Total System Error Analysis for Corridor derivation of Hybrid VTOL through Flight Test

비행시험을 통한 복합형 수직이착륙 무인항공기의 회랑 산출을 위한 통합시스템오차 분석

Abstract

In this study, when establishing a UTM(UAS Traffic Management) system, a corridor must be set to separate the flight distance between unmanned aerial vehicles, and the size of the corridor was calculated in consideration of TSE(Total System Error). The flight data of the straight section and the turning section were collected using a hybrid vertical take-off and landing unmanned aerial vehicle. The flight data were derived from the TSE using the SQSM(Scalar Quantity Summation Method) method, and the impact on the straight and turning sections was analyzed by calculating in detail by NSE(Navigation System Error) and FTE(Flight Technical Error). The corridor size was calculated by referring to the TSE analysis results and PBN (Performance-based Navigation) manual.

본 연구에서는 UTM(UAS Traffic Management) 체계 구축 시, 무인항공기 간의 비행 간격을 분리하기 위해 회랑(Corridor)을 설정하여야 하며, 통합시스템오차(TSE; Total System Error)를 고려하여 회랑 크기를 산출하였다. 복합형 수직이착륙 무인항공기를 이용하여 직선 구간과 선회 구간의 비행 데이터를 수집하였다. 비행 데이터는 SQSM(Scalar Quantity Summation Method) 방법을 통해 TSE를 도출하였으며, 항법시스템오차 (NSE; Navigation System Error) 와 비행기술오차 (FTE; Flight Technical Error)를 세부적으로 산출하여 직선 및 선회 구간에 대한 영향성을 분석하였다. 회랑 크기는 TSE 분석 결과와 PBN(Performance-based Navigation) manual을 참고하여 산출하였다.

Ⅰ. 서론

무인항공기는 항공 촬영, 인프라 점검, 해안선 조사, 군사목적의 용도 등으로 다양한 분야에서 활용되고 있다[1]. 이렇게 무인항공기의 활용범위가 넓어지면서 무인항공기의 효율적인 운용을 위해 무인항공기 교통관리(UTM: UAS Traffic Management) 시스템 구축이 필요하며, 세계적으로 UTM 시스템 구축을 위해 연구를 진행하고 있다[2]. UTM 시스템 구축과 관련하여 무인항공기 간의 비행 간격을 분리하기 위해 회랑(Corridor)을 설정하여야 하며, 회랑의 크기는 통합시스템오차(TSE; Total System Error)를 고려하여 설정되어야 한다. TSE 분석의 경우, SQSM(Scalar Quantity Summation Method), RSSM(Root Sum Square Method) 등의 방법을 통한 연구가 수행되고 있다[4]-[5].

본 논문에서는 무인항공기의 회랑 설정을 위해 TSE를 분석하고자 한다. TSE를 분석하기 위한 데이터의 경우 복합형 수직 이착륙 무인항공기(Hybrid VTOL; Vertical Takeoff and Landing)를 활용하여 비행 데이터를 수집하며, 다양한 환경에서의 TSE를 분석하기 위해 무인항공기 속도, 비행 경로, 항법 시스템 차이에 따른 비행 시험 방법을 정의한다. 수집한 데이터는 SQSM 방법을 통해 TSE를 도출하며, TSE를 비행기술오차(FTE; Flight Technical Error)와 항법시스템오차(NSE; Navigation System Error)로 세부적으로 산출하여 기존의 TSE 분석 뿐만 아니라 NSE, FTE도 분석을 수행한다[5]. 마지막으로 PBN (Performance -based Navigation) manual에 제시된 분리거리 산출 요건을 기준으로 정확성 요건 95%와 무결성 요건 99.999%로 회랑 크기를 산출한다[6].

Ⅱ. 비행 시험 및 분석 방법

2-1 비행 시험 방법

본 논문에서는 무인항공기의 TSE 분석을 위하여 표 1과 같은 성능을 가지는 Duodrone-VA를 활용하여 비행시험을 수행하였다. 비행 시험은 표 2와 같이 무인항공기 속도, 비행 경로, 항법 시스템으로 구분하였다. 비행 경로는 직선 구간과 선회 구간으로 구분하였으며, 선회 구간은 30초 선회 구간과 60초 선회 구간으로 세분화하여 그림 1과 같이 비행 시나리오를 구성하였다. 30초 선회 구간과 60초 선회 구간은 각각 시계 방향(CW; Clock Wise)과 반시계 방향(CCW; Counter Clock Wise)으로 선회를 하며, 선회 구간은 반원이 시작하는 지점에서 반원이 끝나는 지점으로 설정하였다[3].

표 1. 복합형 수직이착륙 무인항공기 사양

Table 1. Specification of Hybrid VTOL.

표 2. 비행 시험 조건

Table 2. Flight test condition.

그림 1. 비행 시험 시나리오

Fig. 1. Flight test scenario.

TSE 분석을 위해 정밀측위장비로 그림 2와 같은 Trimble社의 BD992-INS 모델을 사용하여, 정밀측위장비에서 측정된 항법해를 항공기의 실제 위치로 사용하였다. 정밀측위장비는 RTK(Real Time Kinematic) 모드에서 수평 위치 정밀도 0.008 m 수직 위치 정밀도 0.015 m의 성능을 보유하며, LTE 모뎀을 이용하여 비행시험 장소 근방 고성과 고흥 기지국에서 송신된 보정 정보를 수신한다.

그림 2. 정밀측위장비

Fig. 2. Precision positioning equipment.

2-2 TSE, NSE, FTE 분석 방법

본 논문에서는 직선 구간과 선회 구간에 대해 그림 3과 같이 FTE, NSE, TSE를 분석하였으며, 경로결정오차(PDE; Path Definition Error)는 발생하지 않는 것으로 가정하여 0으로 설정하였다[6]-[7]. NSE는 비행제어컴퓨터(FCC; Flight Control Computer)에서 측정한 통합항법 해와 정밀측위장비에서 측정한 항법 해의 차이로 식 1과 같이 도출하였으며, FTE는 FCC에서 측정한 통합항법 해와 계획 경로의 차이로 식 2와 같이 점과 직선 사이 거리 공식을 사용하여 도출하였다[5]. 식 1과 식 2에 사용되는 변수들의 정의는 표 3과 같다. TSE는 SQSM(Scalar Quantity Summation Method) 방법으로 도출하였다. SQSM은 NSE와 FTE를 먼저 도출한 뒤 식 3과 같이 FTE와 NSE의 스칼라량의 합으로 TSE를 산출하는 방법이며 TSE가 보수적으로 산출될 수 있다[4].

그림 3. TSE의 구성 요소

Fig. 3. Components of Total System Error.

표 3. 변수 정의

Table 3. Define variable.

\(\begin{aligned}N S E=\sqrt{\left(x_{I N S}-x_{R T K}\right)^{2}+\left(y_{I N S}-y_{R T K}\right)^{2}}\end{aligned}\)       (1)

\(\begin{aligned}F T E=\frac{\left|\frac{y_{2}-y_{1}}{x_{2}-x_{1}} x_{I N S}-y_{I N S}+y_{1}-\frac{y_{2}-y_{1}}{x_{2}-x_{1}} x_{1}\right|}{\sqrt{\left(\frac{y_{2}-y_{1}}{x_{2}-x_{1}}\right)^{2}+(-1)^{2}}}\end{aligned}\)       (2)

TSE = NSE + FTE       (3)

본 논문에서는 비행 방향에 대한 정보를 얻기 위해, 그림 4와 같이 계획 경로보다 우측 또는 상단에 위치하면 FTE의 부호는 양수로, 좌측 또는 하단에 위치하면 FTE의 부호는 음수로 정의하였다. NSE의 경우 확률값이므로 모든 경우에 대해 양수로 정의하였다.

그림 4. 오른쪽(+)과 왼쪽(-) 방향 정의

Fig. 4. Define right(+) and left(-) directions.

Ⅲ. 무인항공기 속도 및 항법 시스템에 따른 무인 항공기의 TSE 분석

3-1 비행 경로에 따른 무인항공기의 TSE 분석

정밀 항법 시스템의 비행데이터 분석을 위해 23 m/s와 28 m/s로 구분하여 각각 26소티와 22소티의 비행 시험을 수행하였으며, 1소티에서 정밀 항법 시스템의 RTK 고정해(fixed solution) 비율은 99%이상이다. 준정밀 항법 시스템의 비행데이터 분석을 위해 23 m/s와 28 m/s로 구분하여 각각 21소티와 24소티의 비행 시험을 수행하였다. 비행 시험 데이터를 활용하여 비행 구간에 따라 분석한 결과는 그림 5~10, 표 4~6로 정리하였다.

그림 5. 정밀 항법 직선 구간의 TSE 히스토그램

Fig. 5. TSE histogram of precision navigation straight section.

표 4. 항법 시스템 및 무인항공기 속도에 따른 직선 구간의 분석 결과

Table 4. Analysis result of straight section according to navigation system and UAV speed.

그림 6. 준정밀 항법 직선 구간의 TSE 히스토그램

Fig. 6. TSE histogram of semi-precision navigation straight section.

그림 7. 정밀 항법 30초 선회 구간의 TSE 히스토그램

Fig. 7. TSE histogram of precision navigation 30 seconds turn section.

그림 8. 준정밀 항법 30초 선회 구간의 TSE 히스토그램

Fig. 8. TSE histogram of semi-precision navigation 30 seconds turn section.

표 5. 항법 시스템 및 무인항공기 속도에 따른 30초 선회 구간의 분석 결과

Table 5. Analysis result of 30-second turning section according to navigation system and UAV speed.

그림 9. 정밀 항법 60초 선회 구간의 TSE 히스토그램

Fig. 9. TSE histogram of precision navigation 60 seconds turn section.

표 6. 항법 시스템 및 무인항공기 속도에 따른 60초 선회 구간의 분석 결과

Table 6. Analysis result of 60-second turning section according to navigation system and UAV speed.

그림 10. 준정밀 항법 60초 선회 구간의 TSE 히스토그램

Fig. 10. TSE histogram of semi-precision navigation 60 seconds turn section.

비행제어 시스템에서 좌표계 정의 등에 대한 오차로 FTE에 일부 편차가 있으며 해당 부분은 데이터 전처리를 통해 보정하였다. 표 4~6에서 FTE_max, TSE_max과 |FTE|_mean, |TSE|_mean은 부호를 반영하지 않고 절댓값으로 데이터들을 도출하여 계산한 최댓값과 평균값이다. FFTE_mean, TSE_mean는 부호를 반영한 평균값이며, TSE_std는 부호를 반영한 표준편차 값이다.

경로에 따른 비행 데이터 분석 결과, 선회 구간에서의 비행은 60초 선회 구간 보다 30초 선회 구간에서 급격한 기동을 하기 때문에 30초 선회 구간에서 TSE 최댓값과 평균값이 높게 도출될 것으로 예상하였으며, 분석 결과도 30초 선회 구간에서 부호를 반영하지 않은 TSE 최댓값과 평균값이 높게 도출된 것을 확인하였다. 직선 구간에서의 비행은 급격한 기동을 수행하지 않으므로 TSE 평균값은 1 m 이내일 것으로 예상하였으나, 분석 결과 1 m이상으로 도출되는 것을 확인하였다. 이는 무인항공기가 선회 비행에서 직선 비행으로 전환하는 과정에서 기동에 의한 오차가 발생한 것으로 판단된다.

23 m/s의 속도로 비행하였을 때 TSE 평균값은 28 m/s의 속도로 비행하였을 때 보다 작게 도출된 것을 확인하였다. 이는 비행 속도가 빠를수록 무인항공기의 거리 변화량이 커지나, FCC의 제어 주기는 동일하므로, 23 m/s의 FTE가 더 낮게 도출된 것으로 판단된다. NSE는 속도에 따라 항법 정확도에 영향이 비교적 없는 것으로 확인하였다.

항법 시스템에 따라서는 준정밀 항법일 때 보다 정밀 항법일 때 부호를 반영하지 않은 TSE 평균값이 작게 도출되는 것을 확인하였다. 이는 항법 시스템의 영향으로 NSE의 평균값의 차이는 약 1.2 m가 도출되었지만, 부호를 반영하지 않은 FTE 평균값의 차이는 약 0.5 m로 항법 시스템에 따른 TSE에는 FTE가 미치는 영향이 비교적 없는 것으로 확인하였다.

3-2 회랑 크기 설정

회랑 설정 시 PBN manual에 제시된 분리거리 산출 요건을 기준으로 정확성 요건 95%와 무결성 요건 99.999%로 도출하고자 하며, 본 논문에서는 항공기의 속도와 항법시스템이 TSE에 가장 많은 영향을 주는 것으로 확인하였고 가장 큰 오차가 발생한 28m/s 준정밀 항법 비행데이터를 바탕으로 회랑 크기를 도출하였다[6], [8].

그림 11은 정확성 요건일 때와 무결성 요건일 때 각 경로의 회랑 크기를 도출하였고 그림 12는 정확성 요건일 때 와 무결성 요건일 때 모든 경로를 통합하여 회랑 크기를 도출하였으며, 도출한 결과를 통해 그림 13과 같이 직선 구간과 30초 선회 구간 그리고 60초 선회 구간의 회랑을 설정하였다.

그림 11. 직선 구간과 선회 구간의 TSE 히스토그램

Fig. 11. TSE histogram of straight section and turning section.

그림 12. 직선 및 선회 구간 TSE 히스토그램

Fig. 12. straight and turning TSE histogram.

그림 13. 직선 구간과 선회 구간의 회랑

Fig. 13. Corridor of straight section and turning section.

Ⅴ. 결론

본 논문에서는 복합형 수직이착륙 무인항공기를 통해 무인 항공기 속도, 비행 경로, 항법 시스템을 세분화하여 비행 시험을 통해 비행 데이터를 수집하였다. 수집한 비행 데이터를 통해 NSE, FTE, TSE를 도출하였으며, TSE는 SQSM 방법으로 도출하였다. 비행 데이터 분석 결과, 무인항공기 속도에 따른 FTE의 차이는 비행 속도가 빠를수록 무인항공기의 거리 변화량이 커지나, FCC의 제어 주기는 동일하여 FTE의 영향을 주는 것으로 확인하였으며, NSE는 비교적 영향이 적은 것으로 확인하였다. 이로 인해 속도에 따른 TSE는 FTE의 영향을 많이 받는 것을 비행 시험을 통해 확인할 수 있었다. 항법 시스템에 따른 FTE차이는 0.5m, NSE차이는 1.2m로 상대적으로 NSE에 더 많은 영향을 주는 것으로 확인하였다. 이로 인해 항법 시스템에 따른 FTE는 TSE의 거의 영향을 미치지 않는 것으로 비행 시험을 통해 확인하였다. 회랑 크기는 PBN manual에 제시된 분리거리 산출 요건을 기준으로 정확성 요건 95%와 무결성 요건 99.999%로 설정하였으며, 본 논문에서는 무인항공기의 비행속도와 항법시스템이 TSE에 영향을 주는 것으로 확인하였고 가장 큰 오차가 발생한 28m/s, 준정밀 항법 비행데이터를 활용하여 회랑크기를 설정하였다.

향후 보다 범용적인 회랑 크기 설정을 수행하기 위하여, 멀티콥터 및 고정익 등 다양한 무인항공기 활용 및 고도와 풍속 조건을 설정하여 비행 시험 데이터를 수집하고 TSE, NSE, FTE의 성능을 분석해보고자 한다.