J Coast Disaster Prev > Volume 9(4); 2022 > Article
구조물 변위계측을 위한 GNSS-IMU 센서융합모듈의 구성 및 성능시험

Abstract

Detecting the displacement of a structure by external forces in advance is very important in monitoring the health of the structure. In this study, a kind of sensor fusion technique that combines low-cost GNSS and IMU for structural displacement measurement was established. In addition, a data acquisition program that can secure the synchronous measurement between sensors was created. In order to evaluate the performance of this measurement module, a model experiment gauging the true value by the laser displacement meter was performed, and the results of GNSS single positioning, VRS positioning, precision single positioning (PPP), and sensor merging positioning were compared and analyzed. As a result, it was found that the PPP positioning did not capture the vibration of the structure at all regardless of the waiting time within the excitation condition of the model structure. On the other hand, GNSS single positioning was able to obtain similar results to true values and VRS positioning by pre-processing with an appropriate high-pass filter and the sensor fusion technique.

1. 서 론

물체 운동의 미세한 가속도 및 각속도를 측정하는 관성센서 (inertial measurement unit, IMU)와 그리고 물체의 변위에 대한 비교적 안정적인 시그널을 제공하는 위성항법시스템 (global navigation satellite system, GNSS)을 결합하여 교량 등 육상 구조물의 운동변위를 측정하는 일종의 센서융합기법이 사용되고 있다 (Rossi et al., 2021; Shen et al., 2019). 본 육상적용에서는 인근의 GNSS 상시관측소들과 연계된 RTK (Real Time Kinematic) 또는 DGPS (Differential Global Positioning System) 기법을 이용하여 비교적 안정적이고 정확한 GNSS 관측을 수행할 수 있다. 그러나 적용대상이 육지에서 멀리 떨어진 해양구조물 같은 경우에는 인근에 참조시그널을 제공할 수 있는 상시관측소가 가용하지 않은 경우가 일반적이다. 이 경우에는 GPS 1기를 이용하여 위성들의 정확한 위치와 위성들 시그널의 상호비교를 통하여 GPS 안테나 위치를 포착하는 정밀단독측위 (PPP, Precise Point Positioning)가 발전되어 왔다. 본 방법은 반송파 기반 (carrier-based)으로서, 코드기반 (code-based)의 의사거리 (pseudo-range)를 측정하는 과거의 DGNSS 방법보다 정확한 위치측정이 가능한 것으로 알려져 있다. Yigit (2016)Yigit and Gurlek (2017)는 본 PPP 기법을 이용하여 실험구조물의 진동을 측정할 수 있는 가능성을 보인 바 있다.
Choi et al. (2020)은 상기 PPP 측정과 관성센서의 측정을 결합하는 센서융합기법을 이용하여 수평 캔틸레버 식 실험 구조물에 대한 진동실험을 수행하였으며 GNSS 1기만을 사용하는 단독측위, 국토지리정보원에서 제공하는 network RTK 방식인 VRS (Virtual Reference Station) 측위, 정밀단독측위 그리고 센서융합측위의 결과들을 비교하였다. 그 결과 본 센서융합 기법이 진동 고유주기가 상대적으로 크며 진폭이 큰 진동을 포착할 수 있는 것으로 나타났다. 그러나 상기 연구는 측지용 (geodetic) GNSS와 관성센서를 조합하여 센서융합모듈을 구성하였기 때문에 두 기기의 계측 동시성을 확보하기가 불가하였으며 각 데이터의 time stamp를 육안으로 조정해야 하는 어려움이 있었다, 이와 같은 육안 조정은 진동 주기가 비교적 긴 경우에는 어느 정도 가능하나 주기가 짧은 경우에는 사용자의 임의성이 작용될 가능성이 매우 높다.
금번 연구에서는 구조물 건전성 평가에 사용하기 위한 센서융합모듈의 국산화를 목적으로 저가형 GNSS와 IMU의 원시 센서들을 조합하고 이들의 time stamp를 공유할 수 있는 센서융합모듈을 구성하였다. 아울러 Choi et al. (2020)의선행연구에서 사용된 수평 켄틸레버 식 모형구조물에 대한 진동실험을 다시 수행하였다. 본 논문의 제2절에서는 시도된 센서융합 모듈의 구성과 데이터독취 프로그램을, 제3절에서는 조합된 센서융합모듈의 성능시험을, 제4절에서는 측정 데이터의 분석을 기술하였다. 그리고 제5절에서는 정밀단독측위의 특성을 토론하였으며, 마지막 제5절에서는 본 연구의 결론 및 제안사항을 기술하였다.

2. 센서융합모듈의 구성

2.1 센서 조합

센서융합 모듈을 구성하기 위한 GNSS 센서와 관성센서 (IMU)는 Fig. 1에서 보이는 바와 같으며 각 센서의 특징을 Table 1Table 2에 정리하였다.
GNSS 센서는 스위스의 U-blox에서 제작하였으며 Sparkfun사에서 조립 출시한 ZED-F9P를 이용하여 센서조합을 시도하였다. 본 센서는 주파수 L1과 L2를 사용하기 때문에 GNSS 시그널의 대기층 통과 중 발생하는 오차를 효과적으로 제거할 수 있으며 최대 20 Hz의 데이터 샘플링이 가능하다. 그리고 GPS, GLONASS, GALILEO, BAIDU 등의 여러 위성과 교신이 가능하며 RTK를 운용할 경우 수 cm 이내의 측위가 가능한 것으로 알려져 있다. 안테나는 주파수 L1과 L2 등 다중주파수를 수용할 수 있는 ANN-MB-00을 사용하였다. 본 안테나는 직경이 대략 8 cm, 질량이 175 g인 소형으로서 자석식 탈부착이 가능하기 때문에 구조물 임의점에 효과적으로 설치할 수 있다. 본 GNSS 센서는 U-Blox사의 전용 소프트웨어인 U-center를 사용하여 제어할 수 있다.
가속도계는 역시 Sparkfun사가 제조한 총 9자유도를 측정할 수 있는 LSM9DS1을 선정하였다 (Fig. 1). 본 센서는 삼차원 공간에서 가속도 3채널, 각속도를 측정하기 위한 자이로스코프 3채널 그리고 나침판 역할을 하는 지자계 3채널로 구성되어 있다 (일명 MARG 센서라고 칭함). 그리고 Arduino 보드에 연결하여 사용할 수 있으며 데이터 독취 라이브러리가 잘 제공되어 있다. 아두이노와의 연결은 QWIIK 케이블로 하게 되어 있으나 사용자가 원할 경우 일반 점퍼선으로 포트간 연결도 가능하다. 본 가속도계는 한변이 약 2.4 cm 정도의 소형으로서 최대 ± 16 g의 측정이 가능하다. 소형 경량으로서 Fig. 1의 GNSS 안테나와 함께 설치면적이 작은 센서합별 모듈을 효과적으로 구성할 있다.

2.2 모듈 구성 및 데이터 독취

2.2.1 모듈 구성

계측모듈은 GNSS 모듈과 IMU 모듈로 구성되며 세부 구성은 Fig. 2와 같다.
GNSS 센서인 ZED-F9P에는 시리얼 포트인 1개의 UART1, 2개의 UART2가 장착되어 있으며 그리고 1개의 USB 포트가 구비되어 있다. 이중 UART1은 GNSS의 nmea 시그널을 독취하며 USB는 GNSS의 원시 시그널 (raw signal)을 독취하도록 설정하였다. FTDI는 데이터의 시리얼 전송을 USB 전송으로 바꾸기 위한 변환기이다. UART2는 국토지리정보원의 NTRIP 서비스1)로 부터의 RTCM 시그널을 전달받기 위하여 Bluetooth 모듈인 HC-06을 연결하였다. IMU 센서 LSM9DS1은 아두이노우노 보드에 연결되어 있으며 계측시그널은 USB 케이블로 컴퓨터에 전달된다. 작동상태의 센서 융합 모듈의 조합을 Fig. 3에 제시하였다. Fig. 4는 작동상태에서 U-center가 보여주는 GNSS 위성들의 분포도이다.

2.2.2 데이터 독취

독취 소프트웨어는 IMU를 제어하기 위한 아두이노 코드와 GNSS의 UART1을 제어하기 위한 파이썬 코드를 결합하여 작성하였다. 소프트웨어를 구동하면 Fig. 5와 같은 화면이 뜨며 여기에서 각 센서의 해당 port와 독취율 그리고 1개 계측파일의 크기를 지정할 수 있다. 파일 크기는 MB 단위로 입력하며 데이터량이 다 채워지면 자동적으로 파일 명을 바꾸어 저장되도록 하였다. 각 파일은 생성되는 연월일시분이 파일 명에 표시되도록 하였다. GNSS와 IMU의 데이터 파일 첫 컬럼은 컴퓨터 독취당시 세계협정시 (UTC)를 나타내며 두 센서의 계측값 time-stamp를 공유하는 별도의 계측 소프트웨어를 작성하여 두 센서 계측의 동시성을 구축할 수 있다. GNSS의 두 번째 컬럼은 위성 (GNGGA)이 물체의 위치를 포착했을 때의 UTC이며 컴퓨터 독취시각보다 약간 앞선다. 그 다음 컬럼들은 차례로 위도, 경도 그리고 고도 (지오이드면 기준)를 나타낸다. 한편, 관성센서의 계측은 자력계 (magnetometer)의 시그널을 포함하여 9자유도의 시그널을 출력하나 본 센서융합의 계산에서는 가속도와 각속도 의 6자유도의 시그널만 이용하였다.
GNSS의 USB포트로 부터의 원시 시그널 (raw data)은 GNSS 소프트웨어 팩키지인 RTKLIB를 사용하여 독취하였다. RTKLIB는 당초 Takasu et al. (2007)이 개발하였으며 관련 인터넷 사이트2)에서 소프트웨어 및 운영에 관한 모든 정보를 제공하고 있다. Everett (2020)는 이를 기반으로 하여 주로 u-blox사의 GNSS 수신기의 사용하기 위한 프로그램 DEMO 5 및 관련 정보를 제공하고 있다3). 본 연구에서는 DEMO 5에서의 STRVTR를 사용하여 원시 시그널을 독취하였다. 독취에 앞서 소프트웨어 U-center 내에서 독취 사양을 먼저 설정한 후 GNSS 독취를 시작하였다. 독취된 원시 시그널은 RTKCONV를 이용하여 RINEX로 파일로 변환한 뒤 CSRS-PPP4) 서비스에 전송하여 후처리된 데이터를 전송받는 식으로 하였다.

3. 센서융합 모듈의 성능실험

3.1 실험 개요

제2절에서 수립한 GNSS-IMU 센서융합의 정확성을 검토하기 위하여 수평 켄틸레버 식 모형구조물의 진동을 계측하는 성능실험을 수행하였다. 성능실험은 한국해양과학기술원의 제 4연구동 옥상 (위도 35.076도, 경도 129.080도)에서 수행하였다. 실험은 Fig. 6에서 보이는 바와 같이 캔틸레버 식 보의 끝에 GNSS 안테나와 IMU를 동시 설치하고 인위적인 가진에 따른 보의 진동을 측정하였다. 진동에 따른 변위의 참 값은 실험구조물 밑에 설치되어 있는 레이져 변위계 (KL4-250NV)로 측정하였다. Fig. 7은 실험장치의 사진이다. 구조물 끝 윗면에 GNSS 안테나와 IMU가 설치되어 있으며 밑면은 레이져 변위계로 부터의 레이져 광선이 비추고 있음을 볼 수 있다.

3.2 실험 구조물

실험에 사용된 켄틸레버 보는 띠 모양 철판으로서 이들의 길이를 달리하여 Table 3과 같이 설정하였다. 표에서 고유 주파수는 보의 연직운동에 대한 것으로서 철판의 밀도 7,800 kg/m3, 탄성계수 200 Gpa를 사용하여 다음 식으로 계산하였다 (Young and Budynas, 2002). 여기서 m은 단위길이 당 보의 질량을 의미한다.
(1)
fn=3.522πEIml3

3.3 실험안 설정

실험은 동일 실험구조물에 대하여 GNSS 단독관측, VRS RTK 관측5) 그리고 PPP 관측 등 세가지 실험안에 대하여 수행하였다.

3.4 계측방법

GNSS는 모든 실험안에 대하여 20 Hz로 독취하였다. IMU와 Laser 변위계는 각각 100 Hz와 200 Hz로 독취하였다. GNSS 단독계측과 RTK관측에서는 앞서 설명한 계측 소프트웨어를 이용하여 NMEA 시그널을 독취하였으며 PPP 계측에서의 원시 GNSS 시그널 (raw data)은 별도의 소프트웨어인 strsvr를 사용하여 독취하였다.

4. 결과 및 분석

Table 3의 GNSS의 단독측위 (Single), VRS RTK 측위, 그리고 정밀단독측위 (PPP)의 결과를 분석하였다. 이중 대표적으로 EXP-1의 계측 결과를 Fig. 8에 제시하였다. 각 그림들에는 모형구조물에 대한 인위적 가진 시그널의 참 값을 제공하는 레이져 변위계의 계측시그널과 그리고 IMU의 연직가속도 시그널도 같이 도시되어 있다.
Fig. 8에서 Hg는 GNSS 연직방향 변위 (고도), az는 IMU 연직방향 가속도, ζ는 레이저 변위계 값을 나타낸다. GNSS 시그널들을 보면 VRS-RTK의 시그널은 구조물 진동이 잘 나타나 있으며 Single GNSS에서도 그림을 확대하여 보면 진동의 양상을 볼 수 있다. 그러나 PPP 측위에서는 진동의 흔적이 매우 미미하게 나타나 있다. 또한, 이들 GNSS 시그널들에서는 공통적으로 시간진행에 따른 표류현상 (drift)이 발생함을 볼 수 있다. 이 현상은 구조물의 실제 변위가 아니며 GNSS 측정에 근원적으로 내재하는 오차에서 비롯된 것이다. 따라서, 구조물의 실제 변위만을 도출하기 위하여 계측시그널에 고주파 통과필터를 적용하였다. Fig. 9는 EXP-1의 Single GNSS의 계측결과에 대해서 필터의 차단주파수 (cut-off frequency) fcut를 달리하여 필터를 적용한 결과를 보여준다. fcut ≧ 0.5 Hz에서 Fig. 8의 Laser meter의 결과와 유사한 변위시그널이 도출됨을 볼 수 있다. 따라서, 추후 분석에서는 모든 실험안 공히 fcut = 1.0 Hz을 적용하였다.
EXP-1의 세가지 GNSS 측위방법의 각각에 대하여 레이져 변위계의 측정결과, 고주파 통과필터의 적용결과, 그리고 센서융합 결과를 Fig. 10에 제시하였다. 고주파 통과필터의 결과를 보면 레이져 변위계의 시그널과 비교하여 Single GNSS는 진폭이 약 두배정도 크게 나며, VRS-RTK는 거의 유사한 결과를 보여준다. 이와 같은 점을 볼 때, 육지와 통신이 가능하여 해안역의 VRS 시그널이 통달할 수 있는 근거리 해역에서는 본 VRS-RTK 측위를 이용하여 구조물에 발생하는 변위를 충분히 잘 포착할 수 있을 것으로 보인다. 그러나, PPP 측위는 기대와는 달리 가진의 흔적이 상대적으로 매우 미미한 편이다. 이에 대해서는 후에 다시 기술하기로 한다.
Table 3의 EXP-2와 EXP-3에 대하여 Single GNSS와 VRS RTK의 계측시그널과 이에 대한 센서융합 측위의 결과를 Fig. 11에 각각 도시하였다. EXP-2에서는 전반적으로 가진 시그널이 잘 계측되는 것으로 나타났다. 그러나, 고유주파수가 비교적 큰 EXP-3에서는 다소 불규칙적인 패턴이 나타나 있음을 볼 수 있다. 이와 같은 성향은 센서융합에 의한 변위시그널의 파워스팩트럼을 도시한 Fig. 12에서도 잘 나타나 있다. EXP-1과 EXP-2에서는 공히 첨두주파수가 구조물의 고유주파수와 유사하게 형성되어 있음을 볼 수 있으나 EXP-3에서는 고유주파수외에도 타 성분들이 혼재되어 있다. 이 결과를 볼 때 GNSS를 이용하여 구조물 진동을 포착하는 것은 주로 장주기일수록 그리고 진폭이 클수록 유리하며, 구조물의 고유주파수가 증가할수록 비록 IMU와의 결합에 의하여 보완이 이루어지기는 하나 정확도가 감소함을 알 수 있다. 특히 GNSS의 경우 독취율이 일반적으로 20 Hz 이하이며, 따라서 고주파 진동일수록 포착능력이 상대적으로 떨어진다고 볼 수 있다. 본 EXP-3에서도 5 Hz의 첨두주파수의 스펙트럼은 이와 같은 부정확성이 일부 포함되어 있을 것으로 판단된다.

5. PPP 측위의 특성 검토

상기 PPP 결과를 보면 타 결과들과 비교하여 가진 시그널의 징후를 잘 보여주지 못하는 것으로 나타났다. 선행연구 (Choi et al., 2020)에서도 유사한 경향이 나타났던 것으로 보아 측위의 부정확성은 PPP 측위 본연의 특성에 기인한 것으로 판단된다. PPP 분석에 사용된 CSRS-PPP 서비스는 2020년 10월 20일부로 PPP 분석 소프트웨어 (NRcan)를 version 2에서 version 3로 업그레이드하면서 반송파 (carrier wave) 모호정수 (ambiguity integer)의 해상도를 강화하였다. Banville (2020)은 본 업그레이드된 NRcan의 특성을 다음과 같이 기술하였다.
- RINEX 버젼 3.0 이상을 요구
- 날자가 바뀔 때 결과의 연속성 확보
- Cycle slip에 대한 보다 업격한 판별 : 과거에 비하여 cycle slip이 많이 적발
- 후방필터의 적용을 통한 모호정수 해상도의 개선
- 최소 5분 이상의 데이터, 4개 이상의 위성 수 요구
- 계측시간이 길수록 모호정수의 해상도가 증가
본래 PPP 측위는 천체의 위성력 (Ephemeris)을 사용하기 때문에 장시간의 계측을 요한다 (Ozulu et al., 2018; Romero Andrade, et al., 2021; Erol et al., 2021). 그러나 본 연구의 성능시험에서는 5분 이내의 단시간 계측을 수행하였다. 계측시간의 장단에 의한 효과를 검토하기 위하여 추가적인 실험을 수행하였다. 실험은 계측모듈을 가동시킨 후 대기 시간을 10분, 20분, 30분, 40분으로 하고 그 후 구조물 가진 및 데이터 독취를 착수하는 식으로 진행하였다. Fig. 13는 4개의 대기시간에 대한 CSRS-PPP 서비스의 측위시그널을 보여준다. 시그널들의 끝 부군에서 약간의 가진시그널의 징후를 볼 수 있으나 대기시간이 길어지면서 가진시그널이 보다 뚜렷히 나타나는 현상은 발견되지 않는다.
업그레이드된 CSRS의 PPP 서비스는 모호정수의 해상도를 높이기 위하여 과거보다 엄격한 데이터의 질과 양을 요구하고 있다. 이로 인하여 정적 측위 또는 동적 측위라도 완만하게 움직이는 물체의 위치를 포착하는 용도로서는 정확도가 개선되었으나 구조물 진동변위처럼 짧은 시간에 크게 움직이는 물체 운동을 포착하는 능력은 오히려 감소되었을 가능성이 있다. Yigit (2016)은 캔틸러버 보의 진동실험을 수행하였으며 PPP 모드에서 1시간을 연속관측하고 그 결과에서 수개의 임의 1분 데이터를 추출하여 실험구조물의 고유주파수를 분석한 후 모든 1분 데이터가 동일한 고유주파 수를 산출함을 보인 바 있다. PPP 분석은 NRcan의 version 2를 사용한 점, 그리고 측지용 (geodetic) GNSS 수신기를 사용한 점으로 인하여 PPP가 어느 정도 가진 시그널을 잘 포착한 것으로 볼 수도 있다. 이와 같이 PPP 측위를 이용한 구조물의 변위 측정의 정확도는 사용 GNSS 수신기, 계측시간 그리고 분석 소프트웨어에 따라 달라지는 것으로 보이며, 본격적인 구조물 건정성 평가에 사용되기 위해서는 보다 체계적인 성능평가시험이 수행되어야 할 것으로 판단된다. 그리고 PPP 측위의 성능이 충분히 입증되기 전에는 해양구조물 건전성 모니터링에서 잠정적으로 Single GNSS 시그널을 독취하여 여기에 고주파통과필터와 센서융합을 적용하는 것이 권장된다.

6. 결론 및 제안

구조물 건정성 모니터링체계를 구축하기 위하여 구조물 변위를 측정하기 위한 센서융합모듈의 국산화를 위하여 저가형 GNSS 센서와 IMU 센서를 조합하였다. 사용된 GNSS 수신기 (ZED-F9P)는 주파수 L1과 L2를 수용할 수 있으며 다중 위성 (GPS, GLONASS, GALILEO, BAIDU 등)을 포착할 수 있다. NMEA 시그널을 독취하며 IMU와 동시 계측을 수행하기 위한 별도의 독취 소프트웨어를 작성하였다. PPP 측위를 위한 원시 데이터는 외부 소프트웨어인 RTKLIB를 이용하여 독취한 후 RINEX 파일로 변환한 다음 CSRS-PPP 온라인 서비스를 이용하여 후처리하였다. 이와 같은 일련의 하드웨어와 소프트웨어의 성능을 평가하기 위하여 캔틸레버식 모형 구조물에 인위적 진동을 가하고 측위방법 (Single GNSS, VRS-RTK, PPP)을 달리하며 구조물 진동변위를 계측하였다. 계측 결과는 공통적으로 참값을 제공하는 레이져 변위계의 시그널과 비교하였다. 세부 결론은 다음과 같다.
- GNSS 시그널에서 시그널이 고정되지 않고 떠다니는 일종의 drift 현상이 발생하였으나 Single GNSS와 VRS-RTK의 경우 차단주파수 1.0 Hz를 갖는 고주파 통과필터의 적용에 의하여 레이져 변위계의 시그널과 유사한 시그널을 얻을 수 있었다. 여기에 센서융합을 적용함으로써 더욱 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 아울러 센서융합은 구조물의 고유주파수를 잘 재현하는 것으로 나타났다.
- VRS-RTK에 의한 센서융합 결과가 레이져 변위계의 계측결과에 가장 근사한 것으로 나타났다. 따라서, GNSS 상시 관측소들이 인근에 위치하여 GNSS 수정 RTCM을 실시간 전송받을 수 있는 해안선 근처에서는 본 VRS-RTK 센서융합을 통하여 구조물 변위를 정확하게 측정할 수 있을 것으로 판단된다.
- 정밀단독측위 (PPP)는 타 측위방법들과 비교하여 구조물 변위의 포착능력이 가장 떨어지는 것으로 나타났다. 센서융합의 적용에 의하여 어느정도 가진 시그널과 닯은 시그널이 얻어지긴 하나 정확도 면에서 다소 미흡하였다. 본 PPP의 정확도는 계측시간, 수신기의 종류 그리고 후처리 분석 소프트웨어에 달라지는 것으로 보이며 보다 정확한 성능파악 및 개선을 위해서는 이들 요소들의 변화를 통한 체계적인 성능시험이 필요하다. PPP 계측의 정확도가 충분히 확보될 때 까지 잠정적으로 Single GNSS 센서융합의 사용이 권장된다.

감사의 글

이 논문은 2022년도 해양수산부 재원으로 해양수산과학기술진흥원의 지원을 받아 수행된 연구임(20210607, 관할해역 첨단 해양과학기지 구축 및 융합연구)

Fig. 1
Sensors used to assemble the sensor fusion module (left: GNSS, middle: GNSS antenna, right: IMU)
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Fig. 2
Configuration of sensor fusion module
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Fig. 3
Assembled sensor fusion module
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Fig. 4
GNSS satellite distribution on U-center screen
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Fig. 5
Control panel of data acquisition software
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Fig. 6
Scheme of the performance test of Sensor fusion module
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Fig. 7
Photograph of experimental set
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Fig. 8
Displacements measured by GNSS, IMU and laser meter (left: single GNSS, middle: VRS, right: PPP) in EXP-1
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Fig. 9
Comparison of GNSS signals high-pass filtered by different cut-off frequency
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Fig. 10
Comparison of displacements by laser meter and sensor fusions in EXP-1 (left: single GNSS, middle: VRS-RTK, right: PPP)
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Fig. 11
Comparison of the displacements by single GNSS and VRS-RTK with their sensor fusion results (left: EXP-2, right: EXP-3)
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Fig. 12
Power spectrum of the structural displacement (left: EXP-1, middle: EXP-2, Right: EXP-3)
kscdp-2022-9-4-237f12.jpg
Fig. 13
Comparison of PPP signal for 4 different waiting times (from above, 10 min., 20 min, 30 min. and 40 min.)
kscdp-2022-9-4-237f13.jpg
Table 1
Features of GNSS module (ZED-F9P)
Receiver type 184-channel u-blox F9 engine GPS L1C/A L2C, GLO L1OF L2OF, GAL E1B/C E5b, BDS B1I B2I, QZSS L1C/A L1S L2C, SBAS L1C/A
Nav. update rate RTK up to 20 Hz1
Position accuracy RTK 0.01 m + 1 ppm CEP
Convergence time RTK < 10 sec
Acquisition Cold starts 24 s
Aided starts 2 s
Reacquisition 2 s
Sensitivity Tracking & Nav. −167 dBm
Cold starts −148 dBm
Hot starts −157 dBm
Reacquisition −160 dBm
Assistance AssistNow Online OMA SUPL & 3GPP c ompliant
Oscillator TCXO
RTC crystal Built-in
Anti-jamming Active CW detection and removal Onboard band pass filter
Anti-spoofing Advanced anti-spoofing algorithms
Memory Flash
Moving base For attitude sensing and heading applications
Table 2
IMU Sensor (LSM9DS1) characteristics
Symbol Parameter Test conditions Min. Typ. Max. Unit
LA_FS Linear acceleration measurement range ±2 g
±4
±8
±16
M_FS Magnetic measurement range ±4 gauss
±8
±12
±16
G_FS Angular rate measurement range ±245 dps
±500
±2000
LA_So Linear acceleration sensitivity Linear acceleration FS = ±2 g 0.061 mg/LSB
Linear acceleration FS = ±4 g 0.122
Linear acceleration FS = ±8 g 0.244
Linear acceleration FS = ±16 g 0.732
M_GN Magnetic sensitivity Magnetic FS = ±4 gauss 0.14 mgauss/LSB
Magnetic FS = ±8 gauss 0.29
Magnetic FS = ±12 gauss 0.43
Magnetic FS = ±16 gauss 0.58
G_So Angular rate sensitivity Angular rate FS = ±245 dps 8.75 mdps/LSB
Angular rate FS = ±500 dps 17.50
Angular rate FS = ±2000 dps 70
LA_TyOff Linear acceleration typical zero-g level offset accuracy FS = ±8 g ±90 mg
M_TyOff Zero-gauss level FS = ±4 gauss ±1 gauss
G_TyOff Angular rate typical zero-rate level FS = ±2000 dps ±30 dps
M_DF Magnetic disturbance field Zero-gauss offset starts to degrade 50 gauss
Top Operating temperature range −40 +85 °C
Table 3
Specification of experimental structure
Experiment structures Length (cm) Width (cm) Thickness (mm) Natural frequency (Hz)
Exp-1 70 7 2 2.8
Exp-2 60 7 2 3.5
Exp-3 50 7 2 4.6

References

Banville, S. (2020). CSRS-PPP Version 3: Tutorial, Canadian Geodetic Survey, Surveyor General Branch, Natural Resources, Canada.
Choi, J., Kang, H., Chun, I. (2020). "Measurement of structural behavior using the sensor fusion of GPS and IMU." Journal of Coastal Disaster Prevention, Vol. 7, No. 1, pp. 21-27. (in Korean).
Erol, S., Alkan, RM., Ozulu, IM., Ilci, V. (2021). "Impact of different sampling rates on precise point positioning performance using online processing service." Geo-spatial Information Science, Vol. 24, No. 2, pp. 302-312.
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