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Intelligent Path Planning and Following for Coordinated Control of Heterogeneous Marine Robots

이종 해양로봇의 협력제어를 위한 지능형 경로 계획 및 추종

  • 김현식 (동명대학교 로봇시스템공학과)
  • Received : 2010.08.23
  • Accepted : 2010.10.30
  • Published : 2010.12.25

Abstract

In real system application, the path planning and following system for the coordinated control of heterogeneous marine robots based on the underwater acoustic communication has the following problems: surface and underwater robots have different maneuvering properties, an underwater robot requires more effective operating, it has a limited communication range because of the transmission loss (TL) of acoustic wave, it has a communication error because of the Doppler distortion of acoustic wave, and further, it requires an easy design procedure in terms of its structures and parameters. To solve these problems, an intelligent path planning algorithm using the evolution strategy (ES) and the fuzzy logic controller (FLC) based on system modeling, is proposed. To verify the performance of the proposed algorithm, the path planning and following of an underwater robot is performed according to the maneuvering of a surface robot. Simulation results show that the proposed algorithm effectively solves the problems.

실제 시스템 적용에 있어서, 수중음향 통신(underwater acoustic communication)에 기반한 이종 해양로봇의 협력제어(coordinated control)를 위한 경로 계획 및 추종(path planning and following) 시스템은 다음의 문제점을 가지고 있다. 즉, 수상 및 수중로봇은 기동 특성이 상이하며, 수중로봇은 더욱 효과적인 운용이 요구되며, 음파의 전달 손실(Transmission Loss : TL)로 통신 거리 제한을 가지며, 음파의 도플러 변형(Doppler distortion)으로 통신 오류를 갖는다. 나아가, 구조와 파라메터의 관점에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 시스템 모델링에 기초하여 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 경로 계획 및 추종 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 수상로봇의 기동에 따른 수중로봇의 경로 계획 및 추종이 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 제기된 문제점들을 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.

Keywords

References

  1. G. Antonelli, Underwater Robots, Springer, 2006.
  2. 심귀보, 이동욱, “군집 로봇의 군 행동을 위한 통신 모델과 이론적인 해석,” 한국지능시스템학회 논문지, 16권 1호, pp. 8-17, 2006. https://doi.org/10.5391/JKIIS.2006.16.1.008
  3. 이희재, 심귀보, “침입자 포위를 위한 군집 로봇의 분산 이동 알고리즘,” 한국지능시스템학회 논문지, 19권2호, pp. 224-229, 2009. https://doi.org/10.5391/JKIIS.2009.19.2.224
  4. A. J. Hausler, R. Ghabcheloo, I. Kaminer, A. M.Pascoal and A. P. Aguiar, “Path planning for multiple marine vehicles", OCEANS 2009-EUROPE, 2009. OCEANS '09, pp. 1-9, 2009.
  5. D. B. Fogel, Evolutionary Computation : Toward a New Philosophy of Machine Intelligence, IEEE Press, 1995.
  6. C. T. Leondes, Fuzzy Theory Systems, Academic Press, 1999.
  7. R. K. Lea, R. Allen and S. L. Merry, “A comparative study for control techniques for an underwater flight vehicle,” International Journal of System Science, vol. 30, pp. 947-964, 1999. https://doi.org/10.1080/002077299291831
  8. J. Yuh, “Modeling and control of underwater robotic vehicles,” IEEE Transactions on Man and Cybernetics, vol. 20, no. 6, pp. 1475-1483, 1990. https://doi.org/10.1109/21.61218
  9. Y. Bar-Shalom and X.-R. Li, Estimation and Tracking Principles, Techniques and Software, Artech House, Inc, 1993.
  10. 김현식, 진태석, “수중비행체의 자율제어를 위한 지능 형 장애물회피 알고리즘,” 한국지능시스템학회 논문지, 19권 5호, pp. 635-640, 2009. https://doi.org/10.5391/JKIIS.2009.19.5.635

Cited by

  1. Collaborative Control Method of Underwater, Surface and Aerial Robots Based on Sensor Network vol.65, pp.1, 2016, https://doi.org/10.5370/KIEE.2016.65.1.135