본 논문은 신경망과 PID 제어기를 결합하여 3-자유도(3-dof) 안정화 장치를 구현하는 방법을 제안한다. 먼저 Inverted Delta Robot 구조를 기반으로 하드웨어를 설계하였다. 이 플랫폼은 3개의 서보 모터와 IMU 센서를 갖추고 있으며, 실시간 안정화 플랫폼으로 제안된다. 둘째, 제한된 각도 범위를 갖는 서보 모터를 사용하여 Roll 및 Pitch 각도에 대한 실시간 데이터를 수집하였다. 셋째, 수집된 데이터를 전처리하고, 활성화 함수로 ReLU 함수를 사용하는 신경망 모델을 훈련하였다. 넷째, 훈련된 모델을 이용해 안정화 오차 값을 PID 제어기에 출력하여 장치의 균형을 유지하였다. 본 연구는 안정화 장치에서 신경망과 PID 제어기를 결합할 가능성을 보여준다. 향후 연구에는 다양한 산업 환경에서의 실험, 센서 통합, 그리고 신경망 최적화가 필요하다.

본 논문에서는 국제해상충돌예방규칙(COLREG)을 고려한 퍼지제어(Fuzzy Control) 기반의 USV(Unmanned Surface Vehicle)의 자율운항(Autonomous Navigation System) 방법을 제시하며 ROS 시뮬레이션 시스템인 Gazebo를 이용하여 검증을 진행한다. USV의 자율운항을 위하여 퍼지기반의 연구들이 최근 활발히 진행되어 왔다. 하지만, 선박의 충돌과 관련된 예방 규칙인 COLREG를 고려한 연구는 활발히 진행되고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 ROS Gazebo에서 2D 라이다센서를 가지고 있는 USV를 제작하여 제안한 알고리즘에 대한 검증을 진행한다. USV의 목적지까지 이동은 비례 제어를 이용하였으며, 고정 장애물이나 이동 장애물을 만나게 되면 퍼지 제어를 이용하여 COLREG에 어긋나지 않게 장애물을 회피하여 목적지 까지 이동하게 된다. 또한, 퍼지 제어를 이용한 장애물 회피에서 USV가 경로방향과 크게 달라지면 USV의 선수 방향을 조정하는 알고리즘을 제안하고 검증하였다.

본 논문은 전(前) 무인수상정(USV)에 대한 CNN(컨볼루션 신경망) 기반 물체 탐지기의 실시간 구현을 위한 접근법을 제안한다. 먼저 SSD(Single Shot MultiBox Detector)의 원래 네트워크인 VGG-16을 기본 특징 추출 네트워크로서 ResNet-18로 교체한다. 이후 분류 네트워크는 합성곱 커널 수의 절반을 줄이도록 재설계하며, 주로 1×1 및 3×3 커널 크기를 사용한다. 동시에 추적 시스템에 설치된 단안(monocular) 카메라를 이용하여 전(前) USV의 거리와 방위각(azimuth)을 계산한다. 실험 결과, 제안된 방법은 다른 기존 접근법에 비해 더 높은 정확도와 더 낮은 계산 복잡성을 갖는 장점이 있음을 보여준다. 따라서 제안된 접근법은 실시간 추적 시스템에 효율적으로 적용될 수 있다.

본 논문은 이동 로봇을 위한 동적 장애물 회피를 목적으로 가변 전위장(variable potential field)을 설계하는 방법을 제시한다. 이 방식에서 장애물 회피를 위한 RPF(Repulsive Potential Field)는, 기존의 전위장과 달리 목표와 장애물 사이의 각도에 따라 각 방향에서 서로 다른 크기를 갖는다. 반면, 기존의 RPF에서는 전위의 크기가 모든 방향에서 동일하다. 경로 계획을 위한 기존 전위장 설계에서는 전위장의 스케일링 파라미터를 고정된 값으로 사용한다. 따라서 로봇이 목적지에 도달하지 못하는 국소 최소값(local minimum) 문제가 발생한다. 이는 전위장 주변의 모든 방향에서 작용하는 반발력에 의해 목적지로 접근하는 경로에 장애물이 존재하기 때문이다. 유사하게, 동적 장애물 회피를 위한 기존 전위장 설계에 관한 연구에서도 동적 장애물의 현재 단계에서의 위치만을 설계하여, 고정 장애물을 사용하는 방법과 같은 접근이 활용되어 왔다. 따라서 동적 장애물이 로봇보다 더 빠르게 이동하는 경우 충돌은 불가피하다. 이에 본 연구에서는 장애물과 목적지의 위치에 따라 변하는 값으로 RPF의 스케일링 파라미터를 설계하였다. 또한 동적 장애물의 속도를 고려하여 장애물 회피를 위한 새로운 장(field) 설계를 개발하였다. 실험 결과는 전위장이 동적 장애물 및 목적지 인근의 장애물을 회피하도록 효과적으로 설계될 수 있음을 입증하였다.

본 논문은 신경망과 PID 제어기를 결합하여 3-자유도(3-dof) 안정화 장치를 구현하는 방법을 제안한다. 먼저 Inverted Delta Robot 구조를 기반으로 하드웨어를 설계하였다. 이 플랫폼은 3개의 서보 모터와 IMU 센서를 갖추고 있으며, 실시간 안정화 플랫폼으로 제안된다. 둘째, 제한된 각도 범위를 갖는 서보 모터를 사용하여 Roll 및 Pitch 각도에 대한 실시간 데이터를 수집하였다. 셋째, 수집된 데이터를 전처리하고, 활성화 함수로 ReLU 함수를 사용하는 신경망 모델을 훈련하였다. 넷째, 훈련된 모델을 이용해 안정화 오차 값을 PID 제어기에 출력하여 장치의 균형을 유지하였다. 본 연구는 안정화 장치에서 신경망과 PID 제어기를 결합할 가능성을 보여준다. 향후 연구에는 다양한 산업 환경에서의 실험, 센서 통합, 그리고 신경망 최적화가 필요하다.

본 논문에서는 국제해상충돌예방규칙(COLREG)을 고려한 퍼지제어(Fuzzy Control) 기반의 USV(Unmanned Surface Vehicle)의 자율운항(Autonomous Navigation System) 방법을 제시하며 ROS 시뮬레이션 시스템인 Gazebo를 이용하여 검증을 진행한다. USV의 자율운항을 위하여 퍼지기반의 연구들이 최근 활발히 진행되어 왔다. 하지만, 선박의 충돌과 관련된 예방 규칙인 COLREG를 고려한 연구는 활발히 진행되고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 ROS Gazebo에서 2D 라이다센서를 가지고 있는 USV를 제작하여 제안한 알고리즘에 대한 검증을 진행한다. USV의 목적지까지 이동은 비례 제어를 이용하였으며, 고정 장애물이나 이동 장애물을 만나게 되면 퍼지 제어를 이용하여 COLREG에 어긋나지 않게 장애물을 회피하여 목적지 까지 이동하게 된다. 또한, 퍼지 제어를 이용한 장애물 회피에서 USV가 경로방향과 크게 달라지면 USV의 선수 방향을 조정하는 알고리즘을 제안하고 검증하였다.

본 논문은 전(前) 무인수상정(USV)에 대한 CNN(컨볼루션 신경망) 기반 물체 탐지기의 실시간 구현을 위한 접근법을 제안한다. 먼저 SSD(Single Shot MultiBox Detector)의 원래 네트워크인 VGG-16을 기본 특징 추출 네트워크로서 ResNet-18로 교체한다. 이후 분류 네트워크는 합성곱 커널 수의 절반을 줄이도록 재설계하며, 주로 1×1 및 3×3 커널 크기를 사용한다. 동시에 추적 시스템에 설치된 단안(monocular) 카메라를 이용하여 전(前) USV의 거리와 방위각(azimuth)을 계산한다. 실험 결과, 제안된 방법은 다른 기존 접근법에 비해 더 높은 정확도와 더 낮은 계산 복잡성을 갖는 장점이 있음을 보여준다. 따라서 제안된 접근법은 실시간 추적 시스템에 효율적으로 적용될 수 있다.

본 논문은 이동 로봇을 위한 동적 장애물 회피를 목적으로 가변 전위장(variable potential field)을 설계하는 방법을 제시한다. 이 방식에서 장애물 회피를 위한 RPF(Repulsive Potential Field)는, 기존의 전위장과 달리 목표와 장애물 사이의 각도에 따라 각 방향에서 서로 다른 크기를 갖는다. 반면, 기존의 RPF에서는 전위의 크기가 모든 방향에서 동일하다. 경로 계획을 위한 기존 전위장 설계에서는 전위장의 스케일링 파라미터를 고정된 값으로 사용한다. 따라서 로봇이 목적지에 도달하지 못하는 국소 최소값(local minimum) 문제가 발생한다. 이는 전위장 주변의 모든 방향에서 작용하는 반발력에 의해 목적지로 접근하는 경로에 장애물이 존재하기 때문이다. 유사하게, 동적 장애물 회피를 위한 기존 전위장 설계에 관한 연구에서도 동적 장애물의 현재 단계에서의 위치만을 설계하여, 고정 장애물을 사용하는 방법과 같은 접근이 활용되어 왔다. 따라서 동적 장애물이 로봇보다 더 빠르게 이동하는 경우 충돌은 불가피하다. 이에 본 연구에서는 장애물과 목적지의 위치에 따라 변하는 값으로 RPF의 스케일링 파라미터를 설계하였다. 또한 동적 장애물의 속도를 고려하여 장애물 회피를 위한 새로운 장(field) 설계를 개발하였다. 실험 결과는 전위장이 동적 장애물 및 목적지 인근의 장애물을 회피하도록 효과적으로 설계될 수 있음을 입증하였다.

본 논문은 새로운 격자 기반 포텐셜 방법을 이용한 이동로봇의 로컬 경로 계획을 제안한다. 제안된 방법은 실제 센서를 기반으로 설계되어 있으므로, 실제 환경에서 로봇 시스템에 손쉽게 적용될 수 있다. 이 방법은 포텐셜 장에서 빈번히 발생하는 국소 최소 문제를 해결한다. 이동로봇이 통과할 수 없는 인접 장애물 사이에는 로봇과 장애물 간의 거리를 계산하여 새로운 반발장(repulsive field)을 생성한다. 생성된 반발장은 이동로봇이 국소 최소로부터 벗어나도록 한다. MATLAB 시뮬레이션을 사용하여 제안 방법과 기존 포텐셜 장 방법을 비교한다.

세계기상기구(World Meteorological Organization)의 해상 상태 분류 코드가 5.0 이상인 경우, 해역 시험과 해상 원거리(offshore) 작전이 중단된다. 연간 전체 작전 시간의 약 30% 동안 초과되는 안전 운항 한계치는 무인 해상 모니터링 및 보안/감시 임무의 필요성을 증가시킨다. 본 연구에서는 거친 환경에서도 무인 선박의 임무 수행이 가능하도록, 무인 반잠수정(unmanned semisubmersible vessel, USSV) 형태의 시험 플랫폼을 제안한다. Myring 선체 프로파일을 기반으로 선체는 AVEVA Marine 소프트웨어를 사용하여 설계되었다. ANSYS AQWA 및 노르웨이 과학기술대학교(Norwegian University of Science and Technology) Marine Systems Simulator를 이용하여, 제안된 플랫폼은 파랑을 기반으로 USSV의 동특성(kinematics)을 계산하고 플러그인 인터페이스를 통해 이를 시각화한다. USSV 플랫폼의 성능은 수조 실험을 통해 검증되었다. 개발된 소프트웨어-인-더-루프 시뮬레이션(SILS) 시험 기반(test-bed)은 실제 시험의 한계를 극복하고, USSV의 항법 시스템과 해양 운동 제어 시스템의 반복 시험을 통해 시스템의 신뢰성을 향상하는 데 기여할 것으로 기대된다.

강과 바다에서는 바람과 해류가 선박을 상하로 움직이게 하며, 악천후는 승객이 멀미와 피로를 느끼게 할 수 있다. 바람과 조류가 심한 조건에서도, 선박의 구조적 메커니즘이 선상에 있는 사람들의 멀미와 피로감을 완화하는 데 필요하다. 따라서 본 논문에서는 선박이 롤과 피치 운동으로 흔들리더라도 승객실의 평형을 유지하고 승객의 멀미와 피로를 감소시키기 위한 안정화 메커니즘을 제안한다. 제안된 안정화 메커니즘은 선박 자체를 안정화하는 것이 아니라 선박 내부의 승객실만을 안정화한다는 점에서 선행 연구와는 다른 창의성을 가진다. 실험 결과, 제안된 메커니즘은 선박 객실을 효과적으로 안정화하여 선체의 흔들림을 억제하는 것으로 나타났다.

본 연구는 가상 로봇 실험 플랫폼(Virtual Robot Experimentation Platform, V-REP) 시뮬레이터를 통해 구축된 선박 편대(platoon)의 종방향(longitudinal) 제어를 실험적으로 검증한다. 선박 간 편대 운항을 위해 선박의 위치는 GPS와 선박 간 방위각(azimuth)을 통해 확인한다. 변동 속도로 이동하는 선행 및 후행 선박 사이의 안전거리(safety distance)를 제안한다. 제안된 방법은 선행 선박이 후행 선박을 기다리는 방식으로, 다른 선박이 선박 편대를 가로지르는 상황에서도 모든 선박이 조밀한 편성(compact formation)을 유지하며 이동할 수 있게 한다. 광범위한 V-REP 기반 시뮬레이션 결과는 제안 접근법이 선박 편대의 종방향 제어를 수립하는 데 실현 가능하고 효과적임을 보여준다.