본 논문에서는 쿼드콥터 드론의 충돌방지를 위한 효율적인 자동제어 방법을 제안한다. 이 제어방법은 RC 조종기에서 노브를 이용하여 사용자가 제어하는 신호를 쿼드콥터의 리시버단에서 수신한 뒤 출력되는 PWM 신호들 중에서 쓰로틀, 피치, 롤 제어정보를 필요시 변경하는 방법으로 충돌을 방지한다. 충돌을 예측하기 위해서 전후, 좌우, 상하 6방향에 레이저 거리측정센서를 장착하고 주기적으로 거리를 측정한다. 그리고 측정 거리를 이용하여 장애물 유무를 판정하고 충돌이 예상되면 수신된 PWM 신호를 변경하여 쿼드콥터의 비행제어부로 전달함으로써 충돌을 방지하도록 한다. 본 논문에서 제안하는 충돌방지 방법을 쿼드콥터에 적용하여 실험을 통해 검증한 결과, 조종자 부주의 혹은 조종 미숙으로 인해 발생할 수 있는 충돌을 방지할 수 있어 안전성이 향상됨을 보였다.
항공기의 제어 시스템 설계에 있어 두 가지 어려움이 있다. 즉 항공기의 동적 특성이 비선형 특성을 갖고 있고 그 파라미터 값들이 시간 혹은 비행 조건에 따라 변화하는 시변 특성을 갖고 있다는 점이다. 그럼에도 불구하고 고전적인 제어 이론을 활용한 신뢰성 높고 효율적인 제어 기법들이 계속 개발되어 왔으나 정확한 이론적 분석이 수반되지 않으면 항공기의 성능, 강건성, 그리고 안전성조차도 확보하기 어려운 문제점을 갖는다. 이에 최근에는 퍼지 논리, 신경망, 유전자 알고리즘으로 대표되는 지능 제어 기법을 활용한 항공기 제어 시스템 개발이 시도 되고 있다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 논리가 갖고 있는 불확실성에 대한 취약점들을 크게 감소시킬 수 있는 Interval Type-2 퍼지 논리 이론을 기반으로 고속 항공기의 지능형 비행 횡 제어 시스템을 개발하고 컴퓨터 모의실험에 의해 그 효용성을 입증한다.
보잉 737 맥스 사고사례에서 볼 수 있듯이 항공기 소프트웨어는 비중이 급속도로 증가하고 있으나 안전문제에서 취약한 것이 드러났다. 국내의 경우, 자체중량 150kg 이하 무인동력비행장치를 운용하려면 초경량비행장치 안전성인증이 요구되지만, 소프트웨어 인증 절차는 포함되지 않는다. 다만, 최근 무인동력비행장치의 활용이 증대됨에 따라 소프트웨어 검증이 요구되는 추세이다. 본 논문은 항공 소프트웨어 인증 규격인 DO-178C를 참조하여 무인동력비행장치에 적용할 수 있는 무인동력비행장치 소프트웨어 체크리스트를 제안하였다. 국내외 선진기업 및 기관에서 활용 중인 모델기반개발(Model-based Development) 기반의 헬리콥터 비행 제어 컴퓨터(FCC) 프로젝트에 제안된 체크리스트를 적용하는 사례연구를 수행하였다.
쿼드로터는 일반 무인항공기와 달리 구조가 단순하고 그 활용 가치가 매우 높아 많은 사람들의 관심을 받고 있다. 하지만 드론에 대한 관심이 높아짐에 따라 항공 안전사고 또는 분실에 대비한 비행체의 안정성과 위치파악의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 쿼드로터의 모델링을 수식적으로 유도하여 이를 선형화시켜 간단한 제어기로 모델을 안정화시키고 다양한 센서로부터 얻은 데이터를 필터를 거쳐 기울어진 정도를 파악하여 보다 안정한 호버링이 가능한 추적 시스템을 제안하였다. 개발된 추적시스템은 비행 중인 쿼드로터의 위치를 컴퓨터로 전송해 이를 경로로 나타내어 비행경로를 파악할 수 있고 비행속도, 고도 등의 다양한 정보를 동시에 확인할 수 있게 하였다. 그리고 실제 쿼드로터에 사용되는 센서는 외란과 진동에 의해 정확한 센서 값을 측정할 수 없기 때문에 칼만필터와 상보필터를 통한 센서 결합으로 이를 극복하여 쿼드로터 호버링의 안정성을 PID 제어를 통해 구현하였다. 이를 모의 실험을 통하여 쿼드로터의 속도, 위치, 고도 등의 다양한 정보를 실시간으로 확인하였다.
본 논문에서는 음성 명령을 인식하여 비행기의 1차 조종면을 제어할 수 있는 장치를 제안한다. 음성 명령어는 19개의 명령어로 구성되며 총 2,500개의 데이터셋을 근간으로 학습 모델을 구성한다. 학습 모델은 TensorFlow 기반의 Keras 모델의 Sequential 라이브러리를 이용하여 CNN 모델로 구성되며, 학습에 사용되는 음성 파일은 MFCC 알고리즘을 이용하여 특징을 추출한다. 특징을 인식하기 위한 2단계의 Convolution layer 와 분류를 위한 Fully Connected layer는 2개의 dense 층으로 구성하였다. 검증 데이터셋의 정확도는 98.4%이며 테스트 데이터셋의 성능평가에서는 97.6%의 정확도를 보였다. 또한, 라즈베리 파이 기반의 제어장치를 설계 및 구현하여 동작이 정상적으로 이루어짐을 확인하였다. 향후, 음성인식 자동 비행 및 항공정비 분야의 가상 훈련환경으로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 무인기용으로 개발된 자세측정용 GPS/INS 통합 항법 시스템의 설계 개념을 제안하고 비행실험을 통한 성능 평가 결과를 제시한다. 제안하는 시스템은 무인 항공기 자동 비행 시스템의 일부분으로 설계되었고 자세측정용 GPS 수신기, 항법 컴퓨터, 상용의 IMU(Inertial Measurement Unit)로 이루어져 있다. 제안된 항법 시스템은 소형 저가의 구현이 가능하면서도 무인 항공기의 안정된 비행 제어를 위해 요구되는 정확도를 가지는 자세 정보를 제공 할 수 있다. 제안된 시스템을 검증하기 위한 통합 항법 하드웨어와 소프트웨어를 개발하였다. 비행 실험을 통하여 성능 평가를 수행하였다. 비행 실험 결과 개발된 항법 시스템은 GPS 또는 INS 단독보다 정확한 위치, 속도, 자세 정보를 제공하는 것을 확인 할 수 있었고 특히 자세 결과는 기준 자세 시스템과 비교를 통하여 정확도를 확인 할 수 있었다.
본 논문은 쿼드로터 자세제어의 신뢰성 향상을 목적으로 다종 센서 구성 및 다종 센서 데이터 융합 알고리즘 적용을 연구한 결과이다. 먼저, 쿼드로터에 대한 동역학적 모델링에 관한 수식을 도출하였으며, 획득된 수식을 기초로 쿼드로터에 대한 수학적 모델링을 진행하였고 이를 기반으로 신뢰성이 향상된 다종 센서 데이터를 입력으로 하는 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 쿼드로터 자세제어를 위해 다종 센서 데이터의 신뢰성 향상이 필요했으며 이를 위해 다종 센서 데이터 입력에 대한 칼만 필터링를 진행하였고, 이후 쿼드로터의 수학적 모델링에 적용하여 오차를 보상토록 하였다. 관련 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 실제 쿼드로터 시스템에 적용하기 위하여 쿼드로터를 짐벌에 장착한 실제 시스템을 구성하였고 이후 쿼드로터를 호버링 상태에서 사용자가 요구하는 각도 변화에 따른 실험을 수행하였다. 실제 실험을 통한 쿼드로터 자세제어 데이터를 산출하였으며, 이를 바탕으로 추가적인 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 설계한 다종 센서 및 쿼드로터 자세 제어 시스템의 성능 검증을 진행하였다.
A modular platform development technique was proposed to minimize development cost and development period by utilizing the already developed unmanned Aerial target AVT, which has been operated and verified for many years. New Mission Profile was designed and structural analysis was performed through finite element analysis (FEA) by analyzing mission requirements for visual short-range, non-visible mid-range, and long-range targets. The targets are used for guided missile anti-aircraft training. In addition, avionics systems including flight control computers for autonomous flights were developed to verify their conformance by performing launcher take-off tests with rapid acceleration changes and autonomous flight tests at a maximum speed of 300km per hour.
This paper describes limitations and solutions of the existing processor-monitoring concept for a military supersonics aircraft Flight Control Computer (FLCC) equipped with modern architecture processor to perform the system integration test. Safecritical FLCC integration test, which requires automatic test for thousands of test cases and real-time input/output test condition generation, depends on the processor-monitoring device called Processor Interface (PI). The PI, which relies upon on the FLCC processor's external address and data-bus data, has some limitations due to multi-fetching capability of the modern sophisticated military processors, like C6000's VLIW (Very-Long Instruction Word) architecture and PowerPC's Superscalar architecture. Several techniques for limitations were developed and proper monitoring approach was presented for modem processor-adopted FLCC system integration test.
본 논문은 실시간 운영체제인 Xenomai 를 사용하여, 회전익 무인항공기 소프트웨어 개발에 대한 내용을 설명하고 있다. 실시간 운영체제 사용하여 고정 순위 우선 스케줄링을 채택함으로써 데드라인의 타이밍(Timming) 결정성을 보장하였고, 이기종 시스템과의 호환성과 확장성을 고려하여 POSIX API 를 사용하여 멀티 쓰레드를 구현하였다. 또한 실시간 드라이버 모델(RTDM : Real-Time Driver Model)을 사용하여 획득한 데이터를 실시간 전송이 가능하도록 하였다. 본 논문은 실시간 운영체제를 무인항공기에 적용하고 구현된 비행제어 컴퓨터와 제어 소프트웨어를 비율 단조 스케줄링을 적용하여 무인항공기의 쓰레드들의 응답 속도 및 안정성을 보장하는 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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