This thesis proposes a navigation system architecture which consists of Inertial Navigation System (INS) with the optical sensor for precise planetary landing. In the future exploration mission beyond the Earth, high-accuracy navigation information is required to complete the mission. The well-known navigation system, INS, can provide position, velocity, and attitude by integrating the output of Inertial Measurement Unit (IMU); however, the accumulated error results in incorrect navigation information after several times. To overcome the navigation error caused by INS drift, INS combined with other sensors is introduced. By comparing the measured terrain data with on-board reference map or terrain profiles, the navigation error can be compensated. This system is called Terrain Aided Inertial Navigation (TAIN).
This thesis develops TAIN using the camera as the optical sensor. Image processing is conducted to extract the feature points between the measured terrain data and on-board implemented terrain information. The navigation system employed Iterated Extended Kalman Filter (IEKF) can compensate the navigation error and provide precise navigation information compared to the single INS. Simulation proves the feasibility of integration to accomplish the precise planetary landing. This navigation system can be applied to implement the whole system coupled with guidance and control law. Suboptimal covariance analysis can examine the performance of the designed filter. Based on the output of this analysis, the developer can evaluate and verify the implemented system whether it can meet the system requirement or not.
본 논문은 정밀 행성 착륙을 위한 지형 보조 관성 항법에 관한 연구이다. 향후 행성 탐사의 임무 완수를 위해 착륙선의 정밀 항법 기술이 요구된다. 착륙선의 항법 정보는 위치, 속도, 자세 각을 포함하며 이를 통해 원래의 경로로부터 얼마나 벗어나 있는가를 알 수 있다. 대표적인 항법 장치인 관성 항법 시스템(Inertial Navigation System)은 외부 신호의 도움 없이 자체적으로 항법 정보를 얻을 수 있지만 시간이 지남에 따라 적분 오차가 누적된다. 지형 보조 관성 항법(Terrain Aided Inertial Navigation)은 미리 탑재하고 있는 지형 데이터와 광학 센서로 측정한 지형 데이터를 비교하여 기존 관성 항법 장치의 오차를 보정하려는 방법이다.
본 논문에서는 카메라를 이용한 지형 보조 관성 항법 시스템을 구현하였다. 특징점의 좌표 추출을 위해 측정한 지형 데이터와 사전에 탑재한 지형 데이터간의 특징점 추출, 일치, 추적의 영상처리 과정이 수행되었다. 반복 확장칼만필터(Iterated Extended Kalman Filter)를 이용한 항법 시스템은 기존 관성 항법 장치의 항법 오차를 보정하여 보다 정밀한 항법 정보를 제공해 주었다. 이는 향후 착륙선의 유도 및 제어 법칙과 결합하여 정밀 행성 착륙을 위한 시스템 구현에 적용이 가능하다. 실제 시스템 구현에 앞서 상호 분산을 이용한 성능 분석을 수행하였고 그 결과를 바탕으로 개발자는 탑재 시스템의 설계 요구조건 만족여부를 사전에 검증 및 평가할 수 있다.
