Recently, the use of unmanned systems has increased considerably in a wide range of applications such as environmental monitoring and disaster response operations. Scalar field reconstruction is often an important task in these applications, e.g., temperature and chemical distributions can be modeled as scalar field maps. The field information is initially unknown and unmanned vehicles can be used to gather samples and reconstruct the scalar field. Path planning is important for improving the quality of the reconstruction results, so this study focuses on informative path planning to design an effective and efficient sampling path for scalar field reconstruction. Field reconstruction missions are achieved via cooperation between an unmanned surface vehicle (USV) and an unmanned aerial vehicle (UAV). The data sampled during the task are used to adaptively re-plan the paths of the two vehicles. Cooperation is considered by assuming that the USV is capable of carrying and deploying the UAV. The feasibility of the proposed informative path planning process with USV-UAV cooperation is demonstrated based on the results of numerical simulations.
최근 들어 자연현상 또는 재난과 같이 광범위한 영역을 감시하고 수색하는 용도로 무인시스템의 활용이 본격적으로 고려되고 있다. 이러한 무인시스템을 운용하는데 있어, 스칼라장 정보는 많은 용도로 활용된다. 예를 들면 수온분포나 화학물질 분포와 같은 현상들이 스칼라장으로 모델링되고 사용된다. 하지만 일반적으로 이러한 스칼라장에 대한 정보는 주어지지 않으므로, 로봇을 운용하여 데이터를 취득하고 스칼라장을 복원하여 사용한다. 로봇이 스칼라장 복원이라는 용도로 사용됨에 따라, 복원 결과에 효과적인 경로를 계획할 필요성이 있다. 본 학위논문은 스칼라장 복원에 효과적인 정보수집 경로계획 문제를 다룬다. 무인선과 무인기를 활용하는 해양에서의 스칼라장 복원임무를 상정하고, 임무 도중에 취득한 정보는 로봇의 경로를 적응적으로 재계획하는데 사용함으로써 두 로봇사이의 협업을 고려하였다. 두 로봇사이의 협업은 무인선이 무인기를 운반하고 임무도중에 무인기가 선상 이착륙하여 운용될 수 있음을 가정함으로서 고려되었다. 본 연구에서 제안한 무인선-무인기 협업 기반 정보수집 경로계획 알고리즘을 검증하기 위해 수치 시뮬레이션이 수행되었으며, 일정 수준 스칼라장이 복원되었을 때 무인기가 선상 이륙하여 탐사임무를 수행하는 방법의 효용성에 대한 분석이 이루어졌다.
