본 논문에서는 수중에서 이동하는 무인잠수정의 위치를 측정하는 방법 중의 하나인 단기선 방식(SBL)에 의한 무인잠수정(ROV)의 위치측정 실험을 하이드로폰(Hydrophone)과 DAQ(Data Aquisition) 시스템을 이용하여 수조에서 수행하였다. 실험을 위해서 4개의 하이드로폰 센서를 $3{\times}3{\times}1.7m$의 크기의 수조 벽면에 고정하여 수신 장치로 사용하고, 1개의 하이드로폰 센서는 무인잠수정에 장착하여 송신장치(Pinger)로 사용하였다. 무인잠수정 및 수조 벽에 고정된 센서들이 신호를 송수신함으로써 상호간의 위치추적이 가능하게 하는 실험을 수행하였다. 측정된 신호는 DAQ 시스템을 이용하여 데이터를 취득하였고, LabView 프로그램을 이용하여 실시간으로 무인잠수정의 위치를 계산하여 출력하였다. 위치추정에 사용된 알고리즘은 삼각측량법을 사용하였으며, X, Y방향에 대해서는 비교적 오차가 적은 추정 결과를 나타내었으나 Z방향에 대하여서는 상대적으로 큰 오차를 보여 위치제어용 데이터로 사용할 수 가 없었다. 이에 대한 해결방법으로 무인잠수정에 장착된 수심측정 센서를 이용하여 보완할 수 있을 것으로 본다. 설계된 위치측정 시스템은 추후 실해역 실험을 거쳐 성능시험을 수행하고자 한다.
최근 해양 자원 확보의 중요성이 증대됨에 따라 이들 자원의 탐사 및 해양 연구에 필요한 심해 잠수정의 개발이 국내에서 진행되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 ROV 진수 시 파랑 하중에 의해 발생하는 ROV 케이블의 장력 변화에 대한 정량적 평가를 수행하였다. ROV carrier는 국내에서 운용 중인 온누리호를 모델로 하였으며, 파도에 의해 발생하는 선체 운동 해석 결과를 토대로, 이들 운동에 의해 발생하는 케이블의 장력을 선체. A-frame 및 ROV의 물리적, 기하학적 특성을 고려한 연성 동력학 해석을 통해 구하였다. 해석은 유한 요소 해석을 기반으로 하는 조화 가진 해석을 수행하였고, 선체 운동은 선수파와 횡파에 대해 각각의 해석 결과를 도출하였다.
Underwater robots generally show better performances for tasks than humans under certain underwater constraints such as. high pressure, limited light, etc. To properly diagnose in an underwater environment using remotely operated underwater vehicles, it is important to keep autonomously its own position and orientation in order to avoid additional control efforts. In this paper, we propose an efficient method to assist in the operation for the various disturbances of a remotely operated vehicle for the diagnosis of underwater structures. The conventional AHRS-based bearing estimation system did not work well due to incorrect measurements caused by the hard-iron effect when the robot is approaching a ferromagnetic structure. To overcome this drawback, we propose a sensor fusion algorithm with the camera and AHRS for estimating the pose of the ROV. However, the image information in the underwater environment is often unreliable and blurred by turbidity or suspended solids. Thus, we suggest an efficient method for fusing the vision sensor and the AHRS with a criterion which is the amount of blur in the image. To evaluate the amount of blur, we adopt two methods: one is the quantification of high frequency components using the power spectrum density analysis of 2D discrete Fourier transformed image, and the other is identifying the blur parameter based on cepstrum analysis. We evaluate the performance of the robustness of the visual odometry and blur estimation methods according to the change of light and distance. We verify that the blur estimation method based on cepstrum analysis shows a better performance through the experiments.
In the past few years, there are many studies and researches of the underwater vehicles which are carried out its mission using sonar sensors. MSCL(Marine System Control Lab.) at Inha University developed test-bed small ROV, ISRO. ISRO is an open-frame type and has 4 thrusters. ISRO can control 4 motions i.e surge, sway, yaw and heave with sonar sensors. ISRO is developed for inspection of ship hull, marine structure, plant of lake or river and so on. When ROV ISRO inspects something, it is necessary to control the position of ROV ISRO's for the movement and anti-collision with structures in the underwater. In this paper, we deal with the development of a small ROV and verification of the position control system via simulation and experiment using sonar sensors.
In autonomous interventions using an underwater vehicle with a manipulator, grasping based on target detection and recognition is one of the core technologies. To complete an autonomous grasping task, the vehicle body approaches the target closely and then holds it through operating the end-effector of the manipulator, while the vehicle maintains its position and attitude without unstable motion. For vehicle motion control, it is very important to identify the hydrodynamic parameters of the underwater vehicle, including the propulsion force. This study examined the propulsion characteristics of the autonomous intervention ROV developed by KRISO, because there is a difference between the real exerted force and the expected force. First, the mapping between the input signal and thrusting force for each underwater thruster was obtained through a water tank experiment. Next, the real propulsion forces and moments of the ROV exerted by thrusting forces were directly measured using an F/T (force/torque) sensor attached to the ROV. Finally, the differences between the measured and expected values were confirmed.
The paper presents dual arm ROV manipulation using deep reinforcement learning. The purpose of this underwater manipulator is to investigate and excavate natural resources in ocean, finding lost aircraft blackboxes and for performing other extremely dangerous tasks without endangering humans. This research work emphasizes on a self-learning approach using Deep Reinforcement Learning (DRL). DRL technique allows ROV to learn the policy of performing manipulation task directly, from raw image data. Our proposed architecture maps the visual inputs (images) to control actions (output) and get reward after each action, which allows an agent to learn manipulation skill through trial and error method. We have trained our network in simulation. The raw images and rewards are directly provided by our simple Lua simulator. Our simulator achieve accuracy by considering underwater dynamic environmental conditions. Major goal of this research is to provide a smart self-learning way to achieve manipulation in highly dynamic underwater environment. The results showed that a dual robotic arm trained for a 3DOF movement successfully achieved target reaching task in a 2D space by considering real environmental factor.
A method for calibrating a laser profiling system for seafloor micro-topography measurements is described. The system consists of a digital camera and an arrangement of six red lasers that are mounted as a unit on a remotely operated vehicle (ROV). The lasers project as parallel planes onto the seafloor, creating profiles of the local topography that are interpreted from the digital camera image. The goal of the calibration was to determine the plane equations for the six lasers relative to the camera. This was accomplished in two stages. First, distortions in the digital image were corrected using an interpolation method based on a virtual pinhole camera model. Then, the laser planes were determined according to their intersections with a calibration target. The position and orientation of the target were obtained by a registration process. The selection of the target shape and size was found to be critical to a successful calibration at sea, due to the limitations in the manoeuvrability of the ROV.
The accuracy of the position fixing with telemetry techniques depends in general on the accuracy of the location of the receiving point(hydrophone). To increase the accuracy of the coordinates of four hydrophones suspended down at both sides of the vessel anchored, each hydrophone motion is compensated using a depth pinger mounted on the seabed of 30m depth. The pinger location is calculated with a hyperbolic method. Using this technique so called hydrophone coordinates calibration, the movement of the Remotely Operated Vehicle(ROV), which has the same type of pinger mentioned above could be tracked down more accurately. Under the maximum variation ranges of a hydrophone of 5.2m in athwartships, 3.2m in alongship, and about 0.2m/s of the moving velocity in both directions, the ROV track with calibration is more close to the reality than that without calibration Tow depth pingers of same frequency can be distinguished by the use of three factors; The pulse period, the phase and the pulse period variation allowed in acquisition of the pinger as far as its pulse period is varied in smooth.
Various sizes of ROVs are being utilized in offshore industrial, scientific, and military applications all around the world. Because of innovative developments in science and technology, image acquisition devices such as sonar devices and cameras have been reduced in size and their performance has been improved. Thus, we can expect better accuracy and higher resolution even in the case of exploration using a small ROV. The purpose of this paper is to prepare a standard procedure for the identification of unidentified hazardous materials found during the National Oceanographic Survey. In this paper, we propose an IDEF (Integrated DEFinition) method modeling technique to identify unidentified targets using a small ROV. In accordance with the proposed procedure, an ROV survey was carried out on target No.16 with a four-ton-class fishing boat as a support vessel on September 18th of 2018 in the sea near Daebu Island. Unidentified targets, which were not known by the multi-beam data obtained from the ship, could be identified as concrete pipes by analyzing the HD camera and high-resolution sonar images acquired by the ROV. The whole proposed procedure could be verified, and the survey with the small ROV required about 10 days to identify the target in one place.
An ROV trencher is a type of heavy-duty work class ROV equipped with high-pressure water jet tools for cutting into the sea floor and burying cables. This kind of trencher is mostly used for PLIB operations. This paper introduces the development of this kind of ROV trencher, which has a 698 kW power system, with a 250 kW hydraulic system and two 224 kW water jet systems. The project was launched in January 2014. After four years of design, manufacturing, and system integration, we carried out two sea trials near the Yeongilman port (about 20-30 m in depth) in Pohang to evaluate the system performance in November 2017 and August 2018. Through tests, we found that most of specifications were satisfied, including a maximum bury depth of 3 m, maximum bury speed of 2 km/h, and maximum forward speed of 1.54 m/s.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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