Displacement plays a vital role in the monitoring and control of structures. Though the Global Navigation Satellite System (GNSS) has been commonly adopted to measure structural displacement, it has limited accuracy and sampling rate, and cannot work under GNSS-denied environments. This dissertation aims at GNSS-free structural displacement estimation through heterogeneous sensor fusion, and three types of techniques are proposed for different structures:
(1) For structures moving out-of-plane relative to a nearby fixed target, a displacement estimation technique is proposed by fusing FMCW millimeter-wave radar and accelerometer. The primary contributions lie in the automated selection of the best target and estimation of a conversion factor for the radar, and improvement of radar-based displacement estimation by developing an acceleration-aided adaptive phase unwrapping algorithm.
(2) For structures moving in-plane relative to a nearby fixed target, two displacement estimation techniques are proposed by fusing an accelerometer and vision camera. The contributions of the first technique lie in the automated scale factor estimation, development of an adaptive multi-rate Kalman filter to fuse asynchronous acceleration and vision measurements, and improvement of feature matching by developing a region of interest updating algorithm and two automatic mismatch rejection algorithms. The contributions of Technique II lie in the development of a hybrid computer vision algorithm and automated initial calibration for scale factor estimation and active pixel selection.
(3) Without requiring a no nearby fixed target, two displacement estimation techniques that fuse accelerometer and strain gauges are proposed for beam-like bridge structures and submerged floating tunnels, respectively. The main contributions of the two techniques lie in the derivation of strain-displacement transformation without requiring true mode shapes of a structure and the automated estimation of unknown parameters associated with the proposed strain–displacement transformation.
The displacement estimation performance of the proposed techniques was numerically and experimentally validated. In addition, the effectiveness of all algorithms included in these techniques was investigated, and the application range and limitations of each technique were discussed.
변위는 구조물 모니터링과 제어에 필수적인 지표이다. 일반적으로 구조물 변위 계측을 위해 글로벌 항법 위성 시스템 (GNSS)이 사용되지만, 낮은 정확도와 제한된 샘플링 속도로 한계가 있으며, 지하 및 수중과 같은 특정 지역에 사용이 제한된다. 이 논문은 GNSS 사용이 제한된 구조물 대상으로, 이종데이터 융합을 통한 구조적 변위 추정을 목표로 하며, 서로 다른 구조물에 대해 세 가지 유형의 기술이 제안된다.
(1) 대상 구조물이 근처 고정 표적 면 외 방향으로 움직이는 경우, 변위 추정을 위해 FMCW 밀리미터파 레이더와 가속도계 데이터가 융합된다. 주요 독창성은 (1)레이더에 의한 최적의 자동표적 선정 및 변환 인자 추정, (2)가속도를 활용한 적응형 phase unwrapping 알고리즘 기반 레이더 기반 변위 추정 정확도 개선이다.
(2) 대상 구조물이 근처 고정 표적 면 내 방향으로 움직이는 경우, 가속도계와 비전 카메라를 융합한 두 가지 변위 추정 기법을 제안한다. 첫 번째 기술의 독창성은 (1)자동화 스케일 팩터 추정, (2)시간 비 동기화된 가속 및 비전 데이터를 융합하기 위한 적응형 이종샘플 주파수 칼만 필터 개발, (3)관심 영역 자동 업데이트 알고리즘 그리고 (4) 비 매칭 특징점 제거를 통한 고신뢰도 특징점 매칭 알고리즘이다. 두번째 기술의 독창성은 (1) 하이브리드 컴퓨터 비전 알고리즘 그리고 (2) 활성 픽셀 추출과 스케일 팩터 추정을 위한 초기보정이다.
(3) 빔과 같은 교량 구조와 수중 부유 터널과 같이 근처에 고정 표적이 없는 경우, 가속도계와 스트레인 게이지 데이터가 융합된 두 가지 변위 추정 기법을 각각 제안한다. 두 기술의 주요 독창성은 구조의 실제 모드를 요구하지 않으며, 변형-변위 변환 매개변수가 자동 추정된다.
제안된 세 가지 유형의 기술의 변위 추정 성능은 수치 및 실험적으로 검증되었다. 또한, 이러한 기술에 포함된 모든 알고리즘의 성능을 검증하였고, 각 기술의 적용 범위와 한계점에 대해 논의하였다.
