KR20110091414A - Simultaneous localization and mapping recognition method in aqueous environment - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: A method for recognizing a location by simultaneous map writing using an orthogonal antenna under water is provided to effectively recognize a 3D location using adjacent obstacle information without an existing infrastructure. CONSTITUTION: A sound wave transmitter is arranged in a center. First and second horizontal receivers are horizontally separated. First and second distances between a landmark and the first and second horizontal receivers are calculated(S308). First and second azimuth are measured by the first and second horizontal receivers(S310). A planar orthogonal coordinate based 2D horizontal location coordinate and a planar map are obtained(S312).

Description

수중 환경에서 직교한 안테나를 이용한 동시 지도 작성 기반 위치 인식 방법{Simultaneous Localization and Mapping recognition method in aqueous environment}Simultaneous Localization and Mapping Recognition Method in Aqueous Environment Using Orthogonal Antennas in Underwater Environments

본 발명은 본 발명은 위치 인식 기술에 관한 것으로, 더 상세하게는 수중 센서 네트워크(Underwater Sensor Networks)에서 확장 칼만 필터를 이용하여 수중에서의 위치를 인식하는 수중 환경에서 직교한 안테나를 이용한 동시 지도 작성 기반 위치 인식 방법(Simultaneous Localization and Mapping in aqueous environment, 이하 'SLAM'라 함) 인식 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a location recognition technique, and more particularly, to simultaneous mapping using an orthogonal antenna in an underwater environment that recognizes the position in the water using an extended Kalman filter in the Underwater Sensor Networks. The present invention relates to a method for recognizing a basic location recognition method (hereinafter referred to as 'SLAM').

일반적으로, 수중 환경에서는 거리에 따른 감쇄 문제로 인하여 통신을 위하여 주로 음파가 사용된다. 지상에서는 전파 또는 광을 이용한 고속 통신이 가능하나, 수중에서는 거리, 온도, 염도, 압력 등 채널 관련 다른 변수로 인하여 음파 통신에 많이 이용되는 게 현실이다. 수중 환경에서 다양한 정보 교환 및 데이터 수집시각 작업 노드들은 정보 전송 시 자신의 위치 정보 획득이 중요하며 필요하다.In general, in the underwater environment, sound waves are mainly used for communication due to attenuation problems with distance. On the ground, high-speed communication using radio waves or light is possible, but in water, it is widely used for sound wave communication due to other variables related to channels such as distance, temperature, salinity, and pressure. Various information exchange and data collection time in the underwater environment It is important and necessary to acquire their location information when transmitting information.

이러한 위치 정보 인지를 위하여 기본 기술에서는 주로 주변 인프라 (Infrastructure)가 존재함을 가정하여 수행하여 왔다. 또한, 지상 방식은 2차원적인 위치 인식 기술이 널리 사용되는 상황에서 기존 기술을 3차원 정보가 필요한 수중 공간에 적용 시 많은 제약 사항이 있어, 이에 대한 해결 방안의 필요성이 대두되었다.In order to recognize the location information, the basic technology has been performed on the assumption that there is a surrounding infrastructure. In addition, the ground method has many limitations when the existing technology is applied to an underwater space requiring 3D information in a situation where 2D location recognition technology is widely used. Therefore, a solution for this problem has emerged.

본 발명은 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 수중 공간에서 기존 인프라에 의존하지 않고 주변 장애물(랜드마크) 정보를 이용하여 효과적으로 3차원 위치를 인식할 수 있는 SLAM 인식 방법을 제공함에 그 목적이 있다.Disclosure of Invention The present invention has been made to solve a conventional problem, and an object thereof is to provide a SLAM recognition method capable of effectively recognizing three-dimensional positions by using surrounding obstacle (landmark) information without depending on an existing infrastructure in an underwater space. .

상기한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 수중 환경에서 직교한 안테나를 이용한 동시 지도 작성 기반 위치 인식 방법은 (i) 음파송신기가 중앙에 배치되고, 제1 및 제2 수평 수신기가 가로 방향으로 이격 배치되고, 제1 및 제2 수직 수신기가 수직으로 이격 배치된 센서 기구가 전방에 장착된 수중 이동체를 평면상 직교좌표계에서 모델링한 후, 상기 직교좌표계의 가상 원점을 기준으로 하여, 상기 수중 이동체와 상기 수중 이동체에서 위치 측정하고자 하는 랜드마크를 상호 일정하게 대칭으로 이격된 위치상에 가상 배열하는 단계; (ii) 수중 환경에서 상기 수중 이동체의 센서 기구가 상기 랜드마크로 음파를 송신하여 반송받은, 상기 음파의 송수신 시간을 기초로 하여, 상기 랜드마크와 상기 제1 및 제2 수평 수신기 간의 제1 및 제2 거리를 계산하는 단계; (iii) 상기 제1 및 제2 수평 수신기 간의 거리, 및 상기 랜드마크와 상기 제1 및 제2 수평 수신기 간의 제1 및 제2 거리를 기초로 하여 상기 랜드마크에 대하여 상기 제1 및 제2 수평 수신기로부터의 측정된 제1 및 제2 방위각을 얻는 단계; (iv) 상기 제1 및 제2 수평 수신기 간의 거리, 및 상기 랜드마크와 상기 제1 및 제2 수평 수신기 간의 제1 및 제2 거리를 기초로 하여 상기 측정된 제1 및 제2 방위각을 1차 헤론 방정식에 적용하여, 평면상 직교좌표계 기반 2차원적 수평 위치 좌표 및 평면 지도를 획득하는 단계; (iv) 상기 획득한 랜드마크의 2차원적 수평 위치 좌표를 수직의 구형좌표계에 매칭하고, 이를 2차 헤론 방정식에 적용하여, 구 기반 점 위치 정보로 변환하여 2차원적 수직 위치 정보를 획득하는 단계; 및 (v) 상기 직교면상 및 수평면상 위치 좌표를 1 및 2차 헤론방정식에 적용하여 1차 수평 위치 및 2차 수직 위치를 기반으로 획득한 3차원적 위치 정보를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the simultaneous mapping-based location recognition method using an orthogonal antenna in the underwater environment according to the present invention (i) the sound wave transmitter is disposed in the center, the first and second horizontal receivers in the horizontal direction After modeling the underwater moving body spaced apart, and the sensor mechanism in which the first and second vertical receivers are vertically spaced apart in front of the rectangular coordinate system on a plane, the underwater mobile body based on the virtual origin of the rectangular coordinate system And virtually arranging landmarks to be positioned on the underwater mobile body on positions symmetrically spaced apart from each other; (ii) a first and a second between the landmark and the first and second horizontal receivers, based on a transceiving time of the sound wave received and transmitted by the sensor mechanism of the underwater mobile object to the landmark in an underwater environment; Calculating the distance; (iii) the first and second horizontal relative to the landmark based on the distance between the first and second horizontal receivers and the first and second distances between the landmark and the first and second horizontal receivers; Obtaining measured first and second azimuth angles from the receiver; (iv) linearly measure the measured first and second azimuth angles based on the distance between the first and second horizontal receivers and the first and second distances between the landmark and the first and second horizontal receivers; Applying to the heron equation, obtaining a planar Cartesian-based two-dimensional horizontal position coordinate and a planar map; (iv) matching the obtained two-dimensional horizontal position coordinates of the landmark to a vertical spherical coordinate system, applying this to a quadratic heron equation, and converting them into sphere-based point position information to obtain two-dimensional vertical position information. step; And (v) determining the three-dimensional position information obtained based on the first horizontal position and the second vertical position by applying the coordinates on the orthogonal and horizontal planes to the first and second heron equations. It is done.

본 발명은 수중 공간에서 기존 인프라에 의존하지 않고 주변 장애물 정보를 이용하여 효과적으로 3차원 위치 인식할 수 있는 SLAM 인식 방법을 제공하여, 수중 지능 로봇 위치 인식 시스템, 수중 환경에서의 인명 구조, 물류 파악 등 지능형 항법 서비스 제공 시스템, 항만, 접안 시설, 해약 학교 및 공공 건물에서의 안전 보안 서비스에 활용될 수 있다는 매우 뛰어난 효과가 있는 것이다.The present invention provides a SLAM recognition method that can effectively recognize the three-dimensional position by using the information of the surrounding obstacles without relying on the existing infrastructure in the underwater space, the underwater intelligent robot location recognition system, lifesaving in the underwater environment, logistics identification, etc. It is very effective in being used for intelligent navigation service delivery systems, ports, eyepieces, safety schools and public security buildings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 수중 이동체의 센서 기구의 개념적 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 수중 이동체의 제1 및 제2 수평 수신기에 의한 랜드마크와 수중 이동체 간의 거리를 계산하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 수중 환경에서 직교한 안테나를 이용한 동시 지도 작성 기반 위치 인식 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 수중 이동체에서의 SLAM 상 시스템 다이나믹 프로세스로 모델링된 지오메트리를 나타낸 도면이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 확장 칼만 필터를 이용하여 매핑 작업을 수행하는 프로세스 도이다.
도 7은 본 발명에서의 매핑 작업에 채용되는 칼만 필터링 회로의 블록도이다.
도 8은 이산 타이밍에서의 필터 변수값에 대한 대응 시퀀스 도이다.
도 9는 평가자 모델링에 대한 블록도이다.1 is a view showing a conceptual configuration of the sensor mechanism of the underwater moving body according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a view for explaining a method of calculating a distance between a landmark and an underwater vehicle by the first and second horizontal receivers of the underwater vehicle shown in FIG. 1.
3 is a flowchart illustrating a method of simultaneously mapping based location recognition using an orthogonal antenna in an underwater environment according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating geometry modeled by a SLAM phase system dynamic process in an underwater vehicle according to an embodiment of the present invention.
5 and 6 are process diagrams for performing a mapping operation using an extended Kalman filter according to an embodiment of the present invention.
7 is a block diagram of a Kalman filtering circuit employed in the mapping operation in the present invention.
8 is a corresponding sequence diagram for filter variable values at discrete timing.
9 is a block diagram for evaluator modeling.

이하, 첨부된 예시 도면에 의거하여 본 발명의 실시 예에 따른 수중 환경에서 직교한 안테나를 이용한 동시 지도 작성 기반 위치 인식 방법을 상세히 설명한다. 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 수중 이동체의 센서 기구의 개념적 구성을 도시한 도면이다. 도 2는 도 1에 도시된 수중 이동체의 제1 및 제2 수평 수신기에 의한 랜드마크와 수중 이동체 간의 거리를 계산하는 방법을 설명하는 도면이다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 수중 환경에서 직교한 안테나를 이용한 동시 지도 작성 기반 위치 인식 방법을 설명하는 흐름도이다.Hereinafter, a simultaneous mapping based location recognition method using an orthogonal antenna in an underwater environment according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. 1 is a view showing a conceptual configuration of the sensor mechanism of the underwater moving body according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a view for explaining a method of calculating a distance between a landmark and an underwater vehicle by the first and second horizontal receivers of the underwater vehicle shown in FIG. 1. 3 is a flowchart illustrating a method of simultaneously mapping based location recognition using an orthogonal antenna in an underwater environment according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 음파송신기(110)가 중앙에 배치되고, 제1 및 제2 수평 수신기(120 및 130)가 가로 방향으로 이격 배치되고, 제1 및 제2 수직 수신기(140 및 150)가 수직으로 이격 배치된 센서 기구가 전방에 장착된 수중 이동체(100)를 평면상 직교좌표계에서 모델링한다(단계 S302).Referring to FIG. 1, the sound wave transmitter 110 is disposed in the center, the first and second horizontal receivers 120 and 130 are spaced apart in the horizontal direction, and the first and second vertical receivers 140 and 150 are disposed in the center. The vertically spaced sensor mechanism is modeled in the planar Cartesian coordinate system in front of the underwater moving object 100 (step S302).

도 2를 참조하면, 상기 직교좌표계의 가상 원점을 기준으로 하여, 상기 수중 이동체(100)와 상기 수중 이동체에서 위치 측정하고자 하는 랜드마크(210)를 상호 일정하게 대칭으로 이격된 위치상에 가상 배열한다(단계 S304).Referring to FIG. 2, the virtual arrangement of the underwater mobile object 100 and the landmark 210 to be measured by the underwater mobile object based on the virtual origin of the rectangular coordinate system is spaced symmetrically from each other. (Step S304).

수중 환경에서 상기 수중 이동체(100)의 센서 기구가 상기 랜드마크(210)로 음파를 송신하여(단계 S306) 반송받은, 상기 음파의 송수신 시간을 기초로 하여, 상기 랜드마크와 상기 제1 및 제2 수평 수신기 간의 제1 및 제2 거리(b, c)를 계산한다(단계 S308).In the underwater environment, the sensor mechanism of the underwater moving object 100 transmits sound waves to the landmark 210 (step S306), and is transmitted based on the transceiving time of the sound waves, and the landmarks and the first and the first The first and second distances b and c between the two horizontal receivers are calculated (step S308).

상기 제1 수평 수신기(120)와 제2 수평 수신기(130) 간의 거리(a), 상기 랜드마크(210)와 상기 제1 수평 수신기(120) 간의 제1 거리(b), 및 상기 랜드마크(210)와 상기 제2 수평 수신기 간의 제2 거리(c)를 기초로 하여 상기 랜드마크(210)에 대하여 상기 제1 및 제2 수평 수신기(120 및 130)로부터의 측정된 제1 및 제2 방위각(θ1, θ2)을 얻는다(단계 S310).     The distance a between the first horizontal receiver 120 and the second horizontal receiver 130, the first distance b between the landmark 210 and the first horizontal receiver 120, and the landmark Measured first and second azimuth angles from the first and second horizontal receivers 120 and 130 with respect to the landmark 210 based on a second distance c between 210 and the second horizontal receiver; (θ1, θ2) are obtained (step S310).

상기 제1 및 제2 수평 수신기 간의 거리(a), 및 상기 랜드마크(210)와 상기 제1 및 제2 수평 수신기 간의 제1 및 제2 거리(b, c)를 기초로 하여 상기 랜드마크(210)에 대하여 상기 제1 및 제2 수평 수신기(110 및 120)로부터의 측정된 제1 및 제2 방위각(θ1, θ2)을 1차 헤론 방정식에 적용하여, x 좌표값 및 y 좌표값으로 이루어진, 평면상 직교좌표계 기반 2차원적 수평 위치 좌표 및 평면 지도를 획득한다(단계 S312). 이 경우, 상기 1차 헤론 방정식은 다음 수학식 1로 표현될 수 있고, 평면상 직교좌표계 기반 수평 위치 좌표의 x 좌표값 및 y 좌표값은 다음 수학식 2 및 3으로 구해진다.     The landmark (a) is based on the distance a between the first and second horizontal receivers and the first and second distances b and c between the landmark 210 and the first and second horizontal receivers. The measured first and second azimuth angles θ1 and θ2 from the first and second horizontal receivers 110 and 120 with respect to 210 are applied to the first order heron equation, which consists of x and y coordinate values. In step S312, a planar Cartesian coordinate-based two-dimensional horizontal position coordinate and a map are obtained. In this case, the first heron equation may be represented by Equation 1 below, and the x coordinate value and the y coordinate value of the horizontal position coordinate based on the rectangular coordinate system on the plane are obtained by the following Equations 2 and 3.

Figure pat00001
Figure pat00001

Figure pat00002
Figure pat00002

Figure pat00003
Figure pat00003

상기 획득한 랜드마크(210)의 2차원적 수평 위치 좌표를 수직의 구형좌표계에 매칭하고, 이를 2차 헤론 방정식에 적용하여, 구 기반 점 위치 정보로 변환하여 2차원적 수직 위치 정보(z 좌표)를 획득한다(단계 S314). 상기 2차 헤론 방정식은 다음 수학식 4로 표현될 수 있다.The two-dimensional horizontal position coordinates of the acquired landmark 210 are matched to the vertical spherical coordinate system, and applied to the quadratic heron equation to convert the two-dimensional vertical position information (z coordinates) into sphere-based point position information. ) Is obtained (step S314). The quadratic heron equation can be expressed by the following equation (4).

Figure pat00004
Figure pat00004

상기 직교면상 및 수평면상 위치 좌표를 1 및 2차 헤론방정식에 적용하여 1차 수평 위치 및 2차 수직 위치를 기반으로 획득한 3차원적 위치 정보를 결정한다(단계 S316).     The three-dimensional position information obtained based on the first horizontal position and the second vertical position is determined by applying the position coordinates on the orthogonal plane and the horizontal plane to the first and second heron equations (step S316).

제1 시점(t0)에서 제2 시점으로 이동 시, 다음 수학식 5를 적용하여 주행계에서 의해 측정된 거리를 단계 S306 내지 단계 S316을 수행하여 상기 제2 시점에서 획득한, 동일한 랜드마크에 대한 3차원적 위치 정보에 업데이트한다(단계 S318). 단계 S318는 수중 이동체(100)의 이동시 주행계 누적에 의해 실질적으로 수중 이동체(100)가 고정되어 있을 때 랜드마크(210)의 위치설정을 완료하는 것에 해당한다.When moving from the first time point t0 to the second time point, the following equation 5 is applied to the same landmark obtained at the second time point by performing steps S306 to S316 on the distance measured by the odometer. The three-dimensional positional information is updated (step S318). Step S318 corresponds to completing the positioning of the landmark 210 when the underwater vehicle 100 is substantially fixed by the traveling system accumulation during the movement of the underwater vehicle 100.

Figure pat00005
Figure pat00005

상기 주행 이동체(100)가 움직일 때, 다음 수학식 6을 적용하여 통계적 정보를 SLAM에 적용해서 상기 수중 이동체의 위치와 랜드마크 위치를 이용하여 지도 작성을 수행하되, 측정시마다 업데이트한다(S320).       When the traveling vehicle 100 moves, the following equation 6 is applied to statistical information to be applied to the SLAM to create a map using the position of the underwater vehicle and the landmark position, but is updated at every measurement (S320).

Figure pat00006
Figure pat00006

상기

Figure pat00007
는 상기 수중 이동체의 위치 및 상기 랜드마크들의 위치를 포함하는 확률 분포이고, 상기 xk는 수중 이동체의 위치 및 방향을 설명하는 상태 벡터, m은 지도이고, uk는 시간 k에 상기 수중 이동체를 상태 xk로 구동하기 위하여 시간 k-1에 적용된 제어 벡터이고, zk는 관측값이고, U0:k는 모든 제어 입력이고, Z0:k는 모든 랜드마크 관측 세트로서 Z0:k = {z1, z1,...,zk,}={Z0:k-1, zk}이고,
Figure pat00008
는 수중 이동체의 이동 모델이고,
Figure pat00009
는 관측 모델이다.remind
Figure pat00007
It is a probability distribution that includes the location of the location and the landmark in the underwater movable body, wherein x k is the state vector, m is a map illustrating the location and orientation of the underwater movable body, u k is the underwater movable body at the time k Control vector applied at time k-1 to drive to state x k , z k is an observation, U 0: k is all control inputs, Z 0: k is all landmark observation set Z 0: k = {z 1 , z 1 , ..., z k ,} = {Z 0: k-1 , z k },
Figure pat00008
Is a moving model of the underwater vehicle,
Figure pat00009
Is an observation model.

도 5 및 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 확장 칼만 필터를 이용하여 매핑 작업을 수행하는 프로세스 도이다. 도 7은 본 발명에서의 매핑 작업에 채용되는 칼만 필터링 회로의 블록도이다. 5 and 6 are process diagrams for performing a mapping operation using an extended Kalman filter according to an embodiment of the present invention. 7 is a block diagram of a Kalman filtering circuit employed in the mapping operation in the present invention.

도 5 내지 도 7을 참조하면, 상기한 3차원적 위치 정보를 확장 칼만 필터에 적용함으로써 상기 수중 이동체의 의사-3차원 위치 정보를 결정한다(S322).5 to 7, the pseudo-dimensional position information of the underwater moving object is determined by applying the above-described three-dimensional position information to the extended Kalman filter (S322).

상기 확장 칼만 필터는 수학식 5 또는 수학식 7로 표현되며, 시간 증가에 따라 상기 3차원 점 위치 정보를 갱신하는 시간 갱신 단계 및 수학식 6 또는 수학식 8로 표현되는, 주변 랜드마크 값으로 얻은 센싱 값을 이용하여 상기 3차원 위치 정보를 갱신하는 측정 갱신 단계의 반복 순환 과정으로 구성된다.The extended Kalman filter is expressed by Equation 5 or Equation 7, and obtained as a peripheral landmark value represented by Equation 6 or Equation 8 and a time update step of updating the three-dimensional point position information as time increases. It consists of an iterative cyclic process of the measurement update step of updating the three-dimensional position information by using the sensed value.

Figure pat00010
Figure pat00010

Figure pat00011
Figure pat00011

상기 확장 칼만 필터를 사용하는 이유는, 상기 의사-3차원 위치 점 정보가 모바일 이동체가 계속 왔다가 갔다가 하면서, 재측정 시에, 처음에는 랜드마크(210)에 대한 θ 각도와, a 거리가 움직이면서 변동하게 되는 데, 이때, 처음에 실제 랜드마크(장애물)의 위치정보로서의 실제 값 정보를 모르는 상태에서, 헤론 방정식을 이용하여, 대칭되는 임의의 랜드마크 스테레오 오브젝트를 가상적으로 설정하여 실제 값을 반복 측정 때마다 오차의 범위를 줄여나가면서 맵 정보(DB 구축)를 지속적으로 갱신하여, 더욱 정확한 3차원적 위치정보를 판독할 수 있는 방식을 제공하기 위한 것이다.The reason why the extended Kalman filter is used is that the pseudo-3D position point information is continuously moved back and forth while the mobile moving object moves back and forth. At this time, in the state where the actual value information as the position information of the actual landmark (obstacle) is not known at first, by using the Heron equation, virtually setting any landmark stereo object to be symmetric and repeatedly measuring the actual value. It is to provide a way to read more accurate three-dimensional position information by constantly updating the map information (DB construction) while reducing the error range each time.

컴퓨팅 결과 영상에서 알 수 있듯이 본 발명에 의하여 기존의 2차원적 불균일 위치 정보를 보정함으로써 현저히 왜곡이 줄어든 선택된 성분만의 영상을 얻어 동시 매핑 작업에 도움이 되는 좋은 결과를 얻을 수 있었다. As can be seen from the image of the computing result, the present invention was able to obtain a good result which is useful for the simultaneous mapping work by correcting the existing two-dimensional nonuniform position information and obtaining the image of only selected components with significantly reduced distortion.

이상에서는 본 발명을 특정의 바람직한 실시예로서 설명하였으나, 본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 아니하며, 특허 청구의 범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형이 가능할 것이다.Although the present invention has been described as a specific preferred embodiment, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and the present invention is not limited to the above-described embodiments without departing from the gist of the present invention as claimed in the claims. Anyone with a variety of variations will be possible.

본 발명은 수중 지능 로봇 위치 인식 시스템, 수중 환경에서의 인명 구조, 물류 파악 등 지능형 항법 서비스 제공 시스템, 항만, 접안 시설, 해약학교 및 공공 건물에서의 안전 보안 서비스에 활용될 수 있다.The present invention can be used in the intelligent intelligent robot service providing system, such as underwater intelligent robot location recognition system, lifesaving in the underwater environment, logistics identification system, harbor, berthing facility, pharmacy school and public security building.

Claims (4)

(i) 음파송신기가 중앙에 배치되고, 제1 및 제2 수평 수신기가 가로 방향으로 이격 배치되고, 제1 및 제2 수직 수신기가 수직으로 이격 배치된 센서 기구가 전방에 장착된 수중 이동체를 평면상 직교좌표계에서 모델링한 후, 상기 직교좌표계의 가상 원점을 기준으로 하여, 상기 수중 이동체와 상기 수중 이동체에서 위치 측정하고자 하는 랜드마크를 상호 일정하게 대칭으로 이격된 위치상에 가상 배열하는 단계;
(ii) 수중 환경에서 상기 수중 이동체의 센서 기구가 상기 랜드마크로 음파를 송신하여 반송받은, 상기 음파의 송수신 시간을 기초로 하여, 상기 랜드마크와 상기 제1 및 제2 수평 수신기 간의 제1 및 제2 거리를 계산하는 단계;
(iii) 상기 제1 및 제2 수평 수신기 간의 거리, 및 상기 랜드마크와 상기 제1 및 제2 수평 수신기 간의 제1 및 제2 거리를 기초로 하여 상기 랜드마크에 대하여 상기 제1 및 제2 수평 수신기로부터의 측정된 제1 및 제2 방위각을 얻는 단계;
(iv) 상기 제1 및 제2 수평 수신기 간의 거리, 및 상기 랜드마크와 상기 제1 및 제2 수평 수신기 간의 제1 및 제2 거리를 기초로 하여 상기 측정된 제1 및 제2 방위각을 1차 헤론 방정식에 적용하여, 평면상 직교좌표계 기반 2차원적 수평 위치 좌표 및 평면 지도를 획득하는 단계;
(iv) 상기 획득한 랜드마크의 2차원적 수평 위치 좌표를 수직의 구형좌표계에 매칭하고, 이를 2차 헤론 방정식에 적용하여, 구 기반 점 위치 정보로 변환하여 2차원적 수직 위치 정보를 획득하는 단계; 및
(v) 상기 직교면상 및 수평면상 위치 좌표를 1 및 2차 헤론방정식에 적용하여 1차 수평 위치 및 2차 수직 위치를 기반으로 획득한 3차원적 위치 정보를 결정하는 단계를 포함하는 수중 환경에서 직교한 안테나를 이용한 동시 지도 작성 기반 위치 인식 방법.(i) Plane the underwater mobile body with the sensor device positioned in the center, the first and second horizontal receivers spaced apart horizontally, and the first and second vertical receivers vertically spaced apart. Modeling in a rectangular Cartesian coordinate system, and virtually arranging the landmark to be measured in the underwater mobile object and the underwater mobile object on the basis of the virtual origin of the rectangular coordinate system on a symmetrically spaced space from each other;
(ii) a first and a second between the landmark and the first and second horizontal receivers, based on a transceiving time of the sound wave received and transmitted by the sensor mechanism of the underwater mobile object to the landmark in an underwater environment; Calculating the distance;
(iii) the first and second horizontal relative to the landmark based on the distance between the first and second horizontal receivers and the first and second distances between the landmark and the first and second horizontal receivers; Obtaining measured first and second azimuth angles from the receiver;
(iv) linearly measure the measured first and second azimuth angles based on the distance between the first and second horizontal receivers and the first and second distances between the landmark and the first and second horizontal receivers; Applying to the heron equation, obtaining a planar Cartesian-based two-dimensional horizontal position coordinate and a planar map;
(iv) matching the obtained two-dimensional horizontal position coordinates of the landmark to a vertical spherical coordinate system, applying this to a quadratic heron equation, and converting them into sphere-based point position information to obtain two-dimensional vertical position information. step; And
(v) determining the three-dimensional position information obtained based on the first horizontal position and the second vertical position by applying the coordinates on the orthogonal and horizontal planes to the first and second heron equations. Concurrent Mapping Based Location Recognition Using Orthogonal Antennas. 제 1 항에 있어서,
시간 경과에 따른 상기 수중 이동체의 이동 시, 주행계에서 의해 측정된 거리를 단계 (ii) 내지 단계 (iv)를 수행하여 시간 경과 후에 획득한, 동일한 랜드마크에 대한 3차원적 위치 정보에 업데이트하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 수중 환경에서 직교한 안테나를 이용한 동시 지도 작성 기반 위치 인식 방법.The method of claim 1,
In the movement of the underwater vehicle over time, the distance measured by the odometer is updated to three-dimensional position information of the same landmark obtained after the time elapses by performing steps (ii) to (iv). Simultaneous mapping based location recognition method using an orthogonal antenna in an underwater environment, characterized in that it further comprises a step. 제 1 항에 있어서,
상기 주행 이동체가 움직일 때, 통계적 정보를 수중 환경에서 직교한 안테나를 이용한 동시 지도 작성 기반 위치 인식 방법에 적용해서 상기 수중 이동체의 위치와 랜드마크 위치를 이용하여 지도 작성을 수행하되, 측정시마다 업데이트하는 것을 특징으로 하는 수중 환경에서 직교한 안테나를 이용한 동시 지도 작성 기반 위치 인식 방법.The method of claim 1,
When the driving vehicle moves, statistical information is applied to a simultaneous mapping-based location recognition method using an orthogonal antenna in the underwater environment, and the map is created using the location of the underwater vehicle and the landmark location, and updated every measurement. Simultaneous mapping-based location recognition method using an orthogonal antenna in an underwater environment. 제 2 항 또는 제 3 항에 있어서, 상기한 3차원적 위치 정보를 확장 칼만 필터에 적용함으로써 상기 수중 이동체의 의사-3차원 위치 정보를 결정하는 단계를 포함하는 수중 환경에서 직교한 안테나를 이용한 동시 지도 작성 기반 위치 인식 방법.       4. The simultaneous use of an orthogonal antenna in an underwater environment according to claim 2 or 3, comprising determining the pseudo-3D positional information of the underwater vehicle by applying the three-dimensional positional information to an extended Kalman filter. Mapping-based location recognition method.
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