This study presents a mission management technique that is a key component of underwater docking system used to expand the operating range of autonomous underwater vehicle (AUV). We analyzed the docking scenario and AUV operating environment, defining the feasible initial area (FIA) level, event level, and global path (GP) command to improve the rate of docking success and AUV safety. Non-holonomic constraints, mounted sensor characteristic, AUV and mission state, and AUV behavior were considered. Using AUV and docking station, we conducted experiments on land and at sea. The first test was conducted on land to prevent loss and damage of the AUV and verify stability and interconnection with other algorithms; it performed well in normal and abnormal situations. Subsequently, we attempted to dock under the sea and verified its performance; it also worked well in a sea environment. In this study, we presented the mission management technique and showed its performance. We demonstrated AUV docking with this algorithm and verified that the rate of docking success was higher compared to those obtained in other studies.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권3호
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pp.374-383
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2004
This paper presents a neural network adaptive controller for autonomous diving control of an autonomous underwater vehicle (AUV) using adaptive backstepping method. In general, the dynamics of underwater robotics vehicles (URVs) are highly nonlinear and the hydrodynamic coefficients of vehicles are difficult to be accurately determined a priori because of variations of these coefficients with different operating conditions. In this paper, the smooth unknown dynamics of a vehicle is approximated by a neural network, and the remaining unstructured uncertainties, such as disturbances and unmodeled dynamics, are assumed to be unbounded, although they still satisfy certain growth conditions characterized by 'bounding functions' composed of known functions multiplied by unknown constants. Under certain relaxed assumptions pertaining to the control gain functions, the proposed control scheme can guarantee that all the signals in the closed-loop system satisfy to be uniformly ultimately bounded (UUB). Simulation studies are included to illustrate the effectiveness of the proposed control scheme, and some practical features of the control laws are also discussed.
본 논문에서는 접근 각도 개념을 이용하여 과소작동기 형태의 무인 수중 잠수정의 경로 추적 제어기 설계 방법을 제안한 다. 과소 작동기 형태를 가지는 무인 수중 잠수정은 종 방향 추진력과 회전력에 의해 속도와 방향을 조절하나, 횡 방향 추 진기가 없기 때문에 횡 방향에 대한 움직임을 제어 할 수 없다. 이러한 무인 수중 잠수정의 과소 작동기 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 기준 경로에 대한 접근 각도 개념을 제안하고, 제안한 접근 각도를 이용하여 경로 추적 제어기를 설 계한다. 이를 위해 동체 고정 좌표계에서 새로운 오차 방정식을 구하고, 리아푸노프 방법을 기반으로 경로 추적 제어기를 설계한다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션 통해 제안한 방법에 의해 설계된 제어기의 성능을 검증한다.
This research investigated to find out the possibilities of applying FRPs to the AUVs. In this study, two kinds of metal materials, which is one of the popularly used materials for manufacturing AUVs, and 6 kinds of FRP materials were considered. Material properties of FRPs were derived by tensile tests and chemical analysis. Moreover, various types of AUVs were designed by 8 kinds of materials. From structural analysis, we can find out that the weights of AUV by CFRP-Autoclave could be reduced by 60% in comparison with the weights of AUV by Al 7075-T6. Also, 40% weight reduction could be expected compared to the AUV by Ti-6Al-4V. In this result, we could conclude that the material of CFRP-Autoclave have various merits and potentialities as one of the AUV materials.
This paper presents a neural net based nonlinear adaptive controller for an autonomous underwater vehicle (AUV). AUV's dynamics are highly nonlinear and their hydrodynamic coefficients vary with different operational conditions, so it is necessary for the high performance control system of an AUV to have the capacities of learning and adapting to the change of the AUV's dynamics. In this paper a linearly parameterized neural network is used to approximate the uncertainties of the AUV's dynamic, and the basis function vector of network is constructed according to th AUV's physical properties. A sliding mode control scheme is introduced to attenuate the effect of the neural network's reconstruction errors and the disturbances in AUV's dynamics. Using Lyapunov theory, the stability of the presented control system is guaranteed as well as the uniformly boundedness of tracking errors and neural network's weights estimation errors. Finally, numerical simulations for motion control of an AUV are performed to illustrate the effectiveness of the proposed techniques.
The purpose of this paper is to demonstrate that the genetic algorithm can be useful for the global path planning when the obstacles and current field data are given. In particular, the possibilities for a novel type small AUV mission deployment in tidal regions, which experience vortical currents, were examined. Experimental simulations show feasibility and effective in generate the global path regardless of current and obstacles. By choosing an appropriate path in space, an AUV may both bypass adverse currents which are too fast to be overcome by the vehicle's motor and also exploit favorable currents to achieve far greater speeds than motors could otherwise provide, while substantially saving energy.
This paper presents a neural net based nonlinear adaptive controller for an autonomous underwater vehicle (AUV). AUV's dynamics are highly nonlinear and their hydrodynamic coefficients vary with different operational conditions, so it is necessary for the high performance control system of an AUV to have the capacities of learning and adapting to the change of the AUV's dynamics. In this paper a linearly parameterized neural network is used to approximate the uncertainties of the AUV's dynamics, and a sliding mode control is introduced to attenuate the effects of the neural network's reconstruction errors and the disturbances of AUV's dynamics. The presented controller is consist of three parallel schemes; linear feedback control, sliding mode control and neural network. Lyapunov theory is used to guarantee the asymptotic convergence of trajectory tracking errors and the neural network's weights errors. Numerical simulations for motion control of an AUV are performed to illustrate to effectiveness of the proposed techniques.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권3호
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pp.154-163
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2013
In this paper, we propose a formation control algorithm for underactuated autonomous underwater vehicles (AUVs) with parametric uncertainties using the approach angle. The approach angle is used to solve the underactuated problem for AUVs, and the leader-follower strategy is used for the formation control. The proposed controller considers the nonzero off-diagonal terms of the mass matrix of the AUV model and the associated parametric uncertainties. Using the state transformation, the mass matrix, which has nonzero off-diagonal terms, is transformed into a diagonal matrix to simplify designing the control. To deal with the parametric uncertainties of the AUV model, a self-recurrent wavelet neural network is used. The proposed formation controller is designed based on the dynamic surface control technique. Some simulation results are presented to demonstrate the performance of the proposed control method.
본 논문은 수중에서 여러 대의 자율무인잠수정(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)간의 통신을 위한 수중음향 통신 네트워크 기법중에서 효율적인 전력 사용으로 에너지 소비를 줄이고 수중의 긴 전파 지연에서도 원활한 통신이 가능한 수중 접속제어 프로토콜(Medium Access Control, MAC)을 제시하고자 한다. 제안된 접속제어 프로토콜은 스타 토폴로지를 채택하여 네트워크를 구성하는 한 노드가 마스터가 되어 멤버 노드들의 오버헤드를 최소화하고자 했으며 수중의 긴 전파 지연을 고려하여 지역 동기화(localized synchronization)방식을 사용하여 동기화를 용이하게 하였다. 또한, 멤버 노드들은 슬립 모드를 이용하여 노드들의 전력수명을 최대화하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권4호
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pp.451-458
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2012
수중의 작업 목적에 따라 ROV와 AUV의 두 가지 용도로 사용할 수 있는 새로운 구조의 변신 6자유도 수중로봇의 설계연구를 하였다. CROV의 ROV모드와 AUV모드에 대한 각각의 구조 설계연구를 수행하였으며 각각의 모드에 대한 제어시스템을 설계하고 AUV의 경우에는 추력에 따른 항해속도에 대한 해석을 수행하였다. ROV나 AUV의 정확한 위치 및 속도를 추정할 수 있도록 다양한 센서신호를 퓨전하여 처리하는 센서퓨전보드를 제작하고 확장 칼만필터를 포함하는 전체 제어시스템을 설계하고 제작하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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