• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2010.10a
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• pp.1-3
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• 2010

수중 무인항체(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)를 고정밀, 고위험 임무수행 분야에 이용하기 위해서는 연속적이고 정확한 항법정보를 제공하는 기술이 반드시 필요하다. 특히, 최근에는 항공분야에서 국내외적으로 연속적이고 정확한 항법정보를 제공하기 위하여 여러 가지 센서를 결합한 통합 항법시스템에 관한 연구가 활발하며, GPS나 음향장치를 관성센서와 통합하는 방법이 대표적이다. 하지만 수중 무인항체에 경우는 해수면 노출로 인한 탐사시간 장기화와 음향장치 설치 및 회수의 한계로 인하여 GPS나 음향장치 이외에 센서를 이용한 통합 항법시스템의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 자율성이 높으면서, 적은 비용으로 설치가 가능한 영상센서를 이용하여 항법성능을 효과적으로 증대시키는 Vision/INS 통합 항법을 제안한다. 제안한 통합 항법알고리즘은 외부표정요소 직접결정기법을 이용하여 영상 데이터로부터 항체의 위치와 자세를 추정하고, 추정된 결과를 INS의 추정치와 비교한다. 그리고 추정한 위치와 자세오차를 입력으로 칼만필터를 구동하도록 설계하였다. 모의실험을 통해 제안한 방법의 유효성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.140-143
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• 2002

본 논문에서는 자율수중운동체(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)의 실시간 충돌회피에 적용되는 휴리스틱 탐색기법에 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단(aleph-cut)의 선택에 관해 논한다. 퍼지조건연산자와 알파절단은 두 퍼지관계에서 새로운 퍼지관계를 생성시키는 퍼지삼각논리곱의 연산에 적용되는데 이것은 휴리스틱탐색기법의 이론적 기반이 된다. 본 논문은 평가함수를 이용한 새로운 휴리스틱탐색기법을 설계하고, 이에 가장 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단을 제안한다. 제안된 퍼지조건연산자와 알파절단의 검증을 위해 경로경비와 합리적인 경로를 생성하는 알파절단의 개수 관점에서 모든 경우의 퍼지조건연산자와 알파절단에 대해 시뮬레이션 한다. .

• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.57 no.7
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• pp.1241-1246
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• 2008

The dynamics of mobile robot is nonlinear. To cope with this nonlinearity, many advanced control schemes have been proposed recently. Generally, the advanced control schemes are complicated and not good for the practical real-time control when they are implemented as control programs. So, in this paper, a relatively simple PI controller is proposed and applied to the position control of mobile robot with the adoption of reference trajectory calculation method used for the AUV(Autonomous Underwater Vehicle) control. The proposed PI controller is programmed using LabVIEW which is popular for its graphical programming characteristics. The simulation and experimental results show the feasibility and effectiveness of the proposed PI controller.

• ICROS
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• v.17 no.2
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• pp.36-46
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• 2011

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.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.14 no.1
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• pp.80-87
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• 2011

Autonomous underwater vehicles (AUVs) present the important advantage of being able to approach the seafloor more closely than surface vessel surveys can. To collect bathymetric data, bottom material information, and sub-surface images, multibeam echosounder, sidescan sonar (SSS) and subbottom profiler (SBP) equipment mounted on an AUV are powerful tools. The 3000m class AUV URASHIMA was developed by the Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology (JAMSTEC). After finishing the engineering development and examination phase of a fuel-cell system used for the vehicle's power supply system, a renovated lithium-ion battery power system was installed in URASHIMA. The AUV was redeployed from its prior engineering tasks to scientific use. Various scientific instruments were loaded on the vehicle, and experimental dives for science-oriented missions conducted from 2006. During the experimental cruise of 2007, high-resolution acoustic images were obtained by SSS and SBP on the URASHIMA around the northern Kumano Basin off Japan's Kii Peninsula. The map of backscatter intensity data revealed many debris objects, and SBP images revealed the subsurface structure around the north-eastern end of our study area. These features suggest a structure related to the formation of the latest submarine fan. However, a strong reflection layer exists below ~20 ms below the seafloor in the south-western area, which we interpret as a denudation feature, now covered with younger surface sediments. We continue to improve the vehicle's performance, and expect that many fruitful results will be obtained using URASHIMA.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.40 no.6
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• pp.516-526
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• 2016

This paper introduces a hovering-type autonomous underwater vehicle (AUV) developed for research and its fundamental motion performance results obtained by simulation and field test. The AUV can control its motion in four degrees of freedom (DOF) by means of its horizontal and vertical thrusters, and it is designed to provide a test-bed that facilitates ease of operation and experimentation. Prior to the field tests, six DOF equations of motion are developed, and a simulation program is constructed using MATLAB and Simulink to verify the essential motion performance of the designed vehicle. Furthermore, a proportional-integral-derivative (PID) controller and fuzzy PID controller are designed, and their performances are verified through a simulation. Field tests are performed to verify the motion performance of the AUV; way-point tracking is executed by the PID and fuzzy PID controllers. The results confirmed appropriate control performance under current disturbances.

• 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.