Initial alignment and localization are important topics in inertial navigation systems, since misalignment and initial position error wholly propagate into the navigation systems and deteriorate the performance of the systems. This paper presents the error convergence characteristics of the hybrid navigation system for underwater vehicles initial position, which is based on an inertial measurement unit (IMU) accompanying a range sensor. This paper demonstrates the improvement on the navigational performance oj the hybrid system with the range information, especially focused on the convergence of the estimation of underwater vehicles initial position error. Simulations are performed with experimental data obtained from a rotating ann test with a fish model. The convergence speed and condition of the initial error removal for random initial position errors are examined with Monte Carlo simulation. In addition, numerical simulation is conducted with an AUV model in lawn-mowing survey mode to illustrate the error convergence of the hybrid navigation System for initial position error.
This paper proposes a navigation system with a robust localization method for an underwater unmanned vehicle. For robust localization with IMU (Inertial Measurement Unit), a DVL (Doppler Velocity Log), and depth sensors, the EKF (Extended Kalman Filter) has been utilized to fuse multiple nonlinear data. Note that the GPS (Global Positioning System), which can obtain the absolute coordinates of the vehicle, cannot be used in the water. Additionally, the DVL has been used for measuring the relative velocity of the underwater vehicle. The DVL sensor measures the velocity of an object by using Doppler effects, which cause sound frequency changes from the relative velocity between a sound source and an observer. When the vehicle is moving, the motion trajectory to a target position can be recorded by the sensors attached to the vehicle. The performance of the proposed navigation system has been verified through real experiments in which an underwater unmanned vehicle reached a target position by using an IMU as a primary sensor and a DVL as the secondary sensor.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권2호
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pp.91-99
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2013
An autonomous unmanned underwater vehicle is a type of marine self-propelled robot that executes some specific mission and returns to base on completion of the task. In order to successfully execute the requested operations, the vehicle must be guided by an effective navigation algorithm that enables it to avoid obstacles and follow the best path. Architectures and principles for intelligent dynamic systems are being developed, not only in the underwater arena but also in related areas where the work does not fully justify the name. The problem of increasing the capacity of systems management is highly relevant based on the development of new methods for dynamic analysis, pattern recognition, artificial intelligence, and adaptation. Among the large variety of navigation methods that presently exist, the dynamic window approach is worth noting. It was originally presented by Fox et al. and has been implemented in indoor office robots. In this paper, the dynamic window approach is applied to the marine world by developing and extending it to manipulate vehicles in 3D marine environments. This algorithm is provided to enable efficient avoidance of obstacles and attainment of targets. Experiments conducted using the algorithm in MATLAB indicate that it is an effective obstacle avoidance approach for marine vehicles.
본 논문에서는 속도 구속조건을 갖는 수중이동체를 초기위치로부터 목적위치에 접안하는 제어기법에 대해서 논의한다. 단, 수중이동 체는 일정방향으로 속도성분을 갖지 않는 즉, 속도구속조건을 가지는 것으로 가정한다. 본 논문에서는 이러한 시스템에 대하여 비 홀로노믹적인 관점에서 시스템을 해석하고 수중이동체를 체인드폼으로 변환한 후 Multi-rate 디지털 제어기법을 적용하여 자세제어를 행하고 수치시뮬레이션을 통하여 제어기법의 유용성을 평가하였다.
본 논문에서는 비 홀로노믹적인 구속조건을 갖는 수중 이동체의 위치 및 자세제어에 관한 제어기법에 대해서 논의한다. 비 홀로노믹시스템은 적분 불가능한 구속조건으로부터 도출되어지는 시스템으로 연속시간영역의 피드백제어로는 평형점에서의 안정화제어가 불가능한 특성을 가지고 있다. 본 연구에서는 속도의 비 홀로노믹 구속조건을 가지는 수중 이동체에 대하여 체인드폼으로 변환하고 변환된 시스템에 대해 백스테핑 제어기법을 적용하여 자세제어를 행하였으며 수치시뮬레이션을 통하여 제어기법의 유용성을 평가하였다.
본 논문에서는 퍼지 로직을 이용한 수중 로봇의 충돌 회피를 제안하였다. VFF(Virtual Force Field) 방법은 이동 로봇 분야에서 널리 사용하고 있는 충돌 회피 알고리즘이다. 본 논문에서는 이를 수중 로봇의 자율 항해를 위한 형태로 변형시킨 Modified Virtual Force Field(MVFF)를 제시하였다. 보다 정교한 알고리즘을 위해서 퍼지 로직을 이용한 MVFF를 구성하였고, 이를 수중 로봇의 경로 유지와 충돌 회피에 적용하였다 퍼지 로직은 수중 로봇의 자율 항해 동안 직면하게 되는 다양한 상황들을 다루었다. 제안한 충돌 회피 알고리즘은 다수개의 고정 장애물에 대해서 좋은 성능을 제시하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 방법이 수중 로봇의 충돌 회피에 효과적으로 적용될 수 있음을 보였다.
This paper presents the results of an integrated navigation performance analysis for selecting the sensor of an unmanned underwater vehicle (UUV) using Monte Carlo numerical simulation. An inertial measurement unit (IMU) and Doppler velocity log (DVL) are considered to build the integrated navigation system. The position error and price of the sensor are selected as performance indices to evaluate the volunteer integrated navigation systems. Monte-Carlo simulation is introduced to analyze the circular error probability (CEP) and its variance. Simulation results provide the proper sensor combination for integrated navigation in relation to the performance and price.
This paper describes a robust algorithm for an integrated underwater navigation system based on VKF (velocity Kalman filter). The proposed approach relies on a VKF, augmented by the altitude from an echo-sounder-based switching architecture to yield robust performance, even when DVL (Doppler velocity log) exceeds the measurement range and the measured value cannot be valid. The proposed approach relies on three parts: 1) PINS (pure inertial navigation system), 2) VKF design, and 3) VKF-aided integrated navigation filter design. To evaluate the proposed method, we compare the results of the VKF-aided navigation system with the simulation result from a PINS and conventional INS-DVL method.
This paper describes the development of a test-equipment for the pre-verification of navigation performance in cluster-based AUVs (Autonomous Underwater Vehicle). In the development of an AUV, conducting hardware and software development sequentially is not efficient due to the limited research and development period. Therefore, in order to reduce the overall development time and achieve successful development results, it is essential to pre-validate the navigation system and navigation algorithms. Accordingly, this paper explains the test-equipment for pre-verification of navigation performance, and ultimately confirms the stability of the navigation system and the performance of the navigation algorithms through the analysis of five types of navigation sensor data stored during real-sea experiments. The results demonstrate that through the development and verification of the test-equipment, it is possible to shorten the overall development period and improvement of product quality in the process of developing multiple AUVs.
수중에서의 통신은 해수면과 해저면 등에 의한 신호의 반사가 생겨 다중경로 전달현상이 발생한다. 이러한 다중경로 전달의 영향으로 신호는 왜곡되고 원활한 수신을 방해하게 된다. 본 논문에서는 이러한 다중경로 환경에서 효율적인 패킷 설계를 위하여 채널 부호화 기법으로는 부호화 후의 크기 N = 1944 비트, 전송하고자 하는 데이터의 크기 K = 972 비트를 가지는 부호화율 1/2 인 LDPC(Low Density Parity Check codes) 부호를 이용하였으며, 다중경로로 인한 위상 오차 추정은 decision directed 방식을 이용하여 위상 추정을 하였다. 실제 동해 바다에서 송수신 거리가 200m, 500m 그리고 데이터 속도를 1Kbps, 4Kbps로 설정하여 각 거리 및 데이터 속도에 따른 QEF(Quasi Error Free)가 되는 지점에서의 최적의 패킷 구성을 위한 데이터 길이를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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