본 기술은 수중 드론에 구비된 해류 측정부에서 획득한 해류 데이터를 조류 정보와 배경 해류 정보로 각각 분리 산출하고, 각 성분별로 칼만 필터 알고리즘을 적용하여 추정 오차를 최소화하며, 특정 해역의 조류 주기 및 배경 해류 시공간 규모 파라미터를 결합하여 로봇의 향후 항로를 예측하는 항법 시스템입니다.
기존 수중 드론은 해류의 변화(조류 및 배경 해류)를 개별적으로 구분하여 파악하기 어려워 강한 조류나 복합적인 해류 환경에서 정밀한 항로 예측이 불가능하며, 이로 인해 운용 안정성이 저하되는 문제입니다.
본 기술은 해류 측정 데이터를 조류 성분과 배경 해류 성분으로 분리하여 산출하는 모듈을 구성하고, 각 성분 산출 시 칼만 필터(Kalman Filter)를 적용하여 데이터의 잡음과 모델 오차를 반복적으로 보정하며, 해역별 조류 주기와 배경 해류의 시공간 규모 정보를 결합한 해류 모형을 구축하여 추측 항법의 정밀도를 개선합니다.
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