• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.808-814
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• 2010

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.

• Journal of Advanced Research in Ocean Engineering
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• 제3권3호
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• pp.136-148
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• 2017

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.

• 로봇학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.28-38
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• 2014

This paper verifies the performance of Extended Kalman Filter(EKF) and MCL(Monte Carlo Localization) approach to localization of an underwater vehicle through experiments. Especially, the experiments use acoustic range sensor whose measurement accuracy and uncertainty is not yet proved. Along with localization, the experiment also discloses the uncertainty features of the range measurement such as bias and variance. The proposed localization method rejects outlier range data and the experiment shows that outlier rejection improves localization performance. It is as expected that the proposed method doesn't yield as precise location as those methods which use high priced DVL(Doppler Velocity Log), IMU(Inertial Measurement Unit), and high accuracy range sensors. However, it is noticeable that the proposed method can achieve the accuracy which is affordable for correction of accumulated dead reckoning error, even though it uses only range data of low reliability and accuracy.

• 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.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.797-804
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• 2013

In this paper, a study of a new hovering six dof underwater robot with redundant horizontal thrusters, titled HAUV (hovering AUV), is presented. The results of study on the structure design, deployment of thrusters, and development of the developed control system of the AUV was presented. For the HAUV structure, a structure design and an analysis of the thrusting system was performed. For navigation, a sensor fusion board which can proceed various sensor signals to identify correct positions and speeds was developed and a total control system including EKF (Extended Kalman Filter) was designed. Rolling, pitching and depth control tests of the HAUV have been performed, and relatively small angle error and depth tracking error results were shown.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2751-2757
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• 2015

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.

• 대한기계학회논문집A
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• 제32권11호
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• pp.997-1002
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• 2008

This paper is mainly concerned with the development of a remotely operated vehicle for investigation of the coastal sea. For this, we have designed and constructed a vehicle entitled KMU-ROV(Korea Maritime University Remotely Operated Vehicle), for purpose of investigation mission under 50(m) of the sea surface. We have designed six independent waterproof actuators and the housing of the controller for underwater operation. For six degree-of-freedom motion, we have analyzed the dynamics of the KMU-ROV and have designed a new composition of six actuators including the driving system. For motion control, we have composed a concurrent velocity control algorithm for controlling the speed of all the actuating motors. The control system for the KMU-ROV is composed of a master DSP controller, DSP controller for the motor control and various sensors. We composed the PID control algorithm and a network system for controlling motors using the CAN communication. The performance of the KMU-ROV was presented by testing the developed control algorithm and control system under the water.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.772-775
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• 1992

It is necessary to estimate hydrodynamic coefficients to design the auto-pilot system and motion simulator of submersible vehicle. In this paper, an algorithm was designed to estimate hydrodynamic coefficients of submersible vehicle. Using this algorithm, the hydrodynamic coefficients were estimated from measurements of full scale trial. The estimated hydrodynamic coefficients were used for the design of an auto-depth controller(ADC) of submersible vehicle, and the resulting ADC are proved to have a better performance than the previous one.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.208-217
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• 2016

본 논문은 수중 운반체의 위치추정을 위해 사용되는 센서들의 시뮬레이션에 의한 측정값 생성 방법을 기술한다. 수중 로봇의 경우 항법의 실제 운항 실험에 많은 시간과 경비가 소요되며, 다양한 조건에서의 알고리즘 검증을 위해 실험 조건을 임의로 변화시키기 어렵다. 따라서 수중 항법의 시험 검사를 위해서는 실제 환경에서의 실험 전에 시뮬레이션을 통한 성능의 검증이 필수적이다. 본 연구에서는 거리 측정 센서, 깊이 측정 센서, 속도 측정 센서 그리고 자세 측정 센서들을 대상으로 실제 측정 상황에서 발생 가능한 불확실성들을 반영하여 센서 측정값을 시뮬레이션에 의해 구하는 방법을 구현한다. 측정값은 가우시안 잡음, 비정상 측정값, 그리고 측정치 사이의 상관관계에 의한 불확실성을 포함한다. 또한 각각의 센서들에 대하여 측정값의 불확실성은 물론 측정 시각도 불확실성이 포함되어 결정된다. 시뮬레이션을 통해 구해진 측정값에 대하여 통계적인 방법으로 불확실성에 관한 변수들을 구하고 센서 측정값의 설계시에 목표하였던 불확실성 변수 값들과 비교하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다. 또한 시뮬레이션에 의하여 구한 센서 측정값을 위치 추정 알고리즘에 적용하여 시뮬레이션 로봇의 실제 위치와 추정 위치를 비교하는 방법으로 실제 활용 가능성을 보인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.299-303
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• 1993

In an underwater vehicle, the navigation error is mostly caused by the initial misalignment, the bias of a gyro and an accelerometer, and the sea current. Therefore, it is important that these error sources are estimated and compensated in order to reduce the navigation error. In this paper, the E.M.Log aided SDINS is designed by using the E.M.Log which measures the forward velocity of a vehicle. And the system error state equation and the measurement equation are derived and the suboptimal Kalman Filter is established for this aided SDINS. The simulation result showed that this had an important role in estimating and compensating these error sources, thus reducing the navigation error of an underwater vehicle.