무인잠수정의 임무 운용을 위한 샘플링 기반 모델예측제어 단기경로계획 = Sampling-based Model Predictive Control Local Path Planning for UUV Mission Operations

국문 초록 (Abstract)

해양무인체계의 발달과 함께 복합 임무를 수행할 수 있는 다목적 무인잠수정(unmanned underwater vehicle, UUV)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 무인잠수정의 임무 운용 시스템에서 정의한 과업 및 활동의 특성에 따라 경로의 예측과 함께 유도 제어 명령을 수행하는 단기경로계획 모듈에 대해 기술한다. 임무 특성에 따라 비용 함수 및 제약 조건을 가변적으로 설정하고, 안정적인 동작 요소 생성을 위해 샘플링 기반 모델예측제어(model predictive control, MPC) 기법을 적용하였다. 이를 통해 임무에 특화된 기동을 수행하며 기동 과정에서의 충돌 회피를 달성한다. 또한 자율제어 아키텍처 내 타 하위 시스템과의 원활한 연동 및 실시간 처리 능력을 확보하도록 설계되었으며, 제안하는 알고리즘의 유효성을 시나리오 기반 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As maritime unmanned systems advance, research into multi-purpose Unmanned Underwater Vehicles (UUVs) capable of complex missions is accelerating. This paper presents a path planning module for UUV mission operations. The module generates optimal paths and guidance control commands based on the characteristics of tasks and activities defined by the mission operator. Specifically, it employs sampling-based Model Predictive Control (MPC) to establish flexible cost functions and constraints tailored to mission specifics, ensuring stable path generation. This module derives optimal trajectories for mission-specific maneuvers while simultaneously executing collision avoidance throughout all maneuvers. Designed for seamless integration with other subsystems within the autonomous control architecture, it also ensures real-time processing performance. The effectiveness of the proposed algorithm was validated through scenario-based simulations.