We introduce an autonomous flying system using a model-helicopter. A feature of the helicopter is that autonomous flight is realized on the low-cost compact model-helicopter. Our helicopter system is divided into two parts. One is on the helicopter, and the other is on the land. The helicopter is loaded with a vision sensor and an electronic compass including a tilt sensor. The control system on the land monitors the helicopter movement and controls. We firstly introduce the configuration of our helicopter system with a vision sensor and an electronic compass. To determine the 3-D position and posture of helicopter, a technique of image recognition using a monocular image is described based on the idea of the sensor fusion of vision and electronic compass. Finally, we show an experiment result, which we obtained in the hovering. The result shows the effectiveness of our system in the compact model-helicopter.
무인항공기란(Unmanned Aerial Vehicle : UAV)란 일반적으로 조종사 없이 사전에 입력된 프로그램에 따라 또는 비행체 스스로 주위환경(장애물, 항로)을 인식하고 판단하여 자율 비행(Autonomous Flying)하는 비행체를 말한다. 본 논문에서는 항법센서(Attitude Heading Referance System: AHRS)를 비행제어 시스템과 통합한 시스템에 관하여 다루었다.
본 논문에서는 실내 환경에서 특정한 장소를 찾아갈 수 있는 자동비행체를, 컴퓨터비전과 스마트폰, 헬륨을 사용하여 구현 하는 방법을 제안한다. 마커를 이용하여 빌딩 내 각 정점을 표시하며, 이를 활용하여 자동으로 최단의 경로를 찾아서 그 경로를 따라 비행하는 알고리즘과 비행체의 구조를 보인다. 실험 결과 다양한 방면으로 적용 가능한 유의미한 결과를 얻었다
중국 동북부지역 랴오닝성의 단둥(40°07'N 124°23'E)과 지린성의 궁주링(43°30'N 124°49') 및 룽징(42°46'N 129°26'E)에서 2020년과 2021년 벼 재배기간 중에 성페로몬트랩으로 이화명나방(Chilo suppressalis)(나비목: 포충나방과)의 성충 발생 시기를 조사하였다. 1화기 성충은 5월 중순부터 7월 하순 사이, 2화기 성충은 7월 중순부터 9월 중순 사이에 발생하여 세 지역 모두 연중 2회 성충 발생양상이 뚜렷하게 확인되었다. 위도가 높은 지역에서 발생시기가 더 늦었다. 각 지역에서 관찰된 1화기 발생 시기를 기준으로 발생 시기 모델링을 통해 2화기 발생 시기를 추정하고 관찰된 시기와 비교하였다. 네 개의 선행연구 자료로부터 성충, 알, 유충, 용 발육단계의 온도의존 생명현상(발육속도, 발육완성분포, 생존율, 성충 노화율, 총산란수, 산란완성분포, 성충 생존완성분포) 모델들을 수집하거나 작성하였고, 이들을 선행 연구에 따라 단독으로 사용하거나 혼합하여 곤충 발생 시기 추정 소프트웨어인 PopModel에서 결합하였다. 모델링 결과에서 유충 발육기간이 짧게 관찰된 선행연구 자료를 기반으로 하여 구성된 모형들이 2화기 성충 발생 시기를 더 근접하게 추정하였다. 2021년에는 단둥과 룽징에서 성충 조사 시기에 맞추어 이화명나방에 의한 벼 피해주율의 변화를 조사하였다. 피해주율은 벼 재배기간 중 누적되어 2번의 증가시기가 뚜렷하게 나타났고, 이화명나방의 각 세대 유충에 의해 발생한 것으로 추정되었다.
본 논문은 무선네트워크를 사용하는 비행제어시스템을 탑재한 고정익 무인항공기의 시험개발에 대해 소개한다. 무선네트워크를 기반으로 하는 항공기는 기존의 방식과 달리 센서와 구동기를 무선으로 연결하여 전선의 무게를 줄여 항공기를 경량화 할 수 있고, 이에 따라 기체 정비비용과 시간을 절약할 수 있다. 본 연구에서 사용된 무인항공기는 AHRS와 GPS, 엘리베이터와 에일러론을 구동하는 서보모터가 ZigBee 통신을 이용하여 FCC에 연결되었다. 또한 무선신호에 의한 지연이 비행안전성에 미치는 영향을 알아보고자 실내 및 비행시험을 수행하였으며, 유선비행제어시스템과의 결과 비교를 통해 이러한 영향은 매우 미미했음을 확인하였다.
무인항공기의 영상 기반 자동 정밀 착륙 기술은 착륙 지점에 대한 정밀한 위치 추정 기술과 착륙 유도 기술이 요구된다. 또한, 안전한 착륙을 위하여 지상 장애물에 대한 착륙 지점의 안전성을 판단하고, 안전성이 확보된 경우에만 착륙을 유도하도록 설계되어야 한다. 본 논문은 자동 정밀 착륙을 수행하기 위하여 영상 기반의 항법과 착륙 지점의 안전성을 판단하기 위한 알고리즘을 제안한다. 영상 기반 항법을 수행하기 위해 CNN 기법을 활용하여 착륙 패드를 탐지하고, 탐지 정보를 활용하여 통합 항법 해를 도출한다. 또한, 위치 추정 성능을 향상시키기 위한 칼만필터를 설계 및 적용한다. 착륙 지점의 안전성을 판단하기 위하여 동일한 방식으로 장애물 탐지 및 위치 추정을 수행하고, LSM을 활용하여 장애물의 속도를 추정한다. 추정한 장애물의 상태를 활용하여 계산한 CPA를 기반으로 장애물과의 충돌 여부를 판단한다. 최종적으로 본 논문에서 제안된 알고리즘을 비행 실험을 통해 검증한다.
본 논문에서는 틸트로터 항공기의 회전익 모드에 대한 자율비행 유도제어 알고리즘을 적응제어기법을 이용하여 설계하는 것이다. 이를 위해 우선 출력기반 근사적 궤환선형화 기법을 통하여 알고리즘의 내부루프를 구성하고 그로부터 발생하는 모델오차를 단일 은닉층-신경망을 적용하여 상쇄하였다. 그리고 리아푸노프 안정성 이론에 따른 적응제어 갱신법칙은 선형 관측기를 기반으로 설계하였다. 나아가 외부루프는 경로점 유도법칙으로부터 생성되는 궤적을 추종하도록 하였으며 특히 엄밀한 자동착륙 궤적추종 성능 향상을 위하여 방향각 및 비행경로각 시선유도법칙을 설계하였다. 틸트로터 비선형 모델 시뮬레이션 결과는 콜렉티브 입력에서 보이는 순간적인 작동기 포화현상 이외에는 만족할 만한 안정성과 추종성능을 보여 주고 있다.
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.
침수의 경우에, 수중 비행체(UFV : Underwater Flight Vehicle)는 발라스트 탱크들의 내부를 고압 공기로 비워 내어 부상을 수행한다. 동시에, 침수와 부상 순차에 의한 오버슈트 심도를 감소시키기 위해서 제어판과 추진기를 병행하여 사용한다. 그런데, 기존의 전체 고압 공기 blow-off 방법은 가벼운 침수일지라도 부상 후에는 몸체를 수면에 드러나게 한다. 이는 불필요한 임무 실패 또는 몸체 노출의 결과를 가져온다. 따라서, 부상 제어에 의해 오버슈트 심도를 감소시킴과 동시에 몸체를 수면 근처에 유지시키는 것이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해서 심도 제어에 있어서의 전문가 지식을 확장하는 분해법 및 FBFE(Fuzzy Basis Function Expansion)을 사용하는 적응법에 기초한 적응 부상 제어 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 UFV 부상 제어가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 UFV 부상제어 시스템에 존재하는 문제점들을 온라인으로 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.
The Global Positioning System (GPS) is widely used to aid the navigation of aerial vehicles. However, the GPS cannot be used indoors, so alternative navigation methods are needed to be developed for micro aerial vehicles (MAVs) flying in GPS-denied environments. In this paper, a real-time three-dimensional (3-D) indoor navigation system and closed-loop control of a quad-rotor aerial vehicle equipped with an inertial measurement unit (IMU) and a low-cost light detection and ranging (LIDAR) is presented. In order to estimate the pose of the vehicle equipped with the two-dimensional LIDAR, an octree-based grid map and Monte-Carlo Localization (MCL) are adopted. The navigation results using the MCL are then evaluated by making a comparison with a motion capture system. Finally, the results are used for closed-loop control in order to validate its positioning accuracy during procedures for stable hovering and waypoint-following.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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