오랜기간 비행선의 이착륙은 사람에 의한 수동으로 이루어졌으나, 자동제어시스템의 개발과 함께 이를 비행선에 적용하여 보다 정확한 이착륙의 필요성이 대두되었으며, 많은 알고리즘이 개발되고 있다. 본 논문에서는 기낭의 압력제어에 의한 비행선의 이착륙제어를 다룬다. 비행선의 운동방정식은 비선형 방정식으로 매우 복잡하여 우선 간단한 PID제어기에 의한 해법을 제시하였다. 그러나, 운항시 대기조건이 빠르게 변하므로 변하는 예측 불가능한 외란에 대해서는 만족스런 성능을 보이지 못하였다. 따라서, 본지에서는 인공 신경망을 이용한 학습알고리즘을 토대로 원하는 궤적에 빠르게 추종하도록 설계하였다. 일반적으로 인공신경망은 복잡한 문제에 있어서 많은 수의 은닉층과 뉴런이 필요하고 또한 훈련시간이 많이 걸리는 단점이 있기에 이를 해결하기 위해 비행선 이착륙 문제에 대한 일반적인 인공신경망 적용에 대해 연구하였다. 본지에서는 RBFN(radial basis function network)제어기를 설계하였고, 신경 회로망의 가중치는 외란이 인가되거나 부하특성이 비선형적으로 변화되는 것을 고려하도록 기준입력과 실제 비행선 모델의 출력사이의 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행하였다. 그 결과 최대 15m의 오차를 보이는 PID제어기보다 양호한 결과를 얻었다.
Pose estimation is an important operation for many vision tasks. This paper presents a method of estimating the camera pose, using a known landmark for the purpose of autonomous vertical takeoff and landing(VTOL) unmanned aerial vehicle(UAV) landing. The proposed method uses a distinctive methodology to solve the pose estimation problem. We propose to combine extrinsic parameters from known and unknown 3-D(three-dimensional) feature points, and inertial estimation of camera 6-DOF(Degree Of Freedom) into one linear inhomogeneous equation. This allows us to use singular value decomposition(SVD) to neatly solve the given optimization problem. We present experimental results that demonstrate the ability of the proposed method to estimate camera 6DOF with the ease of implementation.
This paper presents a tracking filter of radar beacon system (RBS) for automatic takeoff and landing of an unmanned aerial vehicle. The proposed tracking filter is designed as the decoupled tracking filter to reduce the computational burden. Also, an adaptive estimation method of the measurement error covariance is proposed to provide an improved tracking performance compared to the conventional decoupled tracking filter whenever the accuracy of RBS observations is degraded. 100 times Monte Carlo runs performed to analyze the performance of the proposed tracking filter in case of normal operation and degraded operations, respectively. The simulation results show that the proposed tracking filter provides the improved tracking accuracy in comparison with the conventional decoupled tracking filter.
본 논문에서는 무인기의 다양한 비행모드 중 자동선회 모드의 확장을 위해 자동 장주비행 모드 (auto race-track mode)와 8자 비행모드 (Figure 8 mode)를 구현하기 위한 알고리즘과 비행로직을 제안하고, 이에 대한 시뮬레이션 평가를 수행하여 제안된 비행모드의 검증을 수행하였다. 일반적으로 자동선회 모드는 지정된 선회반경을 유지하는 원선회 비행 (circle flight)을 지칭하게 되는데, 자동 장주비행 모드와 8자 비행 모드를 구현하게 되면 이착륙 안정성 증대와 수행 임무영역을 확장할 수 있게 된다. 이러한 자동 장주비행 모드와 8자 비행모드의 구현을 위한 알고리즘과 비행체의 위치 및 선회방향에 관계없이 비행모드를 구성할 수 있는 비행로직 구현을 정리하였으며, 제안된 알고리즘과 비행로직의 검증을 위해 중형급 무인기를 대상으로 시뮬레이션을 수행하였다.
무인항공기의 자동이착륙을 성공적으로 수행하기 위해서는 자동 지상활주 제어는 반드시 설계되어야 하는 중요한 부분이다. 이러한 지상활주 제어기를 설계하기 위해서는 정확하고 신뢰도 높은 착륙장치 모델은 반드시 필요하다. 본 연구에서는 착륙장치 모델링을 완성하기 위해서 특별히 착륙장치 측력 모델링을 수행하였다. 조향각 명령을 포함한 Cornering Angle을 계산하여 측력을 모델링하였다. 그리고 모델링된 착륙장치 모델을 포함한 비선형 6자유도 시뮬레이션 환경을 이용하여, 항공기의 바람벡터 방향인 Course Angle 오차를 해소하기 위한 전륜 조향(Nose Wheel Steering)과 러더 조향(Rudder Steering)을 동시에 이용하는 자동 지상활주 제어기를 설계하였다. 설계된 지상활주 제어기를 동일하게 적용하여, 착륙장치 모델을 포함한 시뮬레이션 결과와 실제 무인기를 이용한 자동 지상활주 시험 결과를 비교하였고, 이로써 착륙장치 측력 모델링과 지상활주 제어기의 정확성을 입증하였다.
무인항공기 산업이 성숙해짐에 따라 촬영, 정찰, 구조 등 많은 분야에 무인항공기가 적용되고 있으며, 이로 인하여 신속한 무인항공기의 하드웨어의 설계, 특히 배터리팩의 설계가 필요하게 되었다. 수직이착륙 형태의 배송용 무인항공기의 편리한 배터리팩 구성 설계를 위한 자동 배터리팩 설계 툴을 개발하였다. 전류, 전압 패턴, 여러 셀 사양, 원하는 배터리팩 전압 등의 입력을 하면, 자동 배터리팩 설계 툴이 균질 셀 또는 이종 셀들을 결합하여 최소 중량과 최대 용량을 갖는 배터리팩을 계산한다. 또한 이 툴은 설계된 배터리팩 구성의 사용에 따른 용량 감소 경향을 예측할 수 있다.
틸트로터 기술이 항공기 주요 제작사와 정책 입안자 그리고 대중매체의 뜨거운 논쟁주제가 되어온 지도 수 십 년이 지났다. 그러한 주제에 대해서 공식적인 조사와 객관적인 방법에 의해 답변이 되어졌음에도 불구하고 델트로터 기술의 적절성에 대한 우려의 기사나 논란이 여전히 델트로터 개발프로그램의 발목을 잡으려할 때가 있는데 이러한 논의에서 거론된 기술적 내용 중 대부분은 사실과 동떨어진 것이다. 이 논문은 그러한 이슈와 비행시험에서 발생했던 사고에 대한 균형 있고도 기술적인 이해를 제공하기 위해 작성되었다.
본 논문은 산악 지형, 도심, 함정, 교량 등에서 수직 이·착륙 비행, 제자리 비행, 고정익기처럼 저속 및 고속비행을 할 수 있는 덕티드 추진체를 사용한 수직 이·착륙 초소형 무인 항공기 개발 동향을 기술한다. 이 항공기는 여러 측면에서 헬리콥터와 고정익기와는 비행 특성이 다르다. 미육군 미래 전투 체계와 DARPA의 OAV 프로그램의 목적은 운용자에 안전하고 낮은 음향 특성을 갖는 수직 이·착륙 덕티드 팬 초소형 무인 항공기 개발이다. 현재의 초소형 무인 항공기에 영상/적외선 카메라를 탑재하고 숲이나 언덕 뒤에 숨어 있는 적을 정지비행과 응시로 약 1 시간 동안 감시 및 정찰을 한다. OAV의 Class-I은 개인 병사가 배낭에 담아 운반할 수 있는 크기와 무게의 수직 이·착륙 덕티드 MAV 개발이다. Class-II는 Class-I보다 두 배의 운용 시간과 더 넓은 범위의 비행이 가능한 유기체의 수직 이·착륙 덕티드 팬 초소형 무인 항공기 개발이다. 초소형 무인기는 장시간 운용을 위해 현재의 '호버 및 응시'에서 '퍼치-앤-응시'으로 기술을 발전시켜야 한다. 근 미래의 OAV 개념은 유·무인 지상 차량이 주행하는 동안에 차량의 상부에 자동 이착륙하고, 탑재된 상태로 이동하고, 재급유, 재충전, 재이륙하는 합동 운용으로 임무 능력과 효율성을 확장하는 것이다. 덕티드 MAV는 지상 차량의 착륙 패드에서 자동으로 이착륙하기 위해 저렴한 초소형 GPS를 활용한 고정밀 상대 위치 기술 개발이 필요하다. 또한, VTOL 덕티드 MAV와 유·무인 지상 차량 간에 유기체의 협업 동작이 가능케하는 공통 명령과 제어 아키텍처를 개발할 필요가 있다.
FOD는 항공기에 위험을 줄 수 있는 위험요인을 지닌 각종 금속, 비금속의 이물질을 총칭한다. FOD는 활주로 및 유도로, 정비시설 등 특정구역 및 시간을 가리지 않고 발생하며, 항공기의 이동 및 이착륙 시 항공기의 안전에 치명적인 위험을 내재하고 있다. 이에 활주로 내 FOD 발생 시 신속하고 효과적인 탐지 및 제거가 필요하다. 최근 항공 안전 기술 개발의 일환으로 공항 내 활주로 이물질 자동 탐지 시스템 개발이 진행 중에 있다. 본 논문에서는 한서대학교 태안캠퍼스에서 EO/IR 카메라 및 레이더를 이용한 이물질 자동 탐지 실험을 진행하여 주야간 정상적으로 탐지되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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