• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.188-188
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• 2022

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.187-187
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• 2022

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.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.61 no.3
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• pp.143-151
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• 2024

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.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.59 no.2
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• pp.125-133
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• 2022

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.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.60 no.3
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• pp.165-174
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• 2023

Unmanned Surface Vehicle (USV)'s berthing and unberthing is the most difficult maneuvering tasks and have the highest risk of accidents. In this paper, we designed a berthing/unberthing control algorithm given human joystick command for an USV equipped with a waterjet and a bow thruster. The berthing and unberthing maneuvers are performed remotely by a joystick operator at the Ground Control Center (GCC) where the status of USV and environmental situation can be monitored. We interpret the human joystick commands into USV's desired speed, yaw rate, and heading angle commands. next, we developed a control algorithm for the desired target values of MIMO actuators (engine speed, bucket step, nozzle angle, and bow thruster state) to follow the interpreted commands. The validity of the control algorithm is confirmed through simulations and sea trials at Gwang Am port.