• 한국항행학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.352-360
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• 2019

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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.107-112
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• 2003

In general, the dynamics of autonomous underwater vehicles(AUVs) are highly nonlinear and time-varying, and the hydrodynamic coefficients of vehicles are hard to estimate accurately because of the variations of these coefficients with different navigation conditions. For this reason, in this paper, the control gain function is assumed to be unknown and the exogenous input term is assumed to be unbounded, although it still satisfies certain restrict condition. And these two kinds of wild assumptions have been seldom handled simultaneously in one system because of the difficulty of stability analysis. Under the above two relaxed assumptions, a robust neural network control scheme is presented for autonomous diving control of an AUV, and can guarantee that all the signals in the closed-loop system are UUB (uniformly ultimately bounded). Some practical features of the proposed control law are also discussed.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제10권3호
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• pp.282-293
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• 2018

This paper attempts to address the motion parameter skip problem associated with three-dimensional trajectory tracking of an underactuated Autonomous Underwater Vehicle (AUV) using backstepping-based control, due to the unsmoothness of tracking trajectory. Through kinematics concepts, a three-dimensional dynamic velocity regulation controller is derived. This controller makes use of the surge and angular velocity errors with bio-inspired models and backstepping techniques. It overcomes the frequently occurring problem of parameter skip at inflection point existing in backstepping tracking control method and increases system robustness. Moreover, the proposed method can effectively avoid the singularity problem in backstepping control of virtual velocity error. The control system is proved to be uniformly ultimately bounded using Lyapunov stability theory. Simulation results illustrate the effectiveness and efficiency of the developed controller, which can realize accurate three-dimensional trajectory tracking for an underactuated AUV with constant external disturbances.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.140-143
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• 2002

본 논문에서는 자율수중운동체(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)의 실시간 충돌회피에 적용되는 휴리스틱 탐색기법에 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단(aleph-cut)의 선택에 관해 논한다. 퍼지조건연산자와 알파절단은 두 퍼지관계에서 새로운 퍼지관계를 생성시키는 퍼지삼각논리곱의 연산에 적용되는데 이것은 휴리스틱탐색기법의 이론적 기반이 된다. 본 논문은 평가함수를 이용한 새로운 휴리스틱탐색기법을 설계하고, 이에 가장 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단을 제안한다. 제안된 퍼지조건연산자와 알파절단의 검증을 위해 경로경비와 합리적인 경로를 생성하는 알파절단의 개수 관점에서 모든 경우의 퍼지조건연산자와 알파절단에 대해 시뮬레이션 한다. .

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1944-1945
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• 2011

본 논문은 심도각 범위를 고려한 무인 잠수정(autonomous underwater vehicles: AUVs)의 타카키-수게노 (Takagi-Sugeno: T-S) 퍼지 모델 기반 강인 심도 제어기의 설계 기법을 제안한다. 무인 잠수정의 비선형 시스템은 Sector nonlinearity 기법을 이용하여 T-S 퍼지 시스템으로 모델링된다. 리아푸노프(Lyapunov) 함수를 이용하여 무인 잠수정의 성능을 보장하는 선형 행렬 부등식(Linear matrix inequality: LMI) 형태의 강인 제어기 설계 조건은 유도된다. 또한 무인 잠수정의 심도각 범위를 고려하여 입력 및 출력에 제한 조건을 포함한다. 모의 실험을 통해 제안된 기법의 심도 제어 성능을 검증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1946-1947
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• 2011

본 논문은 파라미터의 불확실성을 포함한 비선형 무인 잠수정(autonomous underwater vehicles: AUVs)의 속도 제어를 위한 강인 퍼지 제어기를 제안한다. 효율적이고 안정적인 접근을 위해 불확실성을 포함한 비선형 무인 잠수정의 속도 시스템은 타카기-수게노(Takagi-Sugeno: T-S) 퍼지 모델로 표현된다. 리아푸노프(Lyapunov) 안정도 이론을 이용하여, 무인 잠수정의 제어 성능을 보장하는 선형 행렬 부등식(linear matrix inequality: LMI) 형태의 제어기 설계 조건을 유도한다. 제안된 강인 속도 제어기 성능의 유효성을 검증하기 위해 모의실험을 수행한다.

• 한국해양공학회지
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• 제26권4호
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• pp.1-7
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• 2012

This paper deals with the global path planning problem for AUVs (autonomous underwater vehicles) in a tidal current field. The previous researches in the field were unsuccessful at simultaneously addressing the two issues of obstacle avoidance and tidal current-based optimization. The use of a genetic algorithm is proposed in this paper to move past this limitation and solve both issues at once. Simulation results showed that the genetic algorithm could be applied to generate an optimal path in the field of a tidal current with multiple obstacles.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.406-413
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• 2007

This paper proposes a self-recurrent wavelet neural network(SRWNN) based adaptive backstepping control technique for the robust steering control of autonomous underwater vehicles(AUVs) with unknown model uncertainties and external disturbance. The SRWNN, which has the properties such as fast convergence and simple structure, is used as the uncertainty observer of the steering model of AUV. The adaptation laws for the weights of SRWNN and reconstruction error compensator are induced from the Lyapunov stability theorem, which are used for the on-line control of AUV. Finally, simulation results for steering control of an AUV with unknown model uncertainties and external disturbance are included to illustrate the effectiveness of the proposed method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.335-335
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• 2000

Applications such as unmanned aerial vehicles (UAVs), autonomous underwater vehicles (AUVs) and the time varying nature of their navigation, guidance and control systems motivate an integrated approach to trajectory general ion and trajectory tracking for autonomous vehicles. In this paper, an experimental testbed was designed for studying this integrated trajectory control approach. In this paper we apply the separating approach to an autonomous nonlinear vehicle system. A new linear matrix inequality based H$_{\infty}$ control technique for periodic time-varying systems is applied to the role of trajectory tracking. Trajectory general ion is accomplished by exploit ing the differential flatness property of the vehicle system; this at lows product ion of desired feasible nominal or reference trajectories from certain ″flat'system outputs. Simulation and experimental results are presented showing stable tracking of a periodic circular trajectory.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제9권3호
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• pp.213-218
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• 2009

This paper describes a classical algorithm carrying out dynamic 3D obstacle recognition for autonomous underwater vehicles (AUVs), Support Vector Machines (SVMs). SVM is an efficient algorithm that was developed for recognizing 3D object in recent years. A recognition system is designed using Support Vector Machines for applying the capabilities on appearance-based 3D obstacle recognition. All of the test data are taken from OpenGL Simulation. The OpenGL which draws dynamic obstacles environment is used to carry out the experiment for the situation of three-dimension. In order to verify the performance of proposed SVMs, it compares with Back-Propagation algorithm through OpenGL simulation in view of the obstacle recognition accuracy and the time efficiency.