• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.475-477
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• 2017

최근 ICT 기술 발전으로 인해여 전세계에서 UAV 시장이 기하급수적으로 성장하고 있다. 실제로 미국의 Teal Group에 따르면 2024년 전세계 UVA 시장은 147억 달러에 이를 것이라 예상하고 있다. 그러나 UAV는 현재 많은 분야에서 이용되고 있지만, 대부분 저사양을 가지고 있어 복잡한 임무를 수행 할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 여러 UAV가 임무를 분담 수행하는 UAV 군집 비행 제어 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 기존 UAV 군집 비행 제어 기술을 3가지로 분류하고 향상된 복잡 UAV 군집 비행 제어 기술을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1833_1834
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• 2009

본 논문에서는 이동 로봇의 군집 제어를 위해 선도-추종 로봇 방법에 기반한 적응 군집 제어 방법을 제안한다. 제안된 제어 방법 에서는 선도 로봇의 선형 속도와 각 속도를 추정하기 위해 투영 법칙에 기반한 적응 기법을 이용하며, 또한 백스테핑 제어 기법을 이용하여 이동 로봇의 제어 입력인 토크를 구한다. 마지막으로, 컴퓨터 모의실험을 통해 본 논문에서 제안한 제어기의 성능을 검증하고자 한다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.36 no.6
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• pp.565-573
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• 2008

The behavior-based decentralized approach is considered for multi-UAV formation flight. It is assumed that each UAV has its own mission of flying to a specified region, while the distances between UAVs should be maintained. These two requirements may conflict with each other. To design the controller, coupled dynamics approach is applied to multi-UAVs with an assumption that each UAV can communicate with each other to share the state-information. Control gain matrices are optimized to acquire better performances of formation flying. To validate the proposed control approach, numerical simulation is performed for the waypoint-passing mission of multi-UAVs.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.3
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• pp.503-509
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• 2014

In this paper, a PID controller with adaptive neural network compensator is proposed to control the formations of mobile robot. The control system is composed of a kinematic controller based on the leader-following robot and dynamic controller for considering the dynamics of the mobile robot. The dynamic controller is constituted by a PID controller and the adaptive neural network compensator for improving the performance and compensating the change in dynamic characteristics. Simulation results show the performance of the PID controller and the neural network compensator for the circular trajectory and linear trajectory. And it is verified that by improving the performance of a PID controller via the adaptive neural network compensator, the following robot's tracking performance is improved.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.353-354
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• 2008

본 논문에서는 GPS, Bleutooth 모듈을 사용하여 이동로봇의 군집이동에 관한 연구를 다루었다. 로봇 통신 모델로는 특정한 수신자가 정보를 받을 것을 기대하지 않고 통신가능 범위 안으로 들어왔을 때 상대방에게 정보를 보내는 방법인 사인보드 모델을 선택하였다. 군집간 제어를 위한 총 3대의 실외 이동을 로봇제작과 로봇의 좌표인식, 방향을 찾기 위해 GPS수신 모들과 Bluetooth 송 수신기를 사용하였다. 실험에 쓰인 모든 이동용 로봇에 GPS수신기와 Bluetooth 송 수신기를 장착하였고, GPS수신기로부터 받은 Master-이동로봇의 위치좌표를 Bluetroth 통신 영역 내에 있는 모든 이동로봇에게 송신을 한다. 각 Slave-이동로봇을 Master-이동로봇으로부터 받은 위치 좌표로 로봇간의 거리와 방향을 계산하며 이를 토대로 군집 로봇의 이동 알고리즘을 구현하였다. 본 논문에서는 군집간 제어를 위해 군집 로봇 시스템을 제작하였으며 상대적인 위치, 거리 유지, 진행방향을 계산한다. Master-이동로봇과 Slave-이동로봇 간의 1:N 실시간 통신과 일정거리를 유지함으로써 군집간 제어를 하였다.

• Journal of IKEEE
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• v.25 no.3
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• pp.425-429
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• 2021

Vehicle platooning in automated connected vehicle systems is an efficient transportation operation model that not only significantly reduces computational load and networking overhead of the central system but also improves traffic flow. For efficient platoon group management, it is important to maintain the platoon group size appropriately and to control the merge request of a new vehicle and other group member vehicle. In this paper, we present a merger control scheme that accepts or rejects merge requests based on the current group size and the priority of vehicles. The proposed method was analyzed and validated through mathematical models based on Markov chains. Performance evaluation shows that the proposed scheme properly manages the load of the central system.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.8
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• pp.1811-1817
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• 2014

In this paper, a PID controller with interpolated gains by use of neural networks is proposed for the formation control problem that following robots track a leading robot with constant distances and angles when there are changes in the mass of the following robot. The whole control system is composed of a kinematic controller and a dynamic controller considering the robot dynamics. The dynamic controller is the PID controller with varying gains, and the proper gains are obtained for some representative masses of the follower robot by the genetic algorithm. Neural networks is trained using the genetic algorithm with the gain data obtained in the previous step. The trained neural network determines optimal PID gains for a random mass of following robot. Simulation studies show that for arbitrary masses of the tracking robot, the PID controller with interpolated gains by the trained neural network has better tracking performance than that of the PID controller with fixed gains.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.37-38
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• 2017

최근 방제 및 예찰과 같은 농작업에 단일 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)시스템이 적용되고 있지만, 가반하중과 체공시간 등 기존시스템의 문제가 점차 대두되면서 작업 시간을 보다 단축시키고 작업 효율을 극대화 할 수 있는 농업용 멀티 UAV시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 작업자가 다수의 농업용 UAV를 효과적으로 제어할 수 있는 분산군집제어 알고리즘을 제안하며 알고리즘 검증 및 평가를 위한 시뮬레이터를 소개한다. 분산군집제어는 UAV 제어 계층, VP(Virtual Point) 제어 계층, 원격제어 계층으로 이루어진 3계층 제어구조를 가진다. UAV 제어 계층에서 각 UAV는 point mass로 모델링 되는 VP의 이상적인 경로를 추종하도록 제어한다. VP 제어 계층에서 각 VP는 입력 $p_i(t)=u^c_i+u^o_i+u^{co}_i+u^h_i$-(1)을 받아 제어되는데 여기서, $u^c_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 VP 사이의 충돌방지제어, $u^o_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 장애물과의 충돌방지제어, $u^{co}_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 UAV 상호간의 협조제어, $u^h_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 작업자로부터의 원격제어명령이다. (1)의 제어입력에서 충돌방지제어는 각 $u^i_c:=-{\sum\limits_{j{\in}{\eta}_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ij}^c({\parallel}p_i-p_j{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(2), $u^o_c:=-{\sum\limits_{r{\in}O_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ir}^o({\parallel}p_i-p^o_r{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(3)로 정의되면 ${\phi}^c_{ij}$와 ${\phi}^o_{ir}$는 포텐셜 함수를 나타낸다. 원격제어 계층에서 작업자는 햅틱 인터페이스를 통해 VP의 속도를 제어하게 된다. 이때 스케일변수 ${\lambda}$에 대하여 VP의 원격제어명령은 $u^t_i(t)={\lambda}q(t)$로 정의한다. UAV 시뮬레이터는 리눅스 환경에서 ROS(Robot Operating Systems)를 기반한 3차원 시뮬레이터인 Gazebo상에 구축하였으며, 마스터와 슬레이브 간의 제어 명령은 TCPROS를 통해 서로 주고받는다. UAV는 PX4 기반의 3DR Solo 모델을 사용하였으며 MAVROS를 통해 MAVLink 통신 프로토콜에 접속하여 UAV의 고도, 속도 및 가속도 등의 상태정보를 받을 수 있다. 현재 멀티 드론 시스템을 Gazebo 환경에 구축하였으며, 추후 시뮬레이터 상에 분산군집제어 알고리즘을 구현하여 검증 및 평가를 진행하고자 한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.24 no.5
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• pp.115-120
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• 2019

In this paper, we present the results of the performance statistical analysis of the multi-robot formation control based on receding horizon particle swarm optimization (RHPSO). The formation control problem of multi-robot system can be defined as a constrained nonlinear optimization problem when considering collision avoidance between robots. In general, the constrained nonlinear optimization problem has a problem that it takes a long time to find the optimal solution. The RHPSO algorithm was proposed to quickly find a suboptimal solution to the optimization problem of multi-robot formation control. The computational complexity of the RHPSO increases as the number of candidate solutions and generations increases. Therefore, it is important to find a suboptimal solution that can be used for real-time control with minimal candidate solutions and generations. In this paper, we compared the formation error according to the number of candidate solutions and the number of generations. Through numerical simulations under various conditions, the results are analyzed statistically and the minimum number of candidate solutions and the minimum number of generations of the RHPSO algorithm are derived within the allowable control error.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.84-86
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• 2020

드론을 활용한 산업이 많은 관심을 받고 있다. 군집비행 연구는 산업 분야, 군사 분야에서 주요작업 성공확률을 높일 수 있다. 본 논문에서는 전파 음영지역에서의 드론의 군집비행 제어를 위해 얼굴인식을 바탕으로 위치제어를 수행한다. 이러한 기능의 구현을 통해 드론의 효과적인 군집비행이 가능할 것이며 정밀한 제어가 요구되는 분야에서 이용 가능할 것으로 기대된다. 향후 추가적인 제어방식으로 개선할 것이다.