IMO MSC 제104차에서 자율운항선박 운영을 위한 협약을 만들기로 결정하는 등 국제사회에서 자율운항선박에 대한 논의는 본격적으로 진행 중이다. 또한 정부는 자율운항선박 선제적 규제혁신 로드맵을 발표하고 자율운항선박 산업을 활성화하기 위해 관련 규제 이슈 31개를 발굴 개선사항을 제시하였다. 본 연구는 자율운항선박 운항 시 항로시스템 운영 방안에 관한 연구로 항로에서 좌회전하는 선박에 대하여 분석하고자 한다. 이를 위해 해상교통조사를 통해 부산신항 주의해역의 현재 혼잡도를 도출하고 선박의 대형화와 교통량 증가에 따른 주의해역 혼잡도를 시뮬레이션을 이용하여 도출하고자 한다. 그리고 적정 교통량 (L환산 척수)를 제안하고자 한다. 연구 결과는 현행 선박 뿐만 아니라 자율운항선박 운항 시 항로 운영을 위한 기초자료로 사용 될 수 있을 것으로 사료된다
최근 증가하고 있는 선박의 충돌 사고 예방을 위하여 인공지능 기반의 자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ship, MASS)에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만 대부분의 자율운항선박 관련 연구들은 자율운항시스템의 크기와 비용으로 인해 주로 중대형 선박을 그 대상으로 하고 있으며, 여기에 사용되는 센서들은 소형선박에 탑재하기 어렵다는 문제를 지닌다. 따라서 이 논문은 소형선박의 자율운항을 위하여 GPS와 IMU 센서를 탑재한 경로 추적 시스템을 제안한다. GPS와 IMU 센서는 선박의 정확한 위치 파악을 위하여 활용되며, 이를 통하여 제안 시스템은 소형선박 모형을 수동으로 제어하여 경로를 생성하고, 이후 소형선박이 동일한 경로를 이동할 시 Pure Pursuit 알고리즘을 이용하여 경로를 추적하도록 한다. 그 결과, 이 연구는 경량화된 저가의 센서들을 이용하여 소형 선박의 자율운항 시스템을 저비용으로 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권6호
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pp.644-652
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2013
본 논문은 만타형 무인잠수정의 개발과 실해역 성능시험에 관한 내용을 다룬다. 먼저 만타형 무인 잠수정의 운동성능을 예측하기 위한 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 통해서 만타형 잠수정의 운동성능을 검증하였으며 결과를 바탕으로 테스트베드인 만타형 무인잠수정을 설계하였다. 만타 잠수정은 자세 및 경로의 계측을 위하여 DVL (Doppler Velocity Log), Gyrocompass, GPS, 압력센서 등을 탑재하였으며 운항제어를 위한 추진기와 1개의 수직타 4개의 수평타를 장착하여 3자유도 운동이 가능하다. 실해역에서 운동성능시험과 자율운항 성능시험을 통해 만타형 무인잠수정 시스템을 검증하였다.
급격하게 변화하고 첨단화 되어 가고 있는 해상운송 기술의 정점은 자율운항선박이 될 것으로 예상된다. 자율운항선박에서의 다양한 서비스의 구현은 선박 중심 네트워크인 S2X 통신체계를 통해서 가능할 것이다. 하지만 기존의 통신은 서비스 트래픽 포화, 요구 기능에 부합하지 못하는 등의 문제가 있어 추가적인 통신 기술의 선제적 도입이 필요하다. 본 연구에서는 자율운항선박에 적용될 S2X 통신의 개념을 재정립하고 요구 기능을 도출하여 최종적으로 활용이 가능한 주파수를 선정하였다. 이를 위해 도출된 통신 요구 기능에 적합한 후보 주파수 군을 도출하고 전문가 합의법을 통해 최종적으로 우선 적용이 가능한 통신 주파수를 선정하였다. 향후 해당 주파수에 대해 실험을 통한 검증 등 추가적인 연구를 통해 자율운항선박 서비스 구현에 활용이 가능할 것으로 기대된다.
항만건설 및 운영에서 해양교통시설의 설치와 운영은 해상충돌방지 및 안전에서 매우 중요한 인자이다. 그리고, 해상교통시설의 설치 및 운영은 IMO SOLAS 5장 제13조에 의하여 당국의 의무사항으로 규정되어 있다. 해양교통시설은 과거의 시각적(광학, 형상) 시설에서 AIS, DGPS 및 기타 전파표지 등을 활용한 e-Navigation의 개념으로 발전하고 있다. 그러나 이러한 해양교통시설의 자동화 흐름에도 불구하고 선박의 안전한 항해를 위한 광파표지 및 형상표지의 역할은 여전히 절대적이다. 본 연구에서는 시각표지의 운영관리 효율을 향상시키기 위한 해양교통시설 서비스수준의 결정방법으로 해상교통관련 전체 시설을 하나의 관리시스템으로 조합하고 더욱 효율적인 시스템 관리방안으로서 항로표지 운영율을 제안하였다. 해외의 서비스 수준에 대한 비교와 이론적 배경을 분석하고, 제안된 서비스수준을 인천해역에 실제 적용하여 항로의 안전성을 평가한 사례를 제시하였다.
최근 자율운항선박 및 원격제어에 관한 연구와 개발 및 상용화가 진행되고 있다. 원격제어는 원격제어 시스템을 이용하여 현존 선박 또는 초기 단계의 자율운항선박에 적용하여 자율항해 환경을 확보하기 위한 것이다. 원격제어 시스템의 주요한 기능은 자율운항선박과 원격제어센터 사이의 송수신 데이터를 이용한 자율운항선박의 제어이고, 아울러 원격제어사관에 의한 원격조종 역시 중요한 기능이다. 본 연구의 목적은 원격제어 시스템을 개발하고, 이 시스템에서 운용하는 데이터에 관한 성능평가기법의 개발에 있다. 실험은 육상 원격제어센터와 국립한국해양대학교 실습선 '한나라'호 양쪽에 실험 장치를 구축한 후, 실습선의 항해 기간 중 실시하였다. 개발한 원격제어 시스템에 의해 전송한 데이터를 평가한 결과, 0.1%p 이내의 오차범위에서 데이터가 송수신됨을 확인하였고, 실습선의 항해환경이 반영된 14종의 선박정보가 송수신됨을 확인하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 원격제어 시스템은 원격제어의 3원칙(안전성, 신뢰성, 가용성)을 준수할 수 있음을 알았다. 본 연구는 자율운항선박 원격제어 시스템의 개발과 데이터 송수신 성능평가에 관한 핵심 기술로 적용될 것으로 기대된다.
In this paper, an underwater navigation system with adaptive receding horizon Kalman filter (ARHKF) is studied. It is well known that incorrect statistical information and temporal disturbance invoke errors of any navigation systems with Kalman filter, which makes the autonomous navigation difficult in real underwater environment. In this context, two kinds of problems are herein considered. The first one is the development of an algorithm, which estimates the noise covariance of a linear discrete time-varying stochastic system. The second one is the implementation of ARHKF to underwater navigation systems. The performance of the derived estimation algorithm of noise covariance and the ARHKF are verified by simulation and experiment in the towing tank of Seoul National University.
Relative navigation system is presented using GPS measurements from a single-channel global positioning system (GPS) simulator. The objective of this study is to provide the real-time inter-satellite relative positions as well as absolute positions for two formation flying satellites in low earth orbit. To improve the navigation performance, the absolute states are estimated using ion-free GRAPHIC (group and phase ionospheric correction) pseudo-ranges and the relative states are determined using double differential carrier-phase data and singled-differential C/A code data based on the extended Kalman filter and the unscented Kalman filter. Furthermore, pseudo-relative dynamic model and modified relative measurement model are developed. This modified EKF method prevents non-linearity of the measurement model from degrading precision by applying linearization about absolute navigation solutions not about the priori estimates. The LAMBDA method also has been used to improve the relative navigation performance by fixing ambiguities to integers for precise relative navigation. The software-based simulation has been performed and the steady state accuracies of 1 m and 6 mm ($1{\sigma}$ of 3-dimensional difference errors) are achieved for the absolute and relative navigation using EKF for a short baseline leader/follower formation. In addition, the navigation performances are compared for the EKF and the UKF for 10 hours simulation, and relative position errors are mm-level for the two filters showing the similar trends.
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.
FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) radar system is widely used in autonomous driving and navigation applications due to its high detection capabilities independent of weather conditions and environments. However, radar signals can be easily contaminated by various noises such as speckle noise, receiver saturation, and multipath reflection, which can worsen sensing performance. To handle this problem, we propose a learning-free noise removal technique for radar to enhance detection performance. The proposed method leverages adaptive thresholding to remove speckle noise and receiver saturation, and wavelet transform to detect multipath reflection. After noise removal, the radar image is reconstructed with the geometric structure of the surrounding environments. We verify that our method effectively eliminated noise and can be applied to autonomous driving by improving the accuracy of odometry and place recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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