방위산업용 무인 항공기(UAV)를 위한 관성 항법

당사의 솔루션은 다양한 유형의 방산 UAV와 통합하기에 매우 적합하며, 다양한 운영 요구에 맞는 유연성과 적응성을 제공합니다. 당사의 모션 및 항법 센서는 SWaP-C 타협 없이 시스템에 전술 센싱을 구현합니다! 특히 시스템 통합 업체에서 사용하기에 적합합니다.

GNSS에 의존하는 UAV를 위해 당사의 듀얼 안테나 GNSS 수신기는 뛰어난 정확도를 제공합니다. 이는 표면 항법에 유용하며 공중 항법과 지상 항법 간의 전환을 지원합니다. 또한 모든 센서는 RS-232, CAN, 이더넷과 같은 다양한 통신 프로토콜을 지원하여 UAV 시스템과의 원활한 통합이 가능합니다.

마지막으로, DVL과 같은 외부 위치 결정 솔루션이나 기타 항법 보조 장치를 통합하여 정확한 롤, 피치, 헤딩 및 고도 데이터를 제공할 수 있습니다. 이는 GNSS 신호가 약하거나 사용할 수 없는 환경에서 항법 성능을 향상시킵니다.

SBG Systems에서는 관성 측정 장치(IMU)의 최고 품질 기준을 보장하기 위해 세심한 공정을 거칩니다. 당사는 엄격한 품질 요구 사항을 충족하는 신뢰할 수 있는 가속도계와 자이로스코프에 초점을 맞춰 고성능 MEMS 부품을 최적으로 선정하는 것부터 시작합니다. 당사의 IMU는 진동과 환경 조건을 견딜 수 있도록 설계된 견고한 케이싱에 수납되어 내구성과 성능을 보장합니다.

당사의 자동 캘리브레이션 프로세스는 2축 테이블을 사용하며 -40°C에서 85°C까지의 온도 범위를 지원합니다. 이 캘리브레이션은 바이어스, 교차 축 효과, 오정렬, 스케일 팩터, 가속도계 및 자이로스코프의 비선형성을 포함한 다양한 요소를 보정하여 모든 기상 조건에서 일관된 성능을 보장합니다.

당사의 적격성 평가 프로세스는 사양을 충족하는 센서만 생산 공정을 계속 거칠 수 있도록 엄격한 자체 스크리닝을 포함합니다. 각 IMU에는 상세한 캘리브레이션 보고서가 동봉되며 2년 동안 보증됩니다. 이러한 엄격한 접근 방식은 시간이 지나도 높은 품질, 신뢰성 및 일관된 성능을 보장하여 국방 및 기타 중요 응용 분야에 우수한 IMU를 제공합니다.

또한 신뢰성을 보장하기 위해 철저한 환경 및 내구성 테스트를 수행합니다. 일부 센서는 여러 MIL-STD 표준을 충족하여 충격, 진동 및 극단적인 조건에 대한 저항성을 보장합니다.

UAV 운영에서 출력 지연을 제어하는 것은 특히 방산 또는 미션 크리티컬 애플리케이션에서 반응성 성능, 정밀 항법 및 효과적인 통신을 보장하는 데 필수적입니다.

출력 지연은 실시간 제어 애플리케이션에서 중요한 측면으로, 출력 지연이 길어지면 제어 루프 성능이 저하될 수 있습니다. 당사의 INS 임베디드 소프트웨어는 출력 지연을 최소화하도록 설계되었습니다. 센서 데이터가 샘플링되면, 확장 칼만 필터(EKF)가 출력이 생성되기 전에 작고 일정한 시간의 연산을 수행합니다. 일반적으로 관찰되는 출력 지연은 1밀리초 미만입니다.

총 지연 시간을 구하려면 처리 지연 시간을 데이터 전송 지연 시간에 더해야 합니다. 이 전송 지연 시간은 인터페이스에 따라 다릅니다. 예를 들어, 115200 bps의 UART 인터페이스로 전송되는 50바이트 메시지는 완전히 전송되는 데 4ms가 소요됩니다. 출력 지연 시간을 최소화하려면 더 높은 보레이트(baudrate)를 고려하세요.

PNT는 Positioning(위치 추정), Navigation(항법), Timing(시간 동기화)의 약자로, 항공우주, 방산, 해양, 자율주행 차량, 주요 인프라 등 현대의 모든 항법 또는 조정 시스템을 가능하게 하는 세 가지 핵심 축입니다.

다음은 명확한 분석입니다:

1. 위치 추정

이것은 "내가 어디에 있는가?"라는 질문에 답합니다.
정밀한 지리 좌표(위도, 경도, 고도)를 제공합니다. 일반적으로 GNSS(GPS, Galileo, GLONASS, BeiDou) 또는 GNSS를 사용할 수 없는 경우 INS에서 데이터를 가져옵니다.

추적, 유도, 지도 작성 및 상황 인지에 필수적입니다.

2. 항법

이것은 “A에서 B로 어떻게 이동합니까?”라는 질문에 답합니다.
목적지에 안전하고 효율적으로 도달하기 위한 방향, 속도 및 궤적을 결정하는 것을 포함합니다. 속도(velocity), 경로(course), 자세(attitude) (롤, 피치, 요)를 포함합니다.

주로 IMU/INS, 센서 융합 알고리즘, 오도메트리 또는 GNSS 기반 항법을 통해 달성됩니다.

3. 타이밍

이는 “정확히 몇 시인가요?”라는 질문에 답합니다.
정확하고 동기화된 시간은 시스템과 신호의 조정에 매우 중요합니다. 고정밀 타이밍은 통신 네트워크, 군사 시스템, 전력망, 그리고 GNSS 자체의 근간을 이룹니다.

마이크로초 수준의 오차조차도 통신, 데이터 링크 또는 위치 정보(geolocation)에 장애를 유발할 수 있습니다.

PNT가 왜 중요한가?

PNT는 미사일, UAV, 차량, USV, AUV 또는 셀룰러 네트워크에 이르기까지 모든 현대 자율 또는 유도 시스템의 핵심입니다. GNSS가 저하되거나 거부될 때, 관성 시스템(IMU/INS)은 복원력 있는 PNT의 핵심 기반이 됩니다.

관성 측정 장치(IMU)는 물체의 고유 가속도, 각속도, 그리고 때로는 자기장 방향을 측정하고 보고하는 정교한 장치입니다. IMU는 항법, 로봇 공학, 모션 트래킹을 비롯한 다양한 응용 분야에서 핵심적인 구성 요소입니다. 주요 기능과 특징을 자세히 살펴보면 다음과 같습니다:

• 가속도계: 하나 이상의 축을 따라 선형 가속도를 측정합니다. 물체가 가속 또는 감속하는 속도에 대한 데이터를 제공하며 움직임이나 위치의 변화를 감지할 수 있습니다.
• 자이로스코프: 각속도, 즉 특정 축을 중심으로 한 회전율을 측정합니다. 자이로스코프는 자세 변화를 파악하여 장치가 기준 프레임에 대한 상대적인 위치를 유지할 수 있도록 돕습니다.
• 자력계 (선택 사항): 일부 IMU에는 자기장의 세기와 방향을 측정하는 자력계가 포함되어 있습니다. 이 데이터는 지구 자기장을 기준으로 장치의 방향을 결정하는 데 도움이 되어 항법 정확도를 향상시킵니다.

IMU는 객체의 움직임에 대한 지속적인 데이터를 제공하여 위치와 방향을 실시간으로 추적할 수 있도록 합니다. 이 정보는 드론, 차량, 로봇 공학 같은 분야에 필수적입니다.

카메라 짐벌이나 UAV 같은 응용 분야에서 IMU는 원치 않는 움직임이나 진동을 보정하여 동작을 안정화하고 더 부드러운 작동을 구현합니다.

항공 분야의 추측 항법은 방위, 대기속도, 시간, 그리고 바람과 같은 환경적 요인 등 측정되거나 가정된 매개변수를 사용하여 마지막으로 알려진 위치를 앞으로 투영함으로써 항공기의 현재 위치를 추정하는 전통적인 항법 방식입니다.

무선 비콘, GNSS 위성, 시각적 지형지물과 같은 외부 참조에 의존하는 대신, 추측 항법(dead reckoning)은 항공기 자신의 움직임 정보를 사용하여 출발지 대비 현재 위치를 계산합니다. 조종사나 온보드 항법 시스템은 알려진 고정점에서 시작하여, 주어진 시간 동안 항공기의 진 헤딩(true heading)과 진 대기속도(true airspeed)를 적용하여 새로운 추정 위치를 계산합니다.

그러나 항공기가 바람의 영향을 받는 기단을 통과하고 있기 때문에, 계산 시 바람의 방향과 속도를 반영해야 합니다. 그렇지 않으면 계산된 항로가 실제 비행 경로와 어긋나게 됩니다.

현대 항공 분야에서 관성 항법 시스템은 가속도계와 자이로스코프를 사용하여 선형 가속도와 회전율을 측정하고, 이러한 측정값을 지속적으로 통합하여 속도, 자세 및 위치를 추정함으로써 추측 항법(dead reckoning)을 향상시킵니다. 이러한 관성 추측 항법은 외부 신호로부터의 독립성을 크게 향상시키지만, 센서 바이어스 및 노이즈로 인해 시간이 지남에 따라 여전히 오차가 누적됩니다. 이러한 이유로 INS 기반 추측 항법은 드리프트를 제한하고 장기적인 정확도를 유지하기 위해 GNSS 또는 기타 보조 소스와 종종 결합됩니다.

이러한 한계에도 불구하고 추측 항법은 GNSS 중단, 무선 침묵 임무, 또는 외부 참조가 신뢰할 수 없거나 차단된 환경에서의 작전 중 항법 연속성을 보장하는 데 여전히 필수적입니다.

자율주행 무인 항공기(UAV) 및 국방용 관성 항법 시스템

자율주행 UAV 및 국방 플랫폼은 GNSS 신호를 사용할 수 없거나 품질이 저하되거나 재밍(jamming)이 발생하는 상황에서도 안정적인 항법을 유지해야 합니다. 이러한 조건에서 관성 항법 시스템은 외부 측위 신호에만 전적으로 의존하지 않고 연속적인 모션 및 방위 측정값을 제공합니다.

관성 항법 시스템은 자이로스코프와 가속도계를 항법 알고리즘과 결합하여 자세, 속도, 위치를 추정합니다. GNSS를 사용할 수 있는 경우 센서 융합을 통해 관성 표류(drift)를 억제할 수 있습니다. GNSS를 사용할 수 없게 되면 시스템은 관성 측정값과 추측 항법(dead reckoning)을 통해 항법을 계속 유지합니다.

1 – GPS 음영 지역에서의 항법

현대 무인항공기(UAV)는 신호 차단, 간섭 또는 고의적인 재밍으로 인해 GNSS 음영(GNSS-denied) 환경에 직면할 수 있습니다. 따라서 자율주행 플랫폼에는 지속적인 위성 측위 없이도 모션 및 자세 정보를 계속 제공할 수 있는 항법 기술이 필요합니다.

INS는 차량의 각운동과 선형 가속도를 측정합니다. 이후 내비게이션 프로세서가 이러한 측정값을 통합하여 차량의 방위, 속도, 위치를 추정합니다. 이 과정은 외부 위치 신호가 필요 없는 일종의 추측 항법을 제공합니다.

UAV의 경우, 이 기능은 GNSS를 사용할 수 없을 때 지속적인 비행 제어를 지원합니다. INS는 다른 항법 소스를 사용할 수 없는 동안에도 비행 제어 시스템에 자세 및 모션 데이터를 계속 공급할 수 있습니다.

동일한 원리가 전파 방해 환경에서 작동하는 무인 시스템에도 적용됩니다. 관성 항법을 통해 자율주행 플랫폼은 GPS나 기타 외부 신호를 사용할 수 없을 때에도 항법을 유지할 수 있습니다. 또한, GNSS 보조 INS 아키텍처는 관성 측정값을 외부 기준과 결합하여 누적된 항법 오차를 제한합니다.

그러나 INS가 항법 오차(drift)를 완전히 없애주는 것은 아닙니다. 통합 과정에서 작은 센서 오차들이 누적되므로, 외부 보정 없이 시스템이 작동할수록 위치 불확실성은 일반적으로 증가합니다. 따라서 확장된 GNSS 음영 운용이 요구되는 임무에서는 센서 품질이 특히 중요해집니다.

이는 엔지니어가 예상되는 임무 환경에 따라 관성 센서 성능을 평가하는 이유를 설명해 줍니다. 자이로스코프 바이어스 안정성, 가속도계 바이어스, 측정 노이즈, 업데이트 속도, 진동, 온도 및 기계적 통합은 모두 항법 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

2 – 자율 임무를 위한 항법 센서 선택

관성 센서 선택은 센서 카테고리 자체보다 임무 요구 사항에서 시작됩니다. 자율주행 UAV, 유도 시스템 및 기타 플랫폼은 정확도, SWaP, 동역학, 내진동성 및 GNSS 통합에 대해 매우 다른 요구 사항을 부과할 수 있습니다.

IMU는 자이로스코프와 가속도계로부터 기본적인 관성 측정값을 제공합니다. AHRS는 이러한 측정값을 처리하여 자세 정보를 제공하며, INS는 관성 측정값에 항법 처리 및 아키텍처에 따라 GNSS와 같은 외부 보조 장치를 결합합니다.

센서 등급은 또한 GNSS 중단 시 항법 오차가 누적되는 속도에 영향을 미칩니다. 성능이 더 우수한 관성 센서는 일반적으로 바이어스 불안정성과 측정 노이즈가 낮습니다. 그러나 엔지니어는 이러한 특성과 크기, 중량, 전력 소비, 비용 및 통합 요구 사항 간의 균형을 맞추어야 합니다.

당사의 MEMS IMU는 유도 로켓, 활공 폭탄, 발사체 등 유도, 항법 및 플랫폼 안정화 응용 분야에 이상적입니다.

통합 또한 중요합니다. 센서는 적절한 주기로 데이터를 제공하고 플랫폼의 비행 컴퓨터, 항법 소프트웨어 및 기타 센서와 효과적으로 통신해야 합니다. 또한 진동과 구조적 동역학이 추가적인 측정 오차를 유발할 수 있으므로 기계적 장착도 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

따라서 자율 드론 임무를 수행할 때 엔지니어들은 다음 사항을 평가해야 합니다:

• 장기적인 관성 성능을 위한 자이로스코프 바이어스 안정성.
• 속도 및 위치 추정을 위한 가속도계의 성능.
• 단기 항법 안정성을 위한 측정 노이즈.
• 반응형 제어 루프를 위한 갱신율 및 지연 시간.
• 고동적 기체에 대한 진동 저감.
• 작동 환경 전반에 걸친 온도 성능.
• 사용 가능한 플랫폼 공간에 통합하기 위한 SWaP.
• 위성 보정을 계속 사용할 수 있는 경우의 GNSS 통합.
• 차량 아키텍처와의 연동을 위한 인터페이스 및 소프트웨어.

임무 수행 중 GNSS 중단 시 항법 연속성이 요구될 때 센서 등급 간의 차이가 특히 중요해집니다. 소형 MEMS 시스템은 SWaP 제약이 있는 플랫폼에 적합할 수 있으며, 고성능 전술 등급 시스템은 까다로운 응용 분야를 위해 향상된 관성 안정성을 제공할 수 있습니다.

3 – BVLOS 및 ISR 작전을 위한 고정밀 INS

시야 외(BVLOS) 및 정보·감시·정찰(ISR) 임무는 항법 시스템에 추가적인 요구 사항을 부과합니다. 이러한 플랫폼은 광범위한 지역에서 운용될 수 있으며, 장시간의 비행 작전 전반에 걸쳐 안정적인 자세 및 항법 데이터가 필요할 수 있습니다.

INS는 페이로드와 임무 시스템에 일관된 항법 정보를 제공하는 동시에 항공기의 비행 제어 아키텍처를 지원해야 합니다. 이 요구사항으로 인해 센서 통합은 전체 항법 아키텍처에서 중요한 부분이 됩니다.

전술 등급 INS는 고성능 관성 센서를 GNSS 보정 및 내장 항법 알고리즘과 결합할 수 있습니다. GNSS를 사용할 수 있을 때, 항법 필터는 위성 측정을 사용하여 관성 오차를 억제할 수 있습니다. GNSS 중단 중에는 외부 보정을 다시 사용할 수 있게 될 때까지 시스템이 관성 측정을 계속 사용할 수 있습니다.

필요한 센서 등급은 임무 지속 시간, 플랫폼 동역학, 예상 신호 중단 지속 시간 및 허용 가능한 항법 오차에 따라 달라집니다. 따라서 엔지니어는 IMU나 INS를 선택하기 전에 이러한 매개변수를 정의해야 합니다.

SBG Systems는 정밀한 자세, 모션 및 항법 데이터가 필요한 애플리케이션을 위한 관성 항법 센서를 개발합니다. 제품군에는 자율적이고 까다로운 플랫폼을 위한 IMU, AHRS/MRU, GNSS 보정 INS 솔루션이 포함됩니다.

자율주행 UAV 및 국방 응용 분야에서 목표는 단순히 고사양의 관성 센서를 선택하는 것이 아닙니다. 대신 엔지니어는 센서 성능, 통합 및 환경적 특성을 전체 항법 아키텍처에 맞춰야 합니다.

그 결과 GNSS 가용성, 동역학, 진동, SWaP, 요구되는 항법 정확도를 포함한 임무의 실제 제약 조건을 중심으로 설계된 항법 시스템이 탄생합니다.

주요 내용

1. INS는 GNSS를 사용할 수 없을 때 지속적인 모션 및 자세 측정값을 제공합니다.
2. 추측 항법을 통해 자율주행 플랫폼은 GNSS 중단 중에도 항법을 계속 유지할 수 있습니다.
3. 관성 오자는 시간이 지남에 따라 누적되므로, 장기적인 중단 상황에서는 센서 성능이 매우 중요합니다.
4. 자이로스코프 바이어스 안정성과 측정 노이즈는 관성 항법 성능에 큰 영향을 미칩니다.
5. 센서 통합, 진동, 온도, SWaP 및 인터페이스 역시 시스템 수준의 성능에 영향을 미칩니다.
6. 전술급 INS는 임무 요구사항이 기존 항해 센서의 능력을 뛰어넘는 까다로운 자율주행 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.