This paper presents a control and operation system for a remotely operated vehicle (ROV). The ROV used in the study was equipped with a manipulator and is being developed for underwater exploration and autonomous underwater working. Precision position and attitude control ability is essential for underwater operation using a manipulator. For propulsion, the ROV is equipped with eight thrusters, the number of those are more than six degrees-of-freedom. Four of them are in charge of surge, sway, and yaw motion, and the other four are responsible for heave, roll, and pitch motion. Therefore, it is more efficient to integrate the management of the thrusters rather than control them individually. In this paper, a thrust allocation method for thruster management is presented, and the design of a feedback controller using sensor data is described. The software for the ROV operation consists of a robot operating system that can efficiently process data between multiple hardware platforms. Through experimental analysis, the validity of the control system performance was verified.

In this paper, we present auto-annotation tool and synthetic dataset using 3D CAD model for deep learning based object detection. To be used as training data for deep learning methods, class, segmentation, bounding-box, contour, and pose annotations of the object are needed. We propose an automated annotation tool and synthetic image generation. Our resulting synthetic dataset reflects occlusion between objects and applicable for both underwater and in-air environments. To verify our synthetic dataset, we use MASK R-CNN as a state-of-the-art method among object detection model using deep learning. For experiment, we make the experimental environment reflecting the actual underwater environment. We show that object detection model trained via our dataset show significantly accurate results and robustness for the underwater environment. Lastly, we verify that our synthetic dataset is suitable for deep learning model for the underwater environments.

본 논문은 통합채광시스템의 동력학 해석을 다루고 있다. 통합채광시스템은 채광선, 수직양광관, 중간 저장 장소인 버퍼, 유연관, 자항식집광기로 구성되어 있다. 자항식집광기와 버퍼는 6자유도의 강체로 가정하였으며, 수직양광관과 유연관의 동적거동 해석을 위해 집중질량 매개방법을 이용한 이산화 모델을 적용하였다. 채광선에 대한 운동은 포함시키지 않았지만 경계조건을 통하여 채광선의 움직임을 표현하였다. 연약한 해저면을 주행하는 차량에는 연약지반 역학 모델을 적용시켰다. 수직양광관-버퍼, 버퍼-유연관, 유연관-자항식집광기의 연결에는 회전구속과 볼 구속조건을 사용하였다. 연성 동력학 모델의 운동방정식을 유도하기 위해 국부좌표계를 사용하였으며, 4개의 오일러 매개변수를 사용하여 각 시스템의 자세를 표현하였다. 통합 채광시스템의 운동 방정식 해를 구하기 위해서 증분-반복법을 적용하였으며, 시간영역 적분기는 newmark-β를 사용하였다. 통합 채광시스템의 동적 거동 해석을 수치해석을 통해 분석하였다.

수중세장체의 동적거동 해석시, 세장체간의 접촉, 세장체와 지면의 접촉이 흔히 포함된다. 본 논문에서는 접촉모델의 동적거동 해석을 위해 효율적이고 일반적인 접촉알고리듬을 다루고 있다. 절대좌표계에서 시스템의 경계상자를 만들고, 그것을 세분화하여 접촉감지에 사용하는 전역 감지 기술이 제안되었다. 접촉 감지의 횟수, 즉 접촉 감지 시간이 다른 방법에 비해 작다는 것이 이 방법의 장점이다. 개발된 효율적인 접촉 감지 알고리듬을 3차원 비선형 세장체 해석 프로그램에 적용하였으며, 몇 가지 수치예제를 통하여 제안된 방법의 효율성을 검증하였다.