• 한국음향학회지
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• 제40권4호
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• pp.382-390
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• 2021

해저면 영상을 취득하기 위해 측면주사소나나 다중빔측심기 외에도 합성개구소나가 상용화되어 널리 사용되고 있으며 국내에서도 예인형 시스템 개발 등 관련 연구가 진행 중에 있다. 고해상도의 합성개구소나 영상을 얻기 위해서는 이를 탑재하고 있는 플랫폼의 운동을 정확하게 추정하는 것이 필요하며 이를 위해 정밀한 수중항법 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 합성개구소나를 탑재하고 있는 플랫폼의 운동 특성에 따라 소나 영상의 왜곡이 얼마나 발생하는지 정량적으로 분석함으로써 요구되는 항법 정확도와 항법센서의 정밀도를 설정하는데 있어서 기준이 되는 자료를 제공하고자 한다. 총 다섯가지의 운동을 고려하고 있으며 정량적 분석을 위해 정규화된 평균 제곱근 오차를 정의한다. 각 운동 특성의 변수값 변화에 따른 오차 분석 수치해석을 통해 yaw and sway 운동이 가장 큰 영상 왜곡을 야기하며 pitch and heave 운동의 영향은 크지 않음을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.27-40
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• 2013

본 연구는 미래예측방법으로 많이 활용되고 있는 시나리오플래닝 방법론을 적용하여 2006년에 개발된 한국형 수중로봇시스템(심해무인잠수정시스템)의 바람직한 미래상을 도출하였다. 한국이 개발한 이 심해무인잠수정의 설계심도는 6000미터이며, 그 구성을 보면, '해미래'는 실질적인 심해탐사작업을 실행하고, 이 '해미래'를 지원하는 '해누비'는 심해에서 시료채취나 탐사가 가능하다. 한편 이 한국형 심해무인잠수정시스템은 수중복합항법시스템을 사용하고 있지만, 6000m심해에서 5m이내의 항법오차가 있고 50cm이내의 상대 위치오차를 가지고 있다. 따라서 본고는 이를 보완하여 관련 분야에서 기술 선도국이 될 수 있는 한국정부가 추진해야 할 바람직한 미래전략방향을 고찰했다. 그 결과 인디케이터와 가상벽을 갖춘 외부장치를 구비한 심해무인잠수정 시스템 개발이 한국에 있어 미래지향적인 정책추진방안이었다.

• 한국해양공학회지
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• 제31권2호
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• pp.170-176
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• 2017

In this paper, we propose an underwater localization scheme through the fusion of an inertial navigation system (INS) and the received signal strength (RSS) of electromagnetic (EM) wave sensors to guarantee precise localization performance with high sampling rates. In this localization scheme, the INS predicts the pose of the unmanned underwater vehicle (UUV) by dead reckoning at every step, and the RF sensors corrects the UUV position functions using the Earth-fixed reference when the UUV is located in underwater wireless sensor networks (UWSN). The localization scheme and state modeling were conducted in the extended Kalman filter framework, and UUV localization experiments were conducted in a basin environment. The scheme achieved reliable localization accuracy during long-term navigation, demonstrating the feasibility of exploiting EM wave attenuation as Earth-fixed reference sensors.

• 대한조선학회논문집
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• 제60권4호
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• pp.256-265
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• 2023

This paper describes the results of the development of the submarine Free Running Model (FRM). First, the goal of development was set based on the test conditions and the test environment, and the system was obtained accordingly. The target submarine, Joubert BB2 submarine, was selected with a scale of 18.35 in accordance with the development goal. In order to conduct a submarine FRM test underwater, where communication is impossible, the FRM must operate at least semi-autonomously. For this purpose, an Extended Kalman Filter (EKF) based underwater integrated navigation system and control system using a sailplane and an X-shaped sternplane were designed respectively. In addition, a ballast system was designed to enable the model to float to the water surface in case of an emergency. To verify its propulsion, navigation, and control performance, the FRM tests were conducted in both indoor and outdoor basins. As a result, the relationship between propeller RPM and vehicle speed was derived, and it was confirmed that the navigation and control performance met the target value.

• 전자공학회논문지
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• 제51권3호
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• pp.164-173
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• 2014

수중 로봇 분야에서 수중 환경 인식은 매우 중요하나, 탁도 등의 제약으로 인하여 수중 광학 카메라의 사용은 제한적이다. 대안으로 기대하는 수중 영상 소나의 경우, 소나 영상의 품질이 영상 처리에 의해 자연물을 그대로 인식하기에 충분히 안정적이며 정확하지 못하다. 이를 극복하고자 본 논문의 Part 1에서 초음파의 특징을 고려한 인공 표식을 제안하였으며, 형상 행렬 기반의 인식 방법을 함께 제안하고 검증하였다. 그러나 실제 해양 환경은 복잡하고 동적인 잡음 요소가 많다. 이러한 문제를 추가로 해결하기위해 본 논문의 Part 2에서는 연속되는 소나 영상에서 확률적으로 인식 후보를 선별하여 인식하고, 추적하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 4단계, 즉 유사도 기반 관심 후보의 선정, 확률 기반 최종 후보의 선정, 선정된 후보의 인식, 그리고 인식된 물체의 추적으로 구성되어 있다. 이러한 4단계의 구조가 병렬로 처리되어 실시간 처리가 가능하며 인식 대상체의 변경이나 알고리즘의 보강을 위한 유연한 구조를 가진다. 제안한 프레임워크를 구성하는 파티클 필터 기반의 후보 선별 알고리즘과 평균-이동 (mean-shift) 기법에 의한 추적 방법을 함께 제안하였다. 수조 실험과 실해역 실험을 수행을 통하여 성능을 검증하였으며 결과에 대한 상세한 분석을 수행하였다. 인공 표식의 추적에서 얻어진 상대거리, 방향 등의 정보는 수중 로봇의 제어와 항법을 위해 사용될 것으로 기대하고 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.774-781
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• 2013

The purpose of this paper is to design a DVL-RPM based VKF (Velocity Kalman Filter) design for a performance improvement underwater integrated navigation system. The proposed approach relies on a VKF, augmented by a altitude from Echo-sounder based switching architecture to yield robust performance, even when DVL (Doppler Velocity Log) exceeds the measurement range and the measured value is unable to be valid. The proposed approach relies on two parts: 1) Indirect feedback navigation Kalman filter design, 2) VKF design. To evaluate proposed method, we compare the results of the VKF aided navigation system with simulation result from a PINS (Pure Inertial Navigation System) and conventional INS-DVL method. Simulations illustrate the effectiveness of the underwater navigation system assisted by the additional DVL-RPM based VKF in underwater environment.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.401-406
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• 1992

When a velocity-aided strapdown inertial navigation system is loaded into a torpedo subjected to an extraneous force by the current, odometer measurement errors occur seriously. In order to compensate for navigation errors induced by large odometer biases, the Kalman Filter with separate bias estimator is applied, which separately estimates an unknown bias, and corrects the state estimate produced by the bias-free Kalman Filter to reflect the effect of the bias estimate.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1383-1384
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• 2015

In this paper, a dynamics model embedded navigation filter is newly suggested for underwater autonomous systems without position or attitude aid. In order to ensure the observability on the INS errors, the hydrodynamics of the underwater vehicle is incorporated with the INS attitude error. This approach allows us to estimate and compensate the INS errors in spite of using external velocity sensor. Through the simulation, the performance and effectiveness of the proposed scheme are demonstrated.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.175-175
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• 2000

In this Paper we propose a navigation algorithm which can be used to estimate state vectors such as position and velocity for its motion control using multi-sensor output measurements. The output measurement we will use in estimating the state is a series of known multi-sensor asynchronous outputs with measurement noise. This paper investigates the Extended Kalman Filtering method to merge asynchronous heading, heading rate, velocity of DVL, and SSBL information to produce a single state vector. Different complexity of Kalman Filter, with biases and measurement noise, are investigated with theoretically data from KRISO's AUV. All levels of complexity of the Kalman Filters are shown to be much more close and smooth to real trajectories then the basic underwater acoustic navigation system comment)'used aboard underwater vehicle.

• 로봇학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.226-234
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• 2016

In this study, a model-referenced underwater navigation algorithm is proposed for high-precise underwater navigation using monocular vision near underwater structures. The main idea of this navigation algorithm is that a 3D model-based pose estimation is combined with the inertial navigation using an extended Kalman filter (EKF). The spatial information obtained from the navigation algorithm is utilized for enabling the underwater robot to navigate near underwater structures whose geometric models are known a priori. For investigating the performance of the proposed approach the model-referenced navigation algorithm was applied to an underwater robot and a set of experiments was carried out in a water tank.