편향

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바이어스(Bias)는 센서 측정값의 체계적인 오차를 의미하며, 센서 출력과 실제 물리량 간의 지속적인 오프셋을 나타냅니다. 이는 대개 센서의 측정값과 동일한 단위로 나타납니다. 자이로스코프의 측정값은 시간당 도(°/h) 또는 초당 라디안(rad/s)으로 보고됩니다. 가속도계 측정값은 제곱초당 미터(m/s²) 또는 중력 가속도의 배수(g)로 표시됩니다.

자이로스코프 바이어스는 일정한 각속도 오프셋으로 나타나며, 센서가 정지해 있을 때조 시간이 지남에 따라 누적되는 방향 추정 오차를 유발합니다. 마찬가지로 가속도계 바이어스는 일정한 가속도 오프셋으로 나타나며, 이는 시간에 따라 적분될 때 속도 및 위치 오차를 발생시킵니다.

실제 사례에서의 영향

많은 고정밀 애플리케이션에서 이러한 측정값은 엄격하게 일정하게 유지되지 않고 변화합니다. 온도와 같은 환경 조건이 그 값에 영향을 미칠 수 있습니다. 엔지니어들은 정확한 성능을 유지하기 위해 보정(calibration) 또는 실시간 추정을 통해 이러한 변동을 보상합니다.

0 주변을 무작위로 변동하는 랜덤 노이즈와 달리, 바이어스(bias)는 체계적으로 유지되며 시간에 따라 지속적으로 누적됩니다. 이러한 누적 특성으로 인해 바이어스는 관성항법에서 치명적인 오차 원인이 됩니다.

GNSS 보조 INS와 같은 통합 항법 시스템은 센서 융합 알고리즘을 사용하여 바이어스를 적극적으로 추정하고 보정합니다. 엔지니어들은 정확한 항법과 신뢰할 수 있는 성능을 유지하기 위해 칼만 필터(Kalman filters) 또는 관련 기법을 사용하여 이러한 알고리즘을 구현하는 경우가 많습니다.

수학적으로 센서 측정값(y_m)은 참값(y_t), 바이어스(b), 그리고 랜덤 노이즈(n)의 합으로 표현될 수 있으며, 여기서 바이어스 성분은 장기적인 오차(drift)를 유발하는 결정론적 부분입니다.

수식: y_m = y_t + b + n

엔지니어는 누적 항법 오차를 최소화하기 위해 적절한 식별, 보정, 및 보상을 수행해야 합니다. 올바른 관리를 통해 시간이 지나도 정확한 위치와 신뢰할 수 있는 방향을 보장할 수 있습니다. 이 접근 방식은 GNSS 음영 환경이나 고동적 환경에서 특히 중요합니다.

엔지니어들은 IMU와 INS에서 구동 중 바이어스 안정성(in-run bias stability), 반복성(repeatability), 온도에 따른 바이어스 등 다양한 매개변수를 측정할 수 있습니다.