The more deeply the researches make progress in ocean researches including the seabed resource investigation or the oceanic ecosystem investigation, the more important the role of UUV gets. In case of study on the deep sea, there are difficulties in telecommunications between AUV and ships, and in d...
The more deeply the researches make progress in ocean researches including the seabed resource investigation or the oceanic ecosystem investigation, the more important the role of UUV gets. In case of study on the deep sea, there are difficulties in telecommunications between AUV and ships, and in data communication and recharging. Therefore, docking is required. In AUV docking system, the AUV should identify the position of docking device and make contact with a certain point of docking device. MOERI (Maritime & Ocean Engineering Research Institute), KORDI has conducted the docking testing on AUV ISIMI in KORDI ocean engineering water tank. As AUV ISIMI approachs the docking device, there is some cases of showing an unstable attitude, because the lights which is on Image Frame are disappeared. So we propose the docking algorithm that is fixing the rudder and stem, if the lights on image frame are reaching the specific area in the Image Frame. Also we propose the new docking device, which has a variety of position and light number. In this paper, we intend to solve the some cases of showing an unstable attitude that were found in the testing, which, first, will be identified the validity via simulation.
The more deeply the researches make progress in ocean researches including the seabed resource investigation or the oceanic ecosystem investigation, the more important the role of UUV gets. In case of study on the deep sea, there are difficulties in telecommunications between AUV and ships, and in data communication and recharging. Therefore, docking is required. In AUV docking system, the AUV should identify the position of docking device and make contact with a certain point of docking device. MOERI (Maritime & Ocean Engineering Research Institute), KORDI has conducted the docking testing on AUV ISIMI in KORDI ocean engineering water tank. As AUV ISIMI approachs the docking device, there is some cases of showing an unstable attitude, because the lights which is on Image Frame are disappeared. So we propose the docking algorithm that is fixing the rudder and stem, if the lights on image frame are reaching the specific area in the Image Frame. Also we propose the new docking device, which has a variety of position and light number. In this paper, we intend to solve the some cases of showing an unstable attitude that were found in the testing, which, first, will be identified the validity via simulation.
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문제 정의
도킹 시 이미지 화면에 나타나는 광원의 위치에 따라 비히클의 자세를 고정하는 도킹 알고리즘을 제안하고 또한 도킹 장치에 광원의 위치나 개수등과 같은 기계적 변경을 주어 도킹 시 나타나는 자세 불안정 사례의 개선을 시뮬레이션을 통해 검증해보고자 한다.
즉, 상대거리가 가까우면 그 만큼 이미지 화면에서 인식하는 광원의 크기가 커질 뿐 아니라 광원들 사이의 거리 또한 멀어지게 된다. 따라서 광원을 잃음으로 인해 나타나는 자세 불안정 사례를 개선시키기 위해 광원을 잃기 전 미리 자세를 고정시켜 이심이가 광원에 의해 자세를 급격하게 변화시키는 상황을 미연에 방지하는 것이다. 즉, Fig.
이번 논문에서는 수조 실험에서 이심이의 도킹 중 나타나는 자세 불안정 사례를 개선시키는 방법을 제안하고자 한다. 도킹 시 이미지 화면에 나타나는 광원의 위치에 따라 비히클의 자세를 고정하는 도킹 알고리즘을 제안하고 또한 도킹 장치에 광원의 위치나 개수등과 같은 기계적 변경을 주어 도킹 시 나타나는 자세 불안정 사례의 개선을 시뮬레이션을 통해 검증해보고자 한다.
이와 같이 광원을 잃을 경우엔 이미지 화면을 벗어나지 않는 광원들로 광원들의 중심을 추정한다. 이와 같이 인식하는 광원들의 사라짐으로 이심이는 갑작스러운 자세 변화가 생기게 되고, 심할 경우 급격한 자세 불안정 사례가 발생하는데 이를 도킹 알고리즘과 도킹 장치의 기계적 변경, 두 부분으로 나누어 이 자세 불안정 사례를 개선시키고자 한다
가설 설정
등, 2006). 본 논문에서는 선형 모델을 사용하였고, 수평, 수직 운동 시 연성운동은 없으며, 수평 운동 시 Yaw를, 수직 운동 시 Pitch를 고려하였고, 속도는 일정하다고 가정하였다 이때, 수평운동(Yaw운동)과 수직운동(Pitch 운동)으로 각각 나누어 고려하였다. 이심이의 제원을 바탕으로 하여 선형화된 수학 모델을 만들고, 이를 상태방정식으로 나타내었다.
이심이의 제어기를 설계하기 위해서는 이심이의 운동에 대한 수학적 모델이 필요하다 이를 위해서 실험을 통해 구한 여러 유체 계수 및 유체력 중 2차 이상의 고차항과 교차 유동항 그리고 #등과 같이 입력할 수 없는 항은 무시한다고 가정하였다(마성 진 등, 2006). 본 논문에서는 선형 모델을 사용하였고, 수평, 수직 운동 시 연성운동은 없으며, 수평 운동 시 Yaw를, 수직 운동 시 Pitch를 고려하였고, 속도는 일정하다고 가정하였다 이때, 수평운동(Yaw운동)과 수직운동(Pitch 운동)으로 각각 나누어 고려하였다.
제안 방법
마지막으로 해류 외란이 존재하는 환경에서, 도킹 장치에 장치되어 있는 광원들의 개수 및 배치에 따라 이미지 화면상의 인식된 광원들이 이미지 화면을 벗어났을 시, 남은 광원들로 도킹 장치의 중심을 찾는 도킹과 비히클의 자세를 고정하는 도킹을 수평운동에 관하여 비교하였다(Fig. 15). 외란이 없는 환경(Fig.
스턴과 러더의 타각을 제어 입력으로 하고, Yaw와 Pitch를 출력으로 하였다.
시뮬레이션은 크게 네 가지로 나누어 수행하였다.
이를 바탕으로, Fig. 13에서는 도킹 장치에 장치되어 있는 광원들의 개수 및 배치에 따라 이미지 화면상의 인식된 광원들이 이미지 화면을 벗어났을 시, 남은 광원들로 도킹 장치의 중심을 찾는 도킹을 비교하였다. 광원의 개수는 Fig.
이 경우 추정하는 도킹 장치의 중심이 급격이 변하여 이것이 비히클의 자세에도 영향을 미칠 수도 있다. 이를 위해 광원이 비히클의 이미지 화면 밖으로 나가기 전에 비히클의 자세를 고정시키는 방법과 도킹 장치에 기계적 변경을 주는 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
이는 이심이와 도킹 장치의 상대 거리가 약 2m 이내일 때 광원을 잃는 경우가 발생하기 때문에 자세를 고정시켜도 도킹에 큰 문제가 없기 때문이다 다만, 조류와 같은 외란이 존재하는 해양에서는 비히클과 도킹 장치의 사이가 원거리일 때 이미지 화면상에서 추정하는 광원이 임의로 지정한 경계 Pixel영역으로 들어가는 경우가 발생할 수 있는데, 이를 방지하고자 이미지 화면상에서 추정하는 광원의 크기가 일정 Size 이상이 될 경우, 즉, 비히클과 도킹 장치의 사이가 지정된 거리 이내로 들어올 경우에 제안하는 도킹 알고리즘을 적용해야 할 것이다. 이번 논문에서는 원거리에서 이미자 화면상에서 추정하는 광원이 지정한 경계 PNel영역 안에 들어가지 않을 정도의 외란을 주었다 Fig. 8에서 제안하는 알고리즘의 Flowchart로 나타내었다.
본 논문에서는 선형 모델을 사용하였고, 수평, 수직 운동 시 연성운동은 없으며, 수평 운동 시 Yaw를, 수직 운동 시 Pitch를 고려하였고, 속도는 일정하다고 가정하였다 이때, 수평운동(Yaw운동)과 수직운동(Pitch 운동)으로 각각 나누어 고려하였다. 이심이의 제원을 바탕으로 하여 선형화된 수학 모델을 만들고, 이를 상태방정식으로 나타내었다.
11은 MATLAB/Simulink에서 시뮬레이션을 수행한 블록선도이다. 전반적인 블록선도를 그림과 같이 나타내었고, 자세한 서브 시스템에 대해서는 이번 논문에서 생략하였다.
대상 데이터
한국해양연구원의 이심이는Fig. 1과 같이 전장이 1200mm, 직경이 170mm인 소형 자율 무인잠수정이다. 도킹 장치는 Fig.
이론/모형
이번 논문에서 언급한 성능 개선사항을 미리 검증하기 위한 시뮬레이션은 MATLAB/Simulink를 통하여 수행하였다. 스턴과 러더의 타각을 제어 입력으로 하고, Yaw와 Pitch를 출력으로 하였다.
따라서 이심이의 시스템모델링과 더불어 외란의 수학적 모델을 정의할 필요가 있을 것이다. 이번 논문에서의 외란은 수평운동에 대한 해류 외란을 주었고, 평균 해류 속도는 lst-order Gauss-Markov process를 이용하여 나타내었는데, Vc(f)는 식 (4)와 같은 방정식으로 표현할 수 있다(F<>ssen, 1994).
성능/효과
(1) 도킹 시 비히클과 도킹 장치 사이의 상대 거리가 가깝기 때문에 이미지 화면에서 광원을 잃을 시 나머지 광원들로 도킹 장치의 중심을 추정했을 때에 나타나는 자세 불안정 사례를 개선할 수 있다.
(2) 도킹 장치의 광원의 다양한 배치중 다수의 광원을 상하좌우의 대칭으로 배치하면 도킹 시 비히클과 도킹 장치 사이의 상대 거리가 가까울 때 나타 급격한 중심 추정의 변경을 줄일 수 있는 것으로 확인되었다.
이미지 화면에서 도킹 장치의 중심을 추정할 때, 상대적으로 비히클과 도킹 장치와의 상대거리가 가까울 경우에 많이 발생하기 때문이다. 결과에서 보는 바와 같이, 이미지 화면상에서 인식하는 광원을 잃는 도킹 후 23초 부근에서 스턴과 러더를 고정시키기 때문에, 도킹이 될 때까지 이미지 화면상에서 추정하는 도킹 장치의 중심에 큰 변화가 발생하지 않음을 알 수 있다. 이는 도킹 장치에 장치된 광원의 개수에 영향을 받지 않기 때문에 각기 달리 배치한 네 경우에서 거의 비슷하게 나타났다.
실선이 실제 실험에서 나타났던 자세 불안정 사례의 결과이고 점선이 이를 시뮬레이션상에서 재현한 결과이다. 실험 사례에서와 마찬가지로 비히클과 도킹 장치 사이의 거리가 상대적으로 가까운 도킹 시작 후 약 23초 부근에서 자세 불안정이 나타났고, 시뮬레이션으로도 확인할 수 있다. 이를 수평운동(a)과 수직운동(b)을 구분하여 나타내었다.
후속연구
7과 같이 이심이가 인식하는 광원이 임의로 지정한 경계 Hxel영역에 들어오면 러더와 스턴을 고정시키고 프로펠러에서 나오는 추력만으로 도킹을 하는 것이다. 이는 이심이와 도킹 장치의 상대 거리가 약 2m 이내일 때 광원을 잃는 경우가 발생하기 때문에 자세를 고정시켜도 도킹에 큰 문제가 없기 때문이다 다만, 조류와 같은 외란이 존재하는 해양에서는 비히클과 도킹 장치의 사이가 원거리일 때 이미지 화면상에서 추정하는 광원이 임의로 지정한 경계 Pixel영역으로 들어가는 경우가 발생할 수 있는데, 이를 방지하고자 이미지 화면상에서 추정하는 광원의 크기가 일정 Size 이상이 될 경우, 즉, 비히클과 도킹 장치의 사이가 지정된 거리 이내로 들어올 경우에 제안하는 도킹 알고리즘을 적용해야 할 것이다. 이번 논문에서는 원거리에서 이미자 화면상에서 추정하는 광원이 지정한 경계 PNel영역 안에 들어가지 않을 정도의 외란을 주었다 Fig.
참고문헌 (10)
마성진, 전봉환, 이판묵, 김상봉 (2006). '자율무인잠수정 이심이의 선수각 및 심도 제어기 설계와 외란 특성 분석', 2006년 한국해양공학회 추계학술대회, pp 351-354
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이판묵, 전봉환, 이종무 (2003). '자율무인잠수정의 수중도킹을 위한 비쥬얼 서보 제어 알고리즘', 한국해양공학회지, 제17권, 제 1호, pp 1-7
전봉환, 이판묵, 박진영, 이필엽, 김기훈, 이종무, 오준호 (2006). '수중도킹을 위한 자율무인잠수정 이섬이의 최종 유도제어', 국방로봇 기술시범 및 워크삽 논문집, pp 1-7
최동현, 전봉환, 박진영, 이판묵, 김상현, 오준호 (2006). '광학식 유도장치를 이용한 자율무인잠수정의 수중 도킹 종단 유도 제어', 2006년 한국해양공학회 추계학술대회, pp 335-338
Fossen, T.I. (1994). Guidance and Control of Ocean Vehicles, John Wiley & Sons
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