Hydrodynamic coefficients strongly affect the dynamic performance of an AUV. Thus, it is important to know the true values of these coefficients, in order to accurately simulate the AUV's dynamic performance. Although these coefficients are generally obtained experimentally, such as through the PMM test, the measured values are not completely reliable because of experimental difficulties and errors. Another approach, by which these coefficients can be obtained, is the observer method, in which a model-based estimation algorithm estimates the coefficients. In this paper, the hydrodynamic coefficients are estimated using two nonlinear observers: a sliding mode observer and an extended Kalman filter. Their performances are evaluated in Matlab simulations, by comparing the estimated coefficients obtained from the two observer methods, with the experimental values as determined from the PMM test. A sliding mode controller is constructed for the diving and steering maneuver by using the estimated coefficients. It is demonstrated that the controller, applied with the estimated values, maintains the desired depth and path with sufficient accuracy.
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.
This Paper considers the heading and depth control problem for an underactuated AUV (Autonomous Underwater Vehicle) HW200. The HW200 is a torpedo-type AUV that is developed from Hanwha corporation R&D Center for military operation such as MCM (Mine Counter Measures). The HW200 controls horizontal and vertical motion with two stern plane and two rudder plane. It is well known that fine control of an AUV motion is not easy because of model uncertainties, highly nonlinear and coupled motions. To overcome those kind of uncertainties, a number of control methods have been presented. In this paper, the motion controllers of the HW200 are designed using PD controller design method based on the linear and perturbed model of the typical 6-DOF equations of an AUV, and confirmed the effectiveness of the controller through simulations and field test.
In order to develop an active safety system which avoids or mitigates collisions with preceding vehicles such as autonomous emergency braking (AEB), accurate state estimation of the nearby vehicles is very important. In this paper, an algorithm is proposed using 3 dynamic models to better estimate the state of a vehicle which has various dynamic patterns in both longitudinal and lateral direction. In particular, the proposed algorithm is based on the Interacting Multiple Model (IMM) method which employs three different dynamic models, in cruise mode, lateral maneuver mode and longitudinal maneuver mode. In addition, a Probabilistic Data Association Filter (PDAF) is utilized as a data association algorithm which can improve the reliability of the measurement under a clutter environment. In order to verify the performance of the proposed method, it is simulated in comparison with a Kalman filter method which employs a single dynamic model. Finally, the proposed method is validated using radar data obtained from the field test in the proving ground.
With the increasing requirements for the survey and development of the ocean, the demands on the of AUV(Autonomous Underwater Vehicle) technologies have been increased. Reconstruction and replay of the AUV motion on the basis of the data stored during the execution of mission, can help the development of control strategies for AUVs such as mission planning and control algorithms. While an AUV cruises for her mission, her attitude and position data are is recorded. The data can be used for visualization of the motion in off-line. However, because most of the position data gathered from acoustic sensors have long time-interval and include intermittent faulty signal, the replayed motion by the graphic simulator can not demonstrate the motion as a smooth movie. In this paper, interpolation methods are surveyed to reconstruct the AUV position data. Then, an efficient 3D visualization method for AUV motion using the interpolation method is proposed. Simulation results arc also included to verify the proposed method.
In underwater environment, the control of AUV is difficult, because of the existence of parameter uncertainties and disturbances as well as highly nonlinear and coupled system dynamics. The requirement for the simple and robust controller which works satisfactorily in those dynamical uncertainties, call for a design using the PD or sliding mode controller. The PD controller is very popular controller in the industrial field and the sliding mode controller has been used successfully for the AUV controller design. In this paper, the two controllers arc designed for ISiMI(Integrated Submergible Intelligent Mission Implementation) AUV and the performances are compared by numerical simulation under the modeling uncertainty and disturbances. The design process of PD and sliding mode controller for ISiMI AUV and simulation results are included to compare the performances of the two controllers.
Computer vision system is broadly adapted like as autonomous vehicle system, product line inspection, etc., because it has merits which can deal with environment flexibly. However, for applying it for that industry, it has to clear the problem that recognize position parameter of itself. So that computer vision system stands in need of camera calibration to solve that. Camera calibration consists of the intrinsic parameter which describe electrical and optical characteristics and the extrinsic parameter which express the pose and the position of camera. And these parameters have to be reorganized as the environment changes. In traditional methods, however, camera calibration was achieved at off-line condition so that estimation of parameters is in need again. In this paper, we propose a method to the calibration of camera using line correspondence in image sequence varied environment. This method complements the corresponding errors of the point corresponding method statistically by the extraction of line. The line corresponding method is strong by varying environment. Experimental results show that the error of parameter estimated is within 1% and those is effective.
이동로봇의 동특성식은 비선형이다. 이러한 비선형성을 다루기 위해 최근 많은 발전된 형태의 제어기법들이 제안되었다. 일반적으로 이러한 고급의 제어기법들은 복잡하며 실시간 제어에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 상대적으로 간단한 PI제어기를 AUV제어에 사용된 기준궤적 발생기법과 접목하여 자율이동 로봇의 위치제어에 적용함으로써 그 유용성을 확인하고자 하였다. 제안된 PI제어기는 LabVIEW 프로그램을 이용하여 프로그램되었으며 시뮬레이션과 실험을 통해 제안된 방식의 유용성을 확인하였다.
Patents are system to promote the development of industry by disclosing technology. The importance of recent patent is being emphasized. For this reason, companies apply for many patents. And they analyze the patent. Patent analysis helps to protect and foster their technology. Previously this method has been carried out by experts. Expert-based patent analysis, however, has the disadvantage of being time-consuming and expensive. Consequently, we try to solve this problems by developing prediction model. Therefore, this paper proposes a data-based patent analysis method using quantitative indicator and textual information. We confirmed the practical applicability of the proposed method through 1,831 autonomous vehicle patents. As a result, it was possible to confirmed that safety and lane detection related technologies are important.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제7권1호
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pp.87-99
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2015
In recent years, the development of autonomous surface vehicles has been a field of increasing research interest. There are two major areas in this field: control theory and path planning. This study focuses on path planning, and two objectives are discussed: path planning for Unmanned Surface Vehicles (USVs) and implementation of path planning in a real map. In this paper, satellite thermal images are converted into binary images which are used as the maps for the Finite Angle $A^*$ algorithm ($FAA^*$), an advanced $A^*$ algorithm that is used to determine safer and suboptimal paths for USVs. To plan a collision-free path, the algorithm proposed in this article considers the dimensions of surface vehicles. Furthermore, the turning ability of a surface vehicle is also considered, and a constraint condition is introduced to improve the quality of the path planning algorithm, which makes the traveled path smoother. This study also shows a path planning experiment performed on a real satellite thermal image, and the path planning results can be used by an USV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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