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This paper introduces a GPS-aided dead reckoning algorithm that asymptotically estimates the heading bias error of a magnetic compass based on geodetic north, improves the position error accumulated by dead reckoning, and helps the estimated position of an AUV to represent a position in the NED coor...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 자북(Magnetic north) 기준의 자기컴퍼스 자세정보를 진북(Geodetic north)을 기준으로 교정(Calibration)하여 기존의 자기컴퍼스와 도플러 속도계를 이용한 추측항법과 GPS를 이용한 위성항법을 통합한 GPS 보조 추측항법 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 수상주행 시 수신하는 GPS 위치정보를 통해 진북에 대한 자기컴퍼스의 방향각 바이어스 오차를 추정하여 기준좌표계를 일치시키고 추측항법의 적분으로 인해 누적되는 위치오차를 개선한다.
  • 시뮬레이션 결과를 통해, 제안하는 항법알고리즘은 GPS 위치 정보를 수신하여 DVL과 자기컴퍼스를 이용한 추측항법의 누적 위치오차를 개선함을 보였다. 본 논문에서는 특별히 무인잠수 정의 수중운항 시 GPS 위치정보를 수신할 수 없음을 고려하여, 추측항법의 시간당 누적되는 위치오차의 원인을 찾고 이를 개선하여 수중운항 시 위치오차의 발산을 억제하려 하였다. 원인중 하나로 자기컴퍼스의 방향각 오차를 지목하였으며, 운용 초기 또는 운용 중 수상주행으로 GPS 위치정보를 수신하여 자기 컴퍼스의 방향각 오차를 보정하였다.
  • 본 논문에서는 확장칼만필터를 이용한 무인잠수정의 GPS 보조 추측항법 알고리즘을 제안하고 동역학 시뮬레이터를 구현하여 알고리즘의 기본적인 성능을 확인하였다. 또한 제안한 알고리즘을 실제 무인잠수정에 적용하기 위해 시뮬레이션의 센서 모델은 사용 중인 센서의 특성을 고려하여 센서 측정값을 생성하도록 하였다.
  • 이를 통해 NED 좌표계로 추측항법의 기준좌표계를 일치시킴으로써 자기컴퍼스의 방향각 오차에서 기인하는 추측항법의 시간당 발생하는 위치오차를 개선하였다. 본 논문을 통해, 수상주행 시에만 위치를 보정하기 위해 사용되던 GPS를 이용한 기존 수중항법의 성능 개선 가능성을 보였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
항법 기술이란 무엇인가? 항법 기술은 임의의 한 점에서 다른 한 점으로 이동하기 위해 수중로봇의 속도, 위치, 자세와 같은 수중로봇의 거동에 관한 정보를 제공하는 기술을 말한다. 수중로봇의 진수 및 회수는 물론, 수중로봇을 이용하여 해양탐사, 해저지형도(Bathymetric chart) 작성, 해양 및 해저플랜트의 건설 및 유지보수, 기뢰탐색및 제거, 대잠전 등의 임무를 수행하기 위해 지구고정좌표계에 대한 정확한 위치 및 자세 정보를 제공하는 항법 기술이 필요하다.
수중로봇 기술은 어떻게 분류할 수 있는가? 무삭식 수중로봇의 경우 자율성을 필요로 함에 따라, 보다 고도화된 기술을 필요로 한다. 수중로봇 기술은 선체 기술, 추진기술, 수중통신기술, 에너지개발기술, 항법기술, 자율 제어기술, 센서기술 등으로 분류할 수 있다.
수중로봇 기술 중 항법기술은 어떤 용도로 사용되는가? 항법 기술은 임의의 한 점에서 다른 한 점으로 이동하기 위해 수중로봇의 속도, 위치, 자세와 같은 수중로봇의 거동에 관한 정보를 제공하는 기술을 말한다. 수중로봇의 진수 및 회수는 물론, 수중로봇을 이용하여 해양탐사, 해저지형도(Bathymetric chart) 작성, 해양 및 해저플랜트의 건설 및 유지보수, 기뢰탐색및 제거, 대잠전 등의 임무를 수행하기 위해 지구고정좌표계에 대한 정확한 위치 및 자세 정보를 제공하는 항법 기술이 필요하다.
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참고문헌 (12)

  1. Boncal, R.J., 1987. A Study of Model Based Maneuvering Controls for Autonomous Underwater Vehicles. M.E. Thesis, Naval Postgraduate School, Monterey, CA. 

  2. Choi, W.-S., Hoang, N.-M., Jung, J.-H., Lee, J.-M., 2014. Navigation System Development of the Underwater Vehicles Using the GPS/INS Sensor Fusion. 7th International Conference of Intelligent Robotics and Applications, 491-497. 

  3. Fossen, T.I., 1994. Guidance and Control of Ocean Vehicles. John Wiley & Sons. 

  4. Fossen, T.I., 2011. Handbook of Marine Craft Hydrodynamics and Motion Control. John Wiley & Sons. 

  5. Gertler, M., Hagen, G.R., 1967. Standard Equations of Motion for Submarine Simulations. NSRDC Report 2510. 

  6. Healey, A.J., Lienard, D., 1993. Multivariable Sliding Mode Control for Autonomous Diving and Steering of Unmanned Underwater Vehicles. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 18(3), 327-339. 

  7. Lee, C.-M., Lee, P.-M., Seong, W.-J., 2003. Underwater Hybrid Navigation Algorithm Based on an Inertial Sensor and a Doppler Velocity Log Using an Indirect Feedback Kalman Filter. Journal of Ocean Engineering and Technology, 17(6), 83-90. 

  8. Lee, P.-M., Jeon, B.-H., Kim, S.-M., Lee, C.-M., Lim, Y.-K., Yang, S.-I., 2004. A Hybrid Navigation System for Underwater Unmanned Vehicles, Using a Range Sonar. Journal of Ocean Engineering and Technology, 18(4), 33-39. 

  9. Park, Y.-S., Lee, D.-H., Choi, W.-S., Lee, J.-M., 2015. Sea-surface Localization of AUV using Extended Kalman filter for INS/GPS, Conference of Institute of Control. Robotics and Systems, 97-98. 

  10. Paull, L., Saeedi, S., Seto, M., Li, H., 2014. AUV Navigation and Localization: A Review. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 39(1), 131-149. 

  11. The Society of Naval Architects and Marine Engineers (SNAME), 1950. Nomenclature for Treating the Motion of a Submerged Body Through a Fluid. Technical and Research Bulletin, No. 1-5. 

  12. Yoo, T.-S., Chung G.-P., Yoon, S.-I., 2013. Development of Integrated Navigation Algorithm for Underwater Vehicle using Velocity Filter. Journal of Ocean Engineering and Technology, 27(2), 93-99. 

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