Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제25권4호
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pp.149-161
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2021
This study proposes a methodology for mission/path planning of an unmanned aerial vehicle (UAV) using an artificial potential field with the Markov Decision Process (MDP). The planning problem is formulated as an MDP. A low-resolution solution of the MDP is obtained and used to define an artificial potential field, which provides a continuous UAV mission plan. A numerical case study is conducted to demonstrate the validity of the proposed technique.
Global e-commerce and delivery companies are actively pursuing last-mile delivery service using drones, and various delivery schedule planning studies have been conducted. In this study, separate individual route networks were constructed to reflect drone route constraints such as prohibited airspace and truck route constraints such as rivers, which previous studies did not incorporate. The A* algorithm was used to calculate the shortest path distance matrix between the starting point and destinations. In addition, we proposed an optimal delivery schedule plan using genetic algorithms and applied it to compare the efficiency with that of vehicle-only delivery.
무인 항공기의 경로 계획은 고정 및 동적 장애물을 포함하는 복합 환경에서 장애물 충돌을 회피하는 것이 중요하다. RRT나 A*와 같은 경로 계획 알고리즘은 고정된 장애물 회피를 효과적으로 수행하지만, 고차원 환경일수록 계산 복잡도가 증가하는 한계점을 가진다. 강화학습 기반 알고리즘은 복합적인 환경 반영이 가능하지만, 기존 경로 계획 알고리즘과 같이 고차원 환경일수록 훈련 복잡도가 증가하여 수렴성을 기대하기 힘들다. 본 논문은 셀 분해 알고리즘을 활용한 강화학습 모델을 제안한다. 제안한 모델은 학습 환경을 세부적으로 분해하여 환경의 복잡도를 감소시킨다. 또한, 에이전트의 유효한 행동을 설정하여 장애물 회피 성능을 개선한다. 이를 통해 강화학습의 탐험 문제를 해결하고, 학습의 수렴성을 높인다. 시뮬레이션 결과는 제안된 모델이 일반적인 환경의 강화학습 모델과 비교하여 학습 속도를 개선하고 효율적인 경로를 계획할 수 있음을 보여준다.
본 논문은 레이더와 같은 지상의 다수위협이 존재하는 상황에서 무인항공기의 비행경로 최적화에 관한 것이다. 레이더에 의한 피탐성, 즉 비행체에 의해 반사되는 레이더 신호강도를 최소화하면서 목적지까지의 비행시간을 최소화하는 관점에서 성능지수를 제안하였다. 1차의 시간지연 시스템으로 가정된 비행체의 경사각을 제어입력으로 고려하였으며, Sequential Quadratic Programming기법에 기반한 입력 파라미터 최적화 기법을 사용하여 궤적최적화를 수행하였다. 제안된 무인 항공기 경로계획 기법은 Voronoi 선도기법과 비교하였을 때, 생존성을 증대시키면서도 항공기의 역학적 특성을 고려한 비행경로를 제공한다.
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.
배터리를 동력원으로 사용하는 무인항공기의 경우 배터리 용량이 한정적이기 때문에 임무 수행에 제약이 발생할 수 있다. 이를 최소화하기 위해 임무 지역으로 이동하는 동안 소모되는 배터리를 최소화 하는 것이 중요하다. 또한 임무 계획 단계에서 배터리 소모량 예측 모델을 이용하여 임무 수행 가능성을 사전에 판단할 수 있으며 복귀 시점 선정에 기준이 될 수 있다. 본 논문에서는 3차원 공간에서 환경 요소를 반영한 배터리 사용량 예측 모델을 제안한다. 무인항공기의 비행 기하 관계에 따라 요구 동력을 산출하고 이를 통해 배터리 사용량을 예측하였으며 기존에 제안된 배터리 사용량 예측 기법과 비교를 통해 검증한다. 또한 이를 목적함수로 하여 배터리 사용량을 최소화 하는 비행경로를 생성하고 최단 거리를 목적함수로 하였을 때의 결과와 비교하였다.
최근 비행 애드-훅 네트워크(Flying Ad-hoc Network) 환경에서 강화학습을 이용한 통신 성능 개선과 이동성 모델 설계에 관한 연구가 진행되고 있다. 무인항공기(UAV)에서의 이동성 모델은 움직임을 예측하고 제어하기 위한 핵심요소로 주목받고 있다. 본 논문에서는 무인항공기가 운용되는 3차원 가상 환경을 구현하고, 무인항공기의 경로 최적화를 위해 푸리에 기저 함수 근사를 적용한 Q-learning과 DQN 두 가지 강화학습 알고리즘을 적용하여 모델을 설계 및 성능을 분석하였다. 실험 결과를 통해 3차원 가상 환경에서 DQN 모델이 Q-learning 모델 대비 최적의 경로 탐색에 적합한 것을 확인하였다.
This paper presents the procedure of drag prediction for EAV-1, based on a numerical analysis correlated to an in-flight test. EAV-1, developed by Korea Aerospace Research Institute, is a small-sized UAV to test a hydrogen-fuel cell power system. The long-endurance test flight of 4.5 hours provides numerous in-flight data. The thrust and drag of EAV-1 during the flight test are estimated based on the wind-tunnel test results for EAV-1's propeller performance. In addition, the CFD analysis using a commercial Navier-Stokes code is carried out for the full-scale EAV-1. The computational result suggests that the initial CFD analysis substantially under-predicts the in-flight drag in that the discrepancy is up to 27.6%. Therefore, additional investigation for more accurate drag prediction is performed; the effect of propeller slipstream is included in the CFD analysis through "fan disk" modelling. Also, the additional drag from airplane trim and load factor that actually exists during the flight test in a circular path is considered. These supplemental analyses for drag prediction turn out to be effective since the drag discrepancy reduces to 2.3%.
Researches on air-ground robot cooperating system has been made recently. The cooperation among homogeneous robots focused on the architecture of the system, quality and influence of the communication. In contrast, the cooperation among heterogeneous robots such as aerial vehicle and ground vehicle robots has not been much handled. There are a couple of main points for those air-ground cooperating robots. One is using UAV (Unmanned Aerial Vehicle) as an extra sensor of UGV (Unmanned Ground Vehicle). This kind of application is usually used in situations such as guiding UGV to an appropriate path which could be better determined from the eye in the sky as UAV. The other main application of air-ground cooperating robot system is the localization. By combining sensor information from both UAV and UGV, the robot system as a whole can localize a target object or find features in the environment with better performance than UGV or UAV alone. Although these applications are recently studied in many different ways and devices, there are still a lot of possibilities in the field of air-ground cooperating robot systems. We introduce those research fields in this paper.
In this study, the correlation analysis between total system error and environmental factor variables was performed to confirm the effect on the performance of the integrated navigation system by various environmental factors. To collect flight data of hybrid vertical take-off and landing UAVs, scenarios including various turning sections and straight sections such as left turn, right turn, turning rate, and path change angle were selected, and environmental data of wind direction, wind speed, temperature, air pressure, and humidity were collected in real time through weather station. As a result of the correlation analysis between the collected flight data and environmental data, it was concluded that the performance of the integrated navigation system by environmental factors within the collected data was not significant affected and was robust.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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