• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.31 no.3
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• pp.1-10
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• 2022

Defense fields widely operate unmanned systems to lower vulnerability and enhance combat effectiveness. In the navy, swarm unmanned surface vehicles(USVs) form a cluster within communication range, share situational awareness information among the USVs, and cooperate with them to conduct military missions. This paper proposes an interface system, i.e., Interface Adapter System(IAS), to achieve inter-USV and intra-USV interoperability. We focus on the mission planning subsystem(MPS) for interoperability, which is the core subsystem of the USV to decide courses of action such as automatic path generation and weapon assignments. The central role of the proposed system is to exchange interface data between MPSs and other subsystems in real-time. To this end, we analyzed the operational requirements of the MPS and identified interface messages. Then we developed the IAS using the distributed real-time middleware. As experiments, we conducted several integration tests at swarm USVs simulation environment and measured delay time and loss ratio of interface messages. We expect that the proposed IAS successfully provides bridge roles between the mission planning system and other subsystems.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.184-185
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• 2022

국제해사기구(IMO)에서는 2017년 미래선박으로서 자율운항선박(MASS)의 개념을 채택한 바 있으며, 실해역 운항을 위한 국제법규 및 규정 검토를 진행하고 있다. 무인선은 악천후시 유인선이 수행하기 힘든 임무를 대체하거나 지원하기 위하여 원격 혹은 자율적으로 운용되는 일종의 소형 자율운항선박을 의미한다. 선박해양플랜트연구소에서는 2011년부터 해양수산부 연구개발사업을 통하여, 무인선 아라곤호 시리즈를 개발하였으며, 아라곤1호, 2호, 3호 등 총 3척을 운용하고 있다. 해당 선박은 길이 8미터, 배수량 약 3톤급의 활주선형으로 원격운항, 경로추종 및 충돌회피 등 자율운항 기능이 적용되어 있다. 한편, 무인선은 공중 드론과 달리 탑재중량이 크고, 항속시간이 길어 해상에서 감시,첩보, 정찰 등에 효용성이 높으며, 최근 한척보다는 여러 척을 운용하는 것이 효과적이어서 무인선 군집(USV Swarm)으로 해상임무를 수행하려는 연구가 다양하게 진행되고 있다. 선박해양플랜트연구소에서는 2019년부터, 기존의 아라곤호 시리즈 무인선들을 활용하여, 무인선 군집 자율운항 시스템 개발을 위한 "인공지능 기반 무인선 상황인식 및 자율운항 기술 개발" 과제를 진행하고 있다. 해상에서 불법선박이 출현시 이를 효과적으로 단속하기 위하여 추적 기동이 필요한데, 본 연구에서는 무인선 3척을 활용하여 불법선박을 추적하는 해상 감시 실해역 시험을 수행하였다. 본 논문에서는 무인선 군집 자율운항 시스템에 대하여 소개하고, 무인선 군집을 활용한 불법선 추적에 관한 실해역 시험결과에 대해 소개한다.

• Advances in robotics research
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• v.2 no.2
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• pp.161-182
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• 2018

This paper proposes a novel receding horizon control (RHC) algorithm for formation control of a swarm of unmanned surface vehicles (USVs) using particle swarm optimization (PSO). The proposed control algorithm provides the coordinated path tracking of multi-agent USVs while preventing collisions and considering external disturbances such as ocean currents. A three degrees-of-freedom kinematic model of the USV is used for the RHC with guaranteed stability and convergence by incorporating a sequential Monte Carlo (SMC)-based particle initialization. An ocean current model-based estimator is designed to compensate for the effect of ocean currents on the USVs. This method is compared with the PSO-based RHC algorithms to demonstrate the performance of the formation control and the collision avoidance in the presence of ocean currents through numerical simulations.