In this study, an underwater navigation algorithm was developed to apply the underwater navigation system to the underwater track robot. To overcome this problem, we developed an underwater navigation system consisting of Inertial Navigation System (INS) consisting of Ultra Short Baseline (USBL) and additional track information.
연구 배경
수중궤도로봇의 기술현황은 Table 1.1과 같다. 해외 선진국에서는 1990년대부터 사용되어 왔다. 70여 가지의 개발이 이루어졌으며, 특히 미국 기업인 Forum은 영국 기업인 SMD(Soil Machine Dynamics)와 함께 세계를 대표하는 양대 제조사입니다.
연구 목표
수중 항법에 일반적으로 사용되는 센서로는 IMU, GPS, DVL, USBL 및 깊이 센서가 있습니다. 본 연구에서는 항행표적플랫폼을 구성하는 장비를 궤도기반 로봇 형태로 구성하므로 작동특성상 충격외란이 지속적으로 유입되어 주변의 탁도가 필연적으로 증가하게 된다. 일은 입력되고, 가속도는 몸통의 움직임으로 측정됩니다.
논문 구성
관성 측정 장치
바이어스 변동성 변화는 식 (2.3)에 표시된 것처럼 백색 잡음 바이어스로 모델링된 후 필터링됩니다. 바이어스 변동성 변화는 식 (2.14)에 표시된 것처럼 백색 잡음 바이어스로 모델링된 후 필터링됩니다.
좌표계
롤과 피치는 회전이 양수로 간주되는 일반적인 수학적 의미로 정의됩니다. 지면 좌표란 중력이 양수(가속도가 아님)임을 의미하며 아래쪽을 향하고 중력과 정렬되면 모든 가속도계 채널의 출력이 양수이므로 시스템은 평평합니다.
INS 항법 알고리즘 설계
정확한 자이로 센서로 계산된 자세는 예측값을 벗어나지 않는 가속도 센서로 계산됩니다. 본 논문에서는 대략적인 조정 방법을 이용하여 초기 위치를 계산하였다.
융합 항법 알고리즘 설계
시스템 모델은 두 네비게이션 시스템 모두에 대해 이전에 계산된 INS 오류 모델을 사용합니다. 추정하고자 하는 값을 칼만 필터에 융합시키기 위해 확장 칼만 필터(extended Kalman filter)를 사용한다. 약결합 방식에서는 두 항법 시스템의 측정 오차를 위치 정보와 속도 정보의 차이로 얻을 수 있다.
융합 항법 알고리즘 구성
정확도가 높아질수록 위치 보정 단계의 가중치는 증가하고 속도 보정 단계의 가중치는 가변적으로 감소하여 보정 단계가 수행된다. USBL의 위치 정확도에 따라 위치 속도 보정 단계의 가중치가 가변적으로 변경됩니다. 마지막으로 확장되었습니다. 고주파수 속도 오류는 선체 고정 속도 오류에 속하며 경로 오류 및 방향 오류이기도 합니다.
IMU로 추정한 값은 엔코더를 통한 속도 보정 없이 가장 정확합니다. INS조차도 수중 항법의 일반적인 경우처럼 짧은 시간 후에는 큰 속도 불확실성을 갖게 됩니다.
융합 항법 시뮬레이션
궤적은 이전에 생성된 선체의 이동 경로를 나타내며 위치 기준 값입니다. 내비게이션 작업의 실제 위치를 나타냅니다. 궤적은 이전에 생성된 선체의 이동 경로를 나타내며 위치 기준 값입니다.
내비게이션 계산의 위치 결과와 각 축의 실제 위치 사이의 차이를 보여줍니다. 궤적은 이전에 생성된 선체 이동 경로를 나타내며 위치 참조 값입니다.
수중항법 시스템
수중 항법 시스템은 개별적으로 테스트하거나 트랙의 수중 로봇에 장착되도록 설계되었습니다. 작동을 위해 총 8개의 센서가 설치되어 있습니다. 육상작전콘솔은 수중항법시스템을 제어하기 위해 설계 및 제작되었으며, 운용소프트웨어는 C#을 사용하여 설계되었다. 운영 콘솔 및 운영 소프트웨어 구축.
제작한 프로그램을 작은 컴퓨터에 설치할 수 있는 환경이 만들어졌습니다. 솔(Sol)은 소형 무인 항공기의 컴퓨터에 RF 통신을 통해 연결해 운용 소프트웨어를 작동하도록 설계됐다.
수중트랙로봇
수중 궤도 로봇은 수중 내비게이션 시스템을 상판에 장착할 수 있도록 설계되었습니다. 는 수중 트랙 로봇의 개략도입니다. 시스템은 구동 부분의 네 부분으로 나뉩니다. 수중항법시스템과 수중추적로봇의 작동시간은 설계단계에서 선정된 배터리 용량을 기준으로 계산하였다.
수중궤도로봇의 각 부분에 사용된 부품수와 전압, 전류, 소비전류를 표시합니다. 지점정보는 수중추적로봇에서 지점정보의 병렬통신을 이용한다.
수중항법 알고리즘의 진북방향(진로) 계산을 확인하기 위해 플랫폼을 이용하여 육지에서 실험을 진행하였고, 플랫폼의 수평 및 수직을 측정하였다. 플랫폼에서의 이동 속도는 아래와 같이 매우 느립니다. 그러나 발굴 과정에서 플랫폼에 매우 큰 진동이 발생했습니다.
B와 C를 살펴보면 USBL 데이터의 신호 상태가 좋지 않아 오류가 발생하였지만, 제안한 수중 항법 알고리즘의 결과는 이러한 오류를 보상하였다. 알고리즘 결과를 통해 이 오류가 감소했음을 확인했습니다.
실험 결과를 확인하기 위해 제안한 항법 방법의 추정 위치를 그림 1의 실제 위치와 비교한다. 는 제안된 네비게이션과 엔코더 정보를 제외한 네비게이션으로 추정한 속도이다. 제안된 항법에서 추정된 속도 성분을 보여줍니다. 결과를 확인하세요.
은 이전 실험 결과에 따라 제안된 항법 방법에서 추정된 각도 성분을 나타냅니다. 수중항법시스템이 효과적으로 위치를 추정하는 것을 확인하였다.
수중 항법 시스템에 포함된 센서 인터페이스의 전원 회로는 그림 1에 나와 있습니다. 수중 항법 시스템에 사용되는 센서 인터페이스 통신 회로입니다. 각 센서에 전원과 통신을 연결하는 회로로 본 논문에서는 사용하지 않는다.
앞에서 설명한 센서 인터페이스 회로를 인쇄 회로 기판에 배치합니다. 중앙에서 왼쪽이 전원부, 오른쪽이 각종 센서의 전원부입니다.
