실제 시스템 적용에 있어서, 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)의 자율제어(autonomous control)를 위한 장애물회피(obstacle avoidance) 시스템은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 소나(sonar)는 지역적 탐색영역 내의 장애물 정보만을 제공할 수 있으므로 지역적 정보를 가지며, 에너지 소비 및 음향학적 소음이 적은 시스템이 필요하므로 연속적인 제어입력을 요구한다. 나아가, 구조와 파라메터의 관점에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제를 해결하기 위해서 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 장애물회피 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 UFV 장애물회피가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실제 시스템에 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.
실제 시스템 적용에 있어서, 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)의 자율제어(autonomous control)를 위한 장애물회피(obstacle avoidance) 시스템은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 소나(sonar)는 지역적 탐색영역 내의 장애물 정보만을 제공할 수 있으므로 지역적 정보를 가지며, 에너지 소비 및 음향학적 소음이 적은 시스템이 필요하므로 연속적인 제어입력을 요구한다. 나아가, 구조와 파라메터의 관점에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제를 해결하기 위해서 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 장애물회피 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 UFV 장애물회피가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실제 시스템에 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.
In real system application, the obstacle avoidance system for the autonomous control of the underwater flight vehicle (UFV) operates with the following problems: it has local information because the sonar can only offer the obstacle information in a local detection area, it requires a continuous con...
In real system application, the obstacle avoidance system for the autonomous control of the underwater flight vehicle (UFV) operates with the following problems: it has local information because the sonar can only offer the obstacle information in a local detection area, it requires a continuous control input because the system that has reduced acoustic noise and power consumption is necessary, and further, it requires an easy design procedure in terms of its structures and parameters. To solve these problems, an intelligent obstacle avoidance algorithm using the evolution strategy (ES) and the fuzzy logic controller (FLC), is proposed. To verify the performance of the proposed algorithm, the obstacle avoidance of UFV is performed. Simulation results show that the proposed algorithm effectively solves the problems in the real system application.
In real system application, the obstacle avoidance system for the autonomous control of the underwater flight vehicle (UFV) operates with the following problems: it has local information because the sonar can only offer the obstacle information in a local detection area, it requires a continuous control input because the system that has reduced acoustic noise and power consumption is necessary, and further, it requires an easy design procedure in terms of its structures and parameters. To solve these problems, an intelligent obstacle avoidance algorithm using the evolution strategy (ES) and the fuzzy logic controller (FLC), is proposed. To verify the performance of the proposed algorithm, the obstacle avoidance of UFV is performed. Simulation results show that the proposed algorithm effectively solves the problems in the real system application.
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문제 정의
본 논문에서는 최적 침로명령 생성의 관점에서 국부 및 전역 탐색을 통하여 탐색의 효율성을 높이기 위해서 다음과 같이 돌연변이 연산자를 변형하였다.
본 논문에서는 침로 제어에 있어서 ES 및 FLC를 사용하는 지능형 장애물회피 알고리즘이 제안되었다.
이 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 진화 전략(Evolution Strategy : ES)[7] 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)[8]를 이용하는 지능형 장애물회피 알고리즘이 제안되었다.
설계의 첫 번째 단계로서, 침로명령 생성에 있어서는 ES를 이용하는 침로명령의 실시간(realtime) 생성법을 제안하였다. 이를 통하여 소나 정보의 지역성, 에너지 소비, 음향학적 소음, 용이한 설계 등의 문제를 해결하고자 한다.
이는 장애물 탐지 반경을 고려해 볼때, UFV의 위치에 따라서 장애물의 개수가 0∼2 개로 변화할 수 있음을 의미한다. 이를 통하여 실제적인 수중운동체의 장애물 회피 문제를 구현하고자 한다.
설계의 두 번째 단계로서, 침로 제어에 있어서는 FLC를 이용하는 침로 제어법을 제안하였다. 이를 통하여 에너지 소비, 음향학적 소음, 용이한 설계 등의 문제를 또 다른 관점에서 해결하고자 한다.
가설 설정
본 연구에서의 장애물회피는, AUV 운용특성 및 UFV 고유특성으로서의 에너지 소비 및 음향학적 소음의 최소화를 이루기 위한 운용 개념적 접근으로서 일정한 속도와 심도(depth)를 가정하였다.
첫 번째 경험적 정보의 반영은 다음과 같다. 즉, 회피기동시 UFV의 동적안정성을 높이고, 에너지 소비 및 음향학적 소음을 줄이기 위해서 심도 변화는 없다고 가정하였다.
제안 방법
그리고, 휴리스틱 기법에 기반하여 시작위치에서 목표위치까지 최적의 침로명령 생성을 보장하기 위해서 다음과 같은 경험적 정보를 선택하여 활용하였다.
설계의 두 번째 단계로서, 침로 제어에 있어서는 FLC를 이용하는 침로 제어법을 제안하였다. 이를 통하여 에너지 소비, 음향학적 소음, 용이한 설계 등의 문제를 또 다른 관점에서 해결하고자 한다.
설계의 첫 번째 단계로서, 침로명령 생성에 있어서는 ES를 이용하는 침로명령의 실시간(realtime) 생성법을 제안하였다. 이를 통하여 소나 정보의 지역성, 에너지 소비, 음향학적 소음, 용이한 설계 등의 문제를 해결하고자 한다.
제안된 침로 제어기는 퍼지 기술을 사용하는데, 구체적으로 언급하면, min-max inference 및 삼각형 멤버쉽 함수로 구성된 퍼지 시스템이다. 또한, 추론법은 단순화(simplified) 방법[13]을 도입하고 있는데, 이들을 이용한 퍼지룰은 다음과 같이 표현된다.
즉, 본 논문에서는 μ개의 부모(parent)로부터 λ개의 자손(offspring) 을 발생시키고, μ+λ개의 개체들(individuals) 가운데에서 적합도가 높은 μ개를 다음 세대의 새로운 부모로 선택하는 (μ+λ)-ES를 고려하였는데, 그 중에서도 최대 적합도를 갖는 부모만을 사용하는 μ = 1인 형태로 접근하였다.
대상 데이터
본 논문에서 고려된 UFV는 침로(course) 제어 등과 같은 수평면 제어를 위해서 수직 제어판이 필요한데, 수직 제어판으로서는 선미 수직타 δr을 1개 가지고 있다.
이론/모형
제안된 장애물 회피 알고리즘의 성능 검증은 UFV의 6자유도 방정식을 적용하여, 수직면에서의 심도 변화 없이 수평면에서의 침로 제어 문제에 대해서 이루어 졌다. 여기서는 소나 신호처리 과정은 생략하고 그 결과만을 고려하는 형태로 구현하였다.
성능/효과
또한, 여러 개의 제어탱크(control tank)를 가지고 있으므로 정적(static) 제어 측면에서는 미세한 위치/자세 제어 및 긴급부상이 가능하다. 결론적으로, UFV는 추진에너지 소모, 음향학적인 소음, 동적/정적 제어성 측면에서 우수한 조건들을 가지고 있으므로 민수(civil) 뿐만 아니라 군수(military) 적용이 가능한 특성들을 모두가지고 있다.
비록 앞의 결과들은 기존 연구와의 비교 제시를 포함하지는 못하지만, 제안된 극좌표 기법에 기반한 침로명령의 실시간 생성법이 장애물의 위치에 무관하게 적절하게 동작하고 있음을 확인하였다. 즉, 제안된 침로 제어 알고리즘이 주어진 AUV 형 UFV의 침로 제어 문제의 해결에 적합함을 확인할 수 있었다.
시뮬레이션 결과는 장애물의 거리/방위 정보를 직접적으로 활용하는 제안된 알고리즘이 실시간 시스템 적용에서 존재하는 문제들을 효과적으로 해결할 수 있음을 보여 준다.
02로 정하였고, 진화 전략 파라메터는 표 3과 같다. 이들 파라메터 값들을 살펴 보면, 본 알고리즘은 파라메터 설정이 매우 용이함을 알 수 있다.
제안된 알고리즘은 앞서 언급한 소나 정보의 지역성, 에너지 소비, 음향학적 소음, 용이한 설계 등의 문제를 모두 고려한 실제적인 해법을 갖는다. 즉, ES를 사용하는 침로명령 생성법을 통해서 소나 정보의 지역성, 에너지 소비, 음향학적 소음, 용이한 설계 등의 문제를 해결하였고, FLC를 사용하는 침로 제어법을 통해서는 에너지 소비, 음향학적 소음, 용이한 설계 등의 문제를 해결할 수 있음을 확인하였다.
비록 앞의 결과들은 기존 연구와의 비교 제시를 포함하지는 못하지만, 제안된 극좌표 기법에 기반한 침로명령의 실시간 생성법이 장애물의 위치에 무관하게 적절하게 동작하고 있음을 확인하였다. 즉, 제안된 침로 제어 알고리즘이 주어진 AUV 형 UFV의 침로 제어 문제의 해결에 적합함을 확인할 수 있었다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
수중로봇이 수중비행체를 기반으로 한 형태가 가장 바람직한 이유는?
일반적으로 수중로봇은 그 목적 및 운용 방법에 따라서 다양한 형태를 가질 수 있지만, 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)[2]를 기반으로 한 형태가 매우 바람직하다. 왜냐하면, UFV는 몸체 형상에 기인한 적은 유체 저항을 가지고 있으면서도 여러 개의 추진기가 아닌 하나의 추진기와 여러 개의 제어판(control plane)을 가지고 있으므로 동적(dynamic) 제어 측면에서는 추진에너지 소모 및 음향학적인 소음이 적다. 또한, 여러 개의 제어탱크(control tank)를 가지고 있으므로 정적(static) 제어 측면에서는 미세한 위치/자세 제어 및 긴급부상이 가능하다. 결론적으로, UFV는 추진에너지 소모, 음향학적인 소음, 동적/정적 제어성 측면에서 우수한 조건들을 가지고 있으므로 민수(civil) 뿐만 아니라 군수(military) 적용이 가능한 특성들을 모두가지고 있다.
수중로봇 개발이 요구되는 배경은 무엇인가?
최근에는 에너지 자원 확보, 수중 감시 및 방어 등의 다양한 요구를 효과적으로 충족시키기 위한 하나의 방법으로서 변화무상한 해양 환경에서 신속하고 정확한 정보처리/이동/조작이 가능한 수중로봇(underwater robot)[1]의 개발이 필수적으로 요구된다.
수중로봇의 형태는 무엇을 기반으로 한 것이 가장 좋나요?
일반적으로 수중로봇은 그 목적 및 운용 방법에 따라서 다양한 형태를 가질 수 있지만, 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)[2]를 기반으로 한 형태가 매우 바람직하다. 왜냐하면, UFV는 몸체 형상에 기인한 적은 유체 저항을 가지고 있으면서도 여러 개의 추진기가 아닌 하나의 추진기와 여러 개의 제어판(control plane)을 가지고 있으므로 동적(dynamic) 제어 측면에서는 추진에너지 소모 및 음향학적인 소음이 적다.
참고문헌 (13)
G. Antonelli, Underwater Robots, Springer, 2006
R. K. Lea, R. Allen and S. L. Merry, 'A comparative study for control techniques for an underwater flight vehicle,' International Journal of System Science, vol. 30, pp. 947-964, 1999
D. Barnet and S. McClaran, 'Architecture of the Texas A&M autonomous underwater vehicle controller', Proc. IEEE Int. Symp. on Intelligent Control, pp. 231-237, 1996
D. Fu-Guang, J. Peng, B. Xin-Qian and W. Hong-Jian, 'AUV local path planning based on virtual potential field', Proceedings of the IEEE International Conference on Mechatronics & Automation, pp. 1711-1716, 2005
김문환, 서주노, '무인함정의 자율항해를 위한 장애물 회피 경로계획 기법', 수중로봇기술연구회 2008년 추계워크샵, pp. 38-42, 2008
이영일, 김용기, '퍼지관계곱을 이용한 수중운동체의 고수준 자율항행기법', 정보과학회논문지:소프트웨어 및 응용, vol. 29, no. 2, pp. 91-97, 2002
D. B. Fogel, Evolutionary Computation : Toward a New Philosophy of Machine Intelligence, IEEE Press, 1995
C. T. Leondes, Fuzzy Theory Systems, Academic Press, 1999
J. Yuh, 'Modeling and control of underwater robotic vehicles,' IEEE Transactions on Man and Cybernetics, vol. 20, no. 6, pp. 1475-1483, 1990
M. Gertler and G. R. Hagen, 'Standard equation of motion for submarine simulation,' Naval Ship Research and Development Center Report 2510, 1967
Y. Bar-Shalom and X.-R. Li, 'Estimation and tracking principles, techniques and software,' Artech House, Inc, 1993
E. Sviestins, 'On-line bias estimation for multisensor tracking,' Proceedings of Information, Decision and Control, pp. 221-226, 1999
T. Takagi and M. Sugeno, 'Fuzzy identification of system and its applications to modeling and control,' IEEE Transactions on Man and Cybernetics, vol. SMC-15, pp. 116-132, 1985
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