KR102652887B1 - 수중로봇의 항법시스템 제공방법 - Google Patents

수중로봇의 항법시스템 제공방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 수중로봇의 항법시스템 제공방법은, 수면 및 수중에서 자율주행하는 수중로봇의 항법시스템을 제공하는 방법에 있어서, a) 상기 수중로봇에 포함된 GPS부가 GPS 신호를 감지하는 것이 불가능한 수중에서 자율주행할 때, 제어부에 구성된 관성항법장치 모델이 확장 칼만 필터의 시스템 모델을 유도하여 사용하는 것을 통해 상기 수중로봇의 측정장치가 측정한 상기 수중로봇의 고도, 자세, 속도의 오차를 추정한 후, 상기 수중로봇의 고도 및 속도의 오차를 보정하는 것에 기반하여 상기 수중로봇의 위치를 측정하는 단계; 및 b) 상기 수중로봇이 상기 GPS부가 GPS 신호를 감지하는 것이 가능한 수면에서 자율주행할 때, 상기 제어부가 복수의 기지국으로부터 제공받는 GPS 보정 신호를 상기 GPS부 측으로 전달하고, 상기 GPS부가 상기 GPS 보정 신호를 기반으로 위치 정보를 교정한 후 상기 위치 정보를 상기 제어부에 전송하며, 상기 관성항법장치 모델이 상기 위치 정보를 기반으로 상기 수중로봇의 위치를 측정하는 단계;를 포함할 수 있다.

Description

수중로봇의 항법시스템 제공방법{Method for providing navigation system for underwater robot}
본 발명은 수중로봇의 항법시스템 제공방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 수면 및 수중에서 자율주행 중인 수중로봇의 위치를 정확히 측정할 수 있는 항법시스템을 제공하는 방법에 관한 것이다.
일반적으로 수중로봇은 운영 방식에 따라 자율 수중 이동체(Autonomous Underwater Vehicle: AUV)와 원격 조작 이동체(Remotely Operated Underwater Vehicle: ROV)로 구분되며, 심해 자원 조사, 수중 구조물 건설, 수중 조사 관측, 선박 선저 청소나 항만 청소 등과 같은 수중 작업, 수산업, 기뢰 탐색/제거, 무인 항만 감시나 수중 정찰 등과 같은 군사적 용도로 사용되고 있다. 이러한 작업을 수행하기 위해서는 수중로봇의 위치를 알아내는 위치 추정 기술이 무엇보다 중요하다.
종래에는 수중로봇의 위치를 추정하기 위해서 LBL(Long Base Line), SBL(Short Base Line) 또는 USBL(Ultra Short Base Line), GIB(GPS. Intelligent Buoys) 등과 같은 위치 추정 시스템을 사용하였다.
하지만 종래의 위치 추정 시스템은 조수 간만, 강우, 강물 유입 등과 같이 각종 요인에 의해 변화하는 해수면의 높이나, 수중에서 GPS 신호 인지가 불가능하다는 등의 원인으로 인해 수중로봇에서 해저면까지의 거리 등을 정확하게 반영하지 못하는 문제점이 있었다.
이와 같이, 해수면의 높이나 수중로봇에서 해저면까지의 거리 등에 포함된 오차를 정확하게 반영하지 못하기 때문에 수중로봇의 위치 추정 성능이 저하되는 문제점이 있었다.
대한민국등록특허공보 제10-0969878호
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 수면 및 수중에서 자율주행 중인 수중로봇의 위치를 정확하게 측정할 수 있는 수중로봇의 항법시스템을 제공하는 방법을 제공함에 있다.
구체적으로, 본 발명은 수중에서는 도플러 속도 센서(Doppler Velocity Log, DVL) 기반의 추측 항법으로 수중로봇의 위치를 추정하며, 수중로봇의 GPS 신호가 수면에서 감지될 때 RTK(Real Time Kinematic) 기반의 위치 보정을 통해 수중로봇의 위치를 보정하는 것에 기반하여 수중 및 수면에서 수중로봇의 위치를 추적함으로써, 수중로봇의 위치를 정확히 측정할 수 있는 수중로봇의 항법시스템을 제공하는 방법을 제공함에 있다.
보다 구체적으로, 본 발명은 항법시스템의 관성측정장치(Inertial Navigation System, INS) 모델이 비선형의 항법 방정식(Navigation equations) 선형화를 통해 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)의 시스템 모델을 유도하여 사용하며, 시스템 모델을 구성하는 프로세스 모델인 예측 모델이 1차 테일러 급수(Taylor series)를 통한 선형화 전개로 수중로봇의 고도, 자세, 속도의 오차에 관한 식으로 유도하면서 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 수중에서 자율주행 중인 수중로봇의 고도, 자세, 속도 오차를 추정하고, 상기 시스템 모델을 구성하는 측정치 모델인 업데이트 모델이 측정장치로부터 측정된 상기 수중로봇의 고도 및 속도 데이터를 통해 예측 모델에서 추정한 상기 수중로봇의 고도 및 속도 오차를 보정하는 것에 기반하여 수중에서 자율주행 중인 수중로봇의 위치를 측정할 수 있는 도플러 속도 센서 기반의 추측 항법이 포함된 수중로봇의 항법시스템을 제공하는 방법을 제공함에 있다.
다만, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 수중로봇의 항법시스템 제공방법은, 수면 및 수중에서 자율주행하는 수중로봇의 항법시스템을 제공하는 방법에 있어서, a) 상기 수중로봇에 포함된 GPS부가 GPS 신호를 감지하는 것이 불가능한 수중에서 자율주행할 때, 제어부에 구성된 관성항법장치 모델이 확장 칼만 필터의 시스템 모델을 유도하여 사용하는 것을 통해 상기 수중로봇의 측정장치가 측정한 상기 수중로봇의 고도, 자세, 속도의 오차를 추정한 후, 상기 수중로봇의 고도 및 속도의 오차를 보정하는 것에 기반하여 상기 수중로봇의 위치를 측정하는 단계; 및 b) 상기 수중로봇이 상기 GPS부가 GPS 신호를 감지하는 것이 가능한 수면에서 자율주행할 때, 상기 제어부가 복수의 기지국으로부터 제공받는 GPS 보정 신호를 상기 GPS부 측으로 전달하고, 상기 GPS부가 상기 GPS 보정 신호를 기반으로 위치 정보를 교정한 후 상기 위치 정보를 상기 제어부에 전송하며, 상기 관성항법장치 모델이 상기 위치 정보를 기반으로 상기 수중로봇의 위치를 측정하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 수면 및 수중에서 자율주행 중인 수중로봇의 위치를 정확하게 측정하는 항법시스템을 제공할 수 있으며, 이를 통해 수중로봇의 수중 작업 편의성이 향상될 수 있다.
다만, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다자유도 로봇팔이 탑재된 수중로봇의 전체 시스템을 도시한 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 항법시스템의 제공방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은 도 1에 도시된 항법시스템의 수중로봇 위치 측정 방식을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도플러 속도 센서 기반의 추측 항법을 구현하기 위한 구성요소를 도시한 블록도이다.
도 5는 도 4에 도시된 관성항법장치 모델을 구성하는 모델들을 도시한 블록도이다.
이하에서는, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
전체 시스템
본 발명의 항법시스템(130)을 포함한 수중로봇(1)의 전체 시스템(10)의 구성요소는 도 1에 도시된 바와 같다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 다자유도 로봇팔이 탑재된 수중로봇의 전체 시스템을 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 수중작업을 위한 수중로봇(1)은 외형이 본체(2) 및 다자유도 로봇팔(3)로 이루어지며, 수중로봇(1)의 전체 시스템(10)은 수중로봇(1)의 자율주행을 위한 로봇 시스템(100)과 수중로봇(1)의 자율주행 경로 및 작업 등을 설정하기 위한 미션 시스템(200)을 포함한다.
일 실시예에서, 로봇 시스템(100)은 센서리스 추진 제어기(110), URM 제어기(120), 항법시스템(130), 강인 자세 제어기(140), 위치 제어기(150), GPS부(160), IMU(170) 및 장치 관리부(180)를 포함하며, 이 중 센서리스 추진 제어기(110), 위치 제어기(150), GPS부(160) 및 IMU(170)는 수중로봇(1)상에 배치될 수 있다.
일 실시예에서, 센서리스 추진 제어기(110)는 추진기(미도시)의 정밀 제어를 위해 수중로봇(1)의 추진력을 추정하여 수중로봇(1)의 추진력 예측값을 획득할 수 있다.
또한, 센서리스 추진 제어기(110)는 인공 신경망을 기반으로 수중로봇(1)의 추진력을 예측하여 추진력 예측값을 획득할 수 있으며, 이때 인공 신경망은 추진기 모사 신경망일 수 있다.
이러한 센서리스 추진 제어기(110)는 수중로봇(1)의 추진력을 발생시키거나, 수중로봇(1)의 속도를 제어하기 위한 추진 시스템(미도시)이 구비될 수 있다.
일 실시예에서, 추진 시스템은 도면에 미도시되었으나 추진기 모사 신경망에 데이터를 전송하는 제1 속도 제어기, 제1 전류 제어기, 힘 센서 및 제1 환경센서를 포함할 수 있다.
여기서, 제1 속도 제어기는 추진기의 회전 속도를 제어할 수 있다.
또한, 제1 전류 제어기는 추진기를 동작시킬 전류를 제어할 수 있다.
그리고 힘 센서는 추진기의 일측에 결합되어 상기 추진기의 출력값(Y) 및 반발력(F)을 측정할 수 있다.
또한, 제1 환경센서는 추진기의 온도 및 전압 등을 포함하는 제1 환경 데이터를 측정할 수 있다.
일 실시예에서, URM 제어기(120)는 수중로봇(1)의 자율주행동안 수중 작업 로봇팔(Underwater Robot Manipulator, URM)인 다자유도 로봇팔(3)을 정밀하게 제어할 수 있다.
이러한 URM 제어기(120)는 인공 신경망을 기반으로 다자유도 로봇팔(3)을 정밀하게 제어할 수 있으며, 이때 인공 신경망은 방수 액추에이터인 액추에이터(미도시)의 출력 토크를 정확하게 예측하는 액추에이터 모사 신경망(미도시)일 수 있다.
여기서, 액추에이터는 수중로봇(1)에 적용되기 때문에, 수중에서 사용 가능하도록 기밀이 유지되는 방수 액추에이터이면서 다자유도 로봇팔(3)의 관절 내부공간상에 케이블을 배치하기 위한 빈 공간이 형성된 중공형 액추에이터일 수 있다.
즉, 본 명세서에서 방수 액추에이터 및 중공형 액추에이터는 액추에이터를 의미하며, 방수 액추에이터와 중공형 액추에이터는 혼용해서 사용될 수 있고, 2개의 용어가 지칭하는 의미는 동일한 것으로 이해되는 것이 바람직하다.
본 발명에서, 액추에이터 모사 신경망이 액추에이터의 출력 토크를 예측함으로써 획득하는 데이터는 토크 예측값일 수 있다.
일 실시예에서, 항법시스템(130)은 자율주행하는 수중로봇(1)의 현재 위치를 정확하게 측정함으로써, 수중로봇(1)이 주행경로를 따라 목표위치까지 자율주행되도록 제어(또는 지원)할 수 있다.
또한, 항법시스템(130)은 수중로봇(1)이 수중 내 장애물 식별과 상기 장애물과의 상대적 거리를 신속하게 연산할 수 있게 하며, 수중로봇(1)에 최적의 이동방향 및 주행경로가 설정되도록 한다.
이러한 항법시스템(130)은 수중로봇(1)의 위치 추적을 위해, 수중에서 도플러 속도 센서(Doppler Velocity Log, DVL) 기반의 추측 항법으로 수중로봇(1)의 위치를 추정하며, 수중로봇(1)이 수면으로 이동하여 수중로봇(1)의 GPS 신호가 감지될 때 무선 기반(Real Time Kinematic, RTK)의 위치 보정을 통해 수중로봇의 위치를 보정할 수 있다. 이러한 다양한 장치들에 대한 설명보다는 알고리즘에 대해 설명하기 위해 설명의 편의상, 본 명세서에서는 위치 측정은 무선 기반의 GPS 에러 보정 위치로 지칭한다.
일 실시예에서, 강인 자세 제어기(140)는 수중로봇(1)의 추진력 및 다자유도 로봇팔(3)의 출력 토크를 포함하는 수중로봇(1)의 내부 영향이나 복잡한 수중 환경과 외란의 영향으로부터 센서리스 추진 제어기(110), URM 제어기(120) 및 항법시스템(130)을 적응시킬 수 있다.
또한, 강인 자세 제어기(140)는 추진 제어기(110) 및 URM 제어기(120)가 수중로봇(1)의 내부 영향으로부터 수중로봇(1)의 속도 및 다자유도 로봇팔(3)의 출력 토크를 오차없이 제어할 수 있도록 추진기 예측값 및 토크 예측값이 반영된 파라미터를 기반으로 수중로봇(1)의 위치 추적 시뮬레이션을 수행하는 시뮬레이터(미도시)를 포함할 수 있다.
그리고 강인 자세 제어기(140)는 추진 제어기(110) 및 URM 제어기(120)가 복잡한 수중 환경과 외란의 영향으로부터 수중로봇(1)의 속도 및 다자유도 로봇팔(3)의 출력 토크를 오차없이 제어할 수 있도록 시뮬레이터에 파라미터와 외란의 변화를 인가시켜 상기 시뮬레이터(141)를 학습시키는 환경 모듈(미도시)을 포함할 수 있다.
상기 센서리스 추진 제어기(110)가 수중로봇(1)의 추진력을 예측하며, 상기 URM 제어기(120)가 다자유도 로봇팔(3)의 출력 토크를 예측하고, 상기 항법시스템(130)이 수중로봇(1)의 위치를 추적할 수 있도록 한다.
일 실시예에서, 위치 제어기(150)는 다자유도 로봇팔(3)의 회전 각도를 제어하기 위한 위치제어 시스템일 수 있다.
또한, 위치 제어기(150)는 도면에 미도시되었으나 액추에이터 모사 신경망으로 데이터를 전송하는 위치 제어부, 제2 속도 제어기, 제2 전류 제어기 및 제2 환경센서를 포함할 수 있다.
여기서, 위치 제어부는 다자유도 로봇팔(3)의 회전 각도를 제어할 수 있다.
또한, 제2 속도 제어기는 다자유도 로봇팔(3)의 회전 속도를 제어할 수 있다.
그리고 제2 전류 제어기는 다자유도 로봇팔(3)을 회전시키기 위한 전류를 제어할 수 있다.
또한, 제2 환경센서는 액추에이터의 일측에 결합되어 상기 액추에이터의 온도 및 전압 등을 포함하는 제2 환경 데이터를 측정할 수 있다.
GPS부(160)는 위성에서 보내는 신호를 수신해 사용자의 현재 위치를 계산하는 위성항법시스템(Global Positioning System, GPS)이다.
GPS는 위성 부문, 지상관제 부문, 사용자 부문으로 구성된다. 여기서 위성 부문은 GPS 위성을, 지상관제 부문은 지상에 위치한 제어국을, 사용자 부문은 GPS 수신기를 말한다.
지구 위에는 30개의 GPS 위성이 돌고 있다. 이중 24개의 위성이 지구를 고전하는 6개의 궤도면에 분포해전세계 어디에서도 최소 6개의 GPS 위성을 관측할 수 있도록 한다. 나머지 6개의 위성은 24개의 위성에 문제가 생겼을 경우 백업 역할을 수행한다.
GPS 위성은 태양 에너지로 작동되며, 수명은 약 8~10년 정도다. 제어국은 미국 콜로라도 스프링스(Colorado Springs)에 있는 주 제어국과, 세계 곳곳에 분포된 5개의 부 제어국으로 나뉜다. 각 부 제어국은 상공을 지나는 GPS 위성을 추적하고 거리와 변화율을 측정해 주 제어국으로 보낸다. 주 제어국은 정보를 취합해 위성이 제 궤도를 유지하도록 처리한다. GPS 수신기는 GPS 위성의 신호를 수신하는 안테나, 시계, 신호를 처리하는 소프트웨어, 이를 출력하는 출력장치 등으로 이루어져 있다.
본 발명에 따른 GPS부(160)는 Moving Base GPS(161) 및 Rover GPS(162)를 포함할 수 있다.
여기서, Moving Base GPS(161)는 수중로봇(1)의 위치를 측정하는데 이용될 수 있다.
다음으로, Rover GPS(162)는, 수중로봇(1)의 헤딩각을 측정하는데 이용될 수 있다.
일 실시예에서, IMU(170)는 관성 측정 장치(Inertial Measurement Unit)로서 수중로봇(1)의 기울어진 정도를 측정하며, 수중로봇(1)의 본체(2)에 구비되는 것이 바람직하다.
이러한 IMU(170)는 자이로스코프 및 가속도계로 이루어진 6축 센서이거나 자이로스코프, 가속도계 및 지자기센서로 구성된 9축 센서일 수 있다.
일 실시예에서, 장치 관리부(180)는 수중로봇(1)의 자율주행 및 수중 작업을 위한 LED(181), 카메라(182) 및 음파탐지기(183)의 동작을 제어할 수 있다.
이때, 장치 관리부(180)를 통해 동작이 제어되는 LED(181), 카메라(182) 및 음파탐지기(183)는 통상적인 것이므로, 이에 대한 자세하 설명은 편의상 생략하도록 하겠다.
일 실시예에서, 로봇 시스템(100)은 도면에 미도시되었으나, 수중로봇(1)과 무선 통신 시스템 사이 또는 기기와 기기가 위치한 네트워크 사이의 무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함하는 무선 통신부(미도시)를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 무선 통신부는 근거리 통신 또는 원거리 통신을 통해 외부의 기기와 통신을 수행할 수 있다.
여기서 근거리 통신은, ANT, 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), UWB(Ultra-Wideband), ZigBee 기술을 포함할 수 있다.
또한, 원거리 통신은 CDMA(code division multiple access), FDMA(frequency division multiple access), TDMA(time division multiple access), OFDMA(orthogonal frequency division multiple access), SCFDMA(single carrier frequency division multiple access)을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 로봇 시스템(100)은 도면에 미도시되었으나, 수중로봇(1)을 구동시키기 위한 구동부(미도시)를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 구동부는 모터, 인버터 등의 구성들을 기초로 수중로봇(1)을 이동시키는 원동력을 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 로봇 시스템(100)은 도면에 미도시되었으나, 수중로봇(1)의 이동을 중지시키는 브레이킹 기능을 제공하는 제동부(미도시)를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 제동부는 수중로봇(1)의 제동에 필요한 힘을 발생시키는 제동력 발생장치, 상기 제동력 발생장치에서 발생한 힘을 이용해 수중로봇(1)의 속도를 줄이거나, 수중로봇(1)을 직접 정지시키는 제동장치, 상기 제동력 발생장치에서 발생한 힘을 제동장치에 전달하는 부수장치 등으로 구성될 수 있다.
제동력 발생장치에는 진공, 유압, 공기 브레이크 등 보조동력과 마스터 실린더, 부스터 등이 속하고, 제동장치에는 드럼, 디스크 브레이크 등이 속하며, 부수장치에는 진공펌프와 에어 컴프레셔 등이 속할 수 있다.
일 실시예에서, 로봇 시스템(100)은 통상적으로 수중로봇(1)의 전반적인 동작을 제어하는 제어부(190)를 포함할 수 있다.
본 명세서에서 제어부(190)는 호스트(HOST)라는 명칭으로 지칭될 수도 있다.
또한, 제어부(190)는 무선 통신부를 통해 제1 기지국(300a) 및 NTRIP 신호를 지원하는 제2 기지국(300b) 및 제3 기지국(300c)와 통신할 수 있다.
여기서, NTRIP(Network Transport of RTCM via Internet Protocol)는 GPS 보정 신호(RTCM)를 수신하는 네트워크 방식을 의미한다.
일 실시예에서, 미션 시스템(200)은 사용자가 원격 제어를 통해 수중로봇(1)의 자율주행을 제어할 수 있도록 유저 인터페이스, 비전 AI 및 드라이빙 AI 등을 포함할 수 있다.
항법시스템 제공방법
도 2는 도 1에 도시된 항법시스템의 제공방법을 도시한 흐름도이며, 도 3은 도 1에 도시된 항법시스템의 수중로봇 위치 측정 방식을 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도플러 속도 센서 기반의 추측 항법을 구현하기 위한 구성요소를 도시한 블록도이며, 도 5는 도 4에 도시된 관성항법장치 모델을 구성하는 모델들을 도시한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 항법시스템(130)은 수중로봇(1)의 현재 위치를 정확하게 측정하기 위해 이하의 단계(S13a~S13q)를 포함하는 제공방법(S13)을 통해 구성되어 사용자에게 제공될 수 있다.
먼저, 호스트(HOST)인 제어부(190)는 수중로봇(1)의 위치 측정을 위해 무선 통신부를 통해 주변의 복수의 지지국(300)에 접속을 요청할 수 있다.
구체적인 일예로, 제어부(190)는 NTRIP 신호 기반의 제1 기지국(300a)에 접속을 요청하고(13a), 다른 NTRIP 신호 기반의 제2 기지국(300b)에 접속을 요청하며(S13b), RF(Radio Frequency) 신호 기반의 제3 기지국(300c)에도 접속을 요청할 수 있다(S13c).
접속 요청(S13a~13c) 후, 각 기지국(300a~300c)은 제어부(190)의 접속 요청에 따라 제어부(190)를 경유하여 Moving Base GPS(161) 측으로 전달될 GPS 보정 신호(RTCM)을 제어부(190)에 제공할 수 있다(S13d~S13f).
다음으로, 제어부(190)는 Moving Base GPS(161) 측으로 전달될 수중로봇(1)과 가장 근접한 기지국의 GPS 보정 신호(RTCM)를 선택할 수 있다(S13g).
구체적인 일예로, 제어부(190)는 RTCM Type 3.0를 이용하여 근접 기지국의 GPS 보정 신호(RTCM)를 선택할 수 있으며, RTCM Type 3.0에는 제어부(190)가 접촉을 요청하는 각 기지국의 위치 정보가 포함될 수 있다.
즉, 제어부(190)는 기지국 안테나의 위치를 포함한 정보들이 이미 포함된 RTCM Type 3.0를 이용하여 가까운 기지국을 선택할 수 있으며, 일 실시예에서 수중로봇(1)과 가장 근접한 기지국은 제1 기지국(300a)일 수 있다.
다음으로, 제어부(190)는 Moving Base GPS(161) 측으로 최근접 서버인 NTRIP 신호 기반의 제1 기지국(300a)에 대한 정보를 전달할 수 있다(S13h).
이때, 제1 기지국(300a)에 대한 정보는 RTCM stream 1이며, 본 명세서에서 RTCM stream 1은 제어부(190)에서 선택한 최근접 서버의 RTCM stream을 의미한다.
또한, Moving Base GPS(161)는 제1 기지국(300a)에 대한 정보를 기초로 자신의 위치 정보를 교정할 수 있다.
즉, 최근접 서버(기지국) 관련 정보는 적어도 하나의 위성에서 수신한 신호를 통해 확인된 최근접 서버(기지국)의 위치와 최근접 서버(기지국)의 실제 위치 간의 차이 정보이고, Moving Base GPS(161)는 상기 차이 정보를 기초로 상기 적어도 하나의 위성과 상기 Moving Base GPS(161) 간의 이격거리로 인해 발생된 오차를 교정할 수 있다.
다음으로, Moving Base GPS(161)는 Rover GPS(162) 측으로 교정된 제1 위치 정보(기준 위치 정보)를 전달할 수 있다(S13i).
다음으로, Rover GPS(162)는 교정된 Moving Base GPS(161)의 제1 위치 정보와 상기 Rover GPS(162)가 획득한 자신의 위치 정보(제2 위치 정보)를 이용하여 수중로봇(1)의 헤딩각 정보를 산출할 수 있다.
여기서, 헤딩각 정보는 교정된 Moving Base GPS(161)의 위치 정보 및 미리 설정된 Moving Base GPS(161)와 Rover GPS(162) 간의 이격거리를 기준으로, 상기 Rover GPS(162)가 획득한 위치 정보가 회전한 각도 정보일 수 있다.
그리고 Rover GPS(162)는 Moving Base GPS(161)로부터 최근접 서버(기지국) 관련 정보를 전달받아 위치 정보를 교정한 이후에 헤딩각 정보를 산출할 수도 있다.
즉, Rover GPS(162)는 Moving Base GPS(161)의 위치 정보와 교정된 Rover GPS(162)의 위치 정보를 이용하여 수중로봇(1)의 헤딩각 정보를 최종적으로 산출할 수도 있다.
이때, Rover GPS(162) 측으로 전달된 제1 위치 정보(기준 위치 정보)는 RTCM stream 2이며, 기준 위치 정보 전달 단계(S13i)에서 RTCM stream 2는 Moving Base GPS(161)가 Rover GPS(162) 측으로 전송하는 RTCM stream을 의미한다.
다음으로, Moving Base GPS(161)는 제1 위치 정보와 위치, 속도 및 시간과 관련된 PVT 정보를 제어부(190)로 전송할 수 있다(S13j)
다음으로, Rover GPS(162)는 수중로봇(1)의 헤딩값을 측정(또는 도출)하기 위한 상대적 PVT 값을 제어부(190)에 전송할 수 있다(S13k).
제어부(190)는 상기 단계(S13j~S13k)에서 GPS부(160)로부터 전송받은 제1 위치 정보, PVT 정보 및 상대적 PVT 값을 상기 제어부(190)에 구성된 관성항법장치 모델(191)의 INS 알고리즘에 적용할 수 있다(S13n).
이때, 관성항법장치 모델(191)은 INS 알고리즘을 통해 수면에서 자율주행 중인 수중로봇(1)의 위치값과 헤딩값을 측정할 수 있다.
이후, 제어부(190)는 자신의 위치를 RTCM stream으로 브로드캐스트(Broadcast)하게 된다(S13o).
브로드캐스트 단계(S13o)에서, RTCM stream 2는 INS 알고리즘으로 측정된 수중로봇(1)의 위치값와 헤딩값을 항법시스템(130)의 관제소(132)로 전송하는 RTCM stream을 의미한다(S13p).
관제소(132)는 수면에서 자율주행 중인 수중로봇(1)의 위치값 및 헤딩값을 전송받음에 따라, 상기 수중로봇(1)에 구비된 제어부(190)의 위치를 실시간으로 추적할 수 있으며, 이를 통해 제어부(190)의 위치 정보를 획득할 수 있다.
또한, 관제소(132)는 복수의 수중로봇(1)이 수면에서 자율주행되도록 운영되는 경우, 상기 복수의 수중로봇(1)에 각각 구비된 제어부(190)가 RTCM stream으로 브로드캐스트하는 것을 통해 각 수중로봇(1)에 구비된 제어부(190)의 위치를 실시간으로 추적할 수도 있다.
더 나아가, 관제소(132)는 항법시스템(130)의 MAP 서버(133) 측에 수면에서 자율주행 중인 수중로봇(1)에 구비된 제어부(190)의 위치 정보를 전송함으로써(S13q), 상기 MAP 서버(133)의 업데이트가 진행되도록 한다.
이때, MAP 서버(133)는 제어부(190)의 위치 정보가 업데이트된 맵 정보를 사용자에게 제공할 수 있으며, 이를 통해 사용자는 수면에서 자율주행 중인 수중로봇(1)의 현재 위치를 판단할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 제공방법(S13)은 수중로봇(1)이 GPS 신호의 감지가 가능한 수면에서 자율주행하는동안 도 3에 도시된 바와 같이, RTK 기반의 위치 보정을 통해 수중로봇(1)의 위치를 보정하는 것에 기반하여 상기 수중로봇(1)의 위치를 추적함으로써, 상기 수중로봇(1)의 위치를 정확히 측정 가능한 항법시스템(130)을 사용자에게 제공할 수 있다.
한편, 본 발명의 제공방법(S13)은 수중로봇(1)이 GPS 신호의 감지가 불가능한 수중에서 자율주행하는동안 GPS 신호의 감지가 불가능하기 때문에, GPS 신호를 이용하는 일부 단계(S13a~13j)가 생략될 수 있다.
본 발명의 수중로봇(1)이 수중에서 자율주행하는 경우, 측정장치(131)는 수중에서 자율주행 중인 수중로봇(1)의 고도, 자세, 속도를 측정한 후, 상기 수중로봇(1)의 고도, 자세, 속도에 대한 데이터를 제어부(190)에 전송할 수 있다(S13l).
여기서, 측정장치(131)는 수중로봇(1)의 일측에 설치 또는 탈착되는 구성요소로서 도 4에 도시된 바와 같이, 수중에서 자율주행 중인 수중로봇(1)의 속도를 측정하기 위한 도플러 속도 센서(131a), 상기 수중로봇(1)의 위치(고도)를 추정하기 위한 비전 센서(131b) 및 수중의 영상을 촬영함에 따라 획득된 영상의 깊이(depth) 값을 고밀도로 측정하여 3차원적인 위치 측정이 가능한 심도계(131c)를 포함할 수 있다.
또한, 심도계(131c)가 측정한 깊이값은 수면(해수면)을 0으로 할 때 측정되는 수중로봇(1)의 고도를 의미한다.
도플러 속도 센서(131a)는 전자기파 신호가 움직이는 물체에 반사될 때, 도플러 효과로 인해 신호의 주파수가 물체에 속도에 비례하여 변화되는 것을 기반으로 위치 추정이 가능하다.
또한, 비전 센서(131b)는 현재 영상과 이전 영상의 비교를 통해 수중로봇(1)의 위치를 추정하는데, 수중로봇(1)의 자세 추정에 많은 시간이 소요될 수 있으므로, 도면에 미도시되었으나 초기 위치(initial position)을 정확히 알 때 각속도 적분을 통해 수중로봇(1)의 자세를 정확히 추정 가능한 자이로 센서(미도시)와 융합된 상태일 수 있다.
다음으로, 수중로봇(1)에 구비된 IMU(170)는 일예로 자이로스코프 및 가속도계로 이루어진 6축 센서로 구성되며, 가속도계와 자이로스코프가 수중에서 자율주행 중인 수중로봇(1)의 가속도 및 각속도를 측정한 후, 상기 수중로봇(1)의 가속도 및 각속도에 대한 데이터를 제어부(190)로 전송할 수 있다(S13m).
다음으로, 제어부(190)는 상기 단계(S13l, S13m)에서 전송받은 데이터를 상기 제어부(190)에 구성된 관성항법장치 모델(191)의 INS 알고리즘에 적용할 수 있다(S13n).
도 4 및 도 5를 참조하면, 관성항법장치 모델(191)은 비선형의 항법 방정식(Navigation equations) 선형화를 통해 확장 칼만 필터(192)의 시스템 모델을 유도하여 사용하는데, 확장 칼만 필터(192)의 시스템 모델을 구성하는 프로세스 모델인 예측 모델(192a)은 1차 테일러 급수(Taylor series)를 통한 선형화 전개로 수중로봇(1)의 고도, 자세, 속도의 오차에 관한 식으로 유도하면서 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 측정장치(131)가 측정한 수중로봇(1)의 고도, 자세, 속도의 오차를 추정할 수 있다.
다음으로, 확장 칼만 필터(192)의 시스템 모델을 구성하는 측정치 모델인 업데이트 모델(192b)은 측정장치(131)로부터 측정된 수중로봇(1)의 고도 및 속도 데이터를 통해 예측 모델(192a)에서 추정한 상기 수중로봇(1)의 고도 및 속도의 오차를 보정할 수 있다.
관성항법장치 모델(191)은 상기의 확장 칼만 필터(192)의 시스템 모델을 유도하여 사용하는 것을 통해 수중에서 자율주행 중인 수중로봇(1)의 위치값을 측정할 수 있다.
이후, 제어부(190)는 관성항법장치 모델(191)을 통해 측정한 수중로봇(1)의 위치값이 포함된 수중로봇(1)의 위치 정보를 RTCM stream으로 브로드캐스트(Broadcast)하게 된다(S13o).
브로드캐스트 단계(S13o)에서, RTCM stream 2는 INS 알고리즘으로 측정된 수중로봇(1)의 위치 정보를 항법시스템(130)의 관제소(132)로 전송하는 RTCM stream을 의미한다(S13p).
관제소(132)는 수중에서 자율주행 중인 수중로봇(1)의 위치 정보를 전송받음에 따라, 상기 수중로봇(1)에 구비된 제어부(190)의 위치를 실시간으로 추적할 수 있으며, 이를 통해 제어부(190)의 위치 정보를 획득할 수 있다.
또한, 관제소(132)는 복수의 수중로봇(1)이 수중에서 자율주행되도록 운영되는 경우, 상기 복수의 수중로봇(1)에 각각 구비된 제어부(190)가 RTCM stream으로 브로드캐스트하는 것을 통해 각 수중로봇(1)에 구비된 제어부(190)의 위치를 실시간으로 추적할 수도 있다.
더 나아가, 관제소(132)는 항법시스템(130)의 MAP 서버(133) 측에 수면에서 자율주행 중인 수중로봇(1)에 구비된 제어부(190)의 위치 정보를 전송함으로써(S13q), 상기 MAP 서버(133)의 업데이트가 진행되도록 한다.
이때, MAP 서버(133)는 제어부(190)의 위치 정보가 업데이트된 맵 정보를 사용자에게 제공할 수 있으며, 이를 통해 사용자는 수중에서 자율주행 중인 수중로봇(1)의 현재 위치를 판단할 수 있다.
본 발명에서, 항법시스템(130)은 상기 제1-3 단계(S13a~S13q)과 같이 구성됨으로써, 2개의 GPS(161, 162) 및 측정장치(131a, 131b, 131c)와 IMU(170)를 통해 수면 및 수중에서 자율주행 중인 수중로봇(1)의 위치값을 측정할 수 있고, 이를 기반으로 수중로봇(1)의 자율주행이 가능토록 한다.
본 발명은 상기 제공방법(S13)을 통해 수면 및 수중에서 자율주행하는동안 위치를 정확히 측정하는 항법시스템(130)을 사용자에게 제공할 수 있으며, 이를 통해 수중로봇(1)의 수중 작업 편의성이 향상될 수 있다.
예측 모델
상기와 같이 본 발명의 제공방법(S13)에서, 본 발명의 관성항법장치 모델(191)은 확장 칼만 필터(192)의 시스템 모델을 유도하여 사용하는데, 상기 시스템 모델을 구성하는 프로세스 모델인 예측 모델(192a)은 이하의 [수학식 1] 내지 [수학식 12]를 통해 수중에서 자율주행 중인 수중로봇(1)의 고도, 자세, 속도 오차를 추정할 수 있다.
상기 [수학식 1] 내지 [수학식 14]에서,
Figure 112023084349939-pat00015
는 시스템 행렬,
Figure 112023084349939-pat00016
는 시스템 잡음,
Figure 112023084349939-pat00017
는 IMU(170)가 출력하는 노이즈와 바이어스가 포함된 각속도(
Figure 112023084349939-pat00018
)와 가속도(
Figure 112023084349939-pat00019
), 그리고 각각에 대한 가우시안 노이즈(
Figure 112023084349939-pat00020
)를 의미한다.
또한,
Figure 112023084349939-pat00021
는 3×3 영행렬, 아랫첨자 N, E, D는 North-East-Down 항법 좌표계의 각 축을 의미한다.
또한, 수중로봇(1)은 수중에서 자율주행하는동안 GPS 정보를 수신할 수 없으므로, 상기 [수학식 1] 내지 [수학식 14]에서 위도와 경도의 상태변수는 제외되는 것이 바람직하다.
상기 [수학식 1] 내지 [수학식 14]에서,
Figure 112023084349939-pat00022
는 심도계(131c)로부터 측정된 고도의 오차,
Figure 112023084349939-pat00023
는 비선형의 항법 방정식의 선형화를 통해 동체 좌표계에서 변환된 항법 좌표계의 수중로봇(1) 속도 오차,
Figure 112023084349939-pat00024
는 수중로봇(1)의 항법 좌표계와 동체 좌표계 사이의 수중로봇(1) 자세 오차,
Figure 112023084349939-pat00025
는 각각 IMU(170)의 가속도계와 자이로스코프의 바이어스 오차를 의미한다.
또한,
Figure 112023084349939-pat00026
는 각각 자이로와 가속도의 데이터 노이즈와 잡음의 상관시간을 의미하며,
Figure 112023084349939-pat00027
는 각각 지구회전각속도, transport rate이며,
Figure 112023084349939-pat00028
는 각각 지구의 meridian radius, transverse radius를 의미한다.
업데이트 모델
상기와 같이 본 발명의 제공방법(S13)에서, 도플러 속도 센서(131a) 및 심도계(131c)는 동체 좌표계에서의 수중로봇(1) 속도 및 수면으로부터 수중로봇(1)의 고도(깊이값)을 측정하는데, 확장 칼만 필터(192)의 측정치 모델인 업데이트 모델(192b)은 이하의 [수학식 15] 및 [수학식 16]을 기반으로 측정된 수중로봇(1)의 속도 및 고도를 이용하여 예측 모델(192a)에서 추정한 상기 수중로봇(1)의 위치 및 속도 오차를 보정할 수 있다.
상기 [수학식 13] 및 [수학식 14]에서,
Figure 112023084349939-pat00031
은 각각 오차 보상된 고도와 항법 좌표계에서의 속도이며,
Figure 112023084349939-pat00032
는 각각 심도계(131c)로부터 측정된 수중로봇(1)의 고도 및 도플러 속도 센서(131a)로부터 측정된 동체 좌표계에서의 수중로봇(1) 속도를 항법 좌표계로 변환한 수중로봇(1)의 속도를 의미한다.
본 발명에서, 업데이트 모델(192b)은 수중로봇(1)의 자세 오차 보정을 생략하게 된다.
이는, 업데이트 모델(192b)이 측정장치(131)의 측정값과 이전 단계에서 추정한 오차가 보상된 추정 값을 통해 오차를 추정하게 되는데, 측정장치(131)는 수중로봇(1)의 고도와 속도를 측정하는 장치이며, 상기 업데이트 모델(192b)은 상기 측정장치(131)로부터 전달받는 데이터를 직접적으로 사용하기 때문에 수중로봇(1)의 고도 및 속도만이 적용되기 때문이다.
수중로봇(1)의 자세 오차의 경우, IMU(170)의 각속도 정보로부터 계산(각속도->쿼터니언->각도)될 수 있으며, 이에 따라 수중로봇(1)의 고도와 속도처럼 직접적으로 사용되지 않고, 예측 모델(191b)에 의한 상태변수의 각도 오차 및 각속도 바이어스에 의해 보상될 수 있다.
상술한 바와 같이 개시된 본 발명의 바람직한 실시예들에 대한 상세한 설명은 당업자가 본 발명을 구현하고 실시할 수 있도록 제공되었다. 상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 본 발명의 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 당업자는 상술한 실시예들에 기재된 각 구성을 서로 조합하는 방식으로 이용할 수 있다. 따라서, 본 발명은 여기에 나타난 실시형태들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다.
본 발명은 본 발명의 기술적 사상 및 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니 되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다. 본 발명은 여기에 나타난 실시형태들에 제한되려는 것이 아니라, 여기서 개시된 원리들 및 신규한 특징들과 일치하는 최광의 범위를 부여하려는 것이다. 또한, 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함할 수 있다.
1: 수중로봇, 2: 수중로봇 본체,
3: 다자유도 로봇팔, 10: 전체 시스템,
100: 로봇 시스템, 110: 센서리스 추진 제어기,
120: URM 제어기, 130: 항법시스템,
131: 측정장치, 131a: 도플러 속도 센서,
131b: 비전 센서, 131c: 심도계,
132: 관제소, 133: MAP 서버,
140: 강인 자세 제어기, 150: 위치 제어기,
160: GPS부, 161: Moving Base GPS,
162: Rover GPS, 170: IMU,
180: 장치 관리부, 181: LED,
182: 카메라, 183: 음파탐지기,
190: 제어부, 191: INS 알고리즘,
192: 확장 칼만 필터, 192a: 예측 모델,
192b: 업데이트 모델, 200: 미션 시스템,
300a: 제1 기지국, 300b: 제2 기지국,
300c: 제3 기지국.

Claims (8)

  1. 수면 및 수중에서 자율주행하는 수중로봇의 항법시스템을 제공하는 방법에 있어서,
    a) 상기 수중로봇에 포함된 GPS부가 GPS 신호를 감지하는 것이 불가능한 수중에서 자율주행할 때, 제어부에 구성된 관성항법장치 모델이 확장 칼만 필터의 시스템 모델을 유도하여 사용하는 것을 통해 상기 수중로봇의 측정장치가 측정한 상기 수중로봇의 고도, 자세, 속도의 오차를 추정한 후, 상기 수중로봇의 고도 및 속도의 오차를 보정하는 것에 기반하여 상기 수중로봇의 위치를 측정하는 단계; 및
    b) 상기 수중로봇이 상기 GPS부가 GPS 신호를 감지하는 것이 가능한 수면에서 자율주행할 때, 상기 제어부가 복수의 기지국으로부터 제공받는 GPS 보정 신호를 상기 GPS부 측으로 전달하고, 상기 GPS부가 상기 GPS 보정 신호를 기반으로 위치 정보를 교정한 후 상기 위치 정보를 상기 제어부에 전송하며, 상기 관성항법장치 모델이 상기 위치 정보를 기반으로 상기 수중로봇의 위치를 측정하는 단계;를 포함하고,
    상기 a) 단계는,
    a-1) 측정장치가 수중에서 자율주행 중인 수중로봇의 고도, 자세, 속도를 측정한 후, 상기 수중로봇의 고도, 자세, 속도에 대한 데이터를 상기 제어부에 전송하는 단계;
    a-2) 상기 수중로봇에 구비된 IMU가 상기 수중로봇의 가속도 및 각속도를 측정한 후, 상기 수중로봇의 가속도 및 각속도에 대한 데이터를 상기 제어부에 전송하는 단계;
    a-3) 상기 제어부가 전송받은 상기 수중로봇의 고도, 자세, 속도, 가속도 및 각속도에 대한 데이터를 상기 관성항법장치 모델의 INS 알고리즘에 적용하는 단계;
    a-4) 상기 관성항법장치 모델이 비선형의 항법 방정식 선형화를 통해 상기 확장 칼만 필터의 시스템 모델을 유도하여 사용하며, 상기 시스템 모델을 구성하는 예측 모델이 1차 테일러 급수(Taylor series)를 통한 선형화 전개로 상기 수중로봇의 고도, 자세, 속도의 오차에 관한 식으로 유도하면서 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 상기 측정장치가 측정한 상기 수중로봇의 고도, 자세, 속도의 오차를 추정하는 단계; 및
    a-5) 상기 시스템 모델을 구성하는 업데이트 모델이 상기 예측 모델이 추정한 상기 수중로봇의 고도 및 속도의 오차를 보정하는 단계;
    a-6) 상기 관성항법장치 모델이 상기 확장 칼만 필터의 시스템 모델을 유도하여 사용하는 것을 통해 상기 수중로봇의 위치값을 측정하는 단계;
    a-7) 상기 제어부가 상기 관성항법장치 모델을 통해 측정된 수중로봇의 위치값이 포함된 상기 수중로봇의 위치 정보를 상기 항법시스템의 관제소로 전송하는 브로드캐스트 단계; 및
    a-8) 상기 관제소가 상기 브로드캐스트 단계를 통해 전송받은 수중로봇의 위치 정보를 기반으로 상기 수중로봇에 구비된 상기 제어부의 위치를 실시간으로 추적하여 상기 제어부의 위치 정보를 획득하고, 상기 제어부의 위치 정보를 상기 항법시스템의 MAP 서버 측에 전송하여 상기 MAP 서버의 업데이트가 진행되도록 하는 단계;를 포함하며,
    상기 측정장치는,
    상기 수중로봇의 속도를 측정하기 위한 도플러 속도 센서;
    상기 수중로봇의 위치를 추정하기 위한 비전 센서; 및
    상기 수중로봇의 고도를 측정하기 위한 심도계;를 포함하고,
    상기 수중로봇은,
    자율주행을 위한 로봇 시스템;을 포함하며,
    상기 로봇 시스템은,
    상기 수중로봇의 추진기를 정밀 제어하기 위해, 인공 신경망인 추진기 모사 신경망을 기반으로 상기 수중로봇의 추진력을 추정하여 상기 수중로봇의 추진력 예측값을 획득하기 위한 센서리스 추진 제어기;를 포함하고,
    상기 센서리스 추진 제어기는,
    상기 수중로봇의 추진력을 발생시키거나, 상기 수중로봇의 속도를 제어하기 위한 추진 시스템이 구비되며,
    상기 추진 시스템은,
    상기 추진기의 회전 속도를 제어하기 위한 제1 속도 제어기;
    상기 추진기를 동작시킬 전류를 제어하기 위한 제1 전류 제어기;
    상기 추진기의 일측에 결합되어 상기 추진기의 출력값 및 반발력을 측정하기 위한 힘 센서;
    상기 추진기의 온도 및 전압을 포함하는 제1 환경 데이터를 측정하기 위한 제1 환경센서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수중로봇의 항법시스템 제공방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 IMU는,
    상기 수중로봇의 가속도를 측정하기 위한 가속도계; 및
    상기 수중로봇의 각속도를 측정하기 위한 자이로스코프;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수중로봇의 항법시스템 제공방법.
  5. 삭제
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 GPS부는,
    상기 수면에서 자율주행 중인 수중로봇의 위치를 측정하는데 이용되며, 상기 제어부로부터 GPS 보정 신호를 전달받을 때, 자신의 위치 정보를 교정하는 Moving Base GPS; 및
    상기 Moving Base GPS의 교정된 위치 정보와 자신의 위치 정보를 이용하여 상기 수중로봇의 헤딩각 정보를 산출하는 Rover GPS;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수중로봇의 항법시스템 제공방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 b) 단계는,
    b-1) 상기 제어부가 NTRIP 및 RF 신호 기반의 상기 복수의 기지국에 접속을 요청하는 단계;
    b-2) 상기 복수의 기지국은 상기 제어부의 접속 요청에 따라 상기 GPS 보정 신호를 상기 제어부에 제공하는 단계;
    b-3) 상기 제어부가 상기 복수의 기지국으로부터 제공받은 상기 GPS 보정 신호 중 상기 수중로봇과 가장 근접한 기지국의 GPS 보정 신호를 선택한 후, 상기 수중로봇과 가장 근접한 기지국에 대한 정보를 상기 Moving Base GPS 측으로 전달하는 단계;
    b-4) 상기 Moving Base GPS가 상기 수중로봇과 가장 근접한 기지국에 대한 정보를 기초로 자신의 위치 정보인 제1 위치 정보를 교정하는 단계;
    b-5) 상기 Rover GPS가 교정된 제1 위치 정보와 상기 Rover GPS가 획득한 자신의 위치 정보인 제2 위치 정보를 이용하여 상기 수중로봇의 헤딩각 정보를 산출하는 단계;
    b-6) 상기 Moving Base GPS가 상기 제1 위치 정보와 위치, 속도 및 시간과 관련된 PVT 정보를 상기 제어부로 전송하며, 상기 Rover GPS가 상기 수중로봇의 헤딩값을 도출하기 위한 상대적 PVT 값을 상기 제어부에 전송하는 단계; 및
    b-7) 상기 제어부가 상기 제1 위치 정보, PVT 정보 및 상대적 PVT 값을 상기 관성항법장치 모델의 INS 알고리즘에 적용하여 상기 수중로봇의 위치값과 헤딩값을 측정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수중로봇의 항법시스템 제공방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 b) 단계는,
    b-8) 상기 제어부가 상기 INS 알고리즘으로 측정된 수중로봇의 위치값과 헤딩값을 상기 항법시스템의 관제소로 전송하는 브로드캐스트 단계; 및
    b-9) 상기 관제소가 상기 브로드캐스트 단계를 통해 전송받은 상기 수중로봇의 위치값과 헤딩값을 기반으로 상기 수중로봇에 구비된 상기 제어부의 위치를 실시간으로 추적하여 상기 제어부의 위치 정보를 획득하고, 상기 제어부의 위치 정보를 상기 항법시스템의 MAP 서버 측에 전송하여 상기 MAP 서버의 업데이트가 진행되도록 하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수중로봇의 항법시스템 제공방법.
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