Remotely operated vehicles (ROVs) have become crucial in aiding offshore oil and gas industries as water depths have increased beyond practical diving depths and harsh environments have become increasingly standard. ROV tasks usually include underwater surveying, inspection and installation support. Because the effectiveness of underwater intervention missions performed by ROVs are highly dependent on the operator`s skills and experience in terms of accuracy, reliability and operation time, there is need for improving the vehicle`s autonomy. One of the most challenging issues for autonomous underwater intervention is the localization of underwater vehicles in the underwater surrounding environment. This study verifies experimental feasibility of autonomous underwater intervention using vision-based localization. A 3-D CAD model-based tracking algorithm is introduced for localization and navigation then its performance is experimentally examined. Local statistics in grey-scale image is combined with the tracking algorithm for robust tracking, and underwater image is enhanced by using Bilateral filtering. Experiments were performed in a water tank using an underwater robot.
과학, 산업, 군사적 목적으로 예측 불가능한 위험 환경에서의 작업 안정성을 확보하기 위해 다양한 분야에서 수중 로봇의 필요성이 커지고 있다. 하지만 기존의 유인원격운용은 운용자의 숙련도나 장시간 운용으로인한 피로 누적으로 일관된 작업 결과를 얻기 힘든 한계를 가지고 있다. 따라서 원격 조종을 자율화하여 수중 로봇의 운용 한계를 극복하는 연구가 필요하다. 또한 운용자가 수중 로봇의 주변환경을 인지하기 위해서만 사용되는 카메라의 영상 정보는 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 3차원 공간 정보를 인지할 수 있는 매우 유의미한 정보를 제공해줄 수 있어 자율 운용의 핵심 기술인 수중 측위에 중요한 역할을 할 수 있다.
