This paper describes the process of evaluating maneuverability in still water of an unmanned surface vehicle based on data measured by performing sea trials. First, we set up a test scenario that is easy to analyze the maneuverability of the unmanned surface vehicle and to identify and verify the dynamics model. Since the attitude of hull varies according to the speed of the unmanned surface vehicle which has a planing hull shape, the relationship between waterjet RPM, speed and attitude is analyzed by performing straight forward tests at various speeds. The turning tests of the unmanned surface vehicle in which the waterjet angle rotates while turning are performed by changing the waterjet rotation angle under the condition of two representative speeds to analyze turning ability. The turning ability of the unmanned surface vehicle includes speed reduction, yaw rate, heel, and turing diameter at steady turning phase according to the speed and RPM.
Ocean developments gradually move to deep-sea in the 21 century. A deep-sea unmanned underwater vehicle is one of important tools for ocean resource survey. A marine cable plays an important role for the safe operation of a deep-sea unmanned underwater vehicle. The first cable of a deep-sea unmanned underwater vehicle is excited by surface vessel motion and shows non-linear dynamic behaviors. A numerical method is necessary for analysing the dynamic behaviour of the first marine cable. In this study, a numerical program is estabilished based on a finite difference method. The program is appled to a 6000m long cable for a deep-sea unmanned underwater vehicle and shows good reasonable results.
Ocean developments gradually move to deep-sea in the 21 century. A deep-sea unmanned underwater vehicle is one of important tools for ocean resource survey. A marine cable plays an important role for the safe operation and signal transmission of a deep-sea unmanned underwater vehicle. The umbilical cable of a deep-sea unmanned underwater vehicle is excited by surface vessel motion and shows non-linear dynamic behaviors. A numerical method is necessary for analysing the dynamic behavior of a marine cable. In this study, a numerical program is established based on a finite difference method. The program is appled to 6000m long cable for a deep-sea unmanned underwater vehicle and shows good reasonable results.
This paper proposes vision-based collision risk estimation method for an unmanned surface vehicle. A robust image-processing algorithm is suggested to detect target obstacles from the vision sensor. Vision-based Target Motion Analysis (TMA) was performed to transform visual information to target motion information. In vision-based TMA, a camera model and optical flow are adopted. Collision risk was calculated by using a fuzzy estimator that uses target motion information and vision information as input variables. To validate the suggested collision risk estimation method, an unmanned surface vehicle experiment was performed.
Vo, Anh Hoa;Yoon, Hyeon Kyu;Ryu, Jaekwan;Jin, Taekseong
한국해양공학회지
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제33권6호
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pp.510-517
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2019
Efficient path planning is essential for unmanned surface vehicle (USV) navigation. The A* algorithm is an effective algorithm for identifying a safe path with optimal distance cost. In this study, a modified version of the A* algorithm is applied for planning the path of a USV in a static and dynamic obstacle environment. The current study adopts the A* approach while maintaining a safe distance between the USV and obstacles. Two important parameters-path length and computational time-are considered at various start times. The results demonstrate that the modified approach is effective for obstacle avoidance by a USV that is compliant with the International Regulations for Preventing Collision at Sea (COLREGs).
Ocean developments gradually move to deep-sea in the 21 century. A deep-sea unmanned underwater vehicle is one of important tools for ocean resource survey. A marine cable plays an important role for the safe operation and signal transmission of a deep-sea unmanned underwater vehicle. The first cable of a deep-sea unmanned underwater vehicle is excited by surface vessel motion and shows non-linear dynamic behaviors. A ROV launcher is also excited by the 1st cable motion. A numerical method is necessary for analysing the dynamic behaviour of the first marine cable and the ROV launcher. In this study, a numerival program is appled to a 6,000m long cable for a deep-sea unmanned underwater vehicle to shaw shows the dynamic behaviour of the cable and the ROV launcher under combined excitations.
Min Sun Lee;Soo Mee Kim;Mee Jang;Hyemi Cha;Jung-Min Seo;Seungjae Baek;Jong-Myoung Lim
Nuclear Engineering and Technology
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제55권6호
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pp.2158-2165
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2023
Marine radioactivity monitoring is critical for taking immediate action in case of unexpected nuclear accidents at nuclear facilities located near coastal areas. Especially when the level of contamination is not predictable, mobile monitoring systems will be useful for wide-area ocean radiation survey and for determination of the level of radioactivity. Here, we used a silicon photomultiplier and a high-efficiency GAGG crystal to fabricate a compact, battery-powered gamma spectroscopy that can be used in an ocean environment. The developed spectroscopy has compact dimensions of 6.5 × 6.5× 8 cm3 and weighs 560 g. We used LoRa, a low-power wireless protocol for communication. Successful data transmission was achieved within 1.4 m water depth. The developed gamma spectroscopy was able to detect radioactivity from a 137Cs point source (3.7 kBq) at a distance of 20 cm in water. Moreover, we demonstrated an unmanned radioactivity monitoring system in a real sea by combining unmanned surface vehicle with the developed gamma spectroscopy. A hidden 137Cs source (3.07 MBq) was detected by the unmanned system at a distance of 3 m. After successfully testing the developed mobile spectroscopy in an ocean environment, we believe that our proposed system will be an effective solution for mobile real-time marine radioactivity monitoring.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권5호
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pp.674-682
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2012
A new intelligent stereo vision sensor system was studied for the motion and depth control of unmanned vehicles. A new bottom-up saliency map model for the human-like active stereo vision system based on biological visual process was developed to select a target object. If the left and right cameras successfully find the same target object, the implemented active vision system with two cameras focuses on a landmark and can detect the depth and the direction information. By using this information, the unmanned vehicle can approach to the target autonomously. A number of tests for the proposed bottom-up saliency map were performed, and their results were presented.
Vasilj, Josip;Stancic, Ivo;Grujic, Tamara;Music, Josip
Journal of Multimedia Information System
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제4권4호
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pp.195-204
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2017
Mobile robots are used for years as a valuable research and educational tool in form of available open-platform designs and Do-It-Yourself kits. Rapid development and costs reduction of Unmanned Air Vehicles (UAV) and ground based mobile robots in recent years allowed researchers to utilize them as an affordable research platform. Despite of recent developments in the area of ground and airborne robotics, only few examples of Unmanned Surface Vehicle (USV) platforms targeted for research purposes can be found. Aim of this paper is to present the development of open-design USV drone with integrated multi-level control hardware architecture. Proposed catamaran - type water surface drone enables direct control over wireless radio link, separate development of algorithms for optimal propulsion control, navigation and communication with the ground-based control station. Whole design is highly modular, where each component can be replaced or modified according to desired task, payload or environmental conditions. Developed USV is planned to be utilized as a part of the system for detection and identification of marine and lake waste. Cameras mounted to the USV would record sea or lake surfaces, and recorded video sequences and images would be processed by state-of-the-art computer vision and machine learning algorithms in order to identify and classify marine and lake waste.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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