워터젯이 탑재된 RIB(Rigid Inflatable Boat)형태의 무인수상선을 인한 경유점 추적 제어 알고리즘을 설계하였고, 성능 검증을 위해 실해역 시험을 수행하였다. 본 연구에서 사용된 RIB형 무인수상선의 경유점 추적제어를 위해서는 방향제어를 위해 버킷각을 제어하여야 한다. 우선, 육상 관제소에 미리 입력된 경유점들의 위경도 등의 위치정보들을 바탕으로, 목표 방향각을 실시간 계산한다. 그리고, 무인수상선에 탑재된 마그네틱 콤파스 등의 센서로부터 받은 선수각 및 선수각속도의 값과 PD 제어기법을 이용하여, 버킷각 명령을 실시간 계산한다. 본 연구에서는, 바람 등의 외력으로 인한 표류각을 보정하기 위해 일정속도 이상에서는 실침로(Course Of Ground, COG)를 사용하였다. 또한, 설계된 경유점 추적 제어 알고리즘을 검증하기 위해 부산 광안대교 근처 해역에서 육상관제소를 설치하고, 실선 시험을 수행하였다. 본 논문에서는, 설계된 무인 경유점 추적 제어 알고리즘의 시험결과를, 유인으로 제어한 결과 및 상용추적제어기로 제어한 결과들과 비교 분석하였다.
Environment perception and three-dimensional (3D) reconstruction tasks are used to provide unmanned ground vehicle (UGV) with driving awareness interfaces. The speed of obstacle segmentation and surrounding terrain reconstruction crucially influences decision making in UGVs. To increase the processing speed of environment information analysis, we develop a CPU-GPU hybrid system of automatic environment perception and 3D terrain reconstruction based on the integration of multiple sensors. The system consists of three functional modules, namely, multi-sensor data collection and pre-processing, environment perception, and 3D reconstruction. To integrate individual datasets collected from different sensors, the pre-processing function registers the sensed LiDAR (light detection and ranging) point clouds, video sequences, and motion information into a global terrain model after filtering redundant and noise data according to the redundancy removal principle. In the environment perception module, the registered discrete points are clustered into ground surface and individual objects by using a ground segmentation method and a connected component labeling algorithm. The estimated ground surface and non-ground objects indicate the terrain to be traversed and obstacles in the environment, thus creating driving awareness. The 3D reconstruction module calibrates the projection matrix between the mounted LiDAR and cameras to map the local point clouds onto the captured video images. Texture meshes and color particle models are used to reconstruct the ground surface and objects of the 3D terrain model, respectively. To accelerate the proposed system, we apply the GPU parallel computation method to implement the applied computer graphics and image processing algorithms in parallel.
Unmanned Surface Vehicle (USV)'s berthing and unberthing is the most difficult maneuvering tasks and have the highest risk of accidents. In this paper, we designed a berthing/unberthing control algorithm given human joystick command for an USV equipped with a waterjet and a bow thruster. The berthing and unberthing maneuvers are performed remotely by a joystick operator at the Ground Control Center (GCC) where the status of USV and environmental situation can be monitored. We interpret the human joystick commands into USV's desired speed, yaw rate, and heading angle commands. next, we developed a control algorithm for the desired target values of MIMO actuators (engine speed, bucket step, nozzle angle, and bow thruster state) to follow the interpreted commands. The validity of the control algorithm is confirmed through simulations and sea trials at Gwang Am port.
With the development of robot technology, the expectation of autonomous mission operations has increased, and the research on robot control architectures and mission planners has continued. A scalable and robust control architecture is required for unmanned surface vehicles (USVs) to perform a variety of tasks, such as surveillance, reconnaissance, and search and rescue operations, in unstructured and time-varying maritime environments. In this paper, we propose a robot control architecture along with a new utility function that can be extended to various applications for USVs. Also, an additional structure is proposed to reflect the operator's command and improve the performance of the autonomous mission. The proposed architecture was developed using a robot operating system (ROS), and the performance and feasibility of the architecture were verified through simulations.
This paper presents a FTNCS (Fault-Tolerant Networked Control System) that can tolerate control surface failure and packet delay/loss in an UAV (Unmanned Aerial Vehicle). The proposed method utilizes the benefits of self-diagnosis by smart actuators along with the control allocation technique. A smart actuator is an intelligent actuation system combined with microprocessors to perform self-diagnosis and bi-directional communications. In the event of failure, the smart actuator provides the system supervisor with a set of actuator condition data. The system supervisor then compensate for the effect of faulty actuators by re-allocating redundant control surfaces based on the provided actuator condition data. In addition to the compensation of faulty actuators, the proposed FTNCS also includes an efficient algorithm to deal with network induced delay/packet loss. The proposed algorithm is based on a Lagrange polynomial interpolation method without any mathematical model of the system. Computer simulations with an UAV show that the proposed FTNCS can achieve a fast and accurate tracking performance even in the presence of actuator faults and network induced delays.
The purpose of this study is to evaluate the fixed wing type domestic UAV for monitoring of algae bloom in aquatic environment. The UAV used in this study is operated automatically in-flight using an automatic navigation device, and flies along a path targeting preconfigured GPS coordinates of desired measurement sites input by a flight path controller. The sensors used in this study were Sequoia multi-spectral cameras. The photographed images were processed using orthomosaics, georeferenced digital surface models, and 3D mapping software such as Pix4D. In this study, NDVI(Normalized distribution vegetation index) was used for estimating the concentration of chlorophyll-a in river. Based on the NDVI analysis, the distribution areas of chlorophyll-a could be analyzed. The UAV image was compared with a airborne image at a similar time and place. UAV images were found to be effective for monitoring of chlorophyll-a in river.
Unmanned surface vehicles(USVs) have been developed for special operations in foreign navies. These will be employed to conduct critical missions including inspection, coast guard, ISR, fire protection, precision strike, mine interception warfare and antisubmarine warfare. It is also known the USVs will be deployed at the front line of the network-centric warfare to replace the manned naval operations. The unmanned operation can, thus, minimize unnecessary risk to personnel and enhance the success probability for the imposed mission. In this research, the USVs which are under operation and development in foreign navies are investigated. Based on this, an USV with $7\~10m$ of length and 10ton of weight for the Korean Navy which can be deployed near the Northern Limit Line(NLL), is proposed.
Jo, Se-Hyeon;Lee, Woo-Sin;Kim, Hack-Joon;Jin, So-Yeon;Yoo, In-Deok
한국컴퓨터정보학회논문지
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제23권12호
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pp.11-19
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2018
In the Unmanned Aerial Vehicle Line-Of-Sight datalink system, there is a possibility that the communication line is disconnected because line of sight can not be secured by one antenna due to changes in position and posture of the air vehicle. In order to prevent this, both top and bottom of air vehicle are equipped with antennas. At this time, if the signal can be transmitted and received by switching to an antenna advantageous for securing the line of sight, communication disconnection can be minimized. The legacy antenna switching method has disadvantages such that diffraction, fading due to the surface or obstacles, interference and reflection of the air vehicle are not considered, or antenna switching standard is not clear. In this paper, we propose an airborne antenna switching method for improving the performance of UAV LOS datalink system. In the antenna switching method, the performance of each of the upper and lower parts of the mounted antenna according to the position and attitude of the air vehicle is predicted by using the deep learning in an UAV LOS datalink system in which only the antenna except the receiver is duplicated. Simulation using flying test dataset shows that it is possible to switch antennas considering the position and attitude of unmanned aerial vehicle in the datalink system.
A new intelligent adaptive control scheme was proposed that combines the control based on interference observer and fuzzy adaptive s-curve for flight path tracking control of unmanned aerial vehicle (UAV). The most important contribution is that the control configurations don't need to know the uncertainty limit of the vehicle and the influence of interference is removed. The proposed control law is an integration of fuzzy control estimator and adaptive proportional integral (PI) compensator with input. The rated feedback drive specifies the desired dynamic properties of the closed control loop based on the known properties of the preferred acceleration vector. At the same time, the adaptive PI control compensate for the unknown of perturbation. Additional terms such as s-surface control can ensure rapid convergence due to the non-linear representation on the surface and also improve the stability. In addition, the observer improves the robustness of the adaptive fuzzy system. It has been proven that the stability of the regulatory system can be ensured according to linear matrix equality based Lyapunov's theory. In summary, the numerical simulation results show the efficiency and the feasibility by the use of the robust control methodology.
Park, Jihoon;Kim, Sukkeun;Noh, Geemoon;Kim, Hyeongmin;Lee, Daewoo;Lee, Inwon
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제13권1호
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pp.575-584
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2021
This study contains the process of developing a Mission Planning System (MPS) of an USV that can be applied in real situations and verifying them through HILS. In this study, we set the scenario of a single USV with limited operating time. Since the USV may not perform some missions due to the limited operating time, an objective function was defined to maximize the Mission Achievement Rate (MAR). We used a genetic algorithm to solve the problem model, and proposed a method using a 3-D population. The simulation showed that the probability of deriving the global optimal solution of the mission planning algorithm was 96.6% and the computation time was 1.6 s. Furthermore, USV showed it performs the mission according to the results of the MPS. We expect that the MPS developed in this study can be applied to the real environment where USV performs missions with limited time conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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