As an advance of robot technologies, a number of autonomous robot systems have been developed to perform works in various environments. Recently, the interest in and needs for the unmanned vehicle-based robot systems for the purposes of human safety and convenience are growing. Also, needs for unmanned vehicles on behalf of human in hazardous or inaccessible circumstances including aerial, underground, surface, and underwater are increasing. For the autonomous operation of the robot systems, the techniques including localization, environment recognition, path planning and following, formation control, and wireless communication among the robot systems are essentially required. A vast number of related studies are conducted to enhance their autonomy.
The studies on autonomous navigation techniques for the robot systems as well as applying the robots to the various applications including exploration, monitoring, and harmful organism removal have been progressed. Also, since the late 1900s, jellyfish have increased largely in numbers and have become a problem worldwide. It has caused huge damages to marine-related industries. To solve the issue, this thesis introduces the development of a novel robot system for jellyfish removal. The robot system is designed based on a twin-hull-type unmanned surface vehicle (USV), includes a jellyfish removal device attached underneath the USV. The navigation system consists of an electrical control system and a GNC (guidance, navigation, and control) system and provides a strategy for jellyfish removal. The GNC system calculates the location of the robot, plans and follows a path to perform a task. Also, a vision-based jellyfish detection algorithm is introduced. The performance of the navigation and jellyfish detection, and the jellyfish removal was verified by the field tests in the ocean environment.
The swarm robot system has many advantages compared to a single robot system in terms of performing a task such as exploration or inspection. For the efficient coverage operation of the swarm robot system, the formation control is an essential technique to follow a path while maintaining robots’ relative positions in their group. In this study, I propose a coordinated path following technique incorporating guidance algorithms into leader-follower framework. Each follower robot follows both its desired position for the formation control and the speed and heading angle of the leader robot by utilizing the guidance algorithms, while preventing collision between any two follower robots. The performance tests were conducted in the ocean environments with USV-based the swarm robot systems. Also, I studied the receding horizon (RH) formation control including collision avoidance. The RH control generates control inputs by predicting the future states of a system based on model information of the system. The formation control problem is defined by a nonlinear system according to RH scheme, and the problem is solved by particle swarm optimization (PSO). Sequential Monte Carlo (SMC)-based particle repair algorithm is proposed to guarantee asymptomatic stability of the control system. Also, a collision avoidance method is proposed to prevent collision among robots. To alleviate the influence of ocean current, the ocean current estimator is designed. This study is verified through numerical simulations.
로봇 기술의 발달과 함께, 다양한 환경에서 작업을 수행할 수 있는 자율 로봇 시스템에 대한 많은 연구가 진행되었다. 최근 들어, 사람의 안전이나 편의를 위한 목적으로 한 로봇 시스템에 대한 관심과 요구가 커지고 있다. 특히 공중이나 지하, 수상, 수중환경 등의 사람이 접근하기 어렵거나 위험한 환경에서 사람을 대신하여 작업을 수행할 수 있는 자율 로봇 시스템에 대한 필요성이 높아지고 있다. 로봇 시스템의 자율 운용을 위해서는 위치인식 및 주변 환경 인식, 경로 생성 및 추종, 편대제어, 로봇 간 무선 통신 등의 자율 운항 기능들이 필수적이다. 뿐만아니라 군집로봇 시스템을 탐사나 환경 모니터링, 유해 생물 제거 등의 해양 작업에 적용하기 위한 연구가 이루어지고 있다.
최근, 해파리의 수가 급격히 증가하면서 전 세계적으로 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 새로운 해파리 퇴치 로봇 시스템, JEROS (Jellyfish Elimination RObotic Swarm)의 개발과 자율 운항 시스템을 제안하였다. 로봇 시스템은 무인 수상선을 기반으로 설계하고, 분쇄 및 인양 방식의 해파리 제거 장치도 함께 설계하였다. JEROS의 자율 운항 시스템은 전장 제어 시스템과 위치 인식 및 경로 운항을 위한 유도-항법-제어 시스템, 해파리 제거용 로봇 운용 전략으로 구성된다. 또, 영상 기반의 해파리 인식 알고리즘을 제안하고, 기 알고리즘과의 비교 실험으로 성능 향상을 검증했다. JEROS의 시작품을 제작하고 해양 환경에서 실험을 수행하여, 해양 작업 수행을 위한 자율 운항 성능과 해파리 제거 성능을 검증하였다. 이 연구를 통해 초기 단계의 해파리 퇴치 로봇 시스템을 개발하고 해양 환경에의 적용 가능성을 확인하였다.
군집로봇 시스템은 탐사나 구조물 조사와 같은 임무 수행에 있어서, 단일로봇 시스템에 비해 많은 장점을 가진다. 군집로봇의 효율적인 커버리지 운용을 위해서는, 군집이 경로를 추종하면서 로봇들 간의 상대 위치를 유지할 수 있는 편대 제어가 필수적이다. 본 연구에서는 가시선 유도 기법과 선도-추종자 기법을 결합하여, 다개체 로봇 시스템의 경로 추종 기술을 제안하였다. 추종 로봇은 가시선 유도 기법을 활용하여, 편대 유지를 위해 정해진 위치뿐만 아니라, 경로를 따라 운항하는 선도 로봇의 진행 방향과 상대 속력도 추종한다. 그리고 경로 계획 기반 충돌 회피 알고리즘을 개발하여, 다양한 충돌 발생에 대해 대비가 가능하다. 제안 기법은 다개체 JEROS 시스템과 유출유 방제 로봇 시스템에 적용하여, 실 해역 실험을 통해 운항 성능을 검증하였다. 이 연구를 통해 단일로봇 대비 군집로봇 시스템의 커버리지 작업 효율 향상을 확인하였다.
해양 환경에서의 군집로봇시스템은 조류 및 파도, 바람 등의 외란에도 충돌없이 편대를 유지하며 임무를 수행해야 하고, 상황에 따라 편대 변경이 필요하다. 이를 바탕으로 모델예측제어 기반의 편대 제어 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 해류를 고려한 수상선의 운동학 모델을 정의하고, 편대 제어 문제를 제약된 비선형 최적화 문제로 설정하여 모델예측기법에 적용하였다. 최적화 문제 해결을 위해 입자 군집 최적화 기법을 도입하고, 빠른 편대 안정화를 위해 입자 필터 기반 경로 수정 기법을 제안하고, 모의 실험을 통해 기존 방법 대비 빠른 안정화 성능을 확인하였다. 그리고 충돌 방지 기법을 제안하여, 편대 변경 및 급 회전 시에 충돌 방지 성능을 확인하였다. 또한, 해류 예측기를 설계하고, 모델 예측 제어 기법에 되먹임 제어 입력으로 활용하여, 해류가 존재하는 환경에서도 타 알고리즘에 비해 안정적인 결과를 확인하였다. 이 연구를 통해 안정화된 편대 제어 기법을 개발하였고, 향후 연구를 통해 실제 군집 수상선 시스템에 적용할 예정이다.
