수중 무인항체(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)를 고정밀, 고위험 임무수행 분야에 이용하기 위해서는 연속적이고 정확한 항법정보를 제공하는 기술이 반드시 필요하다. 특히, 최근에는 항공분야에서 국내외적으로 연속적이고 정확한 항법정보를 제공하기 위하여 여러 가지 센서를 결합한 통합 항법시스템에 관한 연구가 활발하며, GPS나 음향장치를 관성센서와 통합하는 방법이 대표적이다. 하지만 수중 무인항체에 경우는 해수면 노출로 인한 탐사시간 장기화와 음향장치 설치 및 회수의 한계로 인하여 GPS나 음향장치 이외에 센서를 이용한 통합 항법시스템의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 자율성이 높으면서, 적은 비용으로 설치가 가능한 영상센서를 이용하여 항법성능을 효과적으로 증대시키는 Vision/INS 통합 항법을 제안한다. 제안한 통합 항법알고리즘은 외부표정요소 직접결정기법을 이용하여 영상 데이터로부터 항체의 위치와 자세를 추정하고, 추정된 결과를 INS의 추정치와 비교한다. 그리고 추정한 위치와 자세오차를 입력으로 칼만필터를 구동하도록 설계하였다. 모의실험을 통해 제안한 방법의 유효성을 확인하였다.
본 연구에서는 실해역에서 해류를 고려한 실용적인 유도 시스템을 제안하고 있다. 본 논문에서는 생성된 경로의 최적성은 주요 이슈가 아니다. 시작점부터 목표점까지의 경로는 주요 해류의 방향축을 고려하여 운용 경험이 많은 전문가의 경유점 선택을 통하여 생성된다. 본 논문에서는 또한 초단기선, GPS, 도플러 속도계 그리고 자세센서 등의 계측치를 통해서 다중센서융합알고리즘을 이용하여 정밀 수중항법 솔루션 구현에 대하여 설명하고 있다. 정밀하고 정확하고 갱신 주기가 빠른 수중항법 솔루션을 구현하기 위하여 세 가지 전략을 사용하였다. 첫째는 추측항법의 단독 성능을 향상시키기 위하여 선수각 정밀 정렬을 수행하였다. 둘째는 기본이 되는 단독추측항법이 적분 알고리즘에 기반을 두었기 때문에 시간의 추이에 따른 누적오차의 증가 특성을 가지고 있는데 이를 막기 위하여 주기적으로 절대 위치 정보를 다중센서융합 기법을 이용하여 융합하여 주는 것이다. 셋째는 융합알고리즘의 품질 향상을 위하여 효율적인 특이점 제거 알고리즘을 도입하는 것이다. 개발된 정밀수중항법알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 자율기뢰처리기와 심해무인잠수정의 실해역 데이터를 사용하였다.
본 논문에서는 수중글라이더용 항법필터 설계를 수행한다. 해양의 염분, 수온 등 해양 정보 획득을 위해서 사용되는 수중글라이더는 저전력으로 장기간 운용이 되기 때문에, 다양한 센서를 적용하기에 많은 제약이 있다. 제한된 수중글라이더의 운용 특성을 고려하여 센서 구성이 다른 두 종류의 위치 추정을 위한 항법 필터를 설계한다. 항법필터는 최소한의 센서출력 정보를 바탕으로 수중글라이더의 동체좌표계 기준 속도를 추정한다. 첫 번째 필터의 센서 구성은 가속도계, 지자계, 심도계 센서로 구성 되어있고, 두 번째 필터는 첫 번째 필터와 동일한 구성에 자이로 센서가 추가된다. 추정된 속도는 자세정보와 융합하여 항법좌표계의 속도정보로 변환 뒤 최종적으로 위치를 추정한다. 제안된 필터의 성능을 분석하기 위해 단일 시뮬레이션 및 몬테카를로 수치해석 기법을 이용하여 분석을 수행하고 수행결과는 표준편차(standard deviation, 1σ)로 분석한다. 각 필터의 위치오차에 대한 표준편차는 334.34, 125.91m이다.
유도제어 시스템 체계개발의 초기단계에는 운용 효과도 도출 및 요구사항 적합성 검토를 통한 체계 개략사양도출을 위해 효과도 분석을 수행한다. 본 논문의 목표는 M&S (Modeling & Simulation)를 활용한 운용 효과도 분석을 통해 고속 무인 수중운동체의 목표점 도달 임무를 위한 체계 요구사항 도출이다. 운용 효과도는 대상 수중운동체의 목표점 도달 정확도로 정의한다. 도달 정확도에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 변수는 항법센서 성능이다. 본 논문에서는 관성항법센서(Inertial Navigation Sensor, INS)와 도플러 속도 측정 장치(Doppler Velocity Log, DVL)를 이용한 복합항법을 고려하였다. 몬테카를로 수치 시뮬레이션을 통해 항법센서 성능에 대한 효과도 분석을 수행한다. 몬테카를로 수치 시뮬레이션 결과는 CEP(Circular Error Probability)와 분산을 이용한 확률분석을 통해 분석한다. 상용 항법센서 가격을 고려하여 최적의 가격대 성능비를 갖는 항법센서 성능을 제시한다.
본 논문은 수중 로봇 항법에 사용하기 위한 영상 소나 기반 SLAM (simultaneous localization and mapping) 방법을 제안하고, 성능 평가를 위해 실제 로봇에 탑재하여 실험한 내용을 소개한다. 일반적인 수중 항법은 관성 센서에서 출력되는 정보를 바탕으로 로봇의 위치 및 자세(x,y,z,${\phi}$,${\theta}$,${\psi}$)를 추정한다. 하지만, 장시간 주행할 경우 위치 오차의 누적으로 인하여 정확도가 감소하게 된다. 이에 본 논문에서는 영상 소나로부터 얻을 수 있는 외부 정보를 바탕으로 관성 항법의 위치 추정 성능을 높이고 지도 작성을 수행할 수 있는 SLAM 방법을 제안하고자 한다. 영상 소나를 위한 인공 표식물과 확률 기반 물체 인식 구조를 통해 인공 표식물의 인식 성능을 높이고, 이를 통해 얻게 된 인공 표식물의 위치 정보를 활용하여 관성 항법의 누적 오차를 줄이고자 한다. 항법 알고리즘으로는 확장형 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 적용하여 로봇의 위치 및 자세를 추정하고 지도를 작성한다. 제안한 방법은 선박해양플랜트연구소에서 보유 중인 수중 로봇 'yShark'에 탑재하여 대형 수조에서 실시간 검증을 수행하였다.
관성항법장치는 시간 경과에 따라 관성센서 및 초기정렬 오차로 인해 항법 오차가 발생한다. 이를 보상하기 위한 방법으로 위성항법시스템 및 속도계 등을 이용하여 보정항법을 수행한다. 수중 환경에서는 GNSS 신호가 통하지 않기 때문에, 수중운동체에 탑재한 관성항법장치는 주로 속도계 보조센서를 이용하여 보정항법을 수행한다. 속도계 보조센서는 DVL, EM-Log, RPM이 있으며, 시스템 환경에 따라서 센서 종류가 적용된다. 본 논문은 고속 및 심해 환경에서 운용되는 관성항법장치의 RPM 속도보정항법을 설계하였다. 또한 직진 방향의 성분을 갖는 RPM 속도계의 한계를 보완하며, 해조류 속도 오차를 보상하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 몬테카를로 시뮬레이션 결과를 통해 성능을 입증하였다.
This paper describes the implementation of a precise underwater navigation solution using a multi-sensor fusion technique based on USBL, DVL, and IMU measurements. To implement this precise underwater navigation solution, three strategies are chosen. The first involves heading alignment angle identification to enhance the performance of a standalone dead-reckoning algorithm. In the second, the absolute position is found quickly to prevent the accumulation of integration error. The third one is the introduction of an effective outlier rejection algorithm. The performance of the developed algorithm was verified with experimental data acquired by the deep-sea ROV, Hemire, in the East-sea during a survey of a methane gas seepage area at a 1,500 m depth.
유도제어 시스템 체계 개발의 초기단계에는 운용 효과도 도출 및 요구사항 적합성 검토를 통한 체계 개략사양도출을 위해 효과도 분석을 수행한다. 본 논문에서는 M&S (Modeling & Simulation)를 활용하여 항법센서 성능과 환경영향(조류의 세기와 방향)에 따른 유도제어 시스템의 목표점 도달 정확도에 대한 운용 효과도 분석을 수행한다. 효과도 분석을 위해 6자유도 운동모델, 환경모델, 유도항법제어모델을 구성한다. 항법센서는 관성항법센서(Inertia Navigation Sensor, INS)와 도플러 속도센서(Doppler Velocity Log, DVL)로 구성하고, 환경변수는 조류(current)의 세기와 방향이다. 수치 시뮬레이션 결과는 CEP(Circular Error Probability)와 분산을 이용한 확률분석으로 분석한다. 효과도 분석 결과는 항법센서의 가격을 고려한 비용 대비 효율 분석에 활용하여 가격 대비 높은 성능의 센서 사양을 도출할 수 있다. 본 논문에서는 높은 수준의 INS와 낮은 수준의 DVL을 이용하면 가격 대비 성능이 높은 복합항법센서를 구성한다는 것을 보여준다.
This paper presents an underwater navigation system based on range measurements from a known reference station fixed on the sea bottom or floated at surface with a buoy, for which the system is extended to 3-dimensional coordinates. We formulated a state equation in polar coordinates and constituted an extended Kalman filter for discrete-time implementation of the navigation algorithm. The autonomous underwater vehicle, lSiMl, cruising with a constant speed can estimate its trajectory using just range measurements and additional depth, heading and pitch sensors. Simulation studies were performed to evaluate the underwater navigation of the maneuvering AUV with range measurements. We modulated the sample rate of range measurements to evaluate the effect of the update rate, and changed the initial position error of the AUV to check the robustness to estimation errors. Simulation results illustrates that the extended navigation system provides convergence of the state estimates. The navigation system was conditionally stable when it had initial position errors.
Imaging sonars such as side-scanning sonar or forward-looking sonar are becoming fundamental sensors in the underwater robotics field. However, using sonar images for underwater perception presents many challenges. Sonar images are usually low resolution with inherent speckled noise. To overcome the limited sensor information for underwater perception, we investigated preprocessing methods for sonar images and feature detection methods for a nonlinear scale space. In this paper, we focus on a comparative analysis of (1) preprocessing for sonar images and (2) the feature detection performance in relation to the scale space composition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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