본 논문은 전기추진 무인선박의 동적 모델링, 항법 및 제어 알고리즘의 구현, 임베디드 시스템 구축을 통한 전기추진 기반 자동 항법제어 시스템의 개발을 목적으로 한다. 선박의 동적 모델은 선체, 추진모터, 유압 러더가 수학적/물리적 모델로 유도되고, 물리적 특성 파라미터를 반영하여 실제 시스템과 유사한 모델을 개발하였다. ...
본 논문은 전기추진 무인선박의 동적 모델링, 항법 및 제어 알고리즘의 구현, 임베디드 시스템 구축을 통한 전기추진 기반 자동 항법제어 시스템의 개발을 목적으로 한다. 선박의 동적 모델은 선체, 추진모터, 유압 러더가 수학적/물리적 모델로 유도되고, 물리적 특성 파라미터를 반영하여 실제 시스템과 유사한 모델을 개발하였다. 항법 알고리즘은 확장 칼만필터를 기반으로 GPS, IMU, 지자계 센서 데이터를 통해 선박의 위치 및 상태를 추정하였으며, 추정된 위치를 기반으로 자동항해 제어를 위해 비선형 제어기법인 Sliding Mode Control이 적용되었다. 적용된 제어기법은 기존 선형제어기법에 비해 항법/제어의 정밀도 및 강인성이 향상됨을 시뮬레이션을 통해 검증하였으며 임베디드 하드웨어 시스템에서의 효율적인 알고리즘 검증을 위해 MicroAutobox 기반의 Rapid Control Prototyping 플랫폼을 구축하여 알고리즘을 검증하였다.
본 논문은 전기추진 무인선박의 동적 모델링, 항법 및 제어 알고리즘의 구현, 임베디드 시스템 구축을 통한 전기추진 기반 자동 항법제어 시스템의 개발을 목적으로 한다. 선박의 동적 모델은 선체, 추진모터, 유압 러더가 수학적/물리적 모델로 유도되고, 물리적 특성 파라미터를 반영하여 실제 시스템과 유사한 모델을 개발하였다. 항법 알고리즘은 확장 칼만필터를 기반으로 GPS, IMU, 지자계 센서 데이터를 통해 선박의 위치 및 상태를 추정하였으며, 추정된 위치를 기반으로 자동항해 제어를 위해 비선형 제어기법인 Sliding Mode Control이 적용되었다. 적용된 제어기법은 기존 선형제어기법에 비해 항법/제어의 정밀도 및 강인성이 향상됨을 시뮬레이션을 통해 검증하였으며 임베디드 하드웨어 시스템에서의 효율적인 알고리즘 검증을 위해 MicroAutobox 기반의 Rapid Control Prototyping 플랫폼을 구축하여 알고리즘을 검증하였다.
The purpose of research is to develop the navigation and control algorithms of autonomous electric surface vessel. The work scope ranges from dynamic modeling of electric ship, algorithm development to emebedded hardware system design. The dynamic models are composed of a hull, BLDC motor and hydrau...
The purpose of research is to develop the navigation and control algorithms of autonomous electric surface vessel. The work scope ranges from dynamic modeling of electric ship, algorithm development to emebedded hardware system design. The dynamic models are composed of a hull, BLDC motor and hydraulic rudder, and the system parameter is estimated to make the simulation model resemble with the real dynamic system. For the navigation algorithm, the Extended Kalman Filter is used to estimate the position, velocity and attitude of ship based on GPS, IMU and magnetometer sensor data, and Sliding Mode Control theory is employed to control the ship maneuvering based on the estimated data. The navigation and control algorithms are developed on simulation environment and verify the stability and accuracy. For the last, the Rapid Control Prototyping(RCP) of emebedded hardware system of electric surface vessel is developed based on the MicroAutobox which improves the efficiency of algorithm development.
The purpose of research is to develop the navigation and control algorithms of autonomous electric surface vessel. The work scope ranges from dynamic modeling of electric ship, algorithm development to emebedded hardware system design. The dynamic models are composed of a hull, BLDC motor and hydraulic rudder, and the system parameter is estimated to make the simulation model resemble with the real dynamic system. For the navigation algorithm, the Extended Kalman Filter is used to estimate the position, velocity and attitude of ship based on GPS, IMU and magnetometer sensor data, and Sliding Mode Control theory is employed to control the ship maneuvering based on the estimated data. The navigation and control algorithms are developed on simulation environment and verify the stability and accuracy. For the last, the Rapid Control Prototyping(RCP) of emebedded hardware system of electric surface vessel is developed based on the MicroAutobox which improves the efficiency of algorithm development.
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