본 연구는 외란하에서 선박 트랙 키핑에 대한 수치시뮬레이션 문제를 다루었다. 이용된 선박 모델은 새누리호 선박을 이용하여, 목포항 입구부터, 목표 부두까지 항로에서의 항로 추종를 자동제어 기법을 이용하여 시뮬레이션 수행하였다. 기존 과거 연구의 선박 트랙 키핑 문제는 주로 정속에서 수행되었으나, 본 연구에서 부두에 접안하기 전 단계까지를 감안하여, 선박 속도를 저하시키며, 접안 하기 직전 선박이 목표 지점에 도달하여 정지할 때까지의 트랙 키핑 문제를 다루었다. 사용 제어 기법은 PID기법, 외란으로 바람 영향을 고려한 트랙키핑 시뮬레이션을 수행하였고, 그 결과 접안 직전 지점까지 적정하게 속도를 저하시키며, 원하는 항로를 따라 자동 제어 됨을 알 수 있었다.
본 연구는 미리 지정된 항로를 따라 항해하기 위한 선박의 Track-keeping에 대한 기초 실험 연구 분석결과를 제시하였다. 항로상에 위치한 여러 가지 변침점을 설정하고, 해당 선박이 그 항로를 항해하도록 알고리즘을 구성, 모형선을 이용한 실험 결과를 보여주었다. 지정된 구역에서 GPS로 변침점을 설정하고, 그 포인트를 Data화하여, 미리 프로그램된 알고리즘에 입력하면 해당 선박이 자동으로 항로를 항해하도록 설계되었다. PD 제어를 이용하여 침로 유지 알고리즘을 구성하였고, 선박 자동 Track-keeping 결과는 모니터링 가능토록 하였고, 변수를 설정 변경하도록 설계되었다. 제시된 알고리즘은 실험을 통하여 그 알고리즘의 효용성을 확인할 수 있었으며, 실선의 항해 자동화 및 충돌회피, 자동접안 등의 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.
Recently, the Track Control System which was separated from the Course Control System so-called Auto-Pilot has been developed for track-keeping in coastal area. From this year, the NAV Sub-committee in IMO commenced to consider the Performance Standard for the Track Control System vigorously. This system will be integrated with ECDIS and IBS so that captain/officers should analysis ship's motion characteristics accurately in the route planning using the electronic nautical charts. In this paper, a new Route Analysis Algorithm using fuzzy reasoning in route planning was proposed for 2, 700 TEU container ship. In order to verify the track-keeping, the author established a ship mathematical model and executed the simulation of the Route Analysis Algorithm at on-line condition with Pentium PC. The results of ship trajectories of the Route Analysis Algorithm were found to be effective to get track control automatically.
This paper describes the track initiation and target-tracking filter for ship tracking in a marine environment by using Light Detection And Ranging (LiDAR). LiDAR with three-dimensional scanning capability is more useful for target tracking in the short to medium range compared to RADAR. LiDAR has rotating multi-beams that return point clouds reflected from targets. Through preprocessing the cluster of the point cloud, the center point can be obtained from the cloud. Target tracking is carried out by using the center points of targets. The track of the target is initiated by investigating the normalized distance between the center points and connecting the points. The regular track obtained from the track initiation can be maintained by the target-tracking filter, which is commonly used in radar target tracking. The target-tracking filter is constructed to track a maneuvering target in a cluttered environment. The target-tracking algorithm including track initiation is experimentally evaluated in a sea-trial test with several boats.
일본을 중심으로 과거 10여년전부터 수행되어온 선박자동충돌회피연구는 최근 눈부신 IT산업의 발전에 힘입어 실용화 단계에 까지 접어들 수 있는 환경을 맞이 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 선박자동충돌회피지원시스템의 주요 핵심 기술인 자동회피 알고리즘을 구성하기 위한 연구를 수행하였다. 선박운동방정식은 간편히 선체운동을 수학식으로 표현하는 KT모델을 이용하였으며, 선박이 정해진 항로를 유지해 나가는 Track Control System의 구현을 위해서는 퍼지 이론을 이용한 자동제어 시스템을 적용하였다. 또한 충돌회피 추론 부분에서는 위험도 판정을 위하여 TCPA와 DCPA를 이용한 퍼지 추론이 이용되었다. 충돌회피거동 기능면에서는 국제해상충돌예방규칙을 기초로 하여, 두 선박의 다양한 조우 상황을 분석하였다. 이 분석에 기초한 피항거동이 이루어질수 있도록 알고리즘을 구축하였다. 제안된 시스템의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 상황의 시뮬레이션이 수행되었다. 그 결과 적절한 선박충돌회피 동작이 이루어지는 것을 확인하였으며, 향후 더욱 연구가 발전된다면 자동선박충돌회피지원시스템으로 실 선박에 적용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
일본을 중심으로 과거 10여전부터 수행되어온 선박충돌회피연구는 최근 눈부신 IT산업의 발전에 힘입어 실용화 단계에 까지 접어들 수 있는 환경을 맞이하고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 선박충돌회피지원시스템의 주요 핵심 기술인 자동회피 알고리즘을 구성하기 위한 연구를 수행하였다. 선박운동방정식은 간편히 선체운동을 수학식으로 표현하는 KT모델을 이용하였으며, 선박이 정해진 항로를 유지해 나가는 Track Control System의 구현을 위해서는 퍼지 이론을 이용한 자동제어 시스템을 적용하였다. 또한 충돌회피 추론 부분에서는 위험도 판정을 위하여 TCPA와 DCOPA를 이용한 퍼지 추론이 이용되었다. 충돌회피거동 기능면에서는 국제해상충돌예상규칙을 기초로 하여, 두 선박의 다양한 조우 상황을 분석하였다. 이 분석에 기초한 피항거동이 이루어질수 있도록 알고리즘을 구축하였다. 제안된 시스템의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 상황을 시뮬레이션이 수행되었다. 그 결과 적절한 선박충돌회피 동작이 이루어지는 것을 확인하였으며, 향후 더욱 연구가 발전된다면 선박충돌회피지원시스템으로 실 선박에 적용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
In order to implement the autonomous navigation function, it is essential to track an object within a certain radius of the ship's route. This paper proposes the Multiple Probabilistic Data Association Filter (MPDAF), which can track multiple ships by extending Probabilistic Data Association Filter (PDAF), an existing single object tracking algorithm, using radar data obtained from real marine environments. The proposed MPDAF algorithm was developed to address the problem of tracking multiple objects in a complex environment where there can be significant uncertainty in the number and identification of objects to be tracked. Using real-world radar data provided by the German aerospace center (DLR), it has been verified that the proposed algorithm can track a large number of objects with a small position error.
This paper presents an improved adaptive neural network autopilot based on our previous study for track-keeping control of ships. The proposed optimal neural network controller can automatically adapt its learning rate and number of iterations. Firstly, the track-keeping control system of ships is described For the track-keeping control task, a way-point based guidance system is applied To improve the track-keeping ability, the off-track distance caused by external disturbances is considered in learning process of neural network controller. The simulations of track-keeping performance are presented under the influence of sea current and wind as well as measurement noise. The toolbox for track-keeping simulation on Mercator chart is also introduced.
본 논문은 선박의 자동항법 시스템에서 주요한 부분인 항로추종 유도 기법을 다루고 있다. 특히, 웨이포인트(way-point)기반, 인클로져(enclosure)기반, 룩어헤드(lookahead)기반의 항로추종 유도기법의 성능에 관해 살펴본다. 아울러 본 논문에서는 항로추종 시 선박의 조타제어를 위해 PID제어 시스템이 적용된다. 최종적으로 3가지 유도기법의 성능은 시뮬레이션 결과를 통해 평가된다.
다기능 레이다는 자원관리를 통해 표적을 탐색함과 동시에 추적한다. 한정된 자원에서 표적이 많을수록, 추적 갱신률이 빠를수록 추적에 할당되는 자원이 증가하여 탐색 자원 할당량이 감소하게 된다. 탐색 자원이 감소하면 표적의 탐지 재방문 시간, 포착 기회 수, 추적 등의 여러 레이다 탐색 성능이 저하된다. 자함 방어와 같은 복합전술 상황에서 탐지성능 저하는 유도탄의 방어 확률을 감소시킨다. 본 논문에서는 이러한 복합적인 전술상황에서의 자함 방어 분석을 위해 다기능 레이다를 탑재한 자함 모델, 레이다 모델, 표적 모델, 방어 모델 등을 구성하여 M&S도구를 개발하였다. 이를 통해 다양한 표적 환경 및 추적 성능에 따른 자함 방어의 영향성을 복합적으로 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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