항로추종성능은 자율운항선박(MASS)의 중요한 자율제어기능 중 하나이다. 이는 선박의 안전성을 보장하기 위해 중요하며, 자율운항선박의 설계 단계에서 사전 평가가 필수적이다. 본 연구는 자율운항선박의 항로추종성능 평가를 위한 전산유체역학(CFD) 모델과 LOS 알고리즘 연계 방안을 제안한다. 먼저, 자율운항선박의 정수 중 거리 이탈 편차를 이용한 항로 추종 성능 평가 모델 개발에 관하여 기술했다. 먼저, 항로 추종을 수행하는 선박 주변의 난류 흐름은 비압축성 뉴턴 유체의 가정하에 비정상 RANS(Reynolds Averaged Navier-Stokes) 법을 이용하여 수치적으로 계산되었다. 중첩격자계법을 CFD 모델에 적용함으로써 거리 이탈 편차를 이용하는 LOS(Line-of-Sight) 가이던스 알고리즘에 의한 타의 회전 및 이에 따른 선체의 6 자유도 움직임을 CFD 환경에서 구현하였다. 개발된 자유 항주 선박 CFD 모델을 이용하여 항로 추종 시뮬레이션 평가 결과, 설정된 항로에서 선박의 정수 중 항로 추종 제어는 파도, 조류, 및 바람과 같은 외부 교란의 부재로 LOS 알고리즘에 의한 우현/좌현 측 변침뿐만 아니라 직진 경로의 추종도 성공적으로 수행됨을 확인하였다. 선체, 프로펠러, 타의 복잡한 상호작용을 정도 높게 해석할 수 있는 자유 항주 선박 CFD 모델과 LOS 알고리즘의 결합은 자율운항선박의 항로 추종 성능 평가를 정량적으로 평가하는 데 기여할 것으로 기대된다.
자율주행 반송차가 주어진 경로를 따라 주행 할 때 주행면의 불균일성과 같은 외란요인과 자율반송차 시스템 자체의 비선형성 등으로 인하여 원치 않는 경로추종오차가 발생하게 되는데 본 연구에서는 이러한 경로추종오차를 최소화하기 위해서 신경회로망을 이용한 경로추종 오차 보상방법을 제안한다. 본 방법에서는 신경회로망을 통하여 조향각 보상량을 제공하므로써 경로추종오차를 보상한다. 신경망은 다층 퍼셉트론을 채용하였으며 역전파 알고리즘의 최급강하규칙(Gradient descent rule)을 이용하여 학습을 수행하였다. 본 제안에서는 학습오차를 경로추종오차로부터 정의하므로써 경로추종오차가 최소화되록 신경회로망을 학습시켰다. 제안된 방법의 타당성은 다양한 경로에 대한 모의실험 및 실제 실험을 통하여 검증하였다.
자율운항선박 도입에 관한 논의가 국제해사기구에서 본격적으로 시작됨에 따라 자율운항선박 관련 기술개발이 세계적으로 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 통신, 보안, 고장진단, 유지보수 등의 기술개발이 아직 미흡하여, 자율운항선박의 상용화까지는 많은 시간이 소요될 것으로 예상된다. 이러한 기술들은 문제가 발생할 경우 선박에 막대한 피해를 발생시킬 수 있으며, 특히, 연안을 항해하는 선박보다는 대양을 항해하는 선박에 더 치명적이기 때문이다. 본 연구에서는 대양항해 시 자율운항선박에 발생할 수 있는 문제들을 극복하기 위한 방안으로 여러 척의 선박을 하나의 그룹으로 묶어 항해하는 그룹항법시스템을 제안한다. 하나의 그룹은 한 척의 유인선박인 리더선박과 여러 척의 무인선박인 추종선박으로 구성되어 있으며, 항해하는 동안 일직선 형태를 유지한다. 리더선박은 출발지에서 목적지까지 미리 설정된 변침점을 따라 항해하며, 추종선박은 리더선박의 경로를 추종하여 항해한다. 선박의 침로를 제어하기 위한 타각 제어기는 선박에서 주로 사용되는 PD 제어기를 구현하여 사용하였다. 그룹항법시스템을 검증하기 위해 선박해양플랜트연구소에서 공개한 KVLCC2의 축소 모형인 L-7 모델을 사용하여 시뮬레이션을 진행하였다.
본 논문은 애드혹 통신을 기반으로 아이폰의 가속도 센서를 사용하여 이동로봇을 무선 제어하는 연구에 대하여 다룬다. 이동로봇을 아이폰으로 무선제어하기 위한 방법으로 사용자 원격제어와 자율제어 방법이 제안되었다. 궤적 추종제어 알고리즘의 효율성을 평가하기 위하여 아이폰의 인터페이스를 기반으로 모니터에 그려진 궤적을 가상로봇이 추종하는 시뮬레이터를 개발하였다. 제안된 시뮬레이터에서는 궤적 추종제어를 위해 이동로봇을 제어할 때 컴퓨터에서 해당 알고리즘을 이용하여 미리 시뮬레이션이 가능하며 사용자에 의한 원격제어와의 결과 비교도 보여준다. 연구의 결과로 제안된 시뮬레이터가 이동로봇에 자율이동제어 방법을 사용할 때, 자율추종 알고리즘의 적합성과 효율성을 미리 검사 하는데 사용될 수 있음을 보여준다.
논문에서는 천해역에서 운용가능한 소형의 자율무인잠수정 "BOTO"의 개발과 실해역 자율주행 성능시험에 관한 내용을 다룬다. BOTO의 개발을 위해 6자유도 운동방정식을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과를 바탕으로 소형 자율무인잠수정을 개발하였다. 시뮬레이션에 사용되는 운동모델의 계수와 주행성능을 확인하기 위해 회류수조에서 저항계수 측정 시험도 수행하였다. 운동모델을 기반으로 무인잠수정의 선회반경 시뮬레이션과 수평면에서의 경로추종을 위한 알고리즘을 적용하여 시뮬레이션을 수행하였고, 설계된 제어기를 이용하여 실해역 자율주행시험을 수행하였다. 실해역 자율주행시험은 선회반경 측정시험과 경로점 추종시험을 실시하였으며, 실해역에서 목표 경로점을 잘 추종하는 것을 확인하였다.
본 연구는 자율주행 차량이 혼재된 교통류의 안전성 평가에 적합한 안전성 지표를 선정하여 차량 추종 조합별 안전성을 분석하였다. 고속도로 엇갈림구간은 기본구간에 비해 차로 변경이 빈번하여 상충 빈도가 높은 구간으로, 일반 차량과 자율주행 차량의 주행행태 차이로 인한 위험이 증가할 것으로 예상하여 고속도로 엇갈림구간을 분석구간으로 설정하였다. 미시적 교통 시뮬레이션인 VISSIM을 활용하여 분석을 수행하였으며, 혼합 교통류의 환경은 본선-연결로 형태의 엇갈림구간을 300, 600m의 길이로 구분하고, IDM을 활용하여 자율주행 차량의 주행행태를 구현하였다. 혼합 교통류 평가에 적합한 안전성 지표는 운전자가 체감하는 위험도와 유사하게 위험 수준을 나타내는 것을 기준으로 4개의 지표를 선정하였다. 선정된 4개 지표의 위험 기준을 넘는 차량 추종 궤적을 대상으로 안전성을 분석한 결과, 자율주행 차량이 자율주행 차량을 추종하는 상황이 가장 안전한 추종 쌍이며, 인간 운전자 차량이 자율주행 차량을 추종할 경우가 가장 위험한 추종 쌍인 것으로 나타났다.
최근 자율 항해 기술의 수요가 높아져 관련 연구도 증가하는 추세이다. 자율운항선박들은 일반적으로 계획 항로를 추종하여 항해하는 도중 위험 상황에 따라 회피항로를 산출하고 산출된 항로를 추종한다. 항로 추종에는 일반적으로 자동조타장치가 활용되며, 자동조타장치의 운용 방식 중, 항로제어 모드를 자율운항선박에 적용하는 것이 현 시점에서 가장 적절한 방안이다. 따라서 본 논문에서는 자동조타장치의 항해제어 모드를 활용해 회피 항로를 적용하기 위한 항로 추종 알고리즘을 개발한다. 알고리즘은 직선구간과 선회구간을 구분하여 개발하였으며, 이에 대한 성능을 검증하기 위해 국제 인증을 취득한 시뮬레이터 장비를 사용하여 관련 국제 표준인 IEC 62065에서 제시한 성능을 만족하기 위한 성능 시험을 진행하였다. 성능 검증 결과로 보았을 때, 선박이 항로를 추종함에 있어서 선박과 항로 사이의 직선거리를 나타내는 Cross Track Error가 IEC 62065에서 제시하는 성능 기준을 만족하는 것을 확인하였다.
최근 자율운항선박 개발을 위한 연구가 국내외에서 추진 중에 있다. 자율운항선박 개발에서 핵심기술 중 하나는 항로추종인데, 항로추종은 선박의 안전성 확보에 중요하기 때문에 자율운항선박 설계 시 사전평가 해야 한다. 본 연구의 목적은 자율운항선박 설계 시 항로추정성능의 시각적 및 정량적 평가기법을 개발하기 위한 것이다. 이 평가기법은 전산유체역학 기반의 자유 항주 모델과 LOS(Line-of-Sight) 알고리즘을 연계하여 개발하였다. 평가기법 중, 시각적 평가는 항로추종 중인 선박에 의해 생성되는 파계를 전산유체역학 소프트웨어를 이용하여 가시화하여 평가하고, 정량적 평가는 목표 선수방위각과 추정 선수방위각 사이의 차이 값과 계획항로와 추종항로 사이의 거리 차이 값을 이용하여 평가하였다. 항로추종성능 평가 결과, 항로추종 중 변침지점 부근에서 항로이탈편차가 크게 발생함을 알았고, 또한 선박 주위 유동의 시각화를 통해 선박 주위 유체 현상을 쉽게 파악할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 평가기법은 자율운항선박 설계 시 항로추정성능 평가에 관한 시각적 및 정량적 평가에 기여할 것으로 기대된다.
자율운항선박 관련 기술개발이 전 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나, 통신, 사이버 보안, 긴급대처능력 등 기술적으로 해결되지 못한 문제들이 아직 많이 남아있기 때문에, 자율운항선박이 상용화되기까지는 많은 시간이 필요할 것으로 예상된다. 이 연구에서는 기술적으로 완전하지 않은 자율운항선박의 대체 방안으로 한 척의 리더 선박과 여러 척의 추종 선박을 하나의 그룹으로 묶어 항해하는 선박 그룹항해시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 리더 선박이 항행을 개시하면 추종 선박은 리더 선박의 항행 경로를 자율적으로 추종하며, 경로 추종을 위해 PD 제어를 적용하였다. 또한, 각 선박들은 충돌방지를 위해 안전거리를 유지하면서 일직선 형태로 항해한다. 선박 간의 안전거리유지는 속력 제어를 통해 구현된다. 선박 그룹항해시스템의 유효성을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에 사용된 선박은 관련 데이터가 공개되어 있는 KVLCC2의 L-7 모델이며, 선박조종운동에는 일본조선학회에서 제안한 MMG standard method를 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 리더 선박은 미리 정해진 항로를 따라 항해하였으며, 추종 선박은 리더 선박의 경로를 따라 항해하였다. 세 척의 선박은 시뮬레이션 중 일직선 형태를 유지하였으며, 선박 간 안전거리를 유지하는 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안하는 선박 그룹항해시스템은 자율운항선박의 문제점들을 해소하는 항행시스템으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 선박의 자율운항기술이 활발하게 연구되어 오면서, 경로추종 제어 및 충돌회피 등의 자율운항 기술 연구가 많이 진행되고 있으며 그에 따른 시뮬레이션과 실해역 시험 등도 활발하게 수행되고 있다. 이러한 자율운항기술 중 본 연구에서는 AUV(Autonomous Underwater Vehicle) 진회수 시 모함에 활용되며 쌍동선형을 갖는 쌍동형 무인수상선을 대상으로 경로추종 제어에 대한 실해역 시험을 수행한 내용을 소개한다. 대상선인 쌍동형 무인수상선은 배수량이 약 10ton, 최대속도 10knots를 기준으로 설계된 선형이며 Sail drive 타입의 쌍축 추진기를 탑재하고 있으며 Fig. 1에 나타내었다. 실해역 시험은 경기도 화성시에 위치한 제부마리나 전면 해역에서 여러 속도에 대해 Fig. 2의 경로(빨간색)를 활용하여 수행되었다. 해당 경로는 변침각이 45도까지 이루어져 있다. 경로추종 제어 알고리즘은 목표경유점을 향하기 위해 선수각을 제어하는 부분과 목표속도로 추진하기 위해 속도를 제어하는 부분으로 나뉘어져 있다. 선수각 제어 시 경로와 무인선과의 위치 오차를 줄이는 방향으로 선수각이 향할 수 있도록 알고리즘이 설계되었다. 속도 제어의 경우 RPM 별로 실제 속도를 계측하여 데이터화 한 후, 실제 속도가 명령 속도와 다를 경우 RPM을 가감하여 명령 속도로 추진하기 위해 제어할 수 있도록 하였다. Fig. 2에서 파란색 선은 설계한 알고리즘을 활용하여 경로추종 제어를 한 결과의 궤적을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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