This paper presents the configuration, HILS procedure and performance simulation results of the RPV autopilot including a strapdown AHRS. Real time hardware-in-the-loop simulation was performed by using a 3 axis flight motion simulator alonged assumed flight trajectory of the RPV. Being compared with the result of the 6 DOF simulation, the HILS results showed that the performance of the autopilot was satisfactory.
In this paper, Recursive Least Squares (RLS) and Fourier Transform Regression (FTR) methods for estimating stability and control derivatives of small unmanned helicopter are evaluated together with MMLE technique. Flight data simulated by using a commercial small-scale helicopter model are exploited to estimate the parameters with accuracies for hover and cruise modes. The performances of the system identification methods are also compared by analyzing the responses of the reconstructed systems using estimated derivatives.
By using the information obtained from the outputs of MR(MagnetoResistive) sensors for an Unmanned Vehicle Driving System, we develop an algorithm that decides the distance and direction between vehicle and the guideline which is made by the magnet. To improve the robust tracking properties of the closed loop system, we introduce H$\infty$ controller and its application for the Unmanned Vehicle Driving System.
The new-type measuring modules for unmanned remote supervisory system using mobile communication network have been designed in this study. Measuring modules consist of temperature measuring module, humidity measuring module and human body sensing module. And we will design a main part to collect and process informations of each modules, evaluate reliability of combined total system.
Bicycle is one of convenient transportation system. In this paper, we derive a more precise kinematics of bicycle system compared with other ones which were suggested by other researchers. In the derivation of kinematics we adopted a physical concept called virtual wheel. We also propose an algorithm for deriving inverse kinematics of a bicycle system. In this paper, the meaning of inverse kinematics is to find the time functions of steering angle and driving wheel speed for a given desired path trajectory. From the computer simulation, we show the validity of our proposed algorithm for inverse kinematics of bicycle system.
이 논문에서는 영상정보를 기반으로 한 무인 시스템의 자율 항법기술에 대한 동향을 요약한다. 영상기반 항법기술로는 비주얼 서보잉, 비주얼 오도메트리, 영상 기반 SLAM(simultaneous localization and mapping)이 있다. 비주얼 서보잉은 목표 이미지와 현재 이미지 사이의 피쳐 차이로부터 원하는 속도 입력을 계산하여 무인 로봇을 목표 자세로 유도하는 데 사용된다. 비주얼 오도메트리는 무인 시스템이 영상정보를 바탕으로 자신의 이동 궤적을 추정하는 기술로, 기존의 dead-reckoning 방식보다 정확성을 향상시킬 수 있다. 영상 기반 SLAM은 무인 시스템이 영상 정보를 활용하여 미지의 환경에 대한 지도를 구축함과 동시에 자신의 위치를 결정해 나가는 기술로, 정확히 알지 못하는 환경에서 무인차량이나 무인기를 운용하는데 필수적이다. 이러한 기술들이 적용된 해외의 연구 사례들을 살펴봄으로써 영상기반 항법기술의 동향을 파악할 수 있었다.
복수 무인기의 동시 운용을 통하여 임무 수행 효율성 및 경제성 제고를 꾀할 수 있으며 이를 위해서는 확장성이 용이한 제어 알고리듬을 필요로 하게 되는데 유연성, 강건성, 분산형 제어 및 자기조직화의 특징을 갖는 무리 지능이 현실적인 대안으로 각광받고 있다. 본 논문에서는 무리 지능의 특징과 이를 복수 무인기 제어에 응용함으로써 정찰, 경로 계획, 표적 추적 및 공격 등 다양한 임무를 효율적으로 수행할 수 있음을 시뮬레이션과 시험으로 입증하고 있는 다양한 연구결과를 소개한다.
When burying underwater cables using robots, heading control is one of the key functions for the robots to improve task efficiency. This paper addresses the heading control issue for URI-T, an ROV for underwater construction tasks, including the burial and maintenance of cables or small diameter pipelines. Through modeling and identifying the heading motion of URI-T, the dynamic characteristics and input limitation are analyzed. Based on the identification results, a PD type controller with appropriate input treatment is designed for the heading control of URI-T. The performance of the heading controller was verified in water tank experiments. The field applicability of the proposed controller was also evaluated through the sea trial of URI-T at the East Sea, with a water depth of 500 m.
현대합동작전의 기본 개념인 '효과중심의 동시·통합작전'에 부합하도록 신규 무기체계의 작전 요구 능력을 예측하기 위해서는 유·무인 무기체계 간의 전술적 협동 개념을 고려한 전투 효과분석이 요구된다. 그러나 수학적, 통계적 모형 등 해석적 기법으로는 비선형전 하에서의 복합체계 효과를 모의하기가 곤란한 실정이다. 이의 대안으로 실제 전장 상황과 유사하도록 시뮬레이션 환경을 조성하고 신규 무기체계가 작전에 미치는 영향을 분석할 수 있는 모의 분석 능력이 요구된다. 이에 본 논문에서는 무선 통신을 기반으로 유·무인 전투개체 간의 협동 교전 개념을 모의할 수 있는 전투 모의 모델을 제안한다. 먼저 미래 지상 체계의 요구 능력을 고려하여 로봇, 드론 등 무인전투개체와 전투원, 야포 등 유인전투개체를 모델링한다. 그리고 각 개체들이 무선 통신을 통해 전장 상황 정보를 공유하며 전투를 수행하는 전술적 과업을 모의한다. 마지막으로 소부대 기갑수색정찰 시나리오 하에서 정찰용 지상로봇 운용 시 표적 획득률, 원격 통제 성공률, 수색 소요 시간, 작전간 생존율, 적 손실률 등의 전투효과를 모의실험을 통해 산출함으로써 개발된 모델의 활용 가능성을 확인한다. 향후 제안된 모델은 유·무인 지상무기의 효과 분석은 물론 각종 워게임 전투 실험 분야에서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
폐광산의 갱도 입구를 통해 고속 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR) 장비가 탑재된 무인이동체를 투입하여 폐광의 갱도를 형상화하기 위한 기술이 제안되었다. 직경이 1.5 m 이상인 좁은 갱도에 바닥이 슬러지 형태로 미끄럽고 장애물이 있는 환경에서 무인 이동체를 운영할 때 고려할 사항을 검토하였다. 육상환경 이동을 위해 4족 보행 로봇을 활용하였으며 항공 환경 이동을 위해 쿼드콥터 드론이 활용되었다. 수중환경의 갱도에 투입하기 위해서 수중 드론이 사용되었다. 무인 이동체를 실제 광산 현장에 투입하여 폐광 현장용 이동체가 고려해야 할 변수들을 도출하였다. 폐광산 갱도 형상화용 센서로서 2차원 영상 기반의 solid-state 라이다가 사용되었다. 방사형으로 측정되는 라이다의 특성을 고려하여 고정 경사각을 두어 회전시켜 운영하여 갱도 형상화를 위한 효율성을 높이고 동시에 장애물 감지도 같이 수행할 수 있도록 제안하였다. Solid-state 라이다를 이용하여 측정데이터로부터 센서의 자세와 로봇의 자세를 반영하여 현실 좌표계 데이터로 변환하기 위한 계산기법이 도출되었다. 라이다 센서와 무인 비행체가 결합하여 실제 현장에 투입하여 갱도 형상을 추출하였다. 마지막으로 실제 현장에서 효용성을 높이기 위한 요소를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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