유한 상태 기계를 이용한 자율무인기뢰처리기의 다중센서융합기반 수중유도항법시스템 설계

Multi-sensor Fusion Based Guidance and Navigation System Design of Autonomous Mine Disposal System Using Finite State Machine

  • 투고 : 2010.07.15
  • 발행 : 2010.11.25

초록

본 연구에서는 실해역에서 해류를 고려한 실용적인 유도 시스템을 제안하고 있다. 본 논문에서는 생성된 경로의 최적성은 주요 이슈가 아니다. 시작점부터 목표점까지의 경로는 주요 해류의 방향축을 고려하여 운용 경험이 많은 전문가의 경유점 선택을 통하여 생성된다. 본 논문에서는 또한 초단기선, GPS, 도플러 속도계 그리고 자세센서 등의 계측치를 통해서 다중센서융합알고리즘을 이용하여 정밀 수중항법 솔루션 구현에 대하여 설명하고 있다. 정밀하고 정확하고 갱신 주기가 빠른 수중항법 솔루션을 구현하기 위하여 세 가지 전략을 사용하였다. 첫째는 추측항법의 단독 성능을 향상시키기 위하여 선수각 정밀 정렬을 수행하였다. 둘째는 기본이 되는 단독추측항법이 적분 알고리즘에 기반을 두었기 때문에 시간의 추이에 따른 누적오차의 증가 특성을 가지고 있는데 이를 막기 위하여 주기적으로 절대 위치 정보를 다중센서융합 기법을 이용하여 융합하여 주는 것이다. 셋째는 융합알고리즘의 품질 향상을 위하여 효율적인 특이점 제거 알고리즘을 도입하는 것이다. 개발된 정밀수중항법알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 자율기뢰처리기와 심해무인잠수정의 실해역 데이터를 사용하였다.

This research propose a practical guidance system considering ocean currents in real sea operation. Optimality of generated path is not an issue in this paper. Way-points from start point to possible goal positions are selected by experienced human supervisors considering major ocean current axis. This paper also describes the implementation of a precise underwater navigation solution using multi-sensor fusion technique based on USBL, GPS, DVL and AHRS measurements in detail. To implement the precise, accurate and frequent underwater navigation solution, three strategies are chosen. The first one is the heading alignment angle identification to enhance the performance of standalone dead-reckoning algorithm. The second one is that absolute position is fused timely to prevent accumulation of integration error, where the absolute position can be selected between USBL and GPS considering sensor status. The third one is introduction of effective outlier rejection algorithm. The performance of the developed algorithm is verified with experimental data of mine disposal vehicle and deep-sea ROV.

키워드

참고문헌

  1. L. Whitcomb, D. Yoerger, and H. Singh, "Advances in Doppler-Based Navigation of Underwater Robotic Vehicles," Proc. Of IEEE Int. Conf. on Robotics & Automation, pp. 399-406, 1999.
  2. J. C. Kinsey, and L. L. Whitcomb, "In Situ Alignment Calibration of Attitude and Doppler Sensors for Precision Underwater Vehicle Navigation: Theory and Experiment," IEEE Journal of Oceanic Engineering, Vol. 32, No. 2, pp. 286-299, 2007. https://doi.org/10.1109/JOE.2007.893686
  3. W. Niehsen, "Information fusion based on fast covariance intersection filtering," In Proc. Int. Conf: Inf: Fusion (FUSION '02), pp. 901-905, 2002
  4. K. Kim, H. T. Choi, S. M. Kim, and P. M. Lee, "Implementation of precise underwater navigation," UUST 09, 2009.
  5. W.S. Cleveland, "Robust Locally Weighted Regression and Smoothing Scatter plots," Journal of the American Statistical Association, Vol. 74, pp. 829-836. 1979. https://doi.org/10.1080/01621459.1979.10481038