The variation in the course keeping ability in relation to rudder type is investigated using simulations with 3 different types of rudders (a normal rudder, normal rudder with a plate, and Schilling rudder) under wave conditions. The simulation is developed based on an MMG model with Kijima's regression model, along with the data from Son's experiments and Kose's experiments. A 3-D source distribution method is applied to calculate the source of the external wave forces for the simulation. The coefficients of an autopilot controller that may affect the course keeping ability are also estimated from the simulations with the different rudders. The course keeping ability is evaluated by comparing the forward distances while the ships are simulated with the rudders and autopilot controller.
관성항법시스템 (INS; inertial navigation system)은 센서 오차에 의해 유발되는 항법오차 보정을 위해 보정시스템이나 보정센서를 사용한다. 위성항법시스템 (GNSS; global navigation satellite system), 속도계 (VMS; velocity measurement sensor), 레이더는 INS를 보정하기 위해 일반적으로 사용되는 장치이다. 터널을 지나거나 전파 방해를 받아 GNSS를 사용할 수 없는 환경에서 지상항법시스템 (LNS; land navigation system)이 주로 사용하는 보정센서는 속도계이다. 속도계는 진행방향의 속도성분만 존재하고 횡축 및 종축 속도성분이 없기 때문에 속도계 보정항법을 수행 할 때 직진 주행이 요구된다. 국내는 고속도로라도 원활히 속도계 보정항법을 할 수 있는 구간이 드문데, 이는 국토 형상 및 도로 건설 조건이 속도계 보정에 필요한 직진성 유지에 적합하지 않기 때문이다. 본 논문은 직진성이 보장되지 않는 환경에서 LNS의 속도계를 사용한 보정항법을 수행할 때, 측정치의 필터 갱신 조건을 두어 성능을 개선하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 차량탑재 시험결과를 제시하여 알고리즘의 성능을 입증하였다.
궤도형 차량의 이동구조는 에너지 소비 측면에서 단점이 있지만 접지압의 감소로 인한 평지 및 야지험지에서도 원활한 주행이 가능한 장점으로 인해 농업분야의 플랫폼에서 많이 사용된다. 곡식을 베는 일과 탈곡하는 일을 한 번에 하는 콤바인도 이러한 무한궤도형 이동구조를 사용한다. 또한 궤도형 차량의 방향전환 및 주행속도 변환은 좌 우 궤도의 회전 속도를 다르게 하여 동시에 제어하기 때문에 정교한 주행 성능을 위해서는 궤도형 차량의 기구학 모델을 고려한 경로 계획이 필요하다. 본 연구에서는 직교형 포장에서 Round harvesting 기법 기반으로 궤도형 차량의 기구학 모델 및 포장정보를 고려한 자율주행 콤바인 경로계획 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 Labview 기반의 궤도형 차량 시뮬레이션을 구축하여 실제 포장정보를 이용해 생성 된 경로의 적용 가능성을 구명하고자 하였다. 자율주행 콤바인 경로 계획은 콤바인의 길이, 너비, 회전 시 좌 우 궤도의 속도 비, 직진 속도와 회전 속도 비, 회전 각도, 포장의 외부 경계선, 작업 겹침 량, 회경 횟수를 이용하여 좌현 새머리 선회를 포함한 내부 왕복작업 경로를 생성하며 외부 회경 횟수는 2~3회를 가정하였다. 자율주행 시뮬레이션은 차체와 궤도 자체의 미끄러짐과 작동기 지연시간을 단순화 한 궤도형 기구학 모델형태로 구성하였다. 추종 알고리즘은 선견 거리법을 사용하였으며, 측면 변이값과 방향 오차의 선형조합을 이용하여 조향변수를 정의하고 퍼지로직기반으로 좌 우 궤도 속도를 7 단계화하여 조향장치를 모델링하였다. 실험결과 개발 된 경로생성 알고리즘은 실제 취득 된 포장 외부 경계 GPS 위 경도를 이용해 자동으로 생성이 가능하며 간략화 된 콤바인 시뮬레이션에서 직진주행 RMS 위치 오차는 0.05 m, 선회구간에서 직진 구간 진입 시 RMS 위치 오차는 0.11 m, 직진 구간 RMSE 방향 오차는 3.2 deg로 콤바인 예취부 간격인 30 cm보다 작은 위치 오차를 보이며 생성된 경로 전체 추종이 가능함을 나타내었다.
가장 많이 활용하는 청소로봇의 청소기법은 크게 랜덤기법과 바둑판식기법으로 나눌 수 있다. 랜덤기법을 이용한 청소로봇은 장애물을 만날 때까지 직진 방향으로 청소를 수행하며, 장애물을 만나면 일정한 각도로 회전한 후 다시 직진 방향으로 청소를 수행한다. 랜덤기법은 중복적인 청소를 수행하는 문제가 빈번히 발생하며, 청소를 완료하는 데 오래 시간이 소요되는 단점이 있다. 바둑판식기법을 이용한 청소로봇은 장애물을 만날 때까지 직진 방향으로 청소를 수행하며, 장애물을 만나면 직진과 회전을 이용하여 청소가 수행되지 않은 위치로 이동하고, 이전에 청소를 수행한 방향의 반대로 청소를 수행한다. 바둑판식기법은 청소공간을 조밀하게 청소하며 진행하기 때문에 장애물이 없거나 작은 공간에서 작업 성능이 뛰어나다. 그러나 바둑판식기법으로 장애물이 있거나 복잡한 공간을 청소할 때는 청소시간이 증가한다. 그러므로 청소의 효율성을 증가시키기 위해서는 작업공간을 정확히 파악하여 청소를 계획적으로 진행해야 한다. 본 논문에서 제안한 가상지도 기반 청소로봇은 작업공간을 효율적으로 청소하는 특성을 갖는다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기법의 효율성을 측정하였다.
에어보트(Air boat)는, 선체 상부에 대형 프로펠러를 장착하고 이의 추진력으로 고속 주행하는 특수형태의 선박이다. 선체 밑바닥은 판옥선처럼 평평하고 매끈하기 때문에 장애물에 걸리지 않아 얕은 수면, 개펄, 빙상, 늪지수풀 등 일반선박이 가기 어려운 지역에도 갈 수 있어, 특히 인명구조용으로 많이 이용되고 있다. 그러나 평평한 선저 때문에 파랑이 있거나 측면 바람이 강한 지역에서는, 에어보트는 직진성을 잃어버리고 풍하로 밀리게 되며, 개펄이나 얼음위에서는 정지거리가 길어지는 단점을 가지고 있다. 이 연구에서는 에어보트 선저에 스키드를 장착하여 횡류방지는 물론 직진성을 개선하였으며, 해상 시운전을 통해 성능을 검증하였다.
이상에서와 같이 LCG위치에 따른 일련의 실험으로부터 다음과 같은 결론을 도출하였다. 1. 선형개발에 있어서 최적선형을 선정하고 이에 대한 성능검증의 일부로써 최적의 LCG위치를 찾는 것은 일반배치의 고려 및 실선에서의 운항 경제성 결정에 중요한 역할을 하며, 이와 같은 연구자료를 데이터 베이스화 함으로써 앞으로의 선형개발에 있어서 유용하게 쓰이게 될 것이다. 2. 저항시험 결과로부터 선미방향으로 LCG위치를 2% 포인트씩 이동하게 되면 서서히 저항이 감소하다가 8%포인트 위치에서 최저점을 이루며 이는 실선속도 25노트에서 초기상태(0%LCG)에 비해 만재상태에서는 약 12.4%, 시운전 상태에서는 약 10%의 저항감소효과가 있었다. 그 이후 (10%LCG)부터는 다시 저항이 증가하게 되는데, 이는 선수트림이 커지게 되면서 선저의 활주면에 과도한 동적 압력이 발생하게 되고, 저항감소의 원인이 되었던 침수표면적의 감소로 인한 마찰저항의 감소보다 동적압력에 의한 압력증가 영향이 더 커지게 된 것으로 추측된다. 3. 나선상태에서보다 스프레이스트립(spray strip) 및 스케그 등과 같은 선형에 적합한 부가물을 부착하면 저항감소 및 직진성능 (course keeping ability) 향상 등의 이점이 있다. (이 논문의 결론 부분임)
This study describes the depth and straight motion control performance depending on control surface combinations of a supercavitating underwater vehicle. When an underwater vehicle experiences supercavitation, friction resistance can be minimized, thus achieving the effect of super-high-speed driving. Six degrees of freedom modeling of the underwater vehicle are performed and the guidance and control loops are designed with not only a cavitator and an elevator, but also a rudder and a differential elevator to improve the stability of the roll and yaw axis. The control performance based on the combination of control surfaces is analyzed by the root-mean-square error for keeping depth and straight motion.
본 논문에서는 Manta 형상 무인잠수정의 자유항주모델을 설계하였고 이를 이용하여 제어실험을 실시하였다. 제작된 MUUTV모형은 직진방향으로 1개의 추진기를 가지고 있으며, 승강타와 방향타를 이용하여 수심 및 방향 제어를 실시하게된다. MUUTV는 수심제어시 사용되는 수심을 측정하기 위한 압력센서, 방향제어를 위해 방향각 측정을 위한 마그네틱 컴파스가 설치되어있으며, 잠수정의 전체적인 운용을 위한 Windows XP기반의 소형 On-board PC104가 장착되어있다. 시뮬레이션에 사용된 6자유도 운동모델은 PMM실험과 이론적 추정을 통해 얻어진 유체동역학계수와 파라미터를 이용하여 구성된다. 잠수정의 운동성능과 제어응답을 비교하기 위해 PID, 슬라이딩모드, 퍼지, 제어기가 설계되었으며, 이를 통해 제어 성능을 비교하고자 하였다. 또한 제작된 모델을 이용하여 수심 및 방향제어 실험을 수조에서 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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