ระบบระบุตำแหน่งและควบคุมเสถียรภาพของหุ่นยนต์บังคับใต้น้ำแบบสี่องศาอิสระ

Main Article Content

Paramet Suwanwong
Pruittikorn Smithmaitrie

บทคัดย่อ

ปัจจุบันหุ่นยนต์บังคับใต้น้ำ (ROUV) กลายเป็นอุปกรณ์สำคัญสำหรับภารกิจใต้น้ำหลายอย่าง แต่ด้วยคุณลักษณะทางพลศาสตร์ของการเคลื่อนที่ใต้น้ำของ ROUV เช่น การไถลหลังจากการเคลื่อนที่ พลศาสตร์ของใบพัด ความสมดุลระหว่างน้ำหนักและแรงลอยตัว แรงกระทำที่ไม่แน่นอนจากสายเคเบิล และมุมมองภาพที่จำกัดขณะใช้งานใต้น้ำ ทำให้การควบคุมROUV เป็นสิ่งที่ยากสำหรับผู้ควบคุมแม้จะใช้งานในน้ำนิ่ง งานวิจัยนี้จึงทำการออกแบบระบบควบคุมเสถียรภาพของการทรงตัวด้วยตัวควบคุม PI และพัฒนาการระบุตำแหน่งของ ROUV บนพื้นฐานของ Hector SLAM ซึ่งเป็นโปรแกรมที่ทำงานบนRobot Operating System (ROS) การควบคุมแบบ PI ถูกนำมาใช้เพื่อพัฒนาระบบควบคุมการทรงตัวโดยอาศัยสัญญาณป้อนกลับเป็นค่าความเร็วในแนวระนาบ ระดับความลึกและความเร็วเชิงมุมทิศ Yaw เพื่อควบคุมการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์ในทิศทางเหล่านั้น อุปกรณ์หลักของระบบประกอบด้วย คอมพิวเตอร์ บอร์ด Arduino และบอร์ด Raspberry Pi เป็นส่วนประมวลผลมอเตอร์ขับเคลื่อน (Thruster) บอร์ดขับมอเตอร์ (Drive Board) เซนเซอร์วัดความดัน (Pressure Sensor) สำหรับวัดระดับความลึก เซนแซอร์วัดทิศทาง (Gyroscope) และเซนเซอร์วัดสนามแม่เหล็ก (Magnetometer) จาก IMU สำหรับวัดทิศ Yaw เซนเซอร์วัดระยะด้วยเลเซอร์ (Lidar) สำหรับวัดตำแหน่งในแนวระนาบเพื่อหาตำแหน่งของตัวหุ่นยนต์โดยอาศัยอัลกอริทึมScan Matching การทดสอบระบบใช้หุ่นยนต์ดำน้ำที่สร้างขึ้นเองในการทดสอบ การทดสอบระบบใช้หุ่นยนต์ดำน้ำที่สร้างขึ้นเองในการทดสอบ โดยหุ่นยนต์ประกอบด้วยมอเตอร์ขับเคลื่อน 6 ตัว ที่มีจุดเด่นของระบบควบคุมอัตโนมัติสำหรับการเคลื่อนที่ได้ 4 องศาอิสระ ผลการวิจัยแสดงให้เห็นว่า ระบบระบุตำแหน่งของ ROUV สามารถระบุตำแหน่งและทิศ Yaw แบบเวลาจริงได้อย่างแม่นยำ ระบบควบคุมเสถียรภาพสามารถทำให้ ROUV รักษาตำแหน่งใน 3 มิติ และทิศ Yaw พร้อมกันเมื่ออยู่นิ่ง และรักษาเส้นทางการเคลื่อนที่ตามที่ต้องการได้

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

ประเภทบทความ
บทความวิจัย ด้านวิศวกรรมศาสตร์

เอกสารอ้างอิง

[1] V. N. Kuhn, P. L. J. Drews, S. C. P. Gomes, M. A. B. Cunha, and S. S. da C. Botelho, “Automatic control of a ROV for inspection of underwater structures using a low-cost sensing,” Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering, vol. 37, no. 1, pp. 361–374, 2015.

[2] A. Z. Abidin, R. Mardiyanto, and D. Purwanto, “Implementation of PID controller for hold altitude control in underwater remotely operated vehicle,” in Proceedings 2016 International Seminar on Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA), Lombok, Indonesia, 2016, pp. 665–670.

[3] S. Timpitak and P. Prempraneerach, “Remotely operated vehicle with depth control,” presented at the 3rd TSME International Conference on Mechanical Engineering, Chiang Rai, Thailand, 2012.

[4] G. C. Karras and K. J. Kyriakopoulos, “Localization of an underwater vehicle using an IMU and a laser-based vision system,” in Proceedings 2007 Mediterranean Conference on Control Automation, Athens, Greece, 2007, pp. 1–6.

[5] H.-W. Hsieh, C.-L. Lee, and C.-L. Kuo, “Localization of an underwater robot with inertial sensor fusion models,” in Proceedings 2010 5th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications, Taichung, Taiwan, 2010, pp. 1562–1567.

[6] H. Kondo and T. Ura, “Navigation of an AUV for investigation of underwater structures,” Control Engineering Practice, vol. 12, no. 12, pp. 1551–1559, 2004.

[7] D. Scaradozzi, L. Gambella, S. M. Zanoli, and G. Conte, “Acoustic mapping and localization of an rov,” in Proceedings 14th Mediterranean Conference on Control and Automation, Ancona, Italy, 2006, pp. 1–6.

[8] C. M. Clark, C. S. Olstad, K. Buhagiar, and T. Gambin, “Archaeology via underwater robots: Mapping and localization within maltese cistern systems,” in Proceedings Robotics and Vision 2008 10th International Conference on Control, Automation, Hanoi, Vietnam, 2008, pp. 662–667.

[9] J. Snyder, “Doppler Velocity Log (DVL) navigation for observation-class ROVs,” in Proceedings OCEANS 2010 MTS/IEEE SEATTLE, Seattle, WA, USA, 2010, pp. 1–9.

[10] Z. Eskinja, Z. Fabekovic, and Z. Vukic, “Localization of autonomous underwater vehicles by sonar image processing,” in Proceedings 49th International Symposium ELMAR-2007, Zadar, Croatia, 2007, pp. 103–106.

[11] C. Cain and A. Leonessa, “Validation of underwater sensor package using feature based slam,” Sensors, vol. 16, no. 3, pp. 380–408, 2016.

[12] F. A. Azis, M. S. M. Aras, M. Z. A. Rashid, M. N. Othman, and S. S. Abdullah, “Problem identification for underwater remotely operated vehicle (rov): A case study,” Procedia Engineering, vol. 41, pp. 554–560, 2012.

[13] W. M. Bessa, M. S. Dutra, and E. Kreuzer, “Depth control of remotely operated underwater vehicles using an adaptive fuzzy sliding mode controller,” Robotics and Autonomous Systems, vol. 56, no. 8, pp. 670–677, 2008.

[14] T. I. Fossen and S. I. Sagatun, “Adaptive control of nonlinear underwater robotic systems,” in Proceedings IEEE International Conference on Robotics and Automation Proceedings, Sacramento, CA, USA, 1991, pp. 1687–1694.

[15] S. M. Zanoli and G. Conte, “Remotely operated vehicle depth control,” Control Engineering Practice, vol. 11, no. 4, pp. 453–459, 2003.

[16] W. M. Bessa, M. S. Dutra, and E. Kreuzer, “Dynamic positioning of underwater robotic vehicles with thruster dynamics compensation,” International Journal of Advanced Robotic Systems, vol. 10, no. 9, pp. 325–332, 2013.

[17] S. Kohlbrecher, O. von Stryk, J. Meyer, and U. Klingauf, “A flexible and scalable SLAM system with full 3D motion estimation,” in Proceedings IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics, Kyoto, Japan, 2011, pp. 155–160.

[18] A. Diosi and L. Kleeman, “Laser scan matching in polar coordinates with application to SLAM,” in Proceedings IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Edmonton, Alta, Canada, 2005, pp. 3317–3322.