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칼만필터의 상태 예측단계에 사용되는 센서 고장에 대한 항법 보호수준 산출 방법

  • 기술번호 : KST2020005914
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 다중센서 항법 시스템을 위한 칼만필터의 상태 예측단계에 사용되는 센서 고장에 대한 실시간 항법 보호수준 산출 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는 칼만필터에서 실시간으로 활용할 수 있는 변수인 칼만필터 이노베이션 벡터를 활용하여 상태 예측단계에 사용되는 센서 고장이 재귀적인 (recursive) 필터 전파과정을 통해 사용자 위치에 미치는 영향을 높은 무결성 확률로 보장해주는 항법 보호수준 산출 방법에 관한 것이다. 본 발명에 의하면, 고안전성 자율이동체의 운용 지원을 위해 칼만필터 기반 다중센서 융합 시스템의 상태 예측단계에 사용되는 센서 고장에 대한 실시간 항법 안전성을 보장할 수 있는 실시간 칼만필터 기반 항법 보호수준 산출 방법을 제공한다.
Int. CL G01C 25/00 (2006.01.01) G01C 21/20 (2006.01.01) G06F 17/16 (2006.01.01) G01C 21/26 (2006.01.01) G01C 21/00 (2006.01.01) G05D 1/02 (2020.01.01)
CPC G01C 25/00(2013.01) G01C 25/00(2013.01) G01C 25/00(2013.01) G01C 25/00(2013.01) G01C 25/00(2013.01) G01C 25/00(2013.01)
출원번호/일자 1020190051021 (2019.04.30)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-2113593-0000 (2020.05.15)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20200521) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.04.30)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이지윤 대전광역시 유성구
2 이진실 대전광역시 유성구
3 김민찬 대전광역시 유성구
4 김동우 대전광역시 유성구
5 민동찬 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 장수현 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***, *층(양재동, 영진빌딩)(두리암특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.04.30 수리 (Accepted) 1-1-2019-0448249-05
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2019.06.04 수리 (Accepted) 1-1-2019-0575054-44
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.09.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.11.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0005286-00
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.01.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0031930-82
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2020.03.06 수리 (Accepted) 1-1-2020-0241104-64
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.03.06 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0241125-12
8 등록결정서
Decision to grant
2020.03.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0181676-18
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
칼만필터를 이용한 항법 무결성 보장 시스템이, 상태 예측단계에 사용되는 센서 고장에 대한 항법 보호수준을 산출하는 방법으로서,(a) 센서로부터, 칼만필터에 입력으로 사용할 값(이하 '칼만필터 입력값'이라 한다)을 수신하는 단계;(b) 수신된 칼만필터 입력값을 칼만필터에 입력하는 단계;(c) 상기 칼만필터 입력값으로부터 상기 칼만필터에 의해 계산된 값(이하 '칼만필터 계산값'이라 한다)으로부터 노이즈 수준을 계산하는 단계; 및(d) 상기 칼만필터 계산값 및 상기 노이즈 수준으로부터, 수직위치 보호수준(VPL, vertical protection level)을 산출하는 단계를 포함하고,상기 칼만필터 입력값은, IMU 센서 측정치인 , GNSS 센서 측정치인 , GNSS 센서 노이즈 공분산 행렬인 을 포함하는,상태 예측단계에 사용되는 센서 고장에 대한 항법 보호수준 산출 방법
2 2
삭제
3 3
청구항 1에 있어서,상기 칼만필터 계산값은,IMU 센서 활용한 예측 상태(위치)벡터 ;GNSS 센서 활용한 업데이트 상태(위치)벡터 ;IMU 센서 측정치를 활용한 예측 모델 ;칼만 게인(gain) ;GNSS 센서 측정치 행렬 ; 및이노베이션 벡터 를 포함하고,상기 노이즈 수준 ,은,에 의해 계산되고, 아래첨자 v는 수직방향 (vertical) 위치의 노이즈 수준을 의미하며, 여기서 = 이고, = 이며,아래첨자 p는 각 행렬 , 의 위치(position) 도메인 관련 항을 의미하는 것을 특징으로 하는, 상태 예측단계에 사용되는 센서 고장에 대한 항법 보호수준 산출 방법
4 4
청구항 3에 있어서,상기 수직위치 보호수준(VPL)은,에 의하여 산출되고,여기서 는 미리 설정되는 무결성 확률 상수로서, 시스템에 할당 된 상태 예측단계에 사용되는 센서 고장에 대한 무결성 요구조건 확률에 따라 결정되는 값인 것을 특징으로 하는, 상태 예측단계에 사용되는 센서 고장에 대한 항법 보호수준 산출 방법
5 5
청구항 1에 있어서,상기 단계(d) 이후,(e) 상기 산출된 수직위치 보호수준(VPL)이 임계값보다 작을 경우에는, 상태 예측단계에 사용되는 센서가 정상동작하는 안정된 상황으로 판단하고, 그렇지 않을 경우에는 센서가 기 설정된 수준 이상으로 이상 동작하는 것으로 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 상태 예측단계에 사용되는 센서 고장에 대한 항법 보호수준 산출 방법
6 6
상태 예측단계에 사용되는 센서 고장에 대한 항법 보호수준을 산출하기 위한 컴퓨터 프로그램으로서,비일시적 저장 매체에 저장되며, 프로세서에 의하여,(a) 센서로부터, 칼만필터에 입력으로 사용할 값(이하 '칼만필터 입력값'이라 한다)을 수신하는 단계;(b) 수신된 칼만필터 입력값을 칼만필터에 입력하는 단계;(c) 상기 칼만필터 입력값으로부터 상기 칼만필터에 의해 계산된 값(이하 '칼만필터 계산값'이라 한다)으로부터 노이즈 수준을 계산하는 단계; 및(d) 상기 칼만필터 계산값 및 상기 노이즈 수준으로부터, 수직위치 보호수준(VPL, vertical protection level)을 산출하는 단계가 실행되도록 하는 명령을 포함하고,상기 칼만필터 입력값은, IMU 센서 측정치인 , GNSS 센서 측정치인 , GNSS 센서 노이즈 공분산 행렬인 을 포함하는,상태 예측단계에 사용되는 센서 고장에 대한 항법 보호수준을 산출하기 위한 컴퓨터 프로그램
7 7
삭제
8 8
청구항 6에 있어서,상기 칼만필터 계산값은,IMU 센서 활용한 예측 상태(위치)벡터 ;GNSS 센서 활용한 업데이트 상태(위치)벡터 ;IMU 센서 측정치를 활용한 예측 모델 ;칼만 게인(gain) ;GNSS 센서 측정치 행렬 ; 및이노베이션 벡터 를 포함하고,상기 노이즈 수준 ,은,에 의해 계산되고, 아래첨자 v는 수직방향 (vertical) 위치의 노이즈 수준을 의미하며, 여기서 = 이고, = 이며,아래첨자 p는 각 행렬 , 의 위치(position) 도메인 관련 항을 의미하는 것을 특징으로 하는, 상태 예측단계에 사용되는 센서 고장에 대한 항법 보호수준을 산출하기 위한 컴퓨터 프로그램
9 9
청구항 8에 있어서,상기 수직위치 보호수준(VPL)은,에 의하여 산출되고,여기서 는 미리 설정되는 무결성 확률 상수로서, 시스템에 할당 된 상태 예측단계에 사용되는 센서 고장에 대한 무결성 요구조건 확률에 따라 결정되는 값인 것을 특징으로 하는, 상태 예측단계에 사용되는 센서 고장에 대한 항법 보호수준을 산출하기 위한 컴퓨터 프로그램
10 10
청구항 6에 있어서,상기 단계(d) 이후,(e) 상기 산출된 수직위치 보호수준(VPL)이 임계값보다 작을 경우에는, 상태 예측단계에 사용되는 센서가 정상동작하는 안정된 상황으로 판단하고, 그렇지 않을 경우에는 센서가 기 설정된 수준 이상으로 이상 동작하는 것으로 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 상태 예측단계에 사용되는 센서 고장에 대한 항법 보호수준을 산출하기 위한 컴퓨터 프로그램
11 11
상태 예측단계에 사용되는 센서 고장에 대한 항법 보호수준을 산출하는 시스템으로서,적어도 하나의 프로세서; 및컴퓨터로 실행가능한 명령을 저장하는 적어도 하나의 메모리를 포함하되,상기 적어도 하나의 메모리에 저장된 상기 컴퓨터로 실행가능한 명령은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의하여, (a) 센서로부터, 칼만필터에 입력으로 사용할 값(이하 '칼만필터 입력값'이라 한다)을 수신하는 단계;(b) 수신된 칼만필터 입력값을 칼만필터에 입력하는 단계;(c) 상기 칼만필터 입력값으로부터 상기 칼만필터에 의해 계산된 값(이하 '칼만필터 계산값'이라 한다)으로부터 노이즈 수준을 계산하는 단계; 및(d) 상기 칼만필터 계산값 및 상기 노이즈 수준으로부터, 수직위치 보호수준(VPL, vertical protection level)을 산출하는 단계가 실행되도록 하고,상기 칼만필터 입력값은, IMU 센서 측정치인 , GNSS 센서 측정치인 , GNSS 센서 노이즈 공분산 행렬인 을 포함하는,상태 예측단계에 사용되는 센서 고장에 대한 항법 보호수준 산출 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 해양수산부 한국과학기술원 2018년도 PAP사업(Polar Academic Program) 극지 무인탐사 지원을 위한 다중위성군 고정밀/고안전성 지상기반 GNSS보강항법시스템 개발 연구(2018)
2 국토교통부 한국과학기술원 무인비행체안전지원기술개발사업 무인기 성능기반 항법 연구 및 저고도 비행 위험도 평가기법 연구(2019)
3 한국과학기술원 한국과학기술원 KAIST자체연구사업 딥러닝 기반의 정밀위치추정 장치 개발 및 성능검증 연구