미징 센서의 외부 형상과 그 아래 바닥 사이의 관계를 이해하는 것이 중요합니다. 측량의 출력이 평면인 경우에도 '세계는 평평하지 않다'는 것을 이해해야 합니다. 즉, 지형과 그 측량은 본질적으로 3D입니다. 가장 간단한 수준에서는 아래 바닥에 보이는 기복이 지형의 일부인지, UAV의 비행 경로의 팽창인지를 알 필요가 있습니다. 측량의 일부로 사용되는 데이터를 수집하기 위해 UAV는 카메라 또는 레이저 스캔(LiDAR) 시스템 등의 이미징 센서가 장착되어 있습니다.

항공 사진의 경우, 지반 높이의 효과를 계산하여 오르도포토그래프의 경우 본질적으로 '평면 사진'에 지상에서 보이는 것을 가장 잘 투영해야 합니다.

정확도 허용 오차가 몇 미터 또는 (더 일반적으로) 센티미터에서 자주 측정되는 경우, UAV에 장착된 이미징 센서의 움직임과 방향에서 가장 작은 각도 편차를 계산하는 것이 중요할 수 있습니다. 레이저 스캐닝의 맥락에서, 데이터는 펄스가 지면 표면에 부딪힌 후 반환을 받는 데 걸리는 시간을 측정하는 맥동 레이저 센서에 의해 수집됩니다. 이러한 반환은 표면 구조의 맨 위 또는 접지 자체에서 발생할 수 있으며 센서 방향으로 반환됩니다. 레이저 반환은 레이저 센서가 종종 회전한다는 사실(본질적으로 비행기를 따라 레이저 펄스를 분사)하고 센서가 장착된 UAV 플랫폼도 이동한다는 사실에 의해 영역에 걸쳐 수집됩니다.

이전 기술 자료 "무인 항공기(UAV) 측량 및 매핑 애플리케이션에 대한 관성 내비게이션 시스템(INS)이 중요한 이유는 무엇입니까?"에서, 수동(지상 제어 지점(GGCP)을 통해)와 직접 지리 참조 기술 사이의 차이점이 설명되었습니다. 직접 지리 참조는 관성 내비게이션 시스템(INS)을 사용하여 UAV에서 수집한 데이터에 공간 좌표를 할당하기 위한, 보다 효율적이고 일관된 워크플로우를 제공합니다. 비용 고려 사항 및 최신의 경량 카메라로 인해, 10~20년 전 유인 항공 측량에서 단계적으로 폐지되었음에도 불구하고, 수동적인 지리 참조는 여전히 사용되는 소비자급 카메라로 인해 UAV 사진 측량 작업에서 여전히 일반적입니다. 그러나, 직접 지리 참조가 사용되는 유인 항공기에서 항공 사진 측량과 유사한 방식으로, 이는 UAV 사진 측량 조사가 적은 GCP에 대한 필요에 따라 수행할 수 있습니다. LiDAR의 경우 일반적으로 초당 100,000 포인트의 좌표를 개별적으로 계산해야 하므로 INS를 활용하는 것이 필수적입니다.

평면 INS 축

INS에는 IMU에서 찾을 수 있는 유사한 자이로 스코프와 가속도계가 포함되어 UAV의 이동 역학을 계산하고, 입력 GNSS 데이터로 사용할 수 있는 계산 시스템과 함께 일련의 통계 필터를 적용하여 최적의 추정치를 계산합니다. 사용 가능한 데이터에 따라 위치를 지정합니다. INS를 사용하여 UAV (및 센서)의 위치는 GPS 만보다 더 높은 주파수로 계산될 수 있습니다. UAV의 움직임을 고려하고, 통계 필터를 적용하여 입력 센서 중 하나의 정보가 최적 미만이어야 위치의 더 나은 추정을 제공할 수 있습니다. 또한, 플랫폼의 궤적을 기록하여(또한 이에 따라 이미징 센서의) 궤적을 임무 전반에 걸쳐 기록함으로써, 이는 비행 중에 수집된 데이터에 대해 더 나은 위치 데이터를 제공하기 위해 후처리 및 정제할 수 있는 위치 기록이 있다는 것을 의미합니다. UAV가 조사 목적으로 데이터를 수집하는 움직임을 고려할 때 IMU 또는 GNSS 수신기의 정보만으로는 충분하지 않은 이유를 설명하는 위치 지정 데이터의 통합입니다.

그렇다면 왜 측량 등급의 관성 내비게이션 시스템이 필요합니까?

UAV 기술의 등장으로 현재 광범위한 UAV 플랫폼이 제공되고 있습니다. 이러한 범위는 소비자에서 전문가 수준의 시스템에 이르기까지 다양하며, 다양한 가격대와 이러한 시스템에서 구성 요소의 다양한 기능을 갖추고 있습니다. 오토파일럿 및 비행 운영 시스템을 포함하고 있습니다. LiDAR 페이로드와 같은 전문적인 3D 이미징 시스템에 사용되는 재료와 기술의 유형으로 인해, 이미징 센서의 금전적인 가치는 UAV 플랫폼 자체의 2~6배의 가치로 작용할 수 있습니다.

측량 방법론의 한 가지 원칙은 일관성입니다. 사용 가능한 플랫폼의 다양성으로 인해 두 UAV 플랫폼의 비행 제어 시스템에 사용되는 구성 요소의 품질과 성능이 서로 매우 다를 수 있습니다. 비행 제어 시스템의 내비게이션 기능은 측량 제어를 위해 설계된 시스템과는 다른 수준의 공간 허용 오차를 수행하도록 설계되기도 합니다. 예를 들어, 움직이는 지리 공간 데이터 수집 차량(UAV 또는 모바일 매핑 차량 등)에서 수집한 데이터가 일반적인 '측량 등급'으로 간주되려면 /- 5cm 이내로 배치되어야 합니다. 이미징 페이로드를 운반하기 위해 전문적인 작업에 자주 사용되는 옥터콥터 UAV의 오토파일럿 시스템은 일반적으로 약 /- 0.5m~1.5m의 호버 포지셔닝 스펙을 갖습니다. OxTS xNAV550 Inertial GNSS 시스템과 같은 측량 등급 INS는 UAV 플랫폼의 공간 궤적을 /- 2cm 이내로 계산합니다.

UAV 실무자가 페이로드를 혼합하여 일치시켜야 하는 시대에, 측량 애플리케이션용 페이로드를 운반하기 위한 요구 사항이 다른 목적으로 동일한 UAV 플랫폼을 사용하는 것과 다른 이유는 충분히 납득할 만합니다. 필요로 하는 프로젝트에 측량 등급 INS를 사용한다는 것은 실무자가 생산성을 높일 수 있는 기술을 활용하고 있지만, 측량 관련 프로젝트에서 요구되는 미세한 공차 수준을 충족하도록 수집된 데이터를 배치하는 검증된 방법을 사용하고 있음을 의미합니다.

정상으로 돌아가기

위로 가기

,