워터젯이 탑재된 RIB(Rigid Inflatable Boat)형태의 무인수상선을 인한 경유점 추적 제어 알고리즘을 설계하였고, 성능 검증을 위해 실해역 시험을 수행하였다. 본 연구에서 사용된 RIB형 무인수상선의 경유점 추적제어를 위해서는 방향제어를 위해 버킷각을 제어하여야 한다. 우선, 육상 관제소에 미리 입력된 경유점들의 위경도 등의 위치정보들을 바탕으로, 목표 방향각을 실시간 계산한다. 그리고, 무인수상선에 탑재된 마그네틱 콤파스 등의 센서로부터 받은 선수각 및 선수각속도의 값과 PD 제어기법을 이용하여, 버킷각 명령을 실시간 계산한다. 본 연구에서는, 바람 등의 외력으로 인한 표류각을 보정하기 위해 일정속도 이상에서는 실침로(Course Of Ground, COG)를 사용하였다. 또한, 설계된 경유점 추적 제어 알고리즘을 검증하기 위해 부산 광안대교 근처 해역에서 육상관제소를 설치하고, 실선 시험을 수행하였다. 본 논문에서는, 설계된 무인 경유점 추적 제어 알고리즘의 시험결과를, 유인으로 제어한 결과 및 상용추적제어기로 제어한 결과들과 비교 분석하였다.
선박의 운용 효율을 높일 수 있는 방법인 무인 운용체계는 근래에 많은 관심을 받고 연구되어 왔다. 특히 무인수상선과 무인수중체의(USV-AUV)의 복합 운용 분야는 그 동안 어려움이 있었던 심해저 탐사 및 특수 임무 활용에 용이하여 많은 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 쌍동선 형태인 무인수상선이 모선이 되고 무인수중체가 결합하여 충전하고 다시 진수하여 원거리 및 심해저 조건에서 무인수중체가 운용 가능하도록 하는 시스템의 일부인 USV-AUV의 docking을 위한 DP 시스템을 개발하고 선박해양플랜트연구소 해양공학수조에서 모형시험을 통해 이를 검증하였다. 또한, 실제 제작된 무인쌍동선과 추진 시스템을 활용하여 모형시험을 통해 검증한 DP 알고리즘을 적용하여 화성 제부도 앞바다에서 실선 DP 테스트를 수행하였다. 실 해역에서의 DP 시스템 테스트는 정확한 환경 조건의 계측 및 구현이 어려워 모형시험과 같은 정량적인 평가는 어렵지만, 정성적으로 DP 시스템이 작동하는 것을 확인할 수 있었다.
최근 선박의 자율운항기술이 활발하게 연구되어 오면서, 경로추종 제어 및 충돌회피 등의 자율운항 기술 연구가 많이 진행되고 있으며 그에 따른 시뮬레이션과 실해역 시험 등도 활발하게 수행되고 있다. 이러한 자율운항기술 중 본 연구에서는 AUV(Autonomous Underwater Vehicle) 진회수 시 모함에 활용되며 쌍동선형을 갖는 쌍동형 무인수상선을 대상으로 경로추종 제어에 대한 실해역 시험을 수행한 내용을 소개한다. 대상선인 쌍동형 무인수상선은 배수량이 약 10ton, 최대속도 10knots를 기준으로 설계된 선형이며 Sail drive 타입의 쌍축 추진기를 탑재하고 있으며 Fig. 1에 나타내었다. 실해역 시험은 경기도 화성시에 위치한 제부마리나 전면 해역에서 여러 속도에 대해 Fig. 2의 경로(빨간색)를 활용하여 수행되었다. 해당 경로는 변침각이 45도까지 이루어져 있다. 경로추종 제어 알고리즘은 목표경유점을 향하기 위해 선수각을 제어하는 부분과 목표속도로 추진하기 위해 속도를 제어하는 부분으로 나뉘어져 있다. 선수각 제어 시 경로와 무인선과의 위치 오차를 줄이는 방향으로 선수각이 향할 수 있도록 알고리즘이 설계되었다. 속도 제어의 경우 RPM 별로 실제 속도를 계측하여 데이터화 한 후, 실제 속도가 명령 속도와 다를 경우 RPM을 가감하여 명령 속도로 추진하기 위해 제어할 수 있도록 하였다. Fig. 2에서 파란색 선은 설계한 알고리즘을 활용하여 경로추종 제어를 한 결과의 궤적을 보여준다.
Recently, many unmanned surface vehicles (USVs) have been developed and researched for various fields such as the military, environment, and robotics. In order to perform purpose specific tasks, common autonomous navigation technologies are needed. Obstacle avoidance is important for safe autonomous navigation. This paper describes a vector field histogram+ (VFH+) based obstacle avoidance method that uses the monocular vision of an unmanned surface vehicle. After creating a polar histogram using VFH+, an open space without the histogram is selected in the moving direction. Instead of distance sensor data, monocular vision data are used for make the polar histogram, which includes obstacle information. An object on the water is recognized as an obstacle because this method is for USV. The results of a simulation with sea images showed that we can verify a change in the moving direction according to the position of objects.
최근 드론, 무인 정찰선 등 무인 기술에 대한 관심이 크게 늘었다. 무인 보트는 사람이 직접 탑승하지 않고 무선 전파로 조종이 가능한 보트를 말한다. 무인 보트는 미 해군에서 처음 개발하여 군사용으로 사용되고 있다. 최근에는 취미용, 농약 살포용, 수상 레저용, 탐사용 등 다양한 방면으로 사용이 확대 되었다. 위의 다양한 무인 보트의 역할 중 탐사용 무인 보트의 경우 사람의 시각에 들어오지 않는 사각지대와 같은 곳을 탐사할 수 없다는 장점이 있다. 본 논문에서는 사각지대와 같은 곳도 탐사가 가능한, 실시간 스트리밍을 지원하는 무인 보트를 Raspberry Pi를 이용하여 구현 했다. 수신기의 신호를 입력받아 송신기로 무인 보트의 조작이 가능하고, 스마트폰의 핫스팟 기능을 이용한 Paspberry Pi와 스마트폰의 네트워크 연결, 이를 통해 Raspberry Pi의 Motion을 이용한 실시간 스트리밍이 가능한 무인 보트이다.
This paper proposes a fault detection method for a Unmanned Surface Vehicle (USV) with overactuated system. Current status information for fault detection is expressed as a scalogram image. The scalogram image is obtained by wavelet-transforming the USV's control input and sensor information. The fault detection scheme is based on Convolutional Neural Network (CNN) algorithm. The previously generated scalogram data was transferred learning to GoogLeNet algorithm. The data are generated as scalogram images in real time, and fault is detected through a learning model. The result of fault detection is very robust and highly accurate.
In this study, we present a mapping framework for 3D spatial reconstruction of digital twin model using navigation and perception sensors mounted on an Autonomous Surface Vehicle (ASV). For improving the level of realism of digital twin models, 3D spatial information should be reconstructed as a digitalized spatial model and integrated with the components and system models of the ASV. In particular, for the 3D spatial reconstruction, color and 3D point cloud data which acquired from a camera and a LiDAR sensors corresponding to the navigation information at the specific time are required to map without minimizing the noise. To ensure clear and accurate reconstruction of the acquired data in the proposed mapping framework, a image preprocessing was designed to enhance the brightness of low-light images, and a preprocessing for 3D point cloud data was included to filter out unnecessary data. Subsequently, a point matching process between consecutive 3D point cloud data was conducted using the Generalized Iterative Closest Point (G-ICP) approach, and the color information was mapped with the matched 3D point cloud data. The feasibility of the proposed mapping framework was validated through a field data set acquired from field experiments in a inland water environment, and its results were described.
With the advancement of autonomous navigation technology in maritime domain, there is an active research on swarming Unmanned Surface Vehicles (USVs) that can fulfill missions with low cost and high efficiency. In this study, we propose a formation control algorithm that maintains a certain shape when multiple unmanned surface vehicles operate in a swarm. In the case of swarming, individual USVs need to be able to accurately follow the target state and avoid collisions with obstacles or other vessels in the swarm. In order to generate guidance commands for swarm formation control, the potential field method has been a major focus of swarm control research, but the method using the potential field only uses the position information of obstacles or other ships, so it cannot effectively respond to moving targets and obstacles. In situations such as the formation change of a swarm of ships, the formation control is performed in a dense environment, so the position and velocity information of the target and nearby obstacles must be considered to effectively change the formation. In order to overcome these limitations, this paper applies a method that considers relative velocity to the potential field-based guidance law to improve target following and collision avoidance performance. Considering the relative velocity of the moving target, the potential field for nearby obstacles is newly defined by utilizing the concept of Velocity Obstacle (VO), and the effectiveness and efficiency of the proposed method is verified through swarm control simulation, and swarm control experiments using a small scaled unmanned surface vehicle platform.
한국농어촌공사 산하의 농업용저수지 중 3786개소에 대한 수질조사를 '19년도에 실시한 결과, TOC 기준 4등급 초과 저수지 비율은 약 20%로써, 도심 근교 저수지에서 녹조현상 빈발로 인해 수질, 악취, 미관 등의 환경문제 개선 민원이 다수 발생하고 있다. 현재 녹조 발생 사후관리를 위해 주로 사용되고 있는 대형 조류제거선은 저수심 수변부에서의 적용성에 한계가 있고, Al 기반의 응집제를 사용하여 조류를 수거해서 폐기하고 있는 실정이다. (주)이엔이티는 농어촌연구원, (주)코레드, (주)삼호인넷과 함께 호소나 정체하천의 수변지역에 적용될 수 있는 저에너지형 유해조류 포집시스템 개발과, 수거된 조류부산물을 무독화하여 농업재료로 재활용하는 방안을 연구하고 있다. 저수지나 정체수역의 녹조는 바람, 수면유동 등에 의해 수변에 집적되는 특성이 있어, 인공지능 기술로 녹조현상을 감시하여 조류 밀집구간에 접근할 수 있는 자율이동식 수상이동장치를 개발 중이다. 수상이동장치는 조류포집장치를 탑재하기 위한 부력체, 원격 운전이 가능한 무인항법장치, 수변식생대 및 저수심지역 이동을 고려한 수차방식 추진체, 전체 장치의 전원 공급을 위한 고성능 배터리 등으로 구성하여 상세 도면 설계를 진행하고 있다. 조류포집장치에는 표층에 주로 분포하는 남조류를 선택 흡입하는 포집 부표를 적용하였고, Al계 응집제 사용을 배제한 분리막 실험을 통해 침지형 막분리조 및 가압형 농축조를 설계하였다. 유해조류 포집 및 농축은 수상에서 이동체에 탑재하여 이뤄지고, 육상에서는 자원 회수가 가능하도록 회분식 응집공정으로 구분하였다. 조류 밀집지역에서 수거된 조류의 무독화 및 농업재료 자원화 타당성 평가를 위해 특용 버섯균주를 활용한 시료별 분석항목을 선정하고 실험 매트릭스에 따라 실증실험을 수행하였다. 수거조류를 전처리하여 성분 및 발열량을 분석하고 버섯재배 전후의 마이크로시스틴 독소(LR, RR, LR)를 포함한 성분 분석을 수행하여, 고체연료, 비료 및 사료로 활용방안을 검토하였다. 무인자율이동 조류포집장치는 실증화 규모로 제작하여 기선정된 테스트베드에서 현장적용성 평가를 수행할 예정이다. 본 연구를 통해 개발된 유해조류 포집 시스템은 기존의 녹조제거 방안을 보완하여 정체수역의 생태계 복원 및 친수공간의 환경개선 등에 적용되며, 무독화가 입증된 유해조류의 농업재료 자원화 기술은 고부가 상품 개발 및 환경폐기물 감축에 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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