GNSS

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GNSS 글로벌 항법 위성 시스템(GNSS) 신호를 수신할 수 없거나 신호가 불안정한 환경을 의미합니다. 시스템은 위성으로부터 정확한 위치, 항법 또는 시간 데이터를 수신할 수 없습니다.

여러 요인이 GNSS 상황을 초래할 수 있습니다. 건물, 터널 또는 울창한 숲과 같은 물리적 장애물이 위성 신호를 차단할 수 있습니다. 재밍(jamming)이나 스푸핑(spoofing)과 같은 고의적인 간섭은 GNSS 방해하거나 위조할 수 있습니다. 대기 교란을 포함한 환경적 조건 또한 신호 품질을 저하시킬 수 있습니다.

GNSS 환경에서는 표준 GNSS 항법이 실패하거나 부정확해집니다. 자율 주행 시스템은 성능을 유지하기 위해 대체 솔루션에 의존해야 합니다. 이러한 솔루션에는 관성 항법 시스템, 시각적 주행 거리 측정, 라이다(LiDAR) 또는 레이더 기반 위치 파악이 포함됩니다.

GNSS 시나리오의 예시

GNSS 상황은 국방 및 보안 작전에서 매우 중요합니다. 적들은 종종 위성 신호를 교란시켜 항법 정확도를 떨어뜨리려 시도합니다. 이러한 환경에서도 신뢰할 수 있는 작전 수행은 임무의 연속성과 시스템의 복원력을 보장합니다.

도시의 고층 건물 밀집 지역은 신호의 반사와 차폐로 인해 이러한 상황이 자주 발생합니다. 광산이나 지하철과 같은 지하 환경에서는 위성 신호를 전혀 수신할 수 없습니다. 실내 환경 역시 신뢰할 수 있는 GNSS 부족합니다.

GNSS 시 항법에서 사용되는 기술

기업들은 GNSS 차단된 상황을 처리하기 위해 견고한 항법 시스템을 설계합니다. 이들은 위치와 방향을 추정하기 위해 여러 센서와 첨단 알고리즘을 통합합니다.

1 – 관성 항법 시스템(INS)이 핵심적인 역할을 합니다. 이 시스템은 가속도계와 자이로스코프를 사용하여 운동과 위치를 추정합니다.

2 – 센서 융합은 GNSS 환경에서 성능을 향상시킵니다. 시스템은 INS 카메라, 라이다(LiDAR) 또는 레이더와 같은 다른 센서 데이터와 결합합니다. 이 접근 방식은 견고성을 높이고 정확도를 개선하며 시간이 지남에 따른 편차를 줄여줍니다.

3 – 시각 오도메트리는 이미지 시퀀스를 사용하여 움직임을 추적합니다. 라이다(LiDAR) 기반 매핑은 정확한 공간 인식을 제공합니다. 레이더는 시야가 불량한 조건에서 신뢰성을 보장합니다. 각 기술은 탄력적인 항법에 기여합니다.

GNSS 환경 대응 능력은 자율주행 차량, 무인항공기(UAV), 해양 시스템에 필수적입니다. 이는 위성 신호를 수신할 수 없게 되었을 때에도 지속적인 작동을 보장합니다. 이 능력은 까다로운 환경에서 신뢰성, 안전성 및 작전 효율성을 높여줍니다.