본 논문에서는 탐사선을 소천체에 착륙시키기 위한 자율 착륙 기법을 제시하였다. 제시된 기법은 탐사선이 스스로 착륙을 위한 위치 및 자세 프로파일을 생성하고 이를 추종하는 구조를 가지며, 위치 및 자세 추종을 위한 제어기를 설계함에 있어 소천체 및 탐사선의 환경 불확실성에 대해 강인한 특성을 갖는 이산 슬라이딩 모드 제어법칙을 바탕으로 하였다. 착륙을 위한 자율 항법 기법으로는 시각기반 관성항법을 적용하였으며, 제시된 착륙 기법은 다양한 불확실성이 존재하는 상황에서의 수치 시뮬레이션을 통해 검증되었다.
UAV는 군사용을 처음 시작으로 근래에 취미용 드론의 급격한 성장과 더불어 최근 기후변화, 교통혼잡, 범죄 예방 등 여러 사회 문제 해결을 위한 드론의 필요성이 증가함에 따라 건설, 교통, 농업, 에너지, 엔터테인먼트 등 다양한 산업과 여러 사회 서비스로 그 필요성이 확대되고 있다. 본 연구는 이러한 사회적 흐름에 따라 인공지능 기술을 통한 드론의 활용성을 확대하고 GPS 수신이 안 되는 환경에서 딥러닝 객체 탐지 모델을 활용한 자율 착륙을 연구를 목표로 한다. GPS 신호는 실내와 같은 환경 혹은 지하, 교량 아래, 산속 등과 같은 곳에서는 수신이 어렵다. 이를 극복하고자 GPS 신호수신이 어려운 지역에서 GPS 수신기를 통해 받는 위치 정보 대신 드론에 장착된 카메라를 통해 전달받는 영상에서 착륙할 지점을 인식하고 카메라를 통해 받는 영상 정보만 이용하여 목표지점으로 하강하는 방식으로 자율 착륙을 유도한다. 딥러닝 중 경량화 모델을 활용하여 소형 드론에서 실시간으로 착륙 지점을 감지하기 위해 최적화 과정을 진행해 실시간 자율 착륙이 가능하게 하였다. 본 연구를 통해 드론의 착륙에 있어 GPS 수신기와 사람의 조종에 대한 의존도를 낮출 수 있을 것으로 기대한다.
최근 원격조종과 자율조종이 가능한 무인항공기(RPAS:Remotely Piloted Aircraft System)가 택배 드론, 소방드론, 구급 드론, 농업용 드론, 예술 드론, 드론 택시 등 각 산업 분야와 공공기관에서의 관심과 활용이 높아지고 있다. 자율조종이 가능한 무인드론의 안정성 문제는 앞으로 드론 산업의 발달과 함께 진화하면서 해결해야 할 가장 큰 과제이기도 하다. 드론은 자율비행제어 시스템이 지정한 경로로 비행하고 목적지에 정확하게 자동 착륙을 수행할 수 있어야 한다. 본 연구는 드론의 센서와 GPS의 위치 정보의 오류를 보완하는 방법으로서 착륙지점 영상을 통해 드론의 도착 여부를 확인하고 정확한 위치에서의 착륙을 제어하는 기법을 제안한다. 서버에서 도착지 영상을 구글맵 API로부터 수신받아 딥러닝으로 학습하고, 드론에 NAVIO2와 라즈베리파이, 카메라를 장착하여 착륙지점의 이미지를 촬영한 다음 이미지를 서버에 전송한다. Deep Learning으로 학습된 결과와 비교하여 임계치에 맞게 드론의 위치를 조정한 후 착륙지점에 자동으로 착륙할 수 있다.
최근 드론 산업의 규모가 커지면서 드론을 다양한 분야에 활용하려는 노력이 커지고 있다. 대규모 환경 모니터링, 재난 관리 등에 사용되기 위해서는 장시간 연속 비행이 필요하지만 드론의 배터리 용량 문제로 인해 사람이 직접 배터리를 교체해 주지 않으면 장시간 비행이 어렵다. 본 논문은 드론이 배터리 충전을 위해 자율적으로 착륙해 충전 후 이륙하는 가로등을 활용한 자율 충전 스테이션'을 제안한다. 단순한 무선 충전이 아닌 드론이 자율 비행을 통해 스테이션에 착륙하고 스테이션의 초음파 센서를 통해 착륙이 감지되면 스테이션의 송신부에서 전력을 공급해 드론의 무선 충전이 가능하다. 또한 스테이션의 구조를 원뿔형으로 만들어 드론이 스테이션의 중앙에 정확히 안착되도록 하였다. 자율 드론 충전 스테이션을 통해 배터리 용량 문제를 새로운 방식으로 해결할 수 있고, 업무에 필요한 인력을 최소화함으로서 드론 관제, 환경 모니터링 등 드론을 활용하는 다양한 분야에 도움을 줄 수 있을 것이다.
달 착륙선의 항법 시스템은 자율 정밀 항법 성능을 확보하기 위해 관성측정기와 별추적기, 고도계, 속도계, 지형상대항법 카메라 등 다양한 항법용 전장부품으로 구성되는데 착륙선의 착륙 시나리오와 임무 요구 성능에 따라 적합한 성능의 항법용 전장부품 선정이 필요하다. 본 논문에서는 달 착륙선에 요구되는 항법용 전장부품의 사양을 공분산해석을 통해 분석하였다. 77차 상태변수로 구성되는 기준 시스템 오차모델과 센서의 측정모델을 정의하고 착륙선의 임무 요구 성능은 90m($3{\sigma}$) 착륙 위치 정확도를 요구하는 정밀탐사 임무와 6km($3{\sigma}$)의 착륙 오차가 허용되는 영역탐사 임무로 구분하였다. 자율항법 시작 시점에 따라 PDI(Powered descent initiation)와 DOI(Deorbit initiation) 시나리오로 나누고 항법용 전장부품의 조합과 착륙 시나리오에 따른 성능 분석을 통해 가상의 임무 요구 성능을 만족하기 위한 항법 시스템의 요구사양을 도출하였다.
현대에서 사용되는 무인 비행체의 경우 자율화수준이 떨어져 사용자의 개입이 필요하다는 문제가 있다. 이에 본 연구는 자율화 달성의 방법론으로 유전자 알고리즘을 선택하고, 이것을 적용해 무인 착륙체의 자율화 가능성을 확인해 보는 것이다. 특별히 무인 비행체의 착륙은 비행체에서 매우 중요한 고전적인 과업 중의 하나이며, 착륙에 있어서 역사적 사건 중의 하나가 달착륙이라고 할 수 있다. 달 착륙선의 추동 메카니즘을 장착한 낙하체의 착륙 자율화 방법을 이용해 무인 착륙체의 자율화 가능성을 확인한다. 본 논문에서는 유전자알고리즘 적용시 게놈을 단지 4가지 액션 (좌회전, 우회전, 분출, 자유낙하) 으로 인코딩하여 무인 착륙체에 적용하고, 유전자 알고리즘의 주요 연산을 접목하여 실험을 성공적으로 진행하였으며 센서에 대한 의존도를 최소화할 수 있는 무인 비행체의 모의 UAV를 제작하였고, 유전자알고리즘을 적용해 그 가능성을 확인하는 테스트 베드를 구축하였다.
공중 무인 이동체(UAV)인 드론을 해상 무인 이동체(USV)와 자율 협력하여 임무를 수행하기 위해선 자동 착륙 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 피라미드 형상의 착륙 장치와 패드를 기반으로 한 도킹 방식의 자동 착륙 시스템을 제안하였다. 파도, 바람 등 해상 환경에 의해 영향을 받더라도 드론이 착지할 수 있도록 유도하고, 결합(Docking) 장치를 통해 순간적으로 고정할 수 있다. 3-DoF 모션 플랫폼으로 함상의 거동을 모사하여 착륙 시험을 수행하였으며, 도킹 방식 자동 착륙 시스템의 운용·활용 가능성을 확인하였다.
최근, 도시 교통체계 운항으로 수직이착륙이 가능한 UAM(Urban Air Mobility, UAM)의 관심이 고조되고 있다. 따라서 첨단 기술이 적용된 친환경 미래형 교통수단으로 다양한 스타트업 기업에서 관련 기술들을 개발하고 있다. 하지만, UAM의 운항에서 안전성을 높일 수 있는 방안들에 관한 연구들은 아직 미미한 편이다. 특히, 자율주행이 탑재된 UAM이 도심에서의 착륙을 시도하는 과정에서 발생되는 위험에 대한 안전성을 향상시킬 수 있는 노력이 더욱 절실하다. 이에, 본 연구에서는, 도심에서 자율주행 UAM이 착륙을 시도 할 때, 방해가 되는 위험영역을 회피하여 안전하게 착륙할 수 있도록 하는 방안을 제안한다. 이를 위하여, 먼저, UAM의 센서에 의해 관측되는 위험물들의 위도 및 경도 좌표값을 산출하고, 이를 바탕으로, 3차원 영상에서 왜곡이 고려된 평면 영상의 좌표를 위도와 경도로 변환한 후 산출된 위도와 경도를 이용하여 미리 학습된 특징 서술자와HOG(Histogram of Oriented Gradients, HOG) 특징 서술자와의 비교하여 위험영역을 추출하는 방안을 제안한다. 위험영역을 완벽히 추출할 수는 없었지만 대체적으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 이에, 제안된 연구 방법이 자율주행 기술이 탑재된 UAM의 이착륙장 선정에 따른 막대한 비용을 줄이고, 도심과 같은 복잡한 환경에서 착륙을 시도할 때 위험성을 감소시키고 안전성을 높이기 위한 기초적인 방안에 기여할 것으로 사료된다.
Li-Po 에너지 밀도의 기술적 진보의 한계로 회전익 무인항공기의 비행시간은 제한적이기 때문에, 연구원들은 회전익 무인항공기의 완전한 자율 임무 수행을 위하여 우회 해결책을 찾고 있다. 몇 가지 후보 해결책들 중, 자동 무선 충전이 가장 가능성 있고 현실적인 후보이며, 본 논문에서는 자동 무선 충전의 주요 기술인 자동 착륙 전략에 초점을 맞추고 있다. MATLAB/Simulink를 기반으로 Li-Po 배터리팩 시뮬레이터를 포함한 회전익 무인항공기 비행 시뮬레이터를 개발하였으며, 이를 통해 비행 상태 및 배터리팩 상태를 분석하였다. 이륙할 때 1,647 W의 최대 모터 출력이 발생하였고, 이때 셀 전압은 최소 3.39 V까지 감소하였다. 이는 22 Ah를 지니고 12S1P로 연결된 2개의 배터리팩이 자동 착륙 임무수행에 적합하다는 것을 나타낸다.
The delivery using drones has been attracting attention because it can innovatively reduce the delivery time from the time of order to completion of delivery compared to the current delivery system, and there have been pilot projects conducted for safe drone delivery. However, the current drone delivery system has the disadvantage of limiting the operational efficiency offered by fully autonomous delivery drones in that drones mainly deliver goods to pre-set landing sites or delivery bases, and the final delivery is still made by humans. In this paper, to overcome these limitations, we propose obstacle detection and landing site selection algorithm based on a vision sensor that enables safe drone landing at the delivery location of the product orderer, and experimentally prove the possibility of station-to-door delivery. The proposed algorithm forms a 3D map of point cloud based on simultaneous localization and mapping (SLAM) technology and presents a grid segmentation technique, allowing drones to stably find a landing site even in places without prior information. We aims to verify the performance of the proposed algorithm through streaming data received from the drone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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