바이어스(Bias)는 센서 측정값의 체계적인 오차를 의미하며, 센서 출력과 실제 물리량 사이의 지속적인 오프셋을 나타냅니다. 이는 일반적으로 센서 측정값과 동일한 단위로 나타납니다. 자이로스코프는 시간당 각도(°/h) 또는 초당 라디안(rad/s) 단위로 측정값을 보고합니다. 가속도계 측정값은 제곱 초당 미터(m/s²) 또는 중력 가속도(g)의 배수로 표시됩니다.
자이로스코프 바이어스는 일정한 각속도 오프셋으로 나타나며, 센서가 정지해 있을 때도 시간이 지남에 따라 누적되는 자세 추정 오차를 유발합니다. 마찬가지로 가속도계 바이어스는 일정한 가속도 오프셋으로 나타나며, 이는 시간이 지남에 따라 적분될 때 속도 및 위치 오차를 발생시킵니다.
많은 고정밀 애플리케이션에서 이러한 측정값은 변동하며 엄격하게 일정하게 유지되지 않습니다. 온도와 같은 환경 조건은 이러한 값에 영향을 미칠 수 있습니다. 엔지니어는 정확한 성능을 유지하기 위해 보정(calibration) 또는 실시간 추정을 통해 이러한 변동을 보상합니다.
0을 중심으로 변동하는 무작위 노이즈와 달리, 바이어스는 체계적으로 지속되며 시간이 지남에 따라 계속 누적됩니다. 이러한 누적은 관성 항법에서 중요한 오차 원인이 됩니다.
GNSS 지원 INS와 같은 통합 항법 시스템은 센서 융합 알고리즘을 사용하여 바이어스를 적극적으로 추정하고 보정합니다. 엔지니어는 정확한 항법과 신뢰할 수 있는 성능을 유지하기 위해 칼만 필터 또는 관련 기술로 이러한 알고리즘을 구현하는 경우가 많습니다.
수학적으로 센서 측정값(ym)은 실제 값(yt), 바이어스(b), 그리고 무작위 노이즈(n)의 합으로 나타낼 수 있으며, 여기서 바이어스 구성 요소는 장기적인 드리프트를 유발하는 결정론적 부분입니다.
방정식: ym = yt + b + n
엔지니어는 누적 항법 오차를 최소화하기 위해 바이어스를 적절하게 식별하고, 보정하며, 보상해야 합니다. 적절한 관리는 시간이 지남에 따라 정확한 위치 결정과 신뢰할 수 있는 자세를 보장합니다. 이러한 접근 방식은 GNSS 사용이 불가능하거나 고동적인 환경에서 특히 중요합니다.
엔지니어는 IMU 및 INS에서 다양한 매개변수를 측정할 수 있습니다. 여기에는 작동 중 바이어스 안정성(in-run bias stability), 반복성(repeatability), 그리고 온도에 따른 바이어스(bias over temperature)가 포함됩니다.
바이어스
