KR20180114940A - 루트 최적화 - Google Patents
루트 최적화 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20180114940A KR20180114940A KR1020187027389A KR20187027389A KR20180114940A KR 20180114940 A KR20180114940 A KR 20180114940A KR 1020187027389 A KR1020187027389 A KR 1020187027389A KR 20187027389 A KR20187027389 A KR 20187027389A KR 20180114940 A KR20180114940 A KR 20180114940A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- vehicle
- fluid
- information
- route
- vehicles
- Prior art date
Links
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims abstract description 87
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 39
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 36
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 13
- 239000000446 fuel Substances 0.000 claims description 9
- 230000009189 diving Effects 0.000 claims description 5
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 230000007774 longterm Effects 0.000 claims description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 abstract 2
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 7
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 7
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 5
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 3
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 2
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 2
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 description 2
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 2
- 241000251729 Elasmobranchii Species 0.000 description 1
- 235000015842 Hesperis Nutrition 0.000 description 1
- 235000012633 Iberis amara Nutrition 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000004883 computer application Methods 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/0206—Control of position or course in two dimensions specially adapted to water vehicles
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Navigation (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
본 발명은, 유체 비히클, 특히 수중 비히클에 대한 최적의 루트를 계산하기 위한 방법에 관한 것으로, 다음의 방법 단계들; a) 경계 파라미터들을 결정하는 단계, 및 b) 최적의 루트를 결정하는 단계를 포함한다. 단계 a) 에서는, 특히 3 차원 환경 정보가 획득되고 추가의 유체 비히클들이 센서에 의하여 탐색되고 동적 환경 정보로서 검출된다. 단계 b) 에서는, 통과되어서는 안되는 영역들이 이 정보에 근거하여 결정된다.
Description
본 발명은 유체 비히클 (fluid vehicle), 특히 수중 비히클에 대한 최적의 루트를 계산하기 위한 방법에 관한 것이다.
유체 비히클들에 대한 루트 계획은, 이론적으로 3 차원 공간에서의 임의의 임의적인 루트가 가능하기 때문에 복잡하다. 유체 비히클들은 영구 설치된 루트 구조에 한정되지 않는다. 추가로, 유체 비히클의 로코모션 (locomotion) 은 단지 포인트 A 로부터 포인트 B 로 이동하도록 기능하지 않는다. 가능한 태스크는, 예를 들어, 비히클이 스스로 정보를 수집할 수 있도록 일 로케이션에 비히클의 포지션을 조용히 그리고 눈에 띄지 않게 유지하는 것일 수도 있다.
더욱이, 악화 요인은, 유체 비히클들이 종종 육상 비히클들보다 더 복잡한 구동 시스템들을 갖고, 상기 구동 시스템들은 상이한 동작 모드들에 대해 매우 상이한 적합성들을 갖는다는 것이다. 예를 들어, 잠수함은 디젤 구동장치 및 전기 구동장치를 가질 수 있고, 여기서 디젤은 프로펠러를 직접 구동시키거나 또는 그것을 전기 구동장치를 통해 디젤-전기 방식으로 구동시키거나 둘 중 어느 하나이다. 디젤 구동장치의 장점은, 비교적 큰 레인지 및 좋은 연료 이용가능성이다. 디젤 구동장치의 단점은, 유리하게는 수상 이동 (surface travel) 또는 스노클 이동 (snorkel travel) 용으로만 사용될 수 있다는 것이다. 이 상황에서, 공기가 넣어질 수 있고 배기 가스가 출력될 수 있다. 잠수 중에, 외부 공기에 의존하는 디젤 구동장치의 효율은 악화된다. 잠수함들은 보통 잠수용 배터리들을 갖는다. 그러나, 이들 배터리들은 단지 매우 제한된 용량을 갖고, 다시 말해서 비교적 짧은 레인지들에만 적합하다. 상대적으로 새로운 잠수함들은 따라서 종종 외부 공기에 독립적인 넌-뉴클리어 구동 시스템, 예를 들어, 수소 및 산소로 동작되는, 예를 들어 연료 셀들을 갖는다. 이들은 잠수함이 훨씬 상대적으로 오래 잠수하는 것을 허락하고, 여기서 연료 셀의 최대 전력 출력은 일반적으로 감소된 최대 속도를 위해 구성된다. 잠수함의 레인지의 계산은 따라서 선택된 동작 모드 및 레인지에 의존한다.
일부 문제들은 뉴클리어 구동장치의 사용에 의해 제거될 수도 있지만, 사용되는 기술 및 법적 프레임워크 때문에 추가의 한정들이 또한 존재한다. 더욱이, 이러한 잠수함들은 상대적으로 크다.
이런 이유로, 내비게이션 시스템의 원리는 육상 비히클로부터 유체 비히클로 용이하게 트랜스퍼될 수 없다.
US 2005/0216181 A1 은 루트 계획 방법을 개시한다.
US 2016/0018525 A1 은 수중 비히클을 위한 양자 광자 (quantum photonic) 디바이스를 개시한다.
DE 10 2004 024 972 A1 은 잠수함의 루트를 계획하기 위한 방법을 개시한다.
US 7,613,553 B1 은 비히클을 자동으로 제어하기 위한 방법을 개시한다.
DE 10 2009 014 978 A1 은 루트를 결정하기 위한 방법을 개시한다.
DE 10 2006 035 878 A1 은 수중 차량에 대한 루트를 결정하기 위한 방법을 개시한다.
잠수함들의 루트들을 최적화하기 위한 방법은 「the 2010 International Conference on Computer Application and System Modeling (ICCASM 2010), Li Yuyang, Da Lianglong, Han Mei, Jin Chaobo, Optimal Route Programming of Submarine Based on Genetic Algorithm, V9-404ff」 에서 설명된다.
본 발명의 목적은 유체 비히클의 특정 파라미터들을 고려하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법을 이용가능하게 하는 것이다.
이 목적은 청구항 1 에서 특정된 피처들을 갖는 방법에 의하여 달성된다. 유리한 전개들은 종속항들에서 그리고 다음의 설명에서 확인될 수 있다.
유체 비히클은 본 발명의 정신 내에서, 유체 중에서 및/또는 2 개의 유체들 간의 경계 층 상에서 이동할 수 있는 비히클인 것으로 이해된다. 본 발명에 따른 방법을 사용하는 유체 비히클은 바람직하게는 유인 또는 무인 선박, 보다 바람직하게는 유인 또는 무인 수중 비히클, 및 매우 특히 바람직하게는 유인 잠수함이지만, 다른 유체 비히클들은 선박 뿐만 아니라 항공기는 물론, 물속에서 그리고 또한 공중에서 적어도 소정의 시간들에 이동하는 비히클들도 포함한다. 항공기는 선박과 관련이 있는데, 그들이 정기적으로 선박의 로케이션을 결정하는데 사용되기 때문이다. 일 예로, 여기서 P-3 Orion 또는 Tu-95 를 참조할 것이다. 특히 잠수함 전투의 목적을 위해 수상 선박 (surface ship) 들 또는 잠수함들로부터 발사되는 어뢰들을 가진 로켓들 또는 수중의 잠수함들로부터 발사되는 미사일들은 물속에서 그리고 또한 공중에서 적어도 소정의 시간들에 이동하는 비히클들의 예들이다.
유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 본 발명에 따른 방법은 단계들:
a) 경계 파라미터들을 확인하는 단계, 및
b) 최적의 루트를 확인하는 단계를 포함한다.
단계 a) 에서 일어나는 경계 파라미터들을 확인하는 단계는 단계들:
a1) 사용 프로파일을 정의하는 단계,
a2) 타겟 포지션을 정의하는 단계,
a3) 비히클 자신의 포지션을 얻는 단계,
a4) 주변에 관한 정보를 획득하는 단계,
a5) 비히클 자신의 정보를 획득하는 단계,
a6) 정적 제 3 자 (static third-party) 정보를 획득하는 단계를 포함한다.
단계 a1) 내지 a6) 은 임의의 원하는 시퀀스로 수행되고 여기서 연대순으로 오버랩할 수 있다. 이들 단계들은 또한 연대순으로 별도의 서브스텝들로 수행될 수 있거나 또는 반복적으로 수행될 수 있다.
단계 a1) 에서, 사용 프로파일이 정의된다. 이것은, 사용 중에 현재 언급된 대상에 따라, 다른 유체 비히클에 의한 검출이 허용될 수 있는지 여부, 그리고 확률이 어느 정도인지가 정의된다는 것을 의미한다.
단계 a4) 에서, 주변에 관한 3 차원 정보가 획득된다. 바람직하게는 주변에 관한 정적 3 차원 정보가 획득될 수 있다. 주변에 관한 정적 3 차원 정보의 일 예는 깊이들/깊이 프로파일들을 가진 해도 (sea map) 들이다.
단계 a4) 에서, 주변에 관한 동적 정보가 추가적으로 획득되며, 여기서 다른 유체 비히클들이 센서에 의하여 주변에 관한 동적 정보로서 탐색된다. 주변에 관한 동적 정보는, 예를 들어, 소나, 특히 패시브 소나 또는 액티브 소나, 또는 레이더에 의하여 얻어질 수 있다.
다른 유체 비히클들에 대한 탐색 동안, 유체 비히클의 검출 레인지 내에 항상 다른 유체 비히클들이 존재하는 것은 아니기 때문에 항상 검출할 필요는 없다.
단계 b) 는 다음의 단계들:
b1) 단계 a4) 에서의 주변에 관한 3 차원 정보로부터 통과되어서는 안되는 영역들을 결정하는 단계,
b2) 단계 a6) 에서 획득된 정적 제 3 자 정보와 단계 a1) 에서 선택된 사용 프로파일 양자 모두와 상관하여, 단계 a4) 에서 획득된 주변에 관한 동적 정보로부터 통과되어서는 안되는 영역들을 결정하는 단계,
b3) 단계 a1) 에서 정의된 사용 프로파일에 대응하는 루트 파라미터들은 물론, 단계 b1) 및 단계 b2) 에서 결정된 통과되어서는 안되는 영역들을 회피하면서 루트를 결정하는 단계를 포함한다.
단계 b1) 에서, 예를 들어, 여울 (shallows) 또는 수중 산맥들 때문에 통과될 수 없는 영역들이 따라서 정의된다. 이 상황에서, 실제 영역들 자체에 더하여, 적절하다면 또한 지도 자료의 정확성을 고려하여, 필요한 안전 거리를 고려하는 것도 필요하다. 추가로, 장애물 외에 통과되어서는 안되는 영역의 사이즈를 증가시키는 이 안전 거리는, 또한 유체 비히클의 사이즈 및 기동성 (maneuverability) 에 의존한다.
단계 b2) 에서, 통과될 수 없는 다른 영역들이 정의된다. 이 목적을 위해, 주변에 관한 동적 정보, 특히 다른 유체 비히클들에 관한 정보는, 정적 제 3 자 정보 및 사용 프로파일과 상관되고, 여기서 정적 제 3 자 정보는 바람직하게는, 예를 들어, 유체 비히클들을 발견하는 능력 및 그 연관성에 대한 다른 유체 비히클의 속성들에 관한 정보를 포함한다.
통과되어서는 안되는 영역들의 식별은, 그 주장을 뒤집어, 통과될 수 있는 모든 다른 영역들이 정의되는 것을 허락한다. 이들 영역들에 의하여, 단계 b3) 에서, 그 후 보통의 루트 계획 프로그램에 따라 최적화된 루트의 계산을 수행하는 것이 가능하다.
예를 들어, 화물선이 다른 유체 비히클로서 식별되며, 따라서 잠수함은 후자를 비교적 밀접하게 지나서 이동할 수 있는데, 화물선이 일반적으로 단지 로케이션을 결정하기 위한 제한된 수단을 갖기 때문이다. 군용 선박이 다른 유체 비히클로서 식별되면, (문제의 국가의 함대와의, 중립국들과의 또는 적의 함대와의) 그 연관성이 결정적인 파라미터이다. 문제의 국가의 함대의 군용 선박은 유체 비히클에 대한 위험이 존재함이 없이 유체 비히클의 로케이션을 결정할 수 있다. 적의 함대의 선박의 경우에, 로케이션의 결정의 가능성을 사실상 불가능하게 하는 거리가 유지되어야 하며, 여기서 적의 군용 선박을 검출하는 (적절하다면, 추정된) 능력에 관한 정보는 통과되어서는 안되는 영역을 정의하는데 사용된다. 중립국의 선박의 경우에, 중간 경로가 선택될 수 있는데, 검출이 회피되어야 하지만 중립국의 선박에 의한 검출의 결과로서 불이익을 즉시 구성하지 않을 것이기 때문이다.
이 상관에 대하여, 정의된 사용 프로파일이 고려된다. 사용 프로파일이 정숙 항해 (silent running) 를 정의하면, 검출은 완전히 불가능해질 것이다. 트랜스퍼 저니 (transfer journey), 특히 특정한 룰들을 가진 물속에서의 트랜스퍼 저니가 사용 프로파일로서 정의되면, 검출은, 적절하다면, 또한 요망될 수 있다. 후자는 예를 들어, 국제 조약의 충돌 또는 침해를 회피하기 위하여, 국제 조약, 예를 들어, 보스포러스 (Bosporus) 에 의해 규제되는 교통량이 많은 선박 항로들에서의 경우이다.
본 발명의 추가의 실시형태에서, 단계 b2) 에서, 추가의 유체 비히클들이 비히클 카테고리에 할당되고, 여기서 비히클 카테고리는 연관된 유체 비히클들, 중립국의 유체 비히클들 및 적의 유체 비히클들을 포함하는 그룹으로부터 선택된다. 연관된 유체 비히클들은 동일 함대의 또는 연합국들의 모든 유체 비히클들을 포함한다. 연관된 유체 비히클들에 의한 검출은 문제가 없어, 통과되어서는 안되는 영역은 여기서 기술상 안전 거리에 제한될 수 있다. 적의 유체 비히클들은 검출 또는 콘택을 회피하고 싶어하는 모든 유체 비히클들을 포함한다. 그들은, 예를 들어, 다른 세력의 군용 유체 비히클들이다. 적의 유체 비히클들의 경우에, 그들은 검출 시설, 예를 들어, 소나 시스템을 갖는 것으로 가정될 것이다. 이 능력은 통과되어서는 안되는 적의 유체 비히클 주위의 공간을 증가시킨다. 중립국의 유체 비히클들의 경우에, 보통 발견 시 당장 위험은 없다; 이러한 경우에서의 중립국의 유체 비히클은 예를 들어, 중립 세력의 유체 비히클이다. 그러나, 문제의 비히클의 포지션 정보는 가능한 한 알려져서는 안되기 때문에, 검출 또는 콘택이 여기서 회피되어야 한다. 그러나, 즉각적인 결과들이 적기 때문에, 적의 유체 비히클의 경우에서보다 이 경우에는 통과되어서는 안되는 더 작은 영역이 선택될 수 있다.
본 발명의 추가의 실시형태에서, 단계 a4) 에서, 주변에 관한 동적 정보가 통신에 의하여 획득된다. 예를 들어, 수상 선박은 유체 비히클과 통신할 수 있고, 여기서 수상 선박은 특히 또한 다른 유체 비히클들을 액티브로 검출한다. 그 결과, 이 수상 선박 자체의 로케이션은 다른 유체 비히클들에 의해 비교적 용이하게 결정될 수 있다. 다른 유체 비히클들에 관한 획득된 정보는 수상 선박에 의해 유체 비히클로 통신될 수 있다. 그 결과, 단계 b2) 에서, 통과되어서는 안되는 영역들의 훨씬 더 정확한 결정이 가능하다.
본 발명의 추가의 실시형태에서, 단계 a4) 에서 획득되는 주변에 관한 정적 3 차원 정보는 또한, 알려진 영구 설치된 센서들을 포함한다. 이러한 센서들의 일 예는 American Sosus 이다. 이 정보는 특히 바람직하게는, 통과되어서는 안되는 영역들을 결정하기 위하여, 단계 b1) 에서 센서들의 검출 속성들에 관한, 단계 a6) 에서 획득된, 제 3 자 정보와 상관된다.
본 발명의 추가의 실시형태에서, 단계 a1) 에서 사용 프로파일은 적어도 2 개의 미리정의된 사용 프로파일들로부터의 선택에 의해 정의되고, 여기서 사용 프로파일들 중 적어도 2 개는 다른 유체 비히클에 의한 검출이 허용되는지 여부 및 확률이 얼마인지에 관해서 구별된다. 그들은 트랜스퍼 저니, 정숙 항해, 프로세스를 맡는 것 (taking on process), 부상 (surfacing), 잠수 (diving), 공격 (attacking), 도망 (fleeing), 장기 잠수 (long-term dive), 회피 (avoidance) 액션을 포함하는 그룹으로부터 선택된다.
트랜스퍼 저니는 보통 수상 이동으로서 발생하며, 여기서 다른 유체 비히클들에 의한 검출은 무관하다. 여기서, 루트는 일반적으로 경제적 기준들에 따라 최적화된다. 정숙 항해의 경우에, 검출은 일반적으로 회피될 것이고, 이것은, 적절하다면, 수중 상태에서의 레인지를 제외하고는, 그들의 파라미터들 모두에 우선한다. 장기 이동의 경우에, 특히 에너지 소비가 기존 리소스들로 가능한 한 오래 잠겨있는 상태가 되도록 하기 위하여, 예를 들어, 로케이션에 가능한 한 오래 잠겨 있는 동안 모니터링 태스크들을 수행하기 위하여 고려되어야 한다.
본 발명의 추가의 실시형태에서, 최대 검출 확률은 선택된 사용 프로파일에 근거하여 결정된다. 이 상황에서, 허용할 수 있는 최대 검출 확률은 정숙 항해의 경우의 대략 0% 와 트랜스퍼 이동의 경우의 100% 간에 가변한다. 검출 확률은 또한, 상이한 사용 프로파일들에 대한 다른 유체 비히클의 연관성에 대한 의존성을 가질 수 있다. 대안으로, 검출 확률 대신에, 검출 클래스들을 사용하는 것이 또한 가능하다. 후자는 검출 확률의 레인지를 구성하고 따라서 검출 확률의 결정 동안 가능한 에러 간격들을 고려한다.
본 발명의 추가의 실시형태에서, 최대 검출 확률은 각 개개의 다른 유체 비히클의 비히클 카테고리에 따라, 다른 유체 비히클들의 비히클 카테고리 및 선택된 사용 프로파일에 근거하여 결정된다.
본 발명의 추가의 실시형태에서, 단계 a4) 에서 다른 유체 비히클들이 소나 수신기에 의하여 탐색된다. 이 탐색은 특히 바람직하게는 패시브 소나 시스템에 의하여 수행된다. 대안으로 또는 추가로, 포지션이 유체 비히클에 알려지는 보조 유체 비히클은, 후에 유체 비히클의 센서에 의해 검출 및 평가될 수 있는 소나 펄스들을 방출할 수 있다. 이 방법은 유체 비히클이 보조 유체 비히클 또는 무인 보조 유체 비히클로서 수상 선박과 협력하는 경우에 특히 적합하다.
본 발명의 추가의 실시형태에서, 단계 a4) 에서 다른 유체 비히클들의 포지션 및 타입에 관한 정보가 획득된다. 예를 들어, 이 정보의 획득은 패시브 소나 시스템으로 수신되는 데이터를 평가하는 것에 의해 수행된다. 노이즈 시그니처에 의하여, 이것을 위해 필요한 정적 제 3 자 정보가 이용가능한 한에 있어서는 다른 유체 비히클들의 타입을 식별하거나, 또는 상기 타입을 적어도 외삽 및 이전에 레코딩된 노이즈 시그니처들과의 비교에 의해 추정하는 것이 가능하다. 예를 들어, 민간 화물선들의 선박의 스크류들은 일반적으로 소비에 최적화되는 형상을 갖고, 경주 보트들은 속도에 최적화되는 형상을 갖고 군용 선박들은 속도 및 노이즈의 생성에 대하여 최적화되는 형상을 갖는다. 노이즈 방출 (noise emission) 은, 정확한 정보 없이도, 소정의 한계들 내의 능력들을 추정하는 것이 또한 가능한 결과로, 예를 들어, 그 설계 및 사이즈에 또한 의존한다.
본 발명의 추가의 실시형태에서, 단계 b2) 에서 검출 레인지는 단계 a4) 에서 획득된 다른 유체 비히클의 타입에 근거하여 정적 제 3 자 정보로서 획득된다. 어떤 특정 데이터도 획득될 수 없다면, 다른 유체 비히클의 타입에 관한 정보의 획득과 유사한 방식으로, 그 검출 레인지가 또한 알려진 유체 비히클들로부터 외삽될 수 있다. 현재의 동작 파라미터들에 대한 최대 검출 레인지는 특히 바람직하게는 각각의 다른 유체 비히클에 대해 획득된다. 예를 들어, 특히 다른 유체 비히클의 최대 검출 레인지는 문제의 비히클의 속도 및 그와 연관된 노이즈 방출 및 알려진 센서 감도로부터 결정된다.
본 발명의 추가의 실시형태에서, 문제의 비히클의 속도는 검출 확률 및 그에 따른 검출 레인지의 적응의 목적을 위해 적응된다. 특히, 문제의 비히클의 속도는 그 자신의 시그니처를 감소시키고 따라서 단계 b2) 에서 통과되어서는 안되는 영역들을 감소시키기 위하여 감소된다.
본 발명의 추가의 실시형태에서, 다른 유체 비히클로부터의 최소 거리는 다른 유체 비히클의 검출 레인지 및 최대 검출 확률로부터 계산된다. 이것은 획득된 정적 제 3 자 정보와 선택된 사용 프로파일 양자 모두와의 주변에 관한 획득된 동적 정보의 상관의 일 예를 구성한다.
본 발명의 추가의 실시형태에서, 단계 a5) 에서 비히클 자신의 동적 정보가 유체 비히클의 레인지를 결정하기 위하여 획득된다. 특히, 단계 a5) 에서 배터리 상태 및 존재하는 연료의 양에 관한 정보가 획득된다. 이것은 1 초과 연료의 양, 예를 들어, 디젤 구동장치에 대한 디젤의 양 및 연료 셀에 대한 수소의 양일 수 있다.
본 발명의 추가의 실시형태에서, 단계 a5) 에서 유체 비히클의 최대 레인지는 사용되는 구동장치의 타입 및 속도에 따라 계산된다. 예를 들어, 수중 상태에서 고속으로의 이동을 위한 최대 레인지는 적절하다면 연료 셀에 의한 지원으로, 배터리의 충전 상태에 근거하여 계산되고, 연료 셀을 사용하여 수중 상태에서 저속으로의 이동을 위한 최대 레인지, 및 수상 상태에서 디젤 구동장치로의 최대 레인지가 계산된다.
본 발명의 추가의 실시형태에서, 단계 a3) 에서 비히클 자신의 포지션은 깊이 게이지, 속도 측정 시스템, 자이로스코프 컴퍼스 및/또는 위성 내비게이션에 의하여 결정된다. 특히, 단계 a3) 에서 비히클 자신의 포지션은 마지막 알려진 포지션에 관하여 결정된다. 수중 상태에서 잠수함은, 특히 깊이 게이지, 속도 측정 시스템 및 자이로스코프 컴퍼스에 의하여, 종종 단지 마지막 수상 포지션에 대한 그 자신의 포지션을 결정할 수 있다. 비히클 자신의 포지션은, 예를 들어, 또한 알려진 랜드마크들에 대하여 발생할 수 있지만, 이것은, 한편으로는, 단지 이들 랜드마크들이 사용의 로케이션에 존재하는 경우에만 가능하다. 이것은, 예를 들어, 바다에서, 잠수함의 최대 잠수 깊이가 수역의 깊이와 비교하여 낮으면, 문제가 될 수 있다. 다른 한편으로, 이것은 예를 들어, 액티브 소나 시스템의 사용의 준비를 필요로 하며, 이는 사용에 의존하여 항상 바람직한 것은 아니다.
본 발명의 추가의 실시형태에서, 다른 유체 비히클들의 예상 포지션이 예측되고 통과되어서는 안되는 영역들은 시간에 따라 이 예상 포지션으로부터 계산된다. 표준 책략 (maneuver) 들이 또한 예측 동안 사용될 수 있다.
본 발명의 추가의 바람직한 실시형태에서, 미래의 시간 동안 많은 예상 포지션들이 예측되고, 여기서 각각의 예상 포지션은 발생 확률을 할당받는다. 이것은 예측 정확도가 미래에 더 멀리 떨어져 있는 시간들 동안 감소한다는 사실이 예측됨을 고려한다. 발생 확률은 특히 바람직하게는 검출 확률의 계산 동안 고려된다. 예를 들어, 이렇게 하여 영역은, 다른 유체 비히클이 특정 루트를 가정하지만, 동시에 특정 루트가 매우 개연성이 낮으면 이 영역에서의 검출 확률이 매우 높을 경우에 통과될 수 있을 것으로 간주될 수 있다. 그럼에도 불구하고 다른 유체 비히클이 이 특정 개연성이 낮은 루트를 선택함을 나중에 증명해야 한다면, 문제의 비히클의 루트는 본 발명에 따른 방법에 따라 다시 대응하여 적응된다.
본 발명의 추가의 실시형태에서, 단계 a4) 에서, 날씨 데이터 및 날씨 예보 데이터가 주변에 관한 동적 정보로서 획득된다.
본 발명의 추가의 실시형태에서, 단계 b3) 에서, 표준 전투 책략들이 최적의 루트의 결정을 위해 고려된다.
본 발명의 추가의 실시형태에서, 단계 c) 에서 제어 데이터는 단계 b3) 에서 계산된 루트로부터 확인된다. 단계 c) 에서 확인된 제어 데이터는 바람직하게는 키 (rudder) 시스템으로 트랜스퍼된다.
본 발명의 추가의 실시형태에서, 수중 비히클이 유체 비히클로서 선택된다.
본 발명에 따른 방법은 특히 바람직하게는 연속적인 방식으로 동작되고, 루트는 개별적으로 새롭게 얻어지는 정보에 대응하여 적응된다.
Claims (20)
- 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법으로서,
다음의 단계들:
a) 경계 파라미터들을 확인하는 단계, 및
b) 최적의 루트를 확인하는 단계를 포함하고,
단계 a) 는 다음의 단계들:
a1) 사용 프로파일을 정의하는 단계,
a2) 타겟 포지션을 정의하는 단계,
a3) 상기 비히클 자신의 포지션을 얻는 단계,
a4) 주변에 관한 정보를 획득하는 단계,
a5) 상기 비히클 자신의 정보를 획득하는 단계,
a6) 정적 제 3 자 정보를 획득하는 단계를 포함하고,
상기 단계 a1) 내지 단계 a6) 은 임의의 원하는 시퀀스로 수행되고,
단계 a4) 에서, 상기 주변에 관한 3 차원 정보가 획득되고,
단계 a4) 에서, 상기 주변에 관한 동적 정보가 획득되고, 다른 유체 비히클들이 센서에 의하여 상기 주변에 관한 동적 정보로서 탐색되고,
단계 b) 는 다음의 단계들:
b1) 단계 a4) 에서 획득된 상기 주변에 관한 3 차원 정보로부터 통과되어서는 안되는 영역들을 결정하는 단계,
b2) 단계 a6) 에서 획득된 정적 제 3 자 정보와 단계 a1) 에서 선택된 상기 사용 프로파일 양자 모두와 상관하여, 단계 a4) 에서 획득된 상기 주변에 관한 동적 정보로부터 통과되어서는 안되는 영역들을 결정하는 단계,
b3) 단계 a1) 에서 정의된 상기 사용 프로파일에 대응하는 루트 파라미터들은 물론, 단계 b1) 및 단계 b2) 에서 결정된 통과되어서는 안되는 상기 영역들을 회피하면서 상기 루트를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법. - 제 1 항에 있어서,
단계 a1) 에서, 상기 사용 프로파일은 트랜스퍼 저니 (transfer journey), 정숙 항해 (silent running), 프로세스를 맡는 것 (taking on process), 부상 (surfacing), 잠수 (diving), 공격 (attacking), 도망 (fleeing), 장기 잠수 (long-term dive), 회피 (avoidance) 액션을 포함하는 그룹으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
최대 검출 확률은 선택된 상기 사용 프로파일에 근거하여 결정되는 것을 특징으로 하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법. - 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
단계 a4) 에서, 다른 유체 비히클들은 소나 수신기에 의하여 탐색되는 것을 특징으로 하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법. - 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
단계 a4) 에서, 다른 유체 비히클들의 포지션 및 타입에 관한 정보가 획득되는 것을 특징으로 하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법. - 제 5 항에 있어서,
단계 b2) 에서, 검출 레인지는 단계 a4) 에서 확인된 다른 유체 비히클의 타입에 근거하여 정적 제 3 자 정보로서 획득되는 것을 특징으로 하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법. - 제 3 항 또는 제 6 항에 있어서,
상기 다른 유체 비히클로부터의 최소 거리는 상기 다른 유체 비히클의 검출 레인지 및 최대 검출 확률로부터 계산되는 것을 특징으로 하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법. - 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
단계 a5) 에서, 상기 비히클 자신의 동적 정보는 상기 유체 비히클의 레인지를 결정하기 위하여 획득되는 것을 특징으로 하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법. - 제 8 항에 있어서,
단계 a5) 에서, 배터리 상태 및 존재하는 연료의 양에 관한 정보가 획득되는 것을 특징으로 하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법. - 제 8 항 또는 제 9 항에 있어서,
단계 a5) 에서, 상기 유체 비히클의 최대 레인지는 사용되는 구동장치의 타입 및 속도에 따라 계산되는 것을 특징으로 하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법. - 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서,
단계 a3) 에서, 상기 비히클 자신의 포지션은 깊이 게이지, 속도 측정 시스템, 자이로스코프 컴퍼스 및/또는 위성 내비게이션에 의하여 결정되는 것을 특징으로 하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법. - 제 11 항에 있어서,
단계 a3) 에서, 상기 비히클 자신의 포지션은 마지막 알려진 포지션에 관하여 결정되는 것을 특징으로 하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법. - 제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
다른 유체 비히클들의 예상 포지션이 예측되고 통과되어서는 안되는 상기 영역들은 시간에 따라 이 예상 포지션으로부터 계산되는 것을 특징으로 하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법. - 제 13 항에 있어서,
미래의 시간 동안 많은 예상 포지션들이 예측되고, 각각의 예상 포지션은 발생 확률을 할당받는 것을 특징으로 하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법. - 제 14 항에 있어서,
상기 발생 확률은 검출 확률의 계산 동안 고려되는 것을 특징으로 하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법. - 제 1 항 내지 제 15 항 중 어느 한 항에 있어서,
단계 a4) 에서, 날씨 데이터 및 날씨 예보 데이터는 상기 주변에 관한 동적 정보로서 획득되는 것을 특징으로 하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법. - 제 1 항 내지 제 16 항 중 어느 한 항에 있어서,
표준 전투 책략들은 단계 b3) 에서 상기 최적의 루트의 결정을 위해 고려되는 것을 특징으로 하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법. - 제 1 항 내지 제 17 항 중 어느 한 항에 있어서,
단계 c) 에서, 제어 데이터가 단계 b3) 에서 계산된 상기 루트로부터 확인되는 것을 특징으로 하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법. - 제 18 항에 있어서,
단계 c) 에서 확인된 상기 제어 데이터는 키 (rudder) 시스템으로 트랜스퍼되는 것을 특징으로 하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법. - 제 1 항 내지 제 19 항 중 어느 한 항에 있어서,
수중 비히클이 상기 유체 비히클로서 선택되는 것을 특징으로 하는 유체 비히클에 대한 루트를 계산하기 위한 방법.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE102016202784.0A DE102016202784A1 (de) | 2016-02-23 | 2016-02-23 | Routenoptimierung |
| DE102016202784.0 | 2016-02-23 | ||
| PCT/EP2017/053983 WO2017144494A1 (de) | 2016-02-23 | 2017-02-22 | Routenoptimierung für ein fluidfahrzeug |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20180114940A true KR20180114940A (ko) | 2018-10-19 |
| KR102091962B1 KR102091962B1 (ko) | 2020-03-23 |
Family
ID=58108614
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020187027389A KR102091962B1 (ko) | 2016-02-23 | 2017-02-22 | 루트 최적화 |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP3420312B1 (ko) |
| KR (1) | KR102091962B1 (ko) |
| DE (1) | DE102016202784A1 (ko) |
| ES (1) | ES2770607T3 (ko) |
| PL (1) | PL3420312T3 (ko) |
| WO (1) | WO2017144494A1 (ko) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111026137B (zh) * | 2019-12-26 | 2022-10-28 | 西北工业大学 | 一种攻击角约束下同时攻击目标的三维分布式协同导引方法 |
| DE102022209652A1 (de) | 2022-09-14 | 2024-03-14 | Thyssenkrupp Ag | Signaturmanagementsystem |
| DE102022209653B3 (de) | 2022-09-14 | 2023-11-02 | Thyssenkrupp Ag | Integriertes Missionsplanungstool |
| DE102022209654A1 (de) | 2022-09-14 | 2024-03-14 | Thyssenkrupp Ag | Signaturmanagement unter Berücksichtigung von Satelliten |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3045625B2 (ja) * | 1993-04-16 | 2000-05-29 | 川崎重工業株式会社 | 船舶の航行支援装置 |
| US20120158280A1 (en) * | 2008-01-14 | 2012-06-21 | Ravenscroft Donald L | Computing route plans for routing around obstacles having spatial and temporal dimensions |
| US20130293406A1 (en) * | 2012-05-03 | 2013-11-07 | Lockheed Martin Corporation | Preemptive signature control for vehicle survivability planning |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7613553B1 (en) * | 2003-07-31 | 2009-11-03 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Unmanned vehicle control system |
| US7447593B2 (en) * | 2004-03-26 | 2008-11-04 | Raytheon Company | System and method for adaptive path planning |
| DE102004024972A1 (de) * | 2004-05-21 | 2005-12-15 | Howaldtswerke-Deutsche Werft Gmbh | Verfahren zur Fahrtplanung eines Unterseebootes |
| DE102006035878A1 (de) * | 2006-08-01 | 2008-02-14 | Atlas Elektronik Gmbh | Verfahren zur Bestimmung eines Fahrwegs für ein Unterwasserfahrzeug |
| DE102009014978A1 (de) * | 2008-10-10 | 2010-04-29 | Eads Deutschland Gmbh | Rechenzeiteffiziente Routenbestimmung entlang mehrerer vorgegebener Wegpunkte mit dazwischenliegenden gegebenen Verbindungsstrecken |
| US9798006B2 (en) * | 2014-07-16 | 2017-10-24 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Quantum imaging for underwater arctic navigation |
-
2016
- 2016-02-23 DE DE102016202784.0A patent/DE102016202784A1/de not_active Ceased
-
2017
- 2017-02-22 KR KR1020187027389A patent/KR102091962B1/ko active IP Right Grant
- 2017-02-22 PL PL17706740T patent/PL3420312T3/pl unknown
- 2017-02-22 ES ES17706740T patent/ES2770607T3/es active Active
- 2017-02-22 EP EP17706740.2A patent/EP3420312B1/de active Active
- 2017-02-22 WO PCT/EP2017/053983 patent/WO2017144494A1/de active Application Filing
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3045625B2 (ja) * | 1993-04-16 | 2000-05-29 | 川崎重工業株式会社 | 船舶の航行支援装置 |
| US20120158280A1 (en) * | 2008-01-14 | 2012-06-21 | Ravenscroft Donald L | Computing route plans for routing around obstacles having spatial and temporal dimensions |
| US20130293406A1 (en) * | 2012-05-03 | 2013-11-07 | Lockheed Martin Corporation | Preemptive signature control for vehicle survivability planning |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| ES2770607T3 (es) | 2020-07-02 |
| PL3420312T3 (pl) | 2020-05-18 |
| DE102016202784A1 (de) | 2017-08-24 |
| EP3420312B1 (de) | 2019-11-13 |
| WO2017144494A1 (de) | 2017-08-31 |
| EP3420312A1 (de) | 2019-01-02 |
| KR102091962B1 (ko) | 2020-03-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Schiaretti et al. | Survey on autonomous surface vessels: Part II-categorization of 60 prototypes and future applications | |
| US9834290B2 (en) | Autonomous unmanned sailing vessel | |
| US12013243B2 (en) | Passage planning and navigation systems and methods | |
| Wang et al. | A survey of technologies for unmanned merchant ships | |
| TWI714040B (zh) | 船舶導航系統及其導航方法 | |
| US11988513B2 (en) | Imaging for navigation systems and methods | |
| KR102091962B1 (ko) | 루트 최적화 | |
| Ferri et al. | The HydroNet ASV, a small-sized autonomous catamaran for real-time monitoring of water quality: From design to missions at sea | |
| CN110837255B (zh) | 一种适用于高速水面无人艇的自主危险规避方法 | |
| CN111966106B (zh) | 一种基于船-船协同的智能船舶编队靠泊的方法 | |
| Desa et al. | Potential of autonomous underwater vehicles as new generation ocean data platforms | |
| KR101823030B1 (ko) | 선박의 위험환경 회피 시스템 및 이를 이용한 회피 방법 | |
| EP4119981A1 (en) | Proximity sensing system and method for a marine vessel | |
| Wu et al. | An overview of developments and challenges for unmanned surface vehicle autonomous berthing | |
| JP6946865B2 (ja) | 航走制御装置及び航走制御方法 | |
| KR20180122640A (ko) | 선박에 관한 정보의 통합된 디스플레이를 위한 장치 | |
| Bentor | Autonomous underwater vehicles (AUVs) | |
| Polemis et al. | A theoretical analysis of contemporary vessel navigational systems: assessing the future role of the human element for unmanned vessels | |
| Rasal | Navigation & control of an automated swath surface vessel for bathymetric mapping | |
| Choi et al. | Validation of acoustic and geophysics based underwater localization with an autonomous surface vehicle | |
| Koznowski et al. | Control of electric drive tugboat autonomous formation | |
| Tsukioka et al. | Results of a long distance experiment with the AUV" Urashima" | |
| Tsukioka et al. | Experimental results of an autonomous underwater vehicle" urashima" | |
| Wolfe | Evaluation of the utility and performance of an autonomous surface vehicle for mobile monitoring of waterborne biochemical agents | |
| Erfianto et al. | On the experiment of path planning using multi-way points with A* algorithm for autonomous surface vehicle |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |