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USBL, DVL과 선수각 측정신호를 융합한 심해 무인잠수정의 항법시스템
Navigation System for a Deep-sea ROV Fusing USBL, DVL, and Heading Measurements 원문보기

韓國海洋工學會誌 = Journal of ocean engineering and technology, v.31 no.4, 2017년, pp.315 - 323  

이판묵 (선박해양플랜트연구소 수중로봇연구실) ,  심형원 (선박해양플랜트연구소 수중로봇연구실) ,  백혁 (선박해양플랜트연구소 수중로봇연구실) ,  김방현 (선박해양플랜트연구소 수중로봇연구실) ,  박진영 (선박해양플랜트연구소 수중로봇연구실) ,  전봉환 (선박해양플랜트연구소 수중로봇연구실) ,  유승열 (선박해양플랜트연구소 수중로봇연구실)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents an integrated navigation system that combines ultra-short baseline (USBL), Doppler velocity log (DVL), and heading measurements for a deep-sea remotely operated vehicle, Hemire. A navigation model is introduced based on the kinematic relation of the position and velocity. The sys...

주제어

#수중항법   #단기선 초음파 위치추적시스템   #도플러 속도계   #신호융합   #칼만필터  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문은 USBL과 DVL 신호 및 선수각 정보를 융합한 통합항법시스템을 제안했으며, 심해탐사 데이터를 이용하여 항법시스템의 유효성을 검증했다. 통합항법시스템은 칼만필터를 기반으로 항법 알고리듬을 구성했고, 상이한 신호주기를 갖는 항법 센서들의 비동기 측정신호를 이용하여 상태변수 및 오차공분산을 보정했다.
  • 본 논문은 고가의 관성센서 사용을 배제하고 USBL과 DVL 및 선수각 신호를 융합하는 통합항법시스템에 관한 연구로서, Lee et al.(2017)가 발표한 논문 내용을 보충하고 확장한 것이다.
  • 본 논문은 다음 두 조건을 충족하면 USBL 위치측정이 아웃라이어인 것으로 판단했다. (1) k시간 스텝에서 측정한 USBL의 X, Y 위치(XkUSBL, YkUSBL)와 아웃라이어가 발생하지 않았던 이전 시간스텝에서 측정한 USBL의 X, Y 위치(XpUSBL, YpUSBL) 차이가 5σ 이상이고, (2) USBL 위치측정 신호가 얻어진 순간에 항법시스템에서 얻어지는 추정위치(# , # )와 USBL 측정위치의 오차반경이 아웃라이어 임계값(TOD, Threshold of Outlier Decision)을 초과하는 경우에 아웃라이어가 발생한 것으로 판정했다.
  • 제안한 항법시스템은 마리아나 해저화산 탐사에서 해미래를 활용해 얻은 데이터를 이용하여 유효성을 검증했다. 본 논문은 해미래에 탑재된 센서의 특성과 실해역 측정데이터의 특성을 반영하여 항법시스템의 파라미터를 선정하는 과정을 상술했고, USBL과 DVL 측정신호의 블랙아웃 특성을 고려하여 아웃라이어를 판정하는 방법을 제안했다. 블랙아웃이 존재하는 알키안 블랙스모커 탐사(Lee et al.
  • 블랙아웃이 발생한 시간 동안에 잠수정은 이동하고 있으므로, USBL 위치측정에 블랙아웃이 발생한 후 다시 신호를 수신하는 경우에는 잠수정의 위치 이동을 고려하여 수신된 USBL 측정이 유효한 신호인지 아닌지를 판단해야 한다. 본 논문은, 운항중인 잠수정의 위치측정에 블랙아웃이 발생할 경우, 블랙아웃 시간에 대응하는 가변 아웃라이어 판단 제거법을 제안했다.
  • 항법시스템 운용 중에 USBL 신호에 아웃라이어를 포함하는 경우에 이 신호가 항법시스템에 미치는 영향을 검토했다. Fig.

가설 설정

  • 해미래와 같이 대형 ROV는 속도 변화가 작으므로 가속도 오차가 시스템 모델링 오차 범위 내에 있다고 가정하여, 연성항을 포함한 오차로 모델링할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 가속도를 비연성 정규잡음이라 가정하여 식 (3)을 다음으로 나타내었다.
  • 본 논문은 위치 모델링오차 표준편차 σ를 1m로 정했다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
해미래는 무엇에 의해 모니터링 되었는가? , 2016). 이 탐사에서 해미래의 위치는 선상에 설치된 USBL(Ultra short baseline)을 이용하여 일정간격으로 모니터링 되었고, DVL(Doppler velocity log)과 AHRS(Attitude heading reference system)를 기반으로 하는 추측항법(DR, Dead- reckoning)을 이용하여 짧은 시간동안 위치를 추적했다. 항법오차가 누적되어 USBL과 10m 이상 차이가 커질 때 USBL 신호로 추측항법 상태변수를 리셋 하는 방식으로 운용되었다.
항법오차가 누적되어 USBL과 10m 이상 차이가 커질 때 USBL 신호로 추측항법 상태변수를 리셋 하는 방식의 문제점과 그에 따른 연구책으로 어떤 연구개발이 요구되었는가? 항법오차가 누적되어 USBL과 10m 이상 차이가 커질 때 USBL 신호로 추측항법 상태변수를 리셋 하는 방식으로 운용되었다. 이 방식은 항법오차가 단속적으로 증가하여 정밀하게 경로를 추적하기 어려우므로, USBL과 DVL 신호를 융합하는 안정한 항법시스템 개발이 요구되었다. 무인잠수정의 수중항법을 위한 USBL과 DVL 신호를 융합하는 방법은 다양하게 연구되고 있다.
해미래의 위치추측은 어떻게 이루어졌는가? , 2016). 이 탐사에서 해미래의 위치는 선상에 설치된 USBL(Ultra short baseline)을 이용하여 일정간격으로 모니터링 되었고, DVL(Doppler velocity log)과 AHRS(Attitude heading reference system)를 기반으로 하는 추측항법(DR, Dead- reckoning)을 이용하여 짧은 시간동안 위치를 추적했다. 항법오차가 누적되어 USBL과 10m 이상 차이가 커질 때 USBL 신호로 추측항법 상태변수를 리셋 하는 방식으로 운용되었다.
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참고문헌 (13)

  1. Gelb, A., 1974. Applied Optimal Estimation. MIT Press, Cambridge. 

  2. Kang, H., Hong, S., Sur, J., Kim, J., 2017. Design of GPS-aided Dead Reckoning Algorithm of AUV using Extended Kalman Filter. Journal of Korean Society of Ocean Engineers, 31(1), 28-35. 

  3. Kinsey, J.C. and Whitcomb, J.J., 2004. Preliminary Field Experience with DVLNAV Integrated Navigation System for Oceanographic Submersibles. Control Engineering Practice, 12, 1541-1549. 

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  4. Lee, P., Jun, B., Baek, H., Kim, B., Shim, H., Park, J., Yoo, S., Jeong, W., Baek, S. and Kim, W., 2016. Explorations of Hydrothermal Vents in the Southern Mariana Arc Submarine Volcanoes using the ROV Hemire. Journal of Korean Society of Ocean Engineers, 30(5), 389-399. 

  5. Lee, P., Jun, B., Kim, K., Lee, J., Aoki, T. and Hyakudome, T., 2007. Simulation of an Inertial Acoustic Navigation System with Range Aiding for an Autonomous Underwater Vehicle. Journal of Oceanic Engineering, 32(2), 392-345. 

  6. Lee, P., Kim, B., Shim, H., Baek, H., Baek, S., Park, J. and Jun B., 2015. An Underwater Navigation System for an ROV Integrated with Inertial Sensors and USBL Position Measurements. Proc. of the KSOE 2015 Autumn Conf., Daejeon, 450-453. 

  7. Lee, P., Shim, H., Baek, H., Kim, B., Park, J., Jun, B. and Yoo, S., 2017. A Navigation System of a Deep-sea ROV Fusing USBL and DVL Measurements. Proc. of the KSOE Session of the KAOSTS Conf., April 19-20, Bexco. 

  8. Miller, P.A., Farrel, J.A., Zhao, Y. and Djapic, V., 2010. Autonomous Underwater Vehicle Navigation. Journal of Oceanic Engineering, 35(3), 663-678. 

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  9. Ribas, D., Ridao, P., Mallios, A. and Palomeras, N., 2012. Delayed State Information Filter for USBL-Aided AUV Navigation. Int. Conf. on Robotics & Automation, 4898-4903, May 14-18, Saint Paul. 

  10. Ridao, P., Ribas, D., Hernandez, E. and Rusu, A., 2011. USBL/DVL Navigation Through Delayed Position Fixes. Int. Conf. on Robotics & Automation, May 9-13, Shanghai. 

  11. Rigby, P., Pizarro, O. and Williams, S.B., 2006. Towards Geo-Referenced AUV Navigation Through Fusion of USBL and DVL Measurements. Oceans Conference, Boston. 

  12. Sane-Muntadas, A., Brekke, E.F., Hegrenæs, O. and Pettersen, K.Y., 2015. Navigation and Probability for Successful AUV Docking Using USBL. IFAC-PapersOnLine 48-16, 204-209. 

  13. Vasilijevic, A., Borovic, B. and Vukic, Z., 2012. Underwater Vehicle Localization with Complementary filter: Performance Analysis in the Shallow Water Environment. Journal of Intelligent Robotic Systems, 68, 373-386. 

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