• 한국항공우주학회지
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• 제47권2호
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• pp.107-113
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• 2019

본 논문에서는 대기 속도 센서가 없는 항공기에서의 강인 필터 기반의 바람 추정 기법을 제안한다. 바람 속도(wind velocity)는 항공기의 유도 및 제어를 더욱 정밀하게 수행하기 위해 사용되는 정보이다. 일반적으로 바람 속도는, 대기 속도와 지면 속도의 차이를 계산하여 얻을 수 있다. 이때 대기 속도는 피토 튜브와 같은 항공기와 대기의 상대 속도를 측정하는 대기 속도 측정 센서에서 얻을 수 있고, 지면 속도는 항법 시스템으로부터 얻을 수 있다. 그러나 항공기의 구성을 간단하게하기 위하여 대기 속도 측정 센서를 장착하지 않는 경우, 바람 속도를 직접적으로 얻을 수 없기 때문에 필터를 이용한 바람 추정 기법이 필수이다. 이때 난류에 의해 항공기의 공력 계수가 변하게 되는데, 이는 바람 추정 필터의 시스템 모델의 불확실성을 유발하게 되고, 결국 바람 추정 성능이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 공력계수 불확실성에 강인함을 확보하기 위해 $H{\infty}$ 필터를 적용한 바람 추정 기법을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법이 공력계수의 불확실성이 있는 상황에서 성능을 개선하는 것을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.427-433
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• 2022

무인항공기의 충돌 회피 기술은 장애물에 대한 탐지 기술과 충돌 여부 판단 및 회피 기술이 요구된다. 본 논문은 공선상에 존재하는 다중 정적 장애물에 대한 무인항공기의 충돌 회피를 수행하기 위하여, LiDAR를 활용한 장애물 탐지 알고리즘과 최근접점 기반의 충돌 인식 및 회피 알고리즘을 제안한다. 장애물 탐지를 수행하기 위하여 LiDAR의 측정 데이터 중 지면을 제거하는 전처리를 수행하고, K-평균 군집화 알고리즘을 활용하여 전처리된 데이터에서 장애물을 탐지 및 분류한다. 또한, 상대 항법을 통해 탐지한 다중 장애물의 절대 위치를 추정하며, 저주파 통과 필터를 활용하여 추정 위치를 보정한다. 탐지한 다중 정적 장애물과의 충돌 회피를 수행하기 위해 최근접점 기반의 충돌 인식 및 회피 알고리즘을 활용한다. 각 장애물 간의 거리를 활용하여 회피해야 하는 장애물 정보를 갱신하고, 갱신된 장애물 정보를 통해 충돌 인식 및 회피를 수행한다. 마지막으로 Gazebo 시뮬레이션 환경에서의 장애물 위치 추정, 충돌 인식 및 회피 결과 분석을 통해, 충돌 회피가 정상적으로 수행되는 것을 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1125-1139
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• 2022

무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.