09_( ) 이계홍.hwp

Size: px

Start display at page:

Download "09_( ) 이계홍.hwp"

연경 남궁
8 years ago
Views:

1 Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (2013) 19(9): ISSN: eissn: P-SURO II Development of P-SURO II Hybrid Autonomous Underwater Vehicle and its Experimental Studies *,,,,, (Ji-Hong Li 1,Mun-JikLee 1,Sang-HeonPark 1, Jung-Tae Kim 1, Jong-Geol Kim 1, and Jin-Ho Suh 1 ) 1 Applied Technology Division, Korea Institute of Robot and Convergence Abstract: In this paper, we present the development of P-SURO II hybrid AUV (Autonomous Underwater Vehicle) which can be operated in both of AUV and ROV (Remotely Operated Vehicle) modes. In its AUV mode, the vehicle is supposed to carry out some of underwater missions which are difficult to be achieved in ROV mode due to the tether cable. To accomplish its missions such as inspection and maintenance of complex underwater structures in AUV mode, the vehicle is required to have high level of autonomy including environmental recognition, obstacle avoidance, autonomous navigation, and so on. In addition to its systematic development issues, some of algorithmic issues are also discussed in this paper. Various experimental studies are also presented to demonstrate these developed autonomy algorithms. Keywords: AUV, ROV, hybrid system, autonomous navigation, obstacle avoidance, SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) I. 서론최근들어조력, 파력, 온도차, 해류, 염분차, 해상풍력등을활용한해양에너지, 그리고해저원유및가스등대체에너지에대한수요급증으로다양한해양플랜트에대한관심도가지속적으로높아지고있다. 아울러본격적인해양플랜트산업의붐에앞서해양이라는열악한환경에서다양한수중인공구조물에대한유지보수를포함한효율적인관리기술확보가시급하다. 기존에대부분의수중구조물유지보수작업은 ROV 기술에의존하고있다. 그러나 Jacket 구조물( 그림 1 을참조) 과같이복잡한수중구조물의경우테더케이블의영향으로 ROV 운용에제약을받을수밖에없으며이경우 AUV 기술이필요한대응책으로떠오르게된다. 또한복잡한구조물환경의영향으로기존에어뢰외형의대부분의상용화 AUV [1,2] 가아닌호버링타입의 AUV 기술이필요하다[3]. P-SURO II AUV는 AUV와 ROV 두가지모드로모두운용이가능한호버링타입의하이브리드무인잠수정으로그림 2와같이전형적인 ROV 외형을갖는다. 총여섯대의추진기( 수평면 4 대, 수직면 2 대) 가부착되어잠수정의 5 * 책임저자 (Corresponding Author) Manuscript received May 15, 2013 / revised June 10, 2013 / accepted June 30, 2013 이계홍, 이문직, 박상현, 김정태, 김종걸, 서진호: 한국로봇융합연구원실용기술연구본부 (jhli5@kiro.re.kr/mcklee@kiro.re.kr/windscar@kiro.re.kr/postman@kiro.re. kr/ps100@kiro.re.kr/suhgang@kiro.re.kr) 본논문은산업통상자원부기술혁신사업( 로봇산업원천기술개발사업, No ) 과한국과학기술원국방무인화기술특화연구센터를통한방위사업청과국방과학연구소연구비지원으로수행되었음. 자유도운동( 피치운동제외) 을제어하도록설계되어있으며, 또한추후다양한탐사장비및간편한작업툴의탈부착이가능하도록약 18kg 의유로하중을갖도록제작되었다. 그림 1. Jacket 수중구조물일례. Fig. 1. Example of an underwater jacket structure. 그림 2. P-SURO II 하이브리드 AUV. Fig. 2. Perspective view of P-SURO II hybrid AUV. Copyright ICROS 2013

2 814 Ji-Hong Li, Mun-Jik Lee, Sang-Heon Park, Jung-Tae Kim, Jong-Geol Kim, and Jin-Ho Suh 기존에수중무선통신기술발전의제약으로 AUV의경우대부분의수중임무는독자적으로또는최소한의인간의개입으로수행되어야한다. 아울러정밀한수중위치인식, 주변환경실시간인지및이에기초한장애물회피를동반한자율주행기술은 AUV 핵심기술로최근들어수중로봇분야에서많은각광을받고있다. P-SURO II 의경우, IMU (Inertial Measurement Unit), AHRS (Attitude and Heading Reference System), DVL (Doppler Velocity Log), 및심도계의조합으로스트랩다운(strap-down) 관성항법시스템을구축하였으며, 위치발산을방지하기위하여 GPS 외에도카메라, 소나및센서융합기반의수중위치인식기술을결합시킨복합항법시스템을구성하였다[4,5]. 또한잠수정의전방에는 2D 멀티빔이미지소나가부착되어고도소나와더불어주변환경및장애물탐지목적으로활용되고있다. 개발한수중복합항법및자율주행기술의성능검증을위하여수조및하천환경에서다양한현장실험을수행하였으며획득한데이터정보를이용하여알고리즘수정보완작업을수행하였다. 본논문의구성은다음과같다. II 장에서 P-SURO II AUV 시스템을간략하게소개하고, III 장에서는구축한수중복합항법알고리즘을, 그리고 IV 장에서는수조환경에서자율주행을위한 SLAM 알고리즘을설명하고, 관련된알고리즘성능검증을위한현장실험결과를 V 장에서기술하고끝으로 VI 장에서간단한결론및추후연구내용을언급한다. II. 시스템개요 1. 일반사양앞에서언급한바와같이 P-SURO II는 AUV 와 ROV 두가지모드로모두운용이가능한무인잠수정으로전형적인 ROV 형태의오픈프레임구조를갖는다. 또한추후다양한탐사장비및간단한작업장비의탈부착이가능하도록하기위하여가능한많은유로하중을갖도록부력재를설계하였다. 그외에도 4대의추진기가수평면에서벡터형식으로배치되어해/ 조류환경에서잠수정의 DP (Dynamic Positioning), 수평이동, 고정점을둘러싼회전등다양한운동제어에편리한구조로설계되었다[7]. 잠수정의전체적인사양은표 1 과같다. 표 1. P-SURO II AUV 의일반사양. Table 1. General specifications of P-SURO II AUV. 항목 사양 최대수심 100 m 외형치수 1.2(L) x 0.9(W) x 0.6(H) m 전체무게 134 kg 전원시스템 2.4 kw 리튬폴리머 운항시간 1.5시간 유로하중 18 kg 추진시스템 추진기 6 대( 수평x4 + 수직x2) 시작& 조명 카메라x2, 라이트x2 센서시스템 항법 IMU, AHRS, DVL, 심도계장애물탐지 2D 전방이미지소나, 고도소나 통신 광통신 /ATM/RF/WiFi 그림 3. P-SURO II 하이브리드 AUV 의분해조립도. Fig. 3. Exploded view of P-SURO II hybrid AUV. 2. 기계시스템전체시스템은프레임과내압용기는 100m 작업수심에맞춰설계되었다. 메인 AL-6061 재질로, 리프트후크는스테 인리스로, 그리고센서장비고정부는 POM (Polyoxymethylen e) 재질로제작되었다. 또한시스템안정성과유지보수의편리를위하여전원시스템을센서장비및임베디드시스템과분리하여별도의내압용기에설치하였다. 전체시스템의기계구조는그림 3 과같다. 3. 임베디드시스템임베디드시스템은크게제어, 항법, 및 I/O 세가지모듈로구성된다. 두대의 3.5인치 PCM-9362 SBC (Single Board Computer) 가각각제어및항법모듈로, 그리고 USB-4704 가 I/O 모듈로사용되고있다. PCM-9362 의경우, 총세개의 RS232 채널, 선택이가능한 1채널의 RS232/422/485, 그리고 6개의 USB 포트를내장하고있다. 또한이보드는 SSD (Solid State Drive) 를지원하므로잠수정이수중작업중에대용량의원시데이터들을저장하여추후분석에활용가능하게된다. 더욱이 SSD의경우일반하드디스크에비해물리충격에강하므로전체시스템의안정성을대대적으로향상할수있다. USB-4704 I/O 보드는총 8채널의아날로그입력,16채널의 DI/O및 2채널의아날로그출력이가능하다. 운영시스템으로 WES (Windows Embedded Standard) 7을적용하였다. WES 7 의경우, RT Linux, VxWorks, 및 QNX 등일반상용화RTOS (real-time Operating System) 에비하여실시간성이다소떨어지지만익숙한 UI (User Interface) 로인하여시스템개발이편리한장점이있다. 설계된 WES7 기반의소프트웨어아키택처는그림4 와같다. 그림 4. P-SURO II AUV 의하이브리드제어아키텍처구성. Fig. 4. Hybrid control architecture for P-SURO II AUV.

3 Development of P-SURO II Hybrid Autonomous Underwater Vehicle and its Experimental Studies 815 빠르게발산하게된다. 이러한발산을막고자다양한보정기법들이사용되고있다[4-6,12]. P-SURO II 의경우, IMU, AHRS, DVL, 심도계, 및 GPS 수신기를활용하여복합관성항법을구축하였다. 1. 항법방정식스트랩다운관성항법시스템의경우, IMU는동체좌표계에서의가속도및각속도를출력하며이러한이유로항법메커니즘은지리좌표계(geographic frame) [5,6,13] 에서표현하는것이편리하다. 그림 5. P-SURO II AUV 의선상원격제어시스템. Fig. 5. Surface control unit for P-SURO II AUV. 4. 선상제어시스템 P-SURO II의경우선상제어시스템은주로 ROV 모드 운용을목표로설계되었다. ROV 의경우, 광대역의광통신 이가능하여로봇공학의관점에서봤을때전형적인텔레 오퍼레이션시스템이된다[8]. 이러한텔레오퍼레이션시스 템에서원격제어시스템의주목적은실시간으로로봇의행 위및상태를모니터링하고이에기초한상응한제어를수 행하는것이되겠다. 이러한관점에서봤을때선상제어시 스템의가장중요한요구사양은효율성, 신뢰성, 및안정성 이되겠다. 전체하드웨어시스템은그림 5와같이휴대가가능한 박스내부에설치되었으며제어패널과컴퓨터의인터페이 스를위하여 PLC (Programmable Logic Controller) 시스템을 활용하였다. 또한전체시스템의안정성을위하여모든부 품은기성품을사용하였다. 앞에서언급한바와같이 ROV 모드의경우광대역광통신이가능하여전형적인계층구조 의제어아키텍처를구성하여잠수정의실시간조작이가 능하다. 그러나 AUV 모드의경우제한된대역폭의수중 음향통신으로인하여위에서언급한계층구조가아닌행위 기반의 제어아키텍처[9] 가 필요하게 된다. 결과적으로 P-SURO II AUV 를위하여그림 4와같은하이브리드제어 아키텍처[10,11] 를설계하였다. III. 수중복합관성항법 LBL (Long Baseline), SBL (Short Baseline), 및 USBL (Ultra- Short Baseline) 등기존에대부분의음향통신기반의수중위치인식시스템의경우, 사전에특정지역에음향비콘을설치하거나또는음향신호전수신기를장착한지원선박이항상필요하게된다. 따라서수중로봇운용이복잡하고또한비용이높은단점이있다. 이에비해관성항법시스템, 특히스트랩다운관성항법시스템은수중로봇내부에간단하게장착할수있고또한비용이저렴한장점이있다. 관성항법은 IMU 센서가측정한동체좌표계에서가속도와각속도를적분하여속도와자세, 나아가서위치를계산한다. 이때 IMU 측정값에포함된바이어스성분이관성항법의주오차요인이된다. 이러한바이어스성분으로인하여순수관성항법의경우, 계산된항법결과가시간에따라 cos, (1) (2) ž ž cos ž ž cos Ï Ï ž ž cos, sin tan cos tan cos sin sin cos cos cos, (3) 여기서 와 는잠수정의위도와경도를뜻하고 는높이를 와 는각각속도와자세를뜻하며 sin, sin, 그리고 및 는각각지구관련파라미터다[6]. 또한 (4), cos sin ž,(5) 여기서 와 은동체좌표계에서가속도및각속도를뜻하고, 및 는가속도와각속 도출력값에내포된바이어스성분을뜻하고 은동체좌표계에서항법좌표계( 지리좌표계) 로변환행렬이고아래첨자 은상응한변수의측정값을, 그리고 은 의추정값을뜻한다. 2. 항법오차방정식본연구에서항법오차는 로, 즉실제값과추정값의차이로정의한다. 또한오차방정식은섭동기법 (perturbation method) 을이용하여구현한다[6,7]. 2.1 위치오차동특성

4 816 이계홍, 이문직, 박상현, 김정태, 김종걸, 서진호 (1) 식에섭동기법을적용하면 Ï ž sin ž ž Ï cos Ï Ï cos cos,. (6) 2.2 회전행렬오차동특성일반적으로오정렬(misalignment), 측정, 계산, 및초기오차로인하여동체좌표계에서항법좌표계로변환행렬은항상오차를내포하게된다[6]. 이러한변환오차는다음과같이표현할수있다. 여기서, (7), 그리고 은실제항법좌표계를계산된항법좌표계에맞추기위한작은회전각벡터를뜻한다[6]. 회전행렬은다음과같이선형화가가능하다., (8) 여기서 는플랫폼에부착된자이로를이용하여측정이 가능하며, 또한 sin.(7) 식을 (8) 식에대입하면 cos. (9) (9) 식으로부터 을얻을수있다. 또한, 얻을수있게된다. ž ž sin Ï Ï Ï Ï ž ž ž cos Ï cos Ï Ï tan ž sin ž ž sin cos ž cos ž. (11) 2.3 속도오차동특성잘아시다시피항법좌표계에서속도방정식은다음과같이표시할수있다., (12) 여기서 은동체좌표계에서가속도벡터이고, 은항법좌표계에서중력벡터이다. 또한 cos. sin (12) 식을더전개하면 나아가서다음과같은수식을얻을수있다.. (10) 결과적으로다음과같은형태의회전행렬의오차동특성을

5 P-SURO II 하이브리드자율무인잠수정기술개발및현장검증 817 (18),, (19), (13) 여기서. 3. 항법필터설계 P-SURO II 무인잠수정의경우 IMU의가속도및각속도출력값을 (1)~(3) 식에대입하여항법( 위치, 속도, 및자세) 결과를계산하며, 시변칼만필터를적용하여상응한항법( 위치, 속도, 및자세) 오차를추정하여보정하는방법을적용하였다. 3.1 항법오차상태방정식구성한항법필터의상태방정식은다음과같다., (14) 여기서 는상태벡터다. 또한,, 그리고본연구에서 IMU 가속도및각속도오차는랜덤워크의바이어스성분과백색잡음의합으로, 즉다음과같이모델링된다., (15), (16) (14) 식에서 이다. 3.2 항법오차측정방정식앞에서언급하다시피 P-SURO II 의경우, AHRS, DVL, 및심도계를이용하여추가적인항법정보를획득한다. 이센서측정오차방정식은다음과같이표현할수있다., (17) 여기서 는 DVL 측정값을, 은 AHRS 측정값을뜻하며,, 및 는각각심도계, DVL, 및 AHRS 측정값에내포된상수바이어스성분을뜻하고, 및 는상응한백색잡음이다. (17)~(19) 식에근거하여항법오차측정방정식은다음과같이표시할수있다., (20) 여기서, 그리고 이다. 3.3 이산형필터설계 (14) 식과 (20) 식의상태및측정방정식을이용하여다음과같은이산형필터설계가가능하다 [14]. 여기서, (21), (22), 또한, 그리고 및, 그리고 이다. IV. 수조환경에서 SLAM 기술앞에서언급하다시피 P-SURO II 무인잠수정의경우전방에 2D 이미지소나가부착되어장애물탐지목적으로사용된다. 만약잠수정의속도및방위각정보를알고있다면일반적인확장칼만필터기법[15,16] 을그대로적용하여수평면에서 SLAM 을구현할수있다. 그러나한국로봇융합연구원에서보유하고있는지하수조의경우사면이철제구조물로둘러싸여있어심각한자기장왜곡을유발하며결과적으로 AHRS가정상적인방위각정보를제공할수없게된다. 이러한문제점으로인하여위 SLAM 기법을그대로적용하기어렵다. 그럼에도, 만약잠수정의초기위치및자세와더불어수조공간구조특징을사전에알고있다고가정한다면일정한가시각도(view angle) 를갖는소나데이

6 818 Ji-Hong Li, Mun-Jik Lee, Sang-Heon Park, Jung-Tae Kim, Jong-Geol Kim, and Jin-Ho Suh 터를 활용하여 수조환경에서 비교적 정밀한 SLAM을 구현 할 수 있다. 1. 이미지소나 측정값 모델링 만약 두 1차 다항식의 교차점 C점이 그림 6에서 표시되 는 수조 네 귀퉁이 O, A, C, B에서 어느 점과 일치하다는 정보가 추가적으로 있다면, 예를 들어 그림 6에서 C점과 잠수정에 부착된 2D 이미지소나는 130도의 가시 각도를 가지며 총 768개의 빔이 0.18도의 간격으로 배치되어 있다. 매 빔에서 거리 측정값은 특정 Gaussian 분포를 갖도록 모 일치하다면, 잠수정의 위치 및 방위각은 다음과 같이 계산 이 가능하다. 델링 되었으며, 여기서 표준편차는 소나 빔의 수조 벽면으 로 입사각(attack angle)에 의존한다. 자세한 내용은 [16]을 참조한다. 2. 잠수정의 위치인식 본 연구에서 항법좌표계는 그림 6과 같이 수조벽면 좌표 계를 사용하여 상응한 위치 및 방위각을 정의한다. 앞에서 언급하다시피 만약 전 시점에서 잠수정의 위치 및 방위각을 알고 있다면 현 시점에서 소나의 핑(ping) 정보 즉 거리 정보를 이용하여 현 시점에서 잠수정의 위치 및 방 위각을 추정할 수 있다. 예를 들어, 현 시점에서 획득한 소 나 핑 정보가 그림 7에서 표시되는 푸른 점들과 같다면 그 림에서와 같이 소나좌표계(즉 Y'축이 소나 중심축과 일치) 에서 수조벽면에 상응한 1차 다항식 과 을 유출할 수 있으며, 나아가서 소나 해더(그 림에서 원점)에서 두 직선까지 거리를 계산할 수 있다. sec sec,. (23) (24),(25) 실제로 전 시점에서 잠수정의 위치 및 방위각 정보에 근 거하여 두 1차 다항식의 교점 C가 수조의 어느 귀퉁이와 일치한지 추정이 가능하다. V. 현장 성능 검증 1. 수중 복합항법 알고리즘 1.1 항법 원시데이터 획득 P-SURO II AUV의 경우 탑재한 항법센서들의 성능특성 은 표 1과 같다. 개발한 AUV의 성능검증을 위하여 2012년 2월 포스코 열처리 수조에서 현장실험을 수행하였다(그림 8 을 참조). 실험에서 GPS 데이터를 포함한 모든 항법관련 원시데이터들을 실시간으로 저장하였으며 후처리 방식으로 개발한 수중 복합 관성항법의 성능을 분석하였다. 1.2 항법결과 비교 및 분석 항법알고리즘의 성능분석을 위하여 획득한 항법 원시데 이터를 이용하여 DR (Dead Reckoning, DVL+AHRS), DVLaiding INS, GPS+DVL-aiding INS 결과를 GPS 데이터와 비 교하였으며 그 결과는 그림 9와 같다. 또한 GPS+DVLaiding INS의 경우, GPS 위치정보 보정간격을 임의로 조절 그림 6. 수조좌표계에서 위치 및 방위각 정의. Fig. 6. Definition of position and heading in water tank frame. 그림 8. 포스코 수조 현장테스트. Fig. 8. Field test in the Posco outdoor water tank. 표 2. P-SURO II AUV의 항법센서 성능특성. Table 2. Navigation sensor specifications for P-SURO II AUV. 센서 항목 가속도 자이로 DVL IMU AHRS 그림 7. 소나 핑 정보를 이용한 잠수정의 위치 및 방위각 추정. Fig. 7. Estimation of vehicle position and heading from sonar ping measurement. 심도계 a) 바이어스 오차 (1 ) 랜덤 노이즈 (1 ) 갱신 주기 (Hz) 1 mg 0.01 m/s (롤, 피치) (요) 0.05m 35 mg rad/s 0.1 m/sa) a) 100 a) 0.02 m 10 이 값들은 반복적인 실험에서 획득한 센서 원시데이터를 분석 하여 획득한 실험수치임.

7 Development of P-SURO II Hybrid Autonomous Underwater Vehicle and its Experimental Studies 819 하면서항법결과에주는영향을고찰하였다. 구축한항법알고리즘의경우위치보정간격이 25초를초과하면위치오차가 5m(RMS) 를초과하는것을관찰할수있었다. 관성항법의실제응용에있어서쉽게접할수있는문제점이곧 AHRS 비정상작동이되겠다. 기존에대부분의 AHRS 센서는내부에 3축자기장센서를장착하여지구자 그림 9. 항법알고리즘결과비교. Fig. 9. Comparison of navigation algorithm results. 그림 10. GPS 보정간격에따른항법오차비교. Fig. 10. Comparison of navigation results according to different GPS aiding interval. 기장을측정하므로표준방위각( 진북) 을보정한다. 만약 AHRS 센서외부에지구자기장왜곡이발생하면센서는정상적인자세정보를제공할수없게된다. P-SURO II의경우 AHRS 센서는기타항법센서및임베디드시스템과동일한내압용기공간을공유하며이러한장비배치가 AHRS 출력에주는영향을관찰하고자 IMU 자이로적분값( 지구자기장의영향을받지않음) 과 AHRS 방위각출력값을비교분석하였다. 그림11에서보다시피이두값사이차이는잠수정의방위각에따라변하는것을볼수가있으며이는 AHRS 출력값이지구자기장왜곡의영향을받는다는것을알수있다. 아울러이러한문제점을극복또는최소화하기위해서는실제응용에서 AHRS 센서를가급적으로철제구조물및전기/ 전자회로시스템과멀리분리시켜야한다. 2. 수조환경에서 SLAM 알고리즘 2.1 소나원시데이터획득 P-SURO II의경우아직AUV 모드가완벽하게구현되어있지않다. 아울러 ROV 모드로장애물이설치되어있는수주환경에서일정한패턴으로주행하면서획득한소나원시데이터를이용하여후처리방식으로 SLAM 알고리즘성능을분석하였다. 구축한실험환경은그림 12 와같다. 그림에서보다시피외경이약 40 cm의빨간색풍선을수조내부에설치하여소나로검색이가능한지실험하였다. 2.2 SLAM 알고리즘성능분석획득한소나원시데이터를이용하여 MATLAB 으로후처리한 SLAM 결과는그림 13 과같다. 그림에서파란색으로표시된부분이장애물로인지된영역이다. 본연구에서소나의매개빔에서측정된거리가설계변수 보다작을경우목표점을장애물후보로선정한다. 여기서변수 의크기는소나빔입사각에따라변한다. 만약연속으로장애물후보에선정된인접한빔개수가일정한수치 을초과하면상응한목표물을장애물로선정한다. 여기서소나및수조환경특징에따라 을적절하게선정할필요가있다. 그림 13에서보다시피빨간색장애물이위치한근처에두개의장애물블록이검출되었다. 이러한문제점의이유는그림14 에서찾을수있다. 그림에서보다시피장애물근처에서 SLAM 알고리즘이추정한잠수정의 y축위치값이점프하는것을볼수있다. 이러한위치오차로인하여동일한장애물블록이두개로검출되는결과를가져오게된다. 그림 11. AHRS 방위각출력과 IMU 자이로적분값비교. Fig. 11. Comparison between AHRS heading output and IMU gyro output integration. 그림 12. 소나원시데이터획득을위한수조테스트. Fig. 12. Tank test for acquisition of sonar raw measurement.

8 820 이계홍, 이문직, 박상현, 김정태, 김종걸, 서진호 실제로본 SLAM 알고리즘의경우그림 7에서볼수있듯이만약특정수조벽면에상응한소나측정값이너무적을경우엔상응한위치추정이어렵게된다. 예를들어그림 7 에서 에해당되는소나측정값이너무적을경우(25) 식으로계산되는잠수정의 y축위치값이정확하지못하게된다. 그림 14 의경우가바로이와같은경우가되겠다. 이러한문제점은실제응용에있어서소프트웨어적으로, 즉한쪽벽면에상응한소나측정빔개수가일정한수치보다적을경우엔그벽면에상응한위치추정을포기하고전단계위치값을유지하는방식으로일정하게보상이가능하다. 그림 13에서장애물블록 C는수조벽면에설치된유리창문으로인한소나측정오차로인하여검출된가상의장애물이다. VI. 결론본논문에서는현재한국로봇융합연구원에서개발하고있는 P-SURO II 하이브리드자율무인잠수정에대하여소개하였다. 전체시스템에대한간략한소개에이어수중복합관성항법과자율주행을위한 SLAM 기법에관하여중점적으로기술하였다. 또한개발한알고리즘의성능분석을위하여다양한현장실험에서획득한원시데이터를이용하여후처리방식으로성능검증을수행하였다. 추후보완사항으로크게두가지를들수있다. 하나는수중복합관성항법으로, 우선지구자기장왜곡으로인한 AHRS 센서이상(malfuntion) 문제해결이시급하며, 그외에도오정렬, 레버암(lever arm) 등의영향을최소화하는것도복합관성항법정밀도향상에반드시필요한수단으로예상된다. 또다른추후과제로기존에 SLAM 기법에대한수정보완이되겠다. P-SURO II의경우탑재된 IMU 및 DVL, 심도계를활용하여비교적정밀한방위각추정이가능하다. 또한수조벽면에설치된수중패턴에대한비전기반의위치인식기법을병합하므로밀폐된수조환경에서정밀한 SLAM, 나아가서장애물회피를동반한자율유영기술구현이가능할것으로기대된다. 그림 13. SLAM 시뮬레이션결과 1. Fig. 13. Simulation result 1 of SLAM algorithm. 그림 14. SLAM 시뮬레이션결과 2. Fig. 14. Simulation result 2 of SLAM algorithm. REFERENCES [1] T. Prestero, Verification of a Six-degree of Freedom Simulation Model for the REMUS Autonomous Underwater Vehicles, Masters Thesis, Department of Ocean Engineering and Mechanical Engineering, MIT, [2] R. Marthiniussen, K. Vestgard, R. A. Klepaker, and N. Storkersen, HUGIN-AUV concept and operatinal experience to date, Proc. of MTS/IEEE Techno-Oceans'04, Kobe, Japan, pp , [3] J. H. Li, S. K. Park, M. J. Lee, J. G. Kim, S. H. Park, and J. H. Suh, Development of P-SURO II hybrid AUV, Proc. of the 2011 KUUV Fall Conference (in Korean), pp. 6-8, Nov [4] L. L. Witcomb, D. Yoerger, and H. Singh, Advances in Doppler-based navigation of underwater robotic vehicles, Proc. of IEEE ICRA, pp , [5] D. H. Titterton and J. L. Weston, Strapdown Inertial Navigation Technology, Peter Peregrinus Ltd., London, UK, [6] J. Farrell and M. Barth, The Global Positioning System and Inertial Navigation. McGraw-Hill, New York, NY, [7] J.H.Li,M.J.Lee,J.G.Kim,S.K.Park,S.H.Park, and J. H. Suh, Guidance and control of P-SURO II hybrid AUV, Proc. of MTS/IEEE Oceans'12 Yeosu, Korea, [8] T. B. Sheridan, Teleoperation, telerobots and telepresence: a progress report, Control Engineering Practice, vol. 3, pp , 1995.

9 P-SURO II 하이브리드자율무인잠수정기술개발및현장검증 821 [9] R. A. Brooks, A robust layered control system for a mobile robot, IEEE Journal of Robotics and Automation, vol. 2, pp , [10] D. Simon, B. Espiau, E. Castillo, and K. Kapellos, Computer-aided design of a generic robot controller handling reactivity and real-time issues, IEEE Trans. on Control Systems Technology, vol. 1, pp , [11] J. H. Li, B. H. Jun, P. M. Lee, and S. W. Hong, A hierarchical real-time control architecture for a semi-autonomous underwater vehicle, Ocean Engineering, vol. 32, pp , [12] N. Fairfield, G. Kantor, D. Jonak, and D. Wettergreen, DEPTHX Autonomy Software: Design and Field Results, Technical Report CMU-RI-TR-08-09, Robotics Institute, Carnegie Mellon University, July [13] K. R. Britting, Inertial Navigation Systems Analysis, Artech House, Norwood, MA, [14] F. L. Lewis, Optimal Estimation, John Wiley & Sons, [15] S. Thurn, W. Birgard, and D. Fox, Probabilistic Robotics, The MIT Press, [16] J.H.Li,M.J.Lee,S.H.Park,andJ.G.Kim, Range sonar array based SLAM for P-SURO AUV in a partially known environment, Proc. of 9th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence, Daejeon, Korea, pp , 김정태 2002년포항공과대학교컴퓨터공학과졸업.2012 년동대학원석 박사졸업 년~ 현재한국로봇융합연구원수중로봇연구센터선임연구원. 관심분야는로봇경로계획. 김종걸 1996 년경일대학교기계설계학과졸업 년경북대학교대학원석사 년~2006 년 ( 주풍산 ) 연구원 년~ 현재한국로봇융합연구원주임연구원. 관심분야는로봇기구설계및메커니즘, 공장자동화. 서진호 1993 년한양대학교응용수학과졸업 년부경대학교대학원석사 년동경공대박사 년~2006년부경대학교기계공학부및대학원강사 년~ 현재한국로봇융합연구원책임연구원. 관심분야는수중로봇, 시스템통합제어. 이계홍 1991년중국길림대학교물리학과졸업 년충남대학교대학원석사 년동대학박사 년~2009년한국해양과학기술원 ( 옛한국해양연구원) 년~ 현재한국로봇융합연구원 ( 옛포항지능로봇연구소) 책임연구원. 관심분야는비선형제어, 수중로봇의위치인식및자율주행. 이문직 2005년한국산업기술대학교메카트로닉스공학과졸업 년~2007년 마이키연구원 년~ 현재한국로봇융합연구원주임연구원. 관심분야는수중로봇전장설계및제어, 산업용로봇응용기술개발. 박상현 2007 년홍익대학교컴퓨터학과졸업 년고려대학교대학원석사 년~ 현재한국로봇융합연구원주임연구원. 관심분야는수중지상 / SLAM 및시뮬레이션.

THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF ELECTROMAGNETIC ENGINEERING AND SCIENCE. vol. 29, no. 6, Jun Rate). STAP(Space-Time Adaptive Processing)., -

THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF ELECTROMAGNETIC ENGINEERING AND SCIENCE. 2018 Jun.; 29(6), 457463. http://dx.doi.org/10.5515/kjkiees.2018.29.6.457 ISSN 1226-3133 (Print)ISSN 2288-226X (Online) Sigma-Delta