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.
This paper describes an alignment algorithm that estimates the initial heading angle of AUVs (Autonomous Underwater Vehicle) for starting navigation in a sea area. In the basic dead reckoning system, the initial orientation of the vehicle is very important. In particular, the initial heading value is an essential factor in determining the performance of the entire navigation system. However, the heading angle of AUVs cannot be measured accurately because the DCS (Digital Compass) corrupted by surrounding magnetic field in pointing true north direction of the absolute global coordinate system (not the same to magnetic north direction). Therefore, we constructed an experimental constraint and designed an algorithm based on extended Kalman filter using only inertial navigation sensors and a GPS (Global Positioning System) receiver basically. The value of sensor covariance was selected by comparing the navigation results with the reference data. The proposed filter estimates the initial heading angle of AUVs for navigation in a sea area and reflects sampling characteristics of each sensor. Finally, we verify the performance of the filter through experiments.
The IAEA held the IAEA Robotics Challenge 2017 (IRC2017) to protect workers during inspections of spent nuclear fuel and to improve work efficiency and accuracy rates. To this end, we developed an unmanned surface vehicle (USV) system called the spent fuel check vehicle (SCV). The SCV extracts and tracks the target through image processing, and it is necessary to find suitable parameters for the SNF storage environment in advance. This preliminary work takes time. It is also difficult to prepare the environment in which the work will proceed. In addition, if the preliminary work does not proceed as planned, the system will not move at the proper speed and will become unstable, with yawing and overshoot. To solve this problem, we developed a controller with a camera that can extract the depth at which the target is stored and allow distance-adaptive control. This controller is able to attenuate system instability factors such as yawing and overshoot better than existing controllers by continuously changing system operation parameters according to the depth. In addition, the time required for preliminary work during inspections can be shortened.
Increased usage of autonomous underwater vehicle (AUV) has led to the development of alternative navigational methods that do not employ the acoustic beacons and dead reckoning sensors. This paper describes a simultaneous localization and mapping (SLAM) scheme that uses range sonars mounted on a small AUV. The SLAM is one of such alternative navigation methods for measuring the environment that the vehicle is passing through and providing relative position of AUV by processing the data from sonar measurements. A technique for SLAM algorithm which uses several ranging sonars is presented. This technique utilizes an unscented Kalman filter to estimate the locations of the AUV and objects. In order for the algorithm to work efficiently, the nearest neighbor standard filter is introduced as the algorithm of data association in the SLAM for associating the stored targets the sonar returns at each time step. The proposed SLAM algorithm is tested by simulations under various conditions. The results of the simulation show that the proposed SLAM algorithm is capable of estimating the position of the AUV and the object and demonstrates that the algorithm will perform well in various environments.
The more deeply the researches make progress in ocean researches including the seabed resource investigation or the oceanic ecosystem investigation, the more important the role of UUV gets. In case of study on the deep sea, there are difficulties in telecommunications between AUV and ships, and in data communication and recharging. Therefore, docking is required. In AUV docking system, the AUV should identify the position of docking device and make contact with a certain point of docking device. MOERI (Maritime & Ocean Engineering Research Institute), KORDI has conducted the docking testing on AUV ISIMI in KORDI ocean engineering water tank. As AUV ISIMI approachs the docking device, there is some cases of showing an unstable attitude, because the lights which is on Image Frame are disappeared. So we propose the docking algorithm that is fixing the rudder and stem, if the lights on image frame are reaching the specific area in the Image Frame. Also we propose the new docking device, which has a variety of position and light number. In this paper, we intend to solve the some cases of showing an unstable attitude that were found in the testing, which, first, will be identified the validity via simulation.
본 연구에서는 실해역에서 해류를 고려한 실용적인 유도 시스템을 제안하고 있다. 본 논문에서는 생성된 경로의 최적성은 주요 이슈가 아니다. 시작점부터 목표점까지의 경로는 주요 해류의 방향축을 고려하여 운용 경험이 많은 전문가의 경유점 선택을 통하여 생성된다. 본 논문에서는 또한 초단기선, GPS, 도플러 속도계 그리고 자세센서 등의 계측치를 통해서 다중센서융합알고리즘을 이용하여 정밀 수중항법 솔루션 구현에 대하여 설명하고 있다. 정밀하고 정확하고 갱신 주기가 빠른 수중항법 솔루션을 구현하기 위하여 세 가지 전략을 사용하였다. 첫째는 추측항법의 단독 성능을 향상시키기 위하여 선수각 정밀 정렬을 수행하였다. 둘째는 기본이 되는 단독추측항법이 적분 알고리즘에 기반을 두었기 때문에 시간의 추이에 따른 누적오차의 증가 특성을 가지고 있는데 이를 막기 위하여 주기적으로 절대 위치 정보를 다중센서융합 기법을 이용하여 융합하여 주는 것이다. 셋째는 융합알고리즘의 품질 향상을 위하여 효율적인 특이점 제거 알고리즘을 도입하는 것이다. 개발된 정밀수중항법알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 자율기뢰처리기와 심해무인잠수정의 실해역 데이터를 사용하였다.
The more deeply the researches make progress in ocean researches including the seabed resource investigation or the oceanic ecosystem investigation, the more important the role of UUV gets. In case of study on the deep sea, there are difficulties in telecommunications between AUV and ships, and in data communication and recharging. Therefore, docking is required. In AUV docking system, the AUV should identify the position of docking and make contact with a certain point of docking device. MOERI (Maritime & Ocean Engineering Research Institute), KORDI has conducted the docking testing on AUV ISIMI in KORDI Ocean Engineering Water Tank. As AUV ISIMI approachs the docking device, it is presented that attitude is unstable, because the lights Which is on Image Frame are disappeared. So we fix the rudder and stem, if the lights on Image Frame are reaching the specific area in the Image Frame. In this paper, we intend to solve the problems that were found in the testing, which, first, will be identified via simulation.
This paper describes the hydrodynamic characteristics of a test-bed AUV SNUUV-I constructed at Seoul National University. The main purpose of the AUV is to carry out fundamental control and hydrodynamic experiments. Its configuration is basically a long cylinder of 1.35m in length and 0.25m in diameter with delta-type wings near its rear end. On the edge of each wing, a thruster of 1/4HP is mounted, which is used for both drive and turn the vehicle for horizontal movement as the output control power is varied. A pair of control surfaces installed near its font part generates pitch moments for vertical movement. The 6 DOF mathematical model of SNUUV-I contains hydrodynamic forces and moments expressed in terms of a set of hydrodynamic coefficients. These coefficients can be classified into linear damping coefficients, linear inertial coefficients and nonlinear damping coefficients. It is important to estimate the exact value of these coefficients to control the vehicle precisely. Among these, the linear coefficients are known to affect the motion of the vehicle dominantly. The linear damping coefficients are estimated by using Extended Kalman Filter. The responses of the vehicle to input signals are used to estimate the hydrodynamic coefficients, which can be inferred from output signals measured from an IMU (inertial motion unit) sensor, while the linear inertial coefficients are calculated by a potential code. By using these coefficients estimated as described above, a simulation program is constructed using Matlab.
A state feedback controller with integration of output error is proposed for way-point tracking of an AUV (Autonomous Underwater Vehicle). For the steering control on the XY plane, the proposed controller uses three state variables (sway velocity, yaw rate, heading angle) and the integral of the steering error, and for the depth control on the XZ plane, it uses four state variables (pitch rate, depth, pitch angle) and the integral of the depth error. From the simulation using Matlab/Simulink, we verify that the performance of the proposed controller is satisfactory within an error range of 1m from the target way-point for arbitrarily chosen sets of consecutive way-points.
Hydrodynamic coefficients strongly affect the dynamic performance of an AUV. Thus, it is important to know the true values of these coefficients, in order to accurately simulate the AUV's dynamic performance. Although these coefficients are generally obtained experimentally, such as through the PMM test, the measured values are not completely reliable because of experimental difficulties and errors. Another approach, by which these coefficients can be obtained, is the observer method, in which a model-based estimation algorithm estimates the coefficients. In this paper, the hydrodynamic coefficients are estimated using two nonlinear observers: a sliding mode observer and an extended Kalman filter. Their performances are evaluated in Matlab simulations, by comparing the estimated coefficients obtained from the two observer methods, with the experimental values as determined from the PMM test. A sliding mode controller is constructed for the diving and steering maneuver by using the estimated coefficients. It is demonstrated that the controller, applied with the estimated values, maintains the desired depth and path with sufficient accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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