한국해양과학기술원은 해저에서 지면 굴착 작업이 가능한 트랙 형태의 수중건설로봇 (URI-R)을 개발 중에 있다. 개발 로봇은 수중에서 굴착 작업을 수행하는 동안 강한 소음 및 진동 환경에 노출된다. 이로 인하여 음향을 이용하여 수중 위치 신호를 획득하여야 하는 개발 장비는 신호획득이 어려운 상황에 빈번하게 놓일 수 있다. 이를 극복하기 위하여 개발장비가 수중 위치 신호가 간헐적으로 들어오는 상황 속에 놓여 있어도 연속적으로 자신의 위치를 인식하는 방안을 확보하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 비용절감 및 다양한 실험케이스를 확보하기 위하여 수중 작동 특성을 모사할 수 있는 실험을 육상에서 재현하여 실험하였으며 위치 추정을 위하여 관성항법 및 위성항법신호를 사용하였다. 위치 신호획득 주기가 길어짐에 따라 자기 위치 추정에 미치는 영향을 실험적으로 고찰하였다. 이를 통하여 URI-R의 연속적인 자기 위치 인식을 수행하기 위한 위치 신호획득의 최대 주기를 확인하고 이를 적용하고자 한다.
This paper presents an underwater navigation system based on range measurements from a known reference station fixed on the sea bottom or floated at surface with a buoy, for which the system is extended to 3-dimensional coordinates. We formulated a state equation in polar coordinates and constituted an extended Kalman filter for discrete-time implementation of the navigation algorithm. The autonomous underwater vehicle, lSiMl, cruising with a constant speed can estimate its trajectory using just range measurements and additional depth, heading and pitch sensors. Simulation studies were performed to evaluate the underwater navigation of the maneuvering AUV with range measurements. We modulated the sample rate of range measurements to evaluate the effect of the update rate, and changed the initial position error of the AUV to check the robustness to estimation errors. Simulation results illustrates that the extended navigation system provides convergence of the state estimates. The navigation system was conditionally stable when it had initial position errors.
An autonomous underwater vehicle (AUV) can perform flexible operations even in complex underwater environments because of its autonomy. Localization is one of the key components of this autonomous navigation. Because the inertial navigation system of an AUV suffers from drift, observing fixed objects in an inertial reference system can enhance the localization performance. In this paper, we propose a method of AUV localization using visual measurements of underwater structures. A camera measurement model that emulates the camera’s observations of underwater structures is designed in a particle filtering framework. Then, the particle weight is updated based on the extracted visual information of the underwater structures. The proposed method is validated based on the results of experiments performed in a structured basin environment.
자율무인잠수정(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)은 미국을 중심으로 1980년대부터 다양한 수중관련 기술의 발전과, 민군의 사용분야가 증가되면서 급속한 발전의 진전을 보았다. 특히, 과학기술의 발전과 군의 전투개념 변화로 요구되는 무기체계도 급속히 변화되면서 자율무인잠수정이 핵심무기체계로 부상하게 되었다. 군에서 효율적인 전장 관리와 사회의 인명 중시 경향은 무기체계를 유인시스템으로 전환시키고 있다. 자율무인잠수정은 심해저 자원탐사, 해양조사 등 민수분야뿐만 아니라 해군의 정보전, 기뢰전, 그리고 대잠전과 같은 성분 작전에서 핵심적 역할을 수행하게 되었다. 본 기고에서 1994년부터 자율무인잠수정 종합발전 계획을 수립하여 개발하고 있는 미 해군 운용개념을 분석하고 분석된 결과를 기초로 하여 미래 우리 해군에서 자율무인잠수정의 개발 및 운용을 위하여 필요한 핵심 기술을 자율제어, 센서 및 신호처리, 진수 및 hgl수. 수중항법, 수중통신, 그리고 에너지 등으로 구분하고 각각에 대하여 기술발전 동향을 고찰하고 기술개발을 제안하였다.
본 논문에서는 IMU(Inertial Motion Unit), DVL(Doppler Velocity Log), USBL(Ultra Short Base Line) DGPS(Differential Global Positioning System) 등의 센서로부터 취득된 데이터를'융합하여 ROV(Remotely Operated Vehicle)와 AUV(Autonomous Underwater Vehicle)와 같은 수중체의 위치를 지구 전체영역에서 추정하기 위한 기본적인 알고리즘을 다루고 있다. 본 논문에 소개된 알고리즘은 6,000m급 과학 조사용 심해무인잠수정인 해미래[1]의 수중 위치추적에 사용될 예정이다.
본 논문에서는 유삭식 심해무인잠수정인 해미래와 진수장치인 해누비로 이루어지는 심해무인잠수정 시스템의 항법 알고리즘에 사용되는 다중 센서 융합 기법에 대하여 소개하고 있다. 수중 위치 추적 시스템의 성능은 초단기선, 장기선, 고도계와 같은 수중 음향 센서의 성능에 의해 결정되는데 수중음향 신호는 다양한 형태의 노이즈를 가지고 있어 특별한 주의가 요망된다. 본 논문에서는 이동 관측창 개념을 이용한 실용적인 다중 센서 융합 알고리즘을 제안하였다. 해미래의 동해 실해역 시험을 통해 획득된 계측치에 본 알고리즘을 적용하여 그 성능을 고찰한 결과 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
This paper presents considerations on the results of the rotating arm test, which was carried out for assessment of an hybrid navigation system for a semi-autonomous underwater vehicle. The navigation system consists of an inertial measurement unit(IMU), an ultra-short baseline(USBL) acoustic navigation sensor and a doppler velocity log(DVL) accompanying a magnetic compass. A navigational systemmodel is derived to include the scale effect and bias errors of the DVL, of which the state equation composed of the navigation states and sensor parameters are 25 in the order. The extended Kalman filter was used to propagate the error covariance, The rotating arm tests were carried out in the Ocean Engineering Basin of KRISO, to generate circular motion. The hybrid underwater navigation system shows good tracking performance against the circular planar motion. Additionally this paper checked the effects of the sampling ratio of the navigation system and the possibility of the dead reckoning with the DVL and the magnetic compass to estimate the position of the vehicle.
This paper presents an underwater hybrid navigation system for a semi-autonomous underwater vehicle (SAUV). The navigation system consists of an inertial measurement unit (IMU), and a Doppler velocity log (DVL), accompanied by a magnetic compass. The errors of inertial measurement units increase with time, due to the bias errors of gyros and accelerometers. A navigational system model is derived, to include the scale effect and bias errors of the DVL, of which the state equation composed of the navigation states and sensor parameters is 20. The conventional extended Kalman filter was used to propagate the error covariance, update the measurement errors, and correct the state equation when the measurements are available. Simulation was performed with the 6-d.o,f equations of motion of SAUV, using a lawn-mowing survey mode. The hybrid underwater navigation system shows good tracking performance, by updating the error covariance and correcting the system's states with the measurement errors from a DVL, a magnetic compass, and a depth sensor. The error of the estimated position still slowly drifts in the horizontal plane, about 3.5m for 500 seconds, which could be eliminated with the help of additional USBL information.
This paper describes a robust algorithm for an integrated underwater navigation system based on VKF (velocity Kalman filter). The proposed approach relies on a VKF, augmented by the altitude from an echo-sounder-based switching architecture to yield robust performance, even when DVL (Doppler velocity log) exceeds the measurement range and the measured value cannot be valid. The proposed approach relies on three parts: 1) PINS (pure inertial navigation system), 2) VKF design, and 3) VKF-aided integrated navigation filter design. To evaluate the proposed method, we compare the results of the VKF-aided navigation system with the simulation result from a PINS and conventional INS-DVL method.
본 논문은 수중 운반체의 위치추정을 위해 사용되는 센서들의 시뮬레이션에 의한 측정값 생성 방법을 기술한다. 수중 로봇의 경우 항법의 실제 운항 실험에 많은 시간과 경비가 소요되며, 다양한 조건에서의 알고리즘 검증을 위해 실험 조건을 임의로 변화시키기 어렵다. 따라서 수중 항법의 시험 검사를 위해서는 실제 환경에서의 실험 전에 시뮬레이션을 통한 성능의 검증이 필수적이다. 본 연구에서는 거리 측정 센서, 깊이 측정 센서, 속도 측정 센서 그리고 자세 측정 센서들을 대상으로 실제 측정 상황에서 발생 가능한 불확실성들을 반영하여 센서 측정값을 시뮬레이션에 의해 구하는 방법을 구현한다. 측정값은 가우시안 잡음, 비정상 측정값, 그리고 측정치 사이의 상관관계에 의한 불확실성을 포함한다. 또한 각각의 센서들에 대하여 측정값의 불확실성은 물론 측정 시각도 불확실성이 포함되어 결정된다. 시뮬레이션을 통해 구해진 측정값에 대하여 통계적인 방법으로 불확실성에 관한 변수들을 구하고 센서 측정값의 설계시에 목표하였던 불확실성 변수 값들과 비교하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다. 또한 시뮬레이션에 의하여 구한 센서 측정값을 위치 추정 알고리즘에 적용하여 시뮬레이션 로봇의 실제 위치와 추정 위치를 비교하는 방법으로 실제 활용 가능성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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