This paper describes a method for tracking attitude and position of underwater robots. Underwater work with underwater robots is subject to differences in work efficiency depending on the skill of the operator and the utilization of additional sensors. Therefore, this study developed an underwater robot that can operate autonomously and maintain a certain attitude when working underwater to reduce difference of work efficiency. The developed underwater robot uses 8 thrusters to control 6 degrees of freedom motion, IMU (Inertial Measurement Unit), DVL (Doppler Velocity Log) and PS (Pressure Sensor) to measure attitude and position. In addition, the thruster allocation algorithm was designed to follow the control desired value using 8 thrusters, and the motion control experiments were performed in the engineering water basin using the thruster allocation method.
An underwater glider is a type of autonomous unmanned vehicle and it advances using a vertical zig-zag glide. For this purpose, the position of an internal battery is regulated to control its attitude, and the amount of water in a buoyancy bag is regulated to control the depth. Underwater glider is suitable for a long-distance mission for a long time, because the required energy is much smaller than the conventional autonomous unmanned vehicle using propeller propulsion system. In this paper, control of horizontal tail wing is newly added to the conventional battery position and buoyancy control. The performance of the proposed controller is shown through Matlab simulation.
A location estimation algorithm based on the sea-surface beacon is proposed in this paper. The beacon is utilized to provide ultrasonic signals to the underwater vehicles around the beacon to estimate precise position of underwater vehicles (ROV, AUV, Diver robot), which is named as USBL (Ultra Short Baseline) system. It utilizes GPS and INS data for estimating its position and adopts DWT (Discrete Wavelet Transform) de-noising filter and UKF (Unscented KALMAN Filter) elaborating the position estimation. The beacon system aims at estimating the precise position of underwater vehicle by using USBL to receive the tracking signals. The most important one for the precise position estimation of underwater vehicle is estimating the position of the beacon system precisely. Since the beacon is on the sea-waves, the received GPS signals are noisy and unstable most of times. Therefore, the INS data (gyroscope sensor, accelerometer, magnetic compass) are obtained at the beacon on the sea-surface to compensate for the inaccuracy of the GPS data. The noises in the acceleration data from INS data are reduced by using DWT de-noising filter in this research. Finally the UKF localization system is proposed in this paper and the system performance is verified by real experiments.
To control the depth of an underwater glider, a control method by using Lyapunov's direct method is proposed. The underwater glider has a torpedo-shape hull, a movable mass in the hull, and an inflatable buoyancy bag in the hull, but doesn't have large wings that increase the lift force for the conventional underwater glider. The control laws to adjust the position of the movable mass and the mass of the inflatable buoyancy bag are derived. For a selected speed and an angle of attack, we simulated the operation of the underwater glider using Matlab/Simulink. The efficiency of the proposed controller is shown in the fact that the control effort is active during only a short period of time when the zigzag trajectory is changed from downward to upward or vice versa.
In this paper, we research the localization problem of the crawler-type inspection robot for underwater structure which travels an outer wall of underwater structure. Since various factors of the underwater environment affect an encoder odometer, it is hard to localize robot itself using only on-board sensors. So in this research we used a depth sensor and an IMU to compensate odometer which has extreme error in the underwater environment through using Extended Kalman Filter(EKF) which is normally used in mobile robotics. To acquire valid measurements, we implemented precision sensor modeling after assuming specific situation that robot travels underwater structure. The depth sensor acquires a vertical position of robot and compensates one of the robot pose, and IMU is used to compensate a bearing. But horizontal position of robot can't be compensated by using only on-board sensors. So we proposed a localization algorithm which makes horizontal direction error bounded by using kinematics relationship. Also we implemented computer simulations and experiments in underwater environment to verify the algorithm performance.
This paper presents a dynamic workspace control method of underwater manipulator considering a floating ROV (Remotely Operated vehicle) motion caused by sea wave. This method is necessary for the underwater work required linear motion control of a manipulator's end-effector mounted on a floating ROV in undersea. In the proposed method, the motion of ROV is modeled as nonlinear first-order differential equation excluded dynamic elements. For online manipulator control achievement, we develop the position tracking method based on sensor data and EKF (Extended Kalman Filter) and the input velocity compensation method. The dynamic workspace control method is established by applying these methods to differential inverse kinematics solution. For verification of the proposed method, experimental data based test of ROV position tracking and simulation of the proposed control method are performed, which is based on the specification of the KORDI deep-sea ROV Hemire.
This paper presents a non-regressor based adaptive control scheme for the trajectory tracking of underwater vehicle-mounted manipulator systems(UVMS). The adaptive control system includes a class of unmodeled effects is applied to the trajectory control of an UVMS. The only information required to implement this scheme ios the upper bound and lowe bound of the system parameter matrices the upper bound of unmodeled effects the number of joints the position and attitude of the vehicle and trajectory commands. The adaptive control law estimates control gains defined by the combinations of the bounded constants of system parameter matrices and of a filtered error equation. To evaluate the performance of the non-regressor based adaptive controller computer simulation was performed with a two-link planar robot model mounted on an underwater vehicle. The hydrodynamic effects acting on the manipulator are included. It is assumed that the vehicle's motion is slow and can be predicted with a proper compensator.
대규모 해양 건설에 따른 해양 건설 작업자의 안전 및 해양 오염 문제가 발생하고 있다. 특히, 해양의 수중 건설 작업은 다른 작업에 비해 위험도가 높아 작업자의 안전을 고려한 무인 대체 시스템의 적용이 필요하다. 본 논문에서는 수중 무인 작업을 위해 해양 건설용 ROV 시스템을 개발 완료하였다. 수중 추진체의 제어를 통한 위치제어, 공압 gripper 그리고 수중 작업 모니터링을 위한 모니터링 시스템을 개발하였다. 성능평가 결과 ROV의 수중 이동속도는 최대 0.89m/s로 평가되었으며, 공압 gripper의 최대 하중은 80kg의 하중 허용 가능함을 확인하였다. 또한, 수중 ROV의 제어와 수중 영상 스트리밍에 필요한 네트워크 대역폭이 300Mbps 이상으로 평가되었으며, 유선 통신은 205m에서 92.7 ~ 95.0Mbit/s, 무선 통신은 78.3 ~ 84.8Mbit/s의 속도로 평가되었다.
Autonomous underwater vehicles (AUVs) are unmanned, underwater vessels that are used to investigate sea environments in the study of oceanography. Docking systems are required to increase the capability of the AUVs, to recharge the batteries, and to transmit data in real time for specific underwater works, such as repented jobs at sea bed. This paper presents a visual :em control system used to dock an AUV into an underwater station. A camera mounted at the now center of the AUV is used to guide the AUV into dock. To create the visual servo control system, this paper derives an optical flow model of a camera, where the projected motions of the image plane are described with the rotational and translational velocities of the AUV. This paper combines the optical flow equation of the camera with the AUVs equation of motion, and deriver a state equation for the visual servo AUV. Further, this paper proposes a discrete-time MIMO controller, minimizing a cost function. The control inputs of the AUV are automatically generated with the projected target position on the CCD plane of the camera and with the AUVs motion. To demonstrate the effectiveness of the modeling and the control law of the visual servo AUV simulations on docking the AUV to a target station are performed with the 6-dof nonlinear equations of REMUS AUV and a CCD camera.
This research develops a sensorless hydraulic servo system of Parallel-Typed robot for harbour construction. Purpose of the robot is to mechanize the construction, which is accomplished through a joystick's operating by a stoneworker (or diver). The robot is attached on the end of an excavator as its attachment or transported by a crane to reach the desired place. The embedded compact controller is installed on the robot body and controlled by wireless telecommunication. For underwater work, it is necessary to waterproof the robot and its sensors. Especially, a sensor waterproof is a main drawback for the underwater robot. This leads us to develop a hydraulic robot position controller using an observer which gives the position information without any position sensor. We design a neural network to identify the displacement change according to the command voltage to servo valve. To verify the sensorless controller, this paper presents the performance of the sensorless control for which the position is given by the observer comparing with that of the sensor control for which the position is measured by LVDT sensors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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