KR20170104623A - 관성 항법 장치의 초기 정렬 방법 - Google Patents

관성 항법 장치의 초기 정렬 방법 Download PDF

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KR20170104623A KR1020177023784A KR20177023784A KR20170104623A KR 20170104623 A KR20170104623 A KR 20170104623A KR 1020177023784 A KR1020177023784 A KR 1020177023784A KR 20177023784 A KR20177023784 A KR 20177023784A KR 20170104623 A KR20170104623 A KR 20170104623A
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Abstract

관성 항법 장치의 초기 정렬 방법은 센서가 장착 된 장치를 제공하고, 상기 센서를 전처리하는 단계; 상기 센서의 설치 오차 각도를 계산하기 위한 상대 정렬을 수행하는 단계; 및 상기 상대 정렬 시 계산 된 오차 자세 각도의 정밀도를 높이기 위해 상기 센서의 설치 자세 각도 오차를 계산하기 위한 절대 정렬을 행하는 단계를 포함한다. 상기 상대 정렬 공정은 절대 정렬 공정에서 상태 벡터의 자세 오차에 대한 초기 값으로 사용되는 상대 오차 태도 각도를 계산함으로써, 상기 칼만 필터의 수렴을 가속화한다. 정렬 정밀도는 절대 정렬 공정으로 더욱 향상된다.

Description

관성 항법 장치의 초기 정렬 방법
본 발명은 농기계 및 공작 기계 분야에서 종래의 초기 정렬 알고리즘이 저 비용 및 저 성능의 관성 항법 장치에 적합하지 않다는 문제점에 관한 것이다. 본 발명은 전술 한 분야, 특히 농기계에 대한 초기 정렬 방법을 제공한다.
MEMS(Micro-Electro-Mechanical-System) 센서, 항법 및 제어 기술이 개발됨에 따라 정부의 농업 지원이 늘어나고 이에 따라 정밀 농업이 점차 대중화되고 있다. 농기계 주행 제어 시 차체의 이동 및 위치 정보가 상기 자체의 자세(피치 각도, 롤 각도, 코스 각도 포함), 속도 및 위치 정보를 실시간으로 반영할 수 있다. 이러한 정보는 결합 된 항법 및 제어 알고리즘에 대한 중요한 데이터 입력을 높은 정밀도로 제공할 수 있다.
SINS(Strapdown-Inertial-Navigation-System)는 다음과 같은 기능을 가진다. 다수 항법 파라미터를 가지고, 단기간 사용에 대한 높은 정밀도를 가지는 자율 주행, 기밀 유지, 강한 간섭 방지 능력 등이 널리 사용된다. 그러나 관성 센서에는 고유의 오차가 있기 때문에, 시간이 지남에 따라 항법 오차가 누적되고 항법의 정확도가 떨어지므로 오차가 안정된 다른 항법 시스템(예: 고정밀 GPS-RTK)의 지원이 요구된다. 상기한 관성 항법 시스템은 차체의 측정 된 가속도에 기초하여 적분 동작을 수행함으로써 속도 및 위치 정보를 얻는다. 따라서 초기 속도와 위치를 알아야 한다. 또한, 지리적 좌표계를 항법 좌표계로 사용하는 관성 항법 시스템에서, 물리적 플랫폼 또는 수학적 플랫폼은 가속도를 측정하기 위한 기준이 된다. 또한 플랫폼은 가속 측정에서 오차의 원인이 되는 플랫폼 오류를 피하기 위해 지리적 좌표 시스템을 정확하게 정렬하고 추적해야 한다. 초기 정렬의 정확도는 항법 시스템의 작동 정밀도와 직접 관련이 있다. 따라서 초기 정렬은 핵심 기술 중 하나이다.
일반적으로 두 가지 정렬 방법 즉, 개략적인 정렬 및 정렬이 사용된다. 그러나 두 가지 정렬 방법은 주로 지구 회전의 각속도를 감지할 수 있는 높은 정밀도의 자이로스코프와 함께 사용된다. 따라서, 이러한 두 가지 정렬 방법은 저 비용 및 저 성능의 관성 항법 장치에 적합하지 않다.
본 발명은 농기계 및 공작 기계 분야에서 사용되는 저 비용(low cost) 및 저 성능(low performance) 관성 항법 장치에 종래의 초기 정렬 알고리즘이 적합하지 않다는 문제점에 관한 것으로, 본 발명은 전술 한 분야, 특히 농기계에 대한 초기 정렬 방법을 제공한다.
본 발명의 기술적 해결 방법은 관성 항법 장치의 초기 정렬 방법이다. 상기 방법은, 센서가 장착 된 장치를 제공하고, 상기 센서를 전처리하는 단계; 상기 센서의 설치 오차 각도를 계산하기 위한 상대 정렬을 수행하는 단계; 및 상기 상대 정렬 시 계산 된 오차 자세 각도의 정밀도를 높이기 위해 상기 센서의 설치 자세 각도 오차를 계산하기 위한 절대 정렬을 행하는 단계를 포함한다.
상기 방법에서, 상기 센서를 전처리하는 단계는, 상기 센서를 초기화하는 단계; 및 상기 센서를 필터링하여 상기 센서에 대한 상기 장치의 진동 영향을 감소시키는 단계를 포함한다.
상기 방법에서, 상기 상대 정렬을 수행하는 단계는, 상기 장치가 방향을 향해 정지되도록 위치시키고 3축 가속도 데이터를 수집하며, 그 다음에 상기 장치를 180도 회전시켜 상기 3축 가속도 데이터를 수집하는 단계; 및 상기 센서의 설치 오차 각도를 계산하여 상이한 방향으로 상기 센서의 설치 오차 각도를 획득하는 단계를 포함한다.
상기 방법에서, 상기 설치 오차 각도를 계산하는 공식은 다음과 같다:
Figure pct00001
여기서 A, B, C는 모델 계수이고;
Figure pct00002
,
Figure pct00003
,
Figure pct00004
는 상기 센서의 가속도계의 출력 값이며;
Figure pct00005
,,
Figure pct00007
는 상기 센서의 설치 오차 각도들이며, g는 지구의 중력 가속도이고,
Figure pct00008
는 상기 장치가 위치한 평면과 수평면 사이의 각도이다.
상기 방법에서, 상기 모델 계수 A, B, C를 계산하기 위한 공식을 얻기 위해 최소 자승 데이터 피팅이 수행되며:
Figure pct00009
;
여기서
Figure pct00010
,
Figure pct00011
,
Figure pct00012
는 상기 센서의 가속도계의 출력 값이고, n은 총 샘플 수이며, i는 샘플링 포인트이고, i = 1, 2, ..., n, n은 양의 정수이다.
상기 방법에서, 상기 장치가 위치한 평면과 수평면 사이의 각도는 다음과 같이 계산된다: 1차 파킹 동안의 상기 장치의 코스 각도를
Figure pct00013
라하고, 파킹 각도가
Figure pct00014
인 시점에서, 그리고 상기 파킹 각도가
Figure pct00015
인 시점에서 상기 3축 가속도 데이터를 이용하여, 상기 장치가 위치한 상기 평면과 상기 수평면 사이의 상기 각도
Figure pct00016
가 계산된다고 가정하면,
Figure pct00017
를 계산하기 위한 식은 다음과 같다.
Figure pct00018
상기 방법에서, 상기 절대 정렬을 수행하는 단계는 다음 단계들을 포함한다: 상기 절대 정렬을 위한 칼만 필터링 모델을 구축하고, 칼만 필터링 상태 벡터:
Figure pct00019
;
Figure pct00020
는 오차 시스템 벡터:
Figure pct00021
는 각각 위치 오차, 속도 오차, 및 자세 각도 오차이다;
Figure pct00022
및
Figure pct00023
는 각각 가속 제로 바이어스, 및 자이로스코프 제로 바이어스이다; T는 전치이다; 칼만 필터링 관측 벡터:
Figure pct00024
; 여기서, p는 GPS 위치 정보이고, v는 GPS 속도 정보이다;
상기 칼만 필터링 시스템의 업데이트 방정식은 다음과 같다:
Figure pct00025
여기서
Figure pct00026
는 각각
Figure pct00027
의 미분 값이다;
Figure pct00028
은 상기 장치의 좌표계에서 상기 항법의 좌표계까지의 회전 행렬이며,
Figure pct00029
및
Figure pct00030
는 각각 상기 센서에 의해 출력 된 가속도와 각속도이다;
상기 상대 정렬에 의해 계산 된 초기 자세 각도
Figure pct00031
는 상기 칼만 필터링 상태 벡터에서의
Figure pct00032
의 초기 값으로 사용되며, 그 다음 칼만 필터링 시스템 벡터는 상기 업데이트 방정식에 따라 업데이트되고 상기 칼만 필터링이 수행되며, 그 후 상기 칼만 필터링이 수렴 된 후에, 상기 센서의 설치 자세 각도 오차
Figure pct00033
가 계산된다.
상기 방법에서, 상기 장치는 농업용 장치이고, 상기 농업용 장치는 트랙터이다.
본 발명은 상대 정렬 및 절대 정렬을 포함한다. 상기 상대 정렬은 MEMS-IMU 센서의 좌표계를 트랙터의 좌표계와 정렬하는 데 사용된다. 상기 절대 정렬은 트랙터의 좌표계를 항법의 좌표계와 정렬하는 데 사용된다. 상대 오차 자세 각도는 상기 상대 정렬 중에 계산된다. 상기 상대 오차 자세 각도는 절대 정렬 중 상태 벡터의 자세 오차의 초기 값으로 사용되어 칼만 필터링의 수렴 속도를 증가시킨다. 절대 정렬 프로세스는 정렬 정확도를 더욱 향상시킬 수 있다.
비 한정적인 실시 예를 상세히 설명하는 아래 도면을 참조하면, 본 발명 및 그의 특징, 형상 및 이점이 더욱 명백해질 것이다. 도면 전체에 걸쳐, 동일한 도면부호는 동일한 구성을 지칭한다. 도면은 스케일을 의도하지 않고 도시 된 것이지만, 본 발명의 원리를 예시하는 것을 목적으로 한다.
도 1은 본 발명에 의한 관성 항법 장치의 초기 정렬 방법의 개략도이다.
도 2는 본 발명에 의한 상대 정렬 공정의 순서도이다.
도 3은 본 발명에 의한 절대 정렬 공정의 순서도이다.
이하의 설명에서, 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위하여 다수의 상세한 내용이 설명된다. 그러나, 당업자는 본 발명이 거기에 하나 이상의 상세한 내용없이도 구현될 수 있음을 명백히 알 수 있다. 다른 예들에서, 본 발명을 모호하게 하는 것을 피하기 위해, 잘 알려진 특징들은 설명되지 않는다.
본 발명의 완전한 이해를 돕기 위하여 구체적인 단계 및 상세한 구조를 아래에서 제공하며, 이로써 본 발명의 기술적인 해법을 설명한다. 이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명은 상세한 설명을 제외하고 다른 실시 예를 가질 수 있다.
본 발명은 관성 항법 장치(inertial navigation apparatus)의 초기 정렬(initial alignment) 방법을 제공한다. 도 1을 참조하면, 상기 방법은 본질적으로 다음 단계들을 포함한다.
단계(S1)에서, 센서가 장착 된 장치가 제공되고, 상기 센서가 전처리된다.
본 발명의 선택적 실시 예에서, 상기 센서를 전처리하는 단계는 다음 단계들을 포함한다.
단계(S1a)에서, 상기 센서는 초기화된다;
단계(S1b)에서, 필터링 공정(filtering process), 즉 도면에 도시 된 특수 처리가 상기 센서 상에서 수행되어 상기 센서에 대한 상기 장치의 진동 영향을 감소시킨다.
단계(S2)에서, 상기 센서의 설치 오차 각도(installation error angle)를 계산하기 위한 상대 정렬 공정(relative alignment process)이 수행된다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 선택적 실시 예에서, 상대 정렬 공정을 수행하는 단계는 다음 단계들을 포함한다. 처음에, 상기 장치는 방향을 향해 정지되도록 배치되고, 다음에, 3축 가속도 데이터(three-axis acceleration data)가 수집되며, 그리고, 상기 장치를 180도 회전시킨 후, 상기 3축 가속도 데이터를 수집하고, 계속해서, 상기 센서의 설치 오차 각도가 계산되어 다른 방향에서 상기 센서의 상기 설치 오차 각도를 획득한다.
위 방법에서 상기 설치 오차 각도를 계산하는 공식은 다음과 같다:
Figure pct00034
(1)
여기서 A, B, C는 모델 계수(model coefficients)이다.
Figure pct00035
,
Figure pct00036
,
Figure pct00037
는 상기 센서의 가속도계(accelerometer)의 출력 값이다.
Figure pct00038
,
Figure pct00039
,
Figure pct00040
는 상기 센서의 설치 오차 각도들이며, g는 지구의 중력 가속도이고,
Figure pct00041
는 상기 장치가 위치한 평면과 수평면 사이의 각도이다.
상기 모델 계수 A, B, C를 계산하기 위한 공식을 얻기 위하여 최소 자승 데이터(least square data) 피팅이 수행된다.
Figure pct00042
(2)
여기서
Figure pct00043
,
Figure pct00044
,
Figure pct00045
는 상기 센서의 가속도계의 출력 값이다. n은 총 샘플 수이다. i는 샘플링 포인트이고, i = 1, 2, ..., n, n은 양의 정수이다. 예를 들어, n = 8, 9, 10, 12 .
상기 장치가 위치한 평면과 상기 수평면 사이의 각도
Figure pct00046
를 계산하는 방법은 다음과 같다.
첫 번째 파킹(parking) 동안의 장치의 코스 각도를
Figure pct00047
라하고, 상기 파킹 각도가
Figure pct00048
인 시점에서, 그리고 상기 파킹 각도가
Figure pct00049
인 시점에서 상기 3축 가속도 데이터에 의해, 상기 장치가 위치한 평면과 상기 수평면 사이의 각도
Figure pct00050
가 계산된다고 가정하면, 각도
Figure pct00051
를 계산하기 위한 식은 다음과 같다:
Figure pct00052
(3)
A, B, C 및
Figure pct00053
는 식 (2) 및 (3)에 의해 계산 될 수 있다. 그런 다음 A, B, C 및
Figure pct00054
를 식 (1)에 대입하여 설치 오차 각도
Figure pct00055
,
Figure pct00056
,
Figure pct00057
를 계산한다.
단계(S3)에서는, 상기 상대 정렬에 의해 계산 된 오차 자세 각도의 정밀도를 보다 향상시키기 위해, 상기 센서의 설치 자세 각도 오차를 계산하기 위한 절대 정렬 처리를 행한다.
본 발명에서, 도 3을 참조하면, 절대 정렬을 수행하는 단계는 다음 단계를 포함한다.
첫째, 절대 정렬을 위해 칼만 필터링 모델(Kalman filtering model)이 구축되었다.
상기 칼만 필터링 상태 벡터는 다음과 같이 도출되고,
Figure pct00058
(4)
여기서
Figure pct00059
는 오차 시스템 벡터이다;
Figure pct00060
는 각각 위치 오차(position error), 속도 오차(velocity error), 및 자세 각도 오차(attitude angle error) 이다;
Figure pct00061
및
Figure pct00062
는 각각 가속 제로 바이어스(acceleration zero-bias), 및 자이로스코프 제로 바이어스(gyroscope zero-bias)이다; T는 전치(transposition)를 나타낸다.
그 후, 칼만 필터링 관측 벡터는 다음과 같이 도출되고,
Figure pct00063
(5)
여기서, p는 GPS 위치 정보이고, v는 GPS 속도 정보이다.
다음으로, 칼만 필터링 시스템의 업데이트 방정식은 다음과 같이 구축된다:
Figure pct00064
(6)
여기서
Figure pct00065
는 각각
Figure pct00066
의 미분 값이다;
Figure pct00067
는 상기 장치의 좌표계에서 항법(navigation)의 좌표계까지의 회전 행렬이며,
Figure pct00068
및
Figure pct00069
는 각각 상기 센서에 의해 출력 된 가속도와 각속도이다.
상기 상대 정렬의 식 (3)에 의해 계산 된 초기 자세 각도
Figure pct00070
는 칼만 필터링 상태 벡터(또는 칼만 상태 벡터로 명명 된)에서의
Figure pct00071
의 초기 값으로 사용되며, 칼만 필터 시스템 벡터는 식 (6)에 따라 업데이트되고 칼만 필터링이 수행된다.
칼만 필터링이 수렴 된 후에, 계산 되고 출력 된 자세 각도는 상기 센서의 비교적 정확한 설치 자세 각도 오차
Figure pct00072
(즉, 정렬 각도)이다. 상기 설치 자세 각도 오차
Figure pct00073
에 의해, 상대 정렬에 의해 산출 된 오차 자세 각도의 정밀도가 더욱 향상될 수 있다.
본 발명의 선택적 실시 예에서, 상기 장치는 농업용 장치이다. 예를 들어, 상기 농업용 장치는 농업용 트랙터(tractor)이다.
본 발명에서의 농업 장치용 저비용 관성 항법 장치(즉, 3축 가속도계 및 3축 자이로스코프)의 구현은 2가지 측면, 즉 상대 정렬(relative alignment) 및 절대 정렬(absolute alignment)을 포함한다. 상기 상대 정렬은 MEMS-IMU 센서의 좌표계를 트랙터의 좌표계와 정렬하는 데 사용된다. 상기 절대 정렬은 트랙터의 좌표계를 항법의 좌표계와 정렬하는 데 사용된다. 상대 오차 자세 각도(relative error attitude angle)는 상기 상대 정렬 중에 계산된다. 상기 상대 오차 자세 각도는 절대 정렬 중 상태 벡터의 자세 오차의 초기 값으로 사용되어 칼만 필터링의 수렴 속도를 증가시킨다. 절대 정렬 프로세스는 정렬 정확도를 더욱 향상시킬 수 있다.
본 발명은 전술한 기술적 해결 방법을 채용하기 때문에 다음과 같은 장점을 갖는다.
(1) 본 발명에서 관성 항법의 초기 정렬 방법은 종래의 정렬 방법에서 높은 정밀도의 자이로스코프의 필요성을 제거할 수 있다.
(2) 상기 정렬은 본 발명에서 다른 주변 장치없이 달성 될 수 있고, 본 발명은 더 높은 정렬 정밀도를 갖는다.
(3) 본 발명의 초기 정렬 및 관성 항법 방법은 칼만 필터링의 수렴 속도를 증가시킬 수 있으며, 시간에 따라 축적 된 상기 자세 각도 오차, 상기 속도 오차 및 상기 위치 오차를 크게 감소시킬 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시 예가 위에 설명되었다. 본 발명은 상술한 특정 실시 예에 한정되지 않는다는 것을 이해해야 한다. 상세하게 기술되지 않은 장치 및 구조는 당업계에서 통상적인 방식으로 이해되고 구현되어야 한다. 당업자는 상기 개시된 방법 및 기술적 내용을 이용하여 본 발명의 기술적 해결책의 범위를 벗어나지 않고 본 발명의 기술적 해결책에 따라 동등한 개조에 의해 변형 된 다수의 변형 및 수정 또는 동등한 실시 예를 만들 수 있다. 이것은 본 발명의 실질적인 내용에 영향을 미치지 않는다. 따라서, 본 발명의 기술적 해결책으로부터 벗어나지 않고 본 발명의 기술적인 내용에 적용되는 임의의 간단한 개조, 등가의 변형 및 수정이 있더라도 여전히 본 발명의 보호 범위 내에 있다.

Claims (8)

  1. 센서가 장착 된 장치를 제공하고, 상기 센서를 전처리하는 단계;
    상기 센서의 설치 오차 각도를 계산하기 위한 상대 정렬을 수행하는 단계; 및
    상기 상대 정렬 시 계산 된 오차 자세 각도의 정밀도를 높이기 위해 상기 센서의 설치 자세 각도 오차를 계산하기 위한 절대 정렬을 수행하는 단계를 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 관성 항법 장치의 초기 정렬 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 센서를 전처리하는 단계는,
    상기 센서를 초기화하는 단계; 및
    상기 센서를 필터링하여 상기 센서에 대한 상기 장치의 진동 영향을 감소시키는 단계를 포함하는 구성됨을 특징으로 하는 관성 항법 장치의 초기 정렬 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 상대 정렬을 수행하는 단계는,
    상기 장치가 방향을 향해 정지되도록 위치시키고 3축 가속도 데이터를 수집하며, 그 다음에 상기 장치를 180도 회전시켜 상기 3축 가속도 데이터를 수집하는 단계; 및
    상기 센서의 설치 오차 각도를 계산하여 상이한 방향으로 상기 센서의 설치 오차 각도를 획득하는 단계를 포함하는 구성됨을 특징으로 하는 관성 항법 장치의 초기 정렬 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 설치 오차 각도를 계산하는 공식은 다음과 같다:
    Figure pct00074

    여기서 A, B, C는 모델 계수이고,
    Figure pct00075
    ,
    Figure pct00076
    ,
    Figure pct00077
    는 상기 센서의 가속도계의 출력 값이며,
    Figure pct00078
    ,
    Figure pct00079
    ,
    Figure pct00080
    는 상기 센서의 설치 오차 각도들이며, g는 지구의 중력 가속도이고,
    Figure pct00081
    는 상기 장치가 위치한 평면과 수평면 사이의 각도인 것을 특징으로 하는 관성 항법 장치의 초기 정렬 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 모델 계수 A, B, C를 계산하기 위한 공식을 얻기 위해 최소 자승 데이터 피팅이 수행되며:
    Figure pct00082
    ;
    여기서
    Figure pct00083
    ,
    Figure pct00084
    ,
    Figure pct00085
    는 상기 센서의 가속도계의 출력 값이고, n은 총 샘플 수이며, i는 샘플링 포인트이고, i = 1, 2, ..., n, n은 양의 정수인 것을 특징으로 하는 관성 항법 장치의 초기 정렬 방법.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 장치가 위치한 평면과 수평면 사이의 각도는 다음과 같이 계산된다:
    1차 파킹 동안의 상기 장치의 코스 각도를
    Figure pct00086
    라하고, 파킹 각도가
    Figure pct00087
    인 시점에서, 그리고 상기 파킹 각도가
    Figure pct00088
    인 시점에서 상기 3축 가속도 데이터를 이용하여, 상기 장치가 위치한 상기 평면과 상기 수평면 사이의 상기 각도
    Figure pct00089
    가 계산된다고 가정하면,
    Figure pct00090
    를 계산하기 위한 식은 다음과 같은 것을 특징으로 하는 관성 항법 장치의 초기 정렬 방법.
    Figure pct00091
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 절대 정렬을 수행하는 단계는 다음 단계들을 포함한다:
    상기 절대 정렬을 위한 칼만 필터링 모델을 구축하고,
    칼만 필터링 상태 벡터:
    Figure pct00092
    ;
    Figure pct00093
    는 오차 시스템 벡터:
    Figure pct00094
    는 각각 위치 오차, 속도 오차, 및 자세 각도 오차이다;
    Figure pct00095
    및
    Figure pct00096
    는 각각 가속 제로 바이어스, 및 자이로스코프 제로 바이어스이다; T는 전치이다;
    칼만 필터링 관측 벡터:
    Figure pct00097
    ; 여기서, p는 GPS 위치 정보이고, v는 GPS 속도 정보이다;
    상기 칼만 필터링 시스템의 업데이트 방정식은 다음과 같다:
    Figure pct00098

    여기서
    Figure pct00099
    는 각각
    Figure pct00100
    의 미분 값이다;
    Figure pct00101
    은 상기 장치의 좌표계에서 상기 항법의 좌표계까지의 회전 행렬이며,
    Figure pct00102
    및
    Figure pct00103
    는 각각 상기 센서에 의해 출력 된 가속도와 각속도이다;
    상기 상대 정렬에 의해 계산 된 초기 자세 각도
    Figure pct00104
    는 상기 칼만 필터링 상태 벡터에서의
    Figure pct00105
    의 초기 값으로 사용되며, 그 다음 칼만 필터링 시스템 벡터는 상기 업데이트 방정식에 따라 업데이트되고 상기 칼만 필터링이 수행되며, 그 후 상기 칼만 필터링이 수렴 된 후에, 상기 센서의 설치 자세 각도 오차
    Figure pct00106
    가 계산되는 것을 특징으로 하는 관성 항법 장치의 초기 정렬 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 장치는 농업용 장치이고, 상기 농업용 장치는 트랙터인 것을 특징으로 하는 관성 항법 장치의 초기 정렬 방법.
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