본 논문은 센서에 불확실성이 존재하는 무인잠수정에 대한 도킹 평가 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 상태평가와 확률평가 두 가지의 평가로 구성된다. 상태평가는 무인잠수정이 도킹스테이션에 접근하는 과정 중 심도제어를 통해 도킹스테이션과 동일한 수심에 도달하는데 발생 예상되는 전진거리와 실제 수평거리를 비교함으로써 심도 도달 가능 여부를, 무인잠수정의 최소선회반경으로 인한 접근 불가 영역과 도킹스테이션의 위치를 비교함으로써 충돌 회피를 위한 선회 동작 수행 여부를 확인한다. 상태평가를 만족하며 무인잠수정이 도킹스테이션에 일정 거리 이상 접근한 경우 확률평가를 수행하여 무인잠수정의 방향각과 도킹스테이션에 대한 상대위치, 그리고 센서 불확실성을 기반으로 도킹 성공확률을 산출한다. 최종적으로 산출된 도킹 성공확률을 설계된 문턱 값과 비교함으로써 도킹 수행 여부를 결정한다. Matlab 기반의 시뮬레이션을 통해 무인잠수정이 도킹스테이션에 접근하는 시나리오를 구성하여 제안하는 알고리즘의 유효성을 검증한다.
This paper introduces an autonomous underwater vehicle (AUV) model, ASUM, equipped with a visual servo control system to dock into an underwater station with a camera and motion sensors. To make a visual servoing AUV, this paper implemented the visual servo control system designed with an augmented state equation, which was composed of the optical flow model of a camera and the equation of the AUV's motion. The system design and the hardware configuration of ASUM are presented in this paper. ASUM recognizes the target position by processing the captured image for the lights, which are installed around the end of the cone-type entrance of the duct. Unfortunately, experiments are not yet conducted when we write this article. The authors will present the results for the AUV docking test.
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.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제12권1호
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pp.43-56
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2011
An integrated system composed of guidance, navigation and control (GNC) system for autonomous proximity operations and the docking of two spacecraft was developed. The position maneuvers were determined through the integration of the state-dependent Riccati equation formulated from nonlinear relative motion dynamics and relative navigation using rendezvous laser vision (Lidar) and a vision sensor system. In the vision sensor system, a switch between sensors was made along the approach phase in order to provide continuously effective navigation. As an extension of the rendezvous laser vision system, an automated terminal guidance scheme based on the Clohessy-Wiltshire state transition matrix was used to formulate a "V-bar hopping approach" reference trajectory. A proximity operations strategy was then adapted from the approach strategy used with the automated transfer vehicle. The attitude maneuvers, determined from a linear quadratic Gaussian-type control including quaternion based attitude estimation using star trackers or a vision sensor system, provided precise attitude control and robustness under uncertainties in the moments of inertia and external disturbances. These functions were then integrated into an autonomous GNC system that can perform proximity operations and meet all conditions for successful docking. A six-degree of freedom simulation was used to demonstrate the effectiveness of the integrated system.
자기 자신의 형태를 변형하거나 물리적인 결합으로 재구성하여 새로운 환경에 적응하는 모듈형 자가 결합 로봇은 많은 연구가 필요한 분야이다. 본 논문에서는 물리적으로 결합 가능한 모듈형 로봇을 위한 영상기반의 자가 결합 제어기를 제안한다. 먼저 실시간 영상처리가 가능한 모듈형 로봇 플랫폼을 설계하고, 컬러기반 물체 인식 방법을 구현하였다. 모듈형 로봇은 자가 결합을 위해 결합될 로봇 근처의 부목표점까지 장애물들을 회피하면서 주행해 가야 한다. 본 논문에서는 부 목표점의 추적을 위하여 영상처리를 통해 얻은 거리와 방향각 정보들을 사용한 퍼지 주행 제어기와 장애물 회피를 위한 퍼지 제어기를 제안하고, 제안된 퍼지 제어기들과 로봇의 절대 거리 및 방향각 정보를 사용하여 모듈형 로봇을 위한 자가 결합제어기를 구현하였다. 실제 제작된 두 대의 모듈형 로봇을 사용하여 다양한 환경에서 로봇간 거리와 방향각이 다른 상황에서 실험을 수행하여 제안된 자가 결합 제어 방법의 성능을 검증하였다.
본 논문은 무인잠수정을 도킹스테이션에 성공적으로 안전하게 도킹시키기 위해 확률 기반 평가지표를 설계하여 수중 도킹 과정을 평가하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 무인잠수정 상태와 수중 도킹을 위한 상태 기준의 일치 정도에 따른 도킹 성공 가능성을 확률로써 평가하는 방법이다. 평가는 무인잠수정의 기구학적 구속조건과 도킹 계획을 고려해 정의된 영역 내부에서 수행한다. 평가 과정은 확률밀도함수의 정의, 위치와 방향각 기준과의 차이에 따른 도킹스테이션 도달확률 계산, 확률지표의 산출 순서이며, 이를 통해 실시간으로 수중 도킹 과정을 평가한다. 수조실험을 통해 획득한 무인잠수정 데이터를 분석하여 제안하는 평가지표의 유효성을 검토하였다.
본 논문은 무인 자동차의 자율주차 알고리즘 개발을 위하여 이 문제를 차량형 이동로봇의 위치-자세 안정화 (posture regulation) 문제로 치환하고 이렇게 치환된 문제를 해결할 수 있는 차량형 이동로봇을 위한 도킹 포메이션과 궤환선형화 제어기법을 제안한다. 경로생성 기법과 최적화 기법을 기반으로 하는 기존의 연구결과들에 비해, 본 논문에서 제안하는 자율주차 알고리즘은 자율주차 문제를 도킹 포메이션 기반의 위치-자세 안정화 문제로 치환하고 입력제한을 고려할 수 있는 궤환선형화 제어기법을 적용함으로써 적은 연산량과 낮은 성능의 프로세서만으로도 무인 자동차의 자율 주차가 가능하도록 한다. 본 논문에서 제안된 차량형 이동로봇의 도킹 포메이션과 궤환선형화 제어기법의 유효성은 안정성 해석을 통하여 보이고, 본 논문에서 제안하는 자율주차 알고리즘의 성능은 모의실험 및 실제 로봇을 통한 실험결과를 통하여 검증한다.
This study presents a mission management technique that is a key component of underwater docking system used to expand the operating range of autonomous underwater vehicle (AUV). We analyzed the docking scenario and AUV operating environment, defining the feasible initial area (FIA) level, event level, and global path (GP) command to improve the rate of docking success and AUV safety. Non-holonomic constraints, mounted sensor characteristic, AUV and mission state, and AUV behavior were considered. Using AUV and docking station, we conducted experiments on land and at sea. The first test was conducted on land to prevent loss and damage of the AUV and verify stability and interconnection with other algorithms; it performed well in normal and abnormal situations. Subsequently, we attempted to dock under the sea and verified its performance; it also worked well in a sea environment. In this study, we presented the mission management technique and showed its performance. We demonstrated AUV docking with this algorithm and verified that the rate of docking success was higher compared to those obtained in other studies.
본 논문에서는 미지 환경의 비평탄 지형에서 로봇 주행에 제한이 따르는 문제를 극복하기 위해 물리적 결합을 통한 모듈형 로봇의 이동성 향상 기법을 제안한다. 모듈형 로봇 시스템은 자가 결합 기구 장치, 3자유도 로봇 결합 팔, 모듈 로봇 플랫폼, 모션제어기, 주제어기로 구성하였으며, 로봇간 결합 및 협업을 위해 RGGR구조의 결합 메카니즘을 사용하였다. 또한 실내 GPS를 사용하여 로봇의 실시간 위치 및 진행 방향을 추정하고, 추정된 정보를 기반으로 로봇의 이동 경로와 방향을 제어하여 로봇간 물리적 결합을 수행하였다. 물리적 결합을 통한 모듈형 로봇의 비평탄 지형 주행 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 세 대의 모듈형 로봇을 제작하여 실제 끊어진 도로와 단턱이 존재하는 환경에서 실험을 통해 검증하였다.
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 in underwater. This paper presents a visual servo control system for an AUV to dock into an underwater station with a camera. To make the visual servo control system , this paper derives an optical flow model of a camera mounted on an AUV, where a CCD camera is installed at the nose center of the AUV to monitor the docking condition. This paper combines the optical flow equation of the camera with the AUV's equation o...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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