When people work in the water, it must be restricted to dive into a certain depth and work over time. Therefore, underwater robots are applied in various fields. Most of them are Remote Operated Vehicle (ROV) type which is controlled by human resources on the water. The underwater robots, which can be operated autonomously, are equipped with expensive sensors, which restrict them to be used only in high-priced industries such as military, ocean exploration, and oil/gas mission.
In this study, we suggest an underwater robot with a camera system instead of expensive sensors, which can be worked autonomously in artificial submerged structures, such as aqua farms, in which the vision information can be applied.
A sensor part, which is important among the robot hardware, is not composed of expensive sensors, but a camera, an IMU, and a depth sensor, which lowers the system price. The proposed control system consists of two parts; Navigation & Vision processing Controller (NVC), and Thruster & Sensor Controller (TSC). NVC performs decision making operations, such as mission management, vision processing, and system error detection. TSC controls thrusters and acquires data from sensors. Additionally, a mission planner is proposed to drive the composed robot system autonomously.
The mission planner plans missions by defining tasks, which composes the missions, and setting up behaviors, which composes the tasks, by a robot operator. The mission planner consists of three editors which have different purposes individually. Control Parameter Editor (CPE) revises the created mission files briefly, and creates new small missions. Behavior / Task Editor (BTE) manages behavior/task information in the previous missions. Artificial Landmark Editor (ALE) creates missions efficiently using artificial landmark information.
Thus, the proposed robot hardware is implemented to satisfy appropriate requirements to be applied to artificial submerged structures. The mission planner, which can plan mission efficiently, is proposed. The mission files are verified by experiments that perform to create missions and fulfill the requirements. Therefore, the proposed robot system in this study can be performed in an artificial submerged structure with given missions.
사람이 수중에서 어떤 작업을 하려고 했을 때, 수중 환경이라는 특성상 일정 깊이 이상 들어가거나, 일정 시간 이상 작업하는 것은 제한적이다. 이런 한계로 인해 수중 로봇이 사람을 대신하여 다양한 영역에서 활용 되고 있다. 그 중에 대부분의 수중 로봇은 Remote Operated Vehicle(ROV)로 사람이 수상에서 로봇을 원격 조정하는 형태다. 자율 구동이 가능한 수중 로봇의 경우에는 고가의 센서 장비들을 장착하여, 고가의 장비가 운용 가능한 군사, 해양 탐사, 가스/유전 산업 등에 국한되어 활용 된다.
그래서 본 연구에서는 고가의 센서를 대체할 수 있는 것으로 카메라를 선정하고, 영상 정보를 활용할 수 있는 양식장과 같은 수중 인공 구조물에서 자율 구동 하는 로봇 시스템을 제안 하고자 한다.
먼저, 로봇 하드웨어는 크게 5가지 요소(기구 부, 구동 부, 전원 부, 센서 부, 제어 부)로 나누어 하드웨어 시스템을 분류 하여 설계를 진행하였다. 그 중에 특히 로봇 제어에 중요한 역할을 하는 센서 부는 시스템 도입 비용이 저렴할 수 있도록 고가의 센서 장비를 제외하고, 카메라, 회전관성측정장치(Inertia Measurement Unit: IMU), 수압 센서 만을 이용해서 로봇을 제어할 수 있도록 구성 하였다. 특히 자기 위치를 인식하거나, 구동 환경의 특징 점을 추출할 수 있는 다른 고가의 센서를 사용하지 않고, 카메라를 사용할 수 있었던 것은 우리가 적용하고자 하는 분야가 수중 인공 구조물이기 때문이다. 그러므로 사전에 알고 있는 인공 구조물 정보를 가지고 로봇 제어에 활용할 수 있었다.
제안한 제어 시스템은 두 가지로 분리 할 수 있는데, 각각은 네비게이션 / 영상 처리 제어기(Navigation & Vision processing Controller: NVC)와 추진기 / 센서 제어기(Thruster & Sensor Controller: TSC)이다. 먼저 NVC는 미션 관리, 영상 처리, 시스템 오류 검출 등의 의사 결정을 하는 역할을 한다. TSC는 추진기 제어와 센서 데이터 수집에 사용 된다. 이렇게 기본적인 제어 시스템까지 갖춤으로써 미션을 수행하기 위한 하드웨어와 제어 시스템은 완성 되었다.
마지막으로 이렇게 완성된 로봇 시스템에 자율 구동을 위해서 미션 플래너를 제안 하였다. 직관적으로 미션을 로봇에 적용 한다고 하면, 로봇 구동 소프트웨어를 프로그램 코드 단계에서 직접 접근 하여 수정하는 방법이 있을 수 있다. 그렇지만, 매번 미션을 수정 하려면 로봇 프로그램 코드를 수정 해야 하는 문제가 있으므로, 본 연구에서는 외부에서 미션을 계획하여 XML 파일 형식으로 미션 파일을 생성해서 로봇에 적용 할 수 있는 방법을 선택하여 적용하였다. 제안한 미션 플래너 에서는 미션을 구성하는 Task를 정의하고, 그것을 이루는 순차적인 Behavior 값들을 로봇 운용자가 설정 함으로써 미션을 계획하게 되는 방식이다. 미션 플래너는 각각 용도가 다른 3개의 에디터(Control Parameter Editor, Behavior/Task Editor, Artificial Landmark Editor)로 구성 되어 있다. Control Parameter Editor(CPE)는 이미 생성된 미션 파일을 간단히 수정하거나 작은 규모의 미션을 계획할 때 사용 한다. Behavior/Task Editor(BTE)는 이전에 미션을 생성할 때 생성된 Behavior와 Task를 관리한다. Artificial Landmark Editor(ALE)는 로봇 구동에 사용되는 Artificial Landmark의 정보를 활용해서 효율적으로 미션을 계획하는데 사용한다. 이렇게 함으로써 미션을 작성하는데 효율성을 더하고, 이전에 생성된 미션 정보를 지속적으로 활용하게 되므로 미션 수행의 정확도도 증가되는 장점을 가지고 있다.
이와 같이 제안한 수중 로봇 하드웨어는 수중 인공 구조물 환경에 적용에 필요한 요구 조건들을 충분히 만족하도록 설계/구현 되었다. 또한 영상 처리를 통해 인공 표식을 이용하는 방법을 적용 함으로써 고가의 장비를 사용하지 않고 로봇 시스템이 미션을 수행 할 수 있도록 시스템을 구성 하였다. 하이브리드 제어 구조를 채택하여 기본적인 자세제어 및 수심제어를 원활히 수행 할 수 있도록 제어 시스템을 설계 하였다. 그리고 이전 생성 미션 정보와 인공 표식 정보를 활용하여 효율적인 미션 계획이 가능하게 만든 미션 플래너를 제안 하였으며, 이를 이용해서 미션을 계획/생성하여 로봇이 미션을 수행 하는 것을 확인 하였다. 본 연구에서 제안한 수중 로봇 시스템은 수중 인공 구조물에서 주어진 다양한 미션을 수행 가능 할 것이다.
