군사적인 목적으로 사용하던 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)는 저가로 생산이 가능하지면서 UAV를 감시 및 레저 등 다양하게 상업적으로 활용하고 있다. 소형 UAV에 장착 가능한 카메라의 성능이 개선됨에 따라 감시 및 정찰 임무 등의 활용도가 높아졌다. 소형 UAV를 자율적으로 비행시키며 주어진 임무를 수행하기 위해서는 비행경로 정의가 필요하다. 이 논문에서는 조종사가 비행한 기록을 기반으로 비행경로를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 UAV가 감시 및 정찰을 수행하기 위한 비행경로 생성방법을 검증한다.
무인 비행체의 활용범위가 확대됨에 따라 관련 기술의 발전과 기술 수요도 증가하는 추세이다. 무인 비행체의 운영빈도가 늘어나고 운영의 편리성이 강조됨에 따라 관련 자율비행 기술도 중요성이 주목받고 있다. 무인 비행체의 자율 비행에 있어 목적지에 도달하는 경로계획을 세우는 일은 유도제어에서 중요하며 무인화의 효과를 극대화하기 위해서는 경로계획 역시 자동으로 생성하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 무인 비행체의 자율운영 효과를 높이기 위해서 급속탐색랜덤트리기법으로 생성된 경로를 무인기의 특성에 맞게 최적화하는 기법에 관한 연구를 수행하였다. 최적 거리, 최단 시간, 임무점 통과 등의 지표를 달성하기 위해 경로계획을 무인 비행체의 임무 목표와 동적 특성을 고려하여 최적화하였다. 제안한 기법은 장애물 상황에 대한 성능검증을 통해 무인 비행체 경로계획 생성에 적용 가능성을 확인하였다.
항공기는 저고도에서 임무를 수행할 때, 대공 미사일과 지형 장애물 같은 다양한 위협들에 제약을 받는다. 특히, 항공기는 지면 근처에서 항상 지형과의 충돌 위험을 갖는다. 본 연구에서는 이 문제에 효과적으로 대비하기 위하여, 지형 회피가 고려된 비행경로 생성 알고리듬을 개발하였다. 비행경로 생성 알고리듬에서는 먼저 등고선의 그룹화를 통해 경로점을 생성하고, Dijkstra 알고리듬을 이용하여 적절한 경로점 조합을 구성한다. 구성된 경로점 조합에 대해서는 최적제어 이론을 기반으로 한 최적 경로점 유도법칙을 적용하여, 제어에너지를 최소로 하는 최적의 비행경로를 제시한다.
무인 비행체의 실시간 경로계획 생성 시 최적의 경로를 찾기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 통한 무인비행체의 경로계획 생성을 수행하고, 이를 에이전트 기반 시뮬레이션 환경에서 구현 및 테스트가 가능함을 검증하였다. 이를 위해, Repast toolkit에 JGAP 패키지를 탑재하여 Java 기반의 유전 알고리즘 프로그래밍을 통한 무인 비행체의 경로 계획을 생성하였고, 해당 결과를 에이전트 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 논문에서는 에이전트 기반 시뮬레이션 소프트웨어를 소프트웨어 공학 개발 생명주기에 맞춰 문서화하여 설계 및 구현되었으며, 에이전트 모델링 설계는 자동화, 적응성 및 에이전트 간의 상호 작용에 초점을 맞추었다. 또한, 시뮬레이션을 통해 에이전트 기반 환경에서 설계한 모델 및 시나리오를 검증하여 다수의 비행 에이전트에 내재된 동적 경로계획 알고리즘이 실시간으로 자율적인 경로 생성이 가능함을 증명하였다.
군용 항공기는 임무수행 지역의 방어 시스템을 효과적으로 우회하여 비행해야 성공적으로 임무를 수행할 수 있다. 이를 위해 항공기가 위협을 회피하며 비행하는 경로를 생성하는 알고리듬이 요구된다. 본 논문에서는 포텐셜 기법을 이용하여 다수의 위협과 예상하지 못한 위협을 고려하여 비행경로를 생성하는 경로생성 기법을 제안하였다. 파면전파 기법과 항법함수를 함께 사용하여 포텐셜 기법에서 발생하는 국부최적해 문제를 해결하였다. 비행거리가 제한된 무인항공기에 적용이 가능한 비행경로를 생성하기 위해 최대이동거리를 고려한 경로생성 기법과 예상하지 못한 위협이 발생한 상황에 부드러운 경로를 생성하는 효율적인 경로전환 기법을 제안하였다. 제안한 기법의 성능을 검증하기 위해 중첩된 위협이 존재하는 상황에 대해 수치 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문에서는 무인항공기의 자율 비행을 위한 전역 및 지역 경로 비행 시스템을 제안한다. 전체적인 시스템은 ROS 로봇 운영체제를 기반으로 구축하였다. 무인항공기에 탑재된 임베디드 컴퓨터는 2-D Lidar를 이용하여 장애물을 검출하고, 실시간으로 VFH 기반의 지역 경로와 제안하는 Modified $RRT^*$-Smart 기반의 전역 경로를 생성한다. 또한, 무인항공기의 비행컨트롤러에 Mavros 통신 프로토콜을 이용하여 생성된 경로에 따른 이동 명령을 내린다. 지상국 컴퓨터는 장애물 정보를 수신하여 2-D SLAM 지도를 생성하고, 목적 지점을 임베디드 컴퓨터에 전달하며 무인항공기의 상태를 관장한다. 제안하는 무인항공기의 자율 비행 시스템을 3-D 공간 상의 시뮬레이터 및 실제 비행을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 높은 기동성을 목적으로, 적절한 양력과 추진력이 발생하도록 스트로크 평면의 경사각을 고려하여 경로최적화를 수행한다. 기동성비행은 추진력을 최대화하는 비행, 양력을 최대화하는 비행, 양력과 추진력을 동시에 최대화하는 비행 세 가지로 정의하고 날갯짓운동은 단순한 사인함수로 이루어진 플런징과 피칭운동으로 정의하였다. 경로최적화 과정에서 직교배열표를 이용하여 후보점을 생성하고, 그 후보점에서 2 차원 비정상 유동해석을 하였다. 유동해석 결과를 바탕으로 크리깅방법을 이용하여 근사모델을 생성하였다. 그리고 설계정식화를 정의하고 유전알고리즘을 이용하여 최적화를 수행하였다. 세 가지 목적의 날갯짓 경로의 최적화를 통해 기동성비행을 위한 날갯짓 경로를 제시하였다. 또한 날갯짓 운동으로 인해 생성되는 와류를 분석함으로써 양력과 추진력의 발생원리를 확인하였다.
고정익 항공기가 3차원의 복잡한 경로를 추종하기 위해 필요한 비교적 간단하며 효과적인 유도 제어 방법을 제시한다. 소개되는 방법은 비선형 경로 추종 유도 기법을 외부 루프로 사용한다. 외부 루프는 원하는 경로와 함께 항공기의 현재 위치와 속도를 바탕으로 비행 경로를 변화하기 위한 가속도 명령을 생성한다. 가속도 명령은 중력과 벡터적으로 결합되어 Specific Force Acceleration을 만든다. 이렇게 생성된 Specific Force Acceleration은 내부 루프를 위한 명령으로 쓰이는데, 이는 항공기가 가속도 자체보다는 Specific Force Acceleration을 더 직접적으로 제어할 수 있기 때문이다. 나아가 배면 비행이나 Slow Roll, Knife-Edge 등과 같은 옆미끄럼짐 기동을 하기 위해 필요한 롤 자세 제어 기법도 제시한다. 마지막으로 표준이 되는 여러 가지 곡예비행 경로들에 대한 시뮬레이션을 수행함으로써 제시된 기법의 성능을 검증한다.
본 논문에서는 다수 고정익 소형무인기 군집비행을 위한 분산형 유도 알고리듬 설계를 다룬다. 군집비행을 통한 임무 수행을 위해서 각 무인기들은 집결, 선회, 경로점, 개별 비행 등의 기동이 필요하다. 이를 위해서는 경로 추종, 떼비행, 충돌 회피가 요구된다. 본 논문에서는 상기 기동들을 수행하기 위해 벡터필드(경로 추종), 증강 쿠커-스메일 모델(떼비행), 포텐셜 필드(충돌 회피) 기법들을 활용한 통합 유도 알고리듬을 제안한다. 통합 유도 명령 생성을 위해 각 기법에서 생성된 유도 명령을 가중치에 따라 혼합할 수 있게 설계하며, 19대의 소형 고정익 무인기를 이용한 비행시험을 통해 제안한 군집 유도 알고리듬의 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 무인전투기의 지형추종을 위한 궤적생성, 유도, 항법 알고리즘을 구현하고 이를 통합하였다. 적 방공망 제압과 같은 위험한 임무를 수행하는 무인전투기는 적의 대공방어망으로부터 생존성을 높이기 위해서 지면을 근접하여 비행하는 지형추종 알고리즘이 필수적으로 요구된다. 무인전투기가 지형추종 비행을 하기 위해서는 경로생성, 유도, 그리고 항법 분야 알고리즘이 통합되어야 한다. 본 논문에서는 항법 알고리즘으로 GPS가 교란된 상황을 대비하여 비선형 필터 기반의 지형참조 항법을 사용하였다. 경로생성을 위해 지형추종에 적합한 경로생성 기법으로 보로노이 다이어그램을 이용하여 적의 대공망을 회피하는 수평경로를 생성하고, Cubic Spline 기법을 사용하여 정해진 수평경로 상에서 지면과의 근접비행이 가능한 수직경로를 생성하였다. 유도 알고리즘으로 전방주시점 기반의 유도법칙인 Follow-the-Carrot 기법과 Pure Pursuit 기법을 사용하여 생성된 경로를 추종하게 하였다. 제안한 통합알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 수치 시뮬레이션을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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