[논문 리뷰] Determination of spatial configuration of an underwater swarm with minimum data

Ramiro Dell’Erba|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 08.

Underwater Vehicles and Communication Systems참고 문헌 63인용 수 15

한 줄 요약

이 논문은 최소한의 데이터—특히 로봇 간 거리와 자세 각도, 또는 속도와 거리—를 사용하여 자율 수중 항공기(AUV) 군집의 공간적 구성 요소를 결정하기 위한 두 가지 삼각측위 기반 방법을 제안한다. 운동 시퀀스와 최적화를 활용하여 대칭성에 기인한 모호성을 해결함으로써, 알려지지 않은 부표 위치와 제한된 측정치가 있는 상황에서도 정확한 상대적 구성 추정이 가능하며, 오차 모델링을 포함한 시뮬레이션을 통해 검증되었다.

ABSTRACT

The subject is the localization problem of an underwater swarm of autonomous underwater robots (AUV), in the frame of the HARNESS project; by localization, we mean the relative swarm configuration, i.e., the geometrical shape of the group. The result is achieved by using the signals that the robots exchange. The swarm is organized by rules and conceived to perform tasks, ranging from environmental monitoring to terrorism-attack surveillance. Two methods of determining the shape of the swarm, both based on trilateration calculation, are proposed. The first method focuses on the robot's speed. In this case, we use our knowledge of the speeds and distances between the machines, while the second method considers only distances and the orientation angles of the robots. Unlike a trilateration problem, we do not know the position of the beacons and this renders the problem a difficult one. Moreover, we have very few data. More than one step of motion is needed to resolve the multiple solutions found, owing to the symmetries of the system and optimization process of one or more objective functions leading to the final configuration. We subsequently checked our algorithm using a simulator taking into account random errors affecting the measurements

연구 동기 및 목표

• 최소한의 센서 데이터를 사용하여 수중 AUV 군집의 상대적 공간적 구성 요소를 결정하는 데 도전하는 것.
• 수중 환경에서 삼각측위 유사 위치 결정 문제에서 알려지지 않은 부표 위치로 인한 어려움을 극복하는 것.
• 절대 위치 기반 정확도나 광범위한 통신에 의존하는 것을 줄이기 위해 상대 측정치만을 사용하는 것.
• 다중 단계의 운동과 최적화를 통해 대칭성에 기인한 기하학적 모호성을 제거하는 것.
• 측정 오차를 모델링하고 실제 조건에서의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션 프레임워크를 사용하는 것.

제안 방법

• 두 가지 삼각측위 기반 방법이 제안되며, 하나는 로봇의 속도와 로봇 간 거리를 사용하고, 다른 하나는 거리와 자세 각도만을 사용한다.
• 이 방법은 부표 위치에 대한 사전 지식이 없이도 군집의 상대적 구성 요소를 기하학적 재구성 문제로 간주한다.
• 대칭성에 기인한 다중 해를 제거하기 위해 순차적인 운동 단계를 도입하여 비퇴화 상태를 깨뜨린다.
• 목적 함수를 최소화하는 최적화 과정을 통해 후보 해들 중 가장 타당한 구성 요소를 선택한다.
• 알고리즘은 무작위 측정 오차를 반영하여 실제 세계 조건을 재현하는 시뮬레이터에서 구현 및 테스트된다.
• 이 접근법은 절대 위치 기반 또는 외부 부표가 필요 없이 상대 측정치만을 기반으로 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 로봇 간 최소한의 데이터만을 사용하여 수중 AUV 군집의 상대적 공간적 구성 요소를 어떻게 결정할 수 있는가?
• RQ2 군집 삼각측위에서 발생하는 대칭적 구성에 기인한 기하학적 모호성을 해결하기 위한 전략은 무엇인가?
• RQ3 절대 위치 기반 참조가 없는 상황에서 운동 시퀀스는 어떻게 다중 가능한 구성 요소를 해소하는 데 기여하는가?
• RQ4 측정 오차는 구성 요소 추정 정확도에 어떤 영향을 미치며, 이를 어떻게 모델링할 수 있는가?
• RQ5 모르는 부표 위치가 있는 수중 군집 로봇 공학에 적합한 삼각측위 유사 접근법을 어떻게 적응시킬 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 방법들은 상대적 거리와 자세 데이터 또는 속도와 거리 데이터만을 사용하여 AUV 군집의 공간적 구성 요소를 성공적으로 재구성한다.
• 대칭성에 기인한 다중 해는 순차적인 운동과 최적화를 통해 해결되어 정확한 구성 요소로 수렴한다.
• 시뮬레이션에서 무작위 측정 오차에 대해 알고리즘이 강건성을 유지하며 정확한 구성 요소 추정을 수행한다.
• 운동 시퀀스의 사용은 정적 데이터만으로는 구분이 불가능한 대칭적 구성 요소를 해소하는 데 핵심적인 역할을 한다.
• 절대 위치 기반 또는 알려진 부표 위치가 필요 없이도 신뢰할 수 있는 상대적 위치 결정을 달성한다.
• 실제 조건을 반영하는 현실적인 시뮬레이터에서의 검증을 통해 이론적 타당성과 정확성이 확인되었다.