According to increasing the importance of underwater environments, the needs of UUV are growing. This paper represents the mechanism and algorithm of UUV docking system with 21-inch torpedo tubes for military submarines as a docking station. To improve the reliability of the docking, torpedo tubes launch a wired ROV and next the ROV combined with UUV is retrieved. For estimating the relative position between the ROV and UUV, in this paper, combining RF sensors and vision system is proposed. The RSSI method of RF sensors is used to estimate the distance and the optical image is combined for the directional information.
본 논문에서는 수중 건설 로봇을 제어하기 위한 모델 기반 메타 강화 학습 방법을 제안한다. 모델 기반 메타 강화 학습은 실제 응용 프로그램의 최근 경험을 사용하여 모델을 빠르게 업데이트한다. 다음으로, 대상 위치에 도달하기 위해 매니퓰레이터의 제어 입력을 계산하는 모델 예측 제어로 모델을 전송한다. MuJoCo 및 Gazebo를 사용하여 모델 기반 메타 강화 학습을 위한 시뮬레이션 환경을 구축하였으며 수중 건설 로봇의 실제 제어 환경에서의 모델 불확실성을 포함하여 제안한 방법을 검증하였다.
This paper presents a control and operation system for a remotely operated vehicle (ROV). The ROV used in the study was equipped with a manipulator and is being developed for underwater exploration and autonomous underwater working. Precision position and attitude control ability is essential for underwater operation using a manipulator. For propulsion, the ROV is equipped with eight thrusters, the number of those are more than six degrees-of-freedom. Four of them are in charge of surge, sway, and yaw motion, and the other four are responsible for heave, roll, and pitch motion. Therefore, it is more efficient to integrate the management of the thrusters rather than control them individually. In this paper, a thrust allocation method for thruster management is presented, and the design of a feedback controller using sensor data is described. The software for the ROV operation consists of a robot operating system that can efficiently process data between multiple hardware platforms. Through experimental analysis, the validity of the control system performance was verified.
Autonomous underwater vehicles (AUVs) are unmanned underwater vessels to investigate sea environments, oceanography and deep-sea resources autonomously. 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 repeated jobs at sea bed. This paper presents a visual servo control system for an AUV to dock into an underwater station with a camera mounted at the nose center of the AUV. To make 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 derives a state equation for the visual servoing AUV. 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 servoing 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 paper proposes a disturbance observer-based control for 6-DOF remotely operated underwater vehicles with model uncertainties. The sum of external disturbance and the forces generated from model parameters except for the inertial matrix of the hydrodynamic model is defined as a lumped disturbance in this paper. Then, the lumped disturbance caused by model uncertainties and the external forces is estimated using the disturbance observer. Fortunately, the disturbance observer is constructed as a linear form because all the elements of the inertial matrix of the hydrodynamic model are constants. To verify the proposed control scheme, we show that the actual lumped disturbance is similar to the estimated lumped disturbance obtained by the disturbance observer. Finally, the position tracking performance in the disturbance environment is confirmed through the comparative study with a traditional inverse dynamics PD controller.
This paper describes the design and development of a hovering AUV constructed at Cheju National University and analyses the dynamic performance of the vehicle using simulation programs. The main purpose of this AUV is to carry out fundamental tests in its station keeping, attitude control, and desired position tracking. Its configuration is similar to the general ROV appearance for underwater works and its dimensions are 0.75m*0.5m*0.5m. It has 4 thrusters of 450 watts for longitudinal/lateral/vertical propulsion and is equipped with a pressure sensor for measuring water depth and a magnetic compass for measuring heading angle. The navigation of the vehicle is controlled by an on-board Pentium III-class computer, which runs with the help of the Windows XP operating system. These give us an appropriate environment for developing various algorithms needed for developing and advancing Hovering AUV.
Underwater robots generally show better performances for tasks than humans under certain underwater constraints such as. high pressure, limited light, etc. To properly diagnose in an underwater environment using remotely operated underwater vehicles, it is important to keep autonomously its own position and orientation in order to avoid additional control efforts. In this paper, we propose an efficient method to assist in the operation for the various disturbances of a remotely operated vehicle for the diagnosis of underwater structures. The conventional AHRS-based bearing estimation system did not work well due to incorrect measurements caused by the hard-iron effect when the robot is approaching a ferromagnetic structure. To overcome this drawback, we propose a sensor fusion algorithm with the camera and AHRS for estimating the pose of the ROV. However, the image information in the underwater environment is often unreliable and blurred by turbidity or suspended solids. Thus, we suggest an efficient method for fusing the vision sensor and the AHRS with a criterion which is the amount of blur in the image. To evaluate the amount of blur, we adopt two methods: one is the quantification of high frequency components using the power spectrum density analysis of 2D discrete Fourier transformed image, and the other is identifying the blur parameter based on cepstrum analysis. We evaluate the performance of the robustness of the visual odometry and blur estimation methods according to the change of light and distance. We verify that the blur estimation method based on cepstrum analysis shows a better performance through the experiments.
Navigation is a crucial capability for all types of manned or unmanned vehicles. However, vehicle navigation in underwater environments still remains a challenging problem since GPS signals for position fixes are not available in the water. Terrain-referenced underwater navigation is an alternative navigation technique that utilizes geometric information of the subsea terrain to correct drift errors due to dead-reckoning or inertial navigation. Terrain-referenced navigation requires the description of an undulating terrain surface as a mathematical function or table, which often leads to a highly nonlinear estimation problem. Recently, PFs (Particle Filters), which do not require any restrictive assumptions about the system dynamics and uncertainty distributions, have been widely used for nonlinear filtering applications. However, PF has considerable computational requirements which used to limit its applicability to problems of relatively low state dimensions. This study proposes the use of a Rao-Blackwellized particle filter that is computationally more efficient than the standard PF for terrain-referenced underwater navigation involving a moderate number of states, and its performance is compared with that of the extended Kalman filter algorithm. The validity and feasibility of the proposed algorithm is demonstrated through numerical simulations.
In this study, the end-effector tracking performance of a manipulator installed on a remotely operated vehicle (ROV) for autonomous underwater intervention is verified. The underwater manipulator is an ARM 7E MINI model produced by the ECA group, which consists of six joints and one gripper. Of the six joints of the manipulator, two are revolute joints and the other four are prismatic joints. Velocity control is used to control the manipulator with forward and inverse kinematics. When the manipulator approaches a target object, it is difficult for the ROV to maintain its position and posture, owing to various disturbances, such as the variation in both the center of mass and the reaction force resulting from the manipulator motion. Therefore, it is necessary to compensate for the influences and ensure the relative distance to the object. Simulations and experiments are performed to track the trajectory of a virtual object, and the tracking performance is verified from the results.
Underwater operating platforms face difficulties regarding power supply and communications. To overcome these difficulties, this study proposes a hybrid surface and underwater vehicle (HSUV) and presents the development of the platform, control algorithms, and results of field tests. The HSUV is capable of supplying reliable power to the unmanned underwater vehicle (UUV) and obtaining data in real time by using a tether cable between the UUV and the unmanned surface vehicle (USV). The HSUV uses global positioning system (GPS) and ultra-short base line sensors to determine the relative location of the UUV. Way point (WP) and dynamic positioning (DP) algorithms were developed to enable the HSUV to perform unmanned exploration. After reaching the target point using the WP algorithm, the DP algorithm enables USV to maintain position while withstanding environmental disturbances. To ensure the navigation performance at sea, performance tests of GPS, attitude/heading reference system, and side scan sonar were conducted. Based on these results, manual operation, WP, and DP tests were conducted at sea. WP and DP test results and side scan sonar images during the sea trials are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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