항공기 분리보증은 자유비행의 핵심요구사항이다. 본 논문에서는 위임권한 확대, 공역 효율성 문제 등 자유비행의 실증적 문제해결을 위해 자율형 운항 알고리즘을 제안하고, 제안된 알고리즘과 포텐셜 필드 알고리즘을 모델링하여 두 가지 조건의 시나리오 상황에서 항공기 성능 데이터를 활용, 알고리즘 성능 및 충돌해결과 운항 자율성 효과 등을 측정하였다. 실험결과 자유비행 공역 하에서 자율형 운항 알고리즘이 포텐셜 필드 알고리즘보다 알고리즘 성능, 충돌해결, 운항 자율성 효과 측면에서 우수하였다.
This paper introduces an algorithm to middle-low price drone's autonomous navigation flight system using computer vision and GPS. Existing drone operative system mainly contains using methods such as, by inputting course of the path to the installed software of the particular drone in advance of the flight or following the signal that is transmitted from the controller. However, this paper introduces new algorithm that allows autonomous navigation flight system to locate specific place, specific shape of the place and specific space in an area that the user wishes to discover. Technology developed for military industry purpose was implemented on a lower-quality hobby drones without changing its hardware, and used this paper's algorithm to maximize the performance. Camera mounted on middle-low price drone will process the image which meets user's needs will look through and search for specific area of interest when the user inputs certain image of places it wishes to find. By using this algorithm, middle-low price drone's autonomous navigation flight system expect to be apply to a variety of industries.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.595-609
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2020
In this study, we propose a decentralized mathematical model for predictive control of a system of multi-autonomous unmanned aerial vehicles (UAVs), also known as drones. Being decentralized and autonomous implies that all members make their own decisions and fly depending on the dynamic information received from other unmanned aircraft in the area. We consider a variety of realistic characteristics, including time delay and communication locality. For this flocking flight, we do not possess control for central data processing or control over each UAV, as each UAV runs its collision avoidance algorithm by itself. The main contribution of this work is a mathematical model for stable group flight even in adverse weather conditions (e.g., heavy wind, rain, etc.) by adding Gaussian noise. Two of our proposed variance control algorithms are presented in this work. One is based on a simple biological imitation from statistical physical modeling, which mimics animal group behavior; the other is an algorithm for cooperatively tracking an object, which aligns the velocities of neighboring agents corresponding to each other. We demonstrate the stability of the control algorithm and its applicability in autonomous multi-drone systems using numerical simulations.
This paper describes efficient flight control algorithms for building a reconfigurable ad-hoc wireless sensor networks between nodes on the ground and airborne nodes mounted on autonomous vehicles to increase the operational range of an aerial robot or the communication connectivity. Two autonomous flight control algorithms based on adaptive gradient climbing approach are developed to steer the aerial vehicles to reach optimal locations for the maximum communication throughputs in the airborne sensor networks. The first autonomous vehicle control algorithm is presented for seeking the source of a scalar signal by directly using the extremum-seeking based forward surge control approach with no position information of the aerial vehicle. The second flight control algorithm is developed with the angular rate command by integrating an adaptive gradient climbing technique which uses an on-line gradient estimator to identify the derivative of a performance cost function. They incorporate the network performance into the feedback path to mitigate interference and noise. A communication propagation model is used to predict the link quality of the communication connectivity between distributed nodes. Simulation study is conducted to evaluate the effectiveness of the proposed reconfigurable airborne wireless networking control algorithms.
실제 시스템 적용에 있어서, 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)의 자율제어(autonomous control)를 위한 3-D 장애물회피(obstacle avoidance) 시스템은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 소나(sonar)는 지역적 탐색영역 내에서 장애물의 거리(range)/방위(bearing) 정보를 제공하며, 자율수중운동체(Autonomous Underwater Vehicle : AUV) 관점에서 에너지 소비 및 음향학적 소음이 적은 시스템을 필요로 하며, 최대 피치 및 심도와 같은 UFV 운용 제약조건을 가진다. 나아가, 구조와 파라메터의 관점에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제를 해결하기 위해서 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 3-D 장애물회피 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 UFV의 3-D 장애물회피가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실제 시스템에 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.
This paper deals with an autonomous flight guidance and control algorithm design for TR301 tilt-rotor airplane under development by Korea Aerospace Research Institute for simulation purpose. The objective of this study is to design autonomous flight algorithm in which the tilt-rotor airplane should follow the given waypoints precisely. The approach to this objective in this study is that, first of all, model-based inversion is applied to the highly nonlinear tilt-rotor dynamics, where the tilt-rotor airplane is assumed to fly at helicopter flight mode(nacelle angle=0 deg), and then the control algorithm, based on classical control, is designed to satisfy overall system stabilization and precise waypoint following performance. Especially, model uncertainties due to the tiltrotor model itself and inversion process are adaptively compensated in a simple neural network(Sigma-Phi NN) for performance robustness. The designed algorithm is evaluated in the tilt-rotor nonlinear airplane in helicopter flight mode to analyze the following performance for given waypoints. The simulation results show that the waypoint following responses for this algorithm are satisfactory, and control input responses are within control limits without saturation.
실제 시스템 적용에 있어서, 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)의 자율제어(autonomous control)를 위한 장애물회피(obstacle avoidance) 시스템은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 소나(sonar)는 지역적 탐색영역 내의 장애물 정보만을 제공할 수 있으므로 지역적 정보를 가지며, 에너지 소비 및 음향학적 소음이 적은 시스템이 필요하므로 연속적인 제어입력을 요구한다. 나아가, 구조와 파라메터의 관점에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제를 해결하기 위해서 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 장애물회피 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 UFV 장애물회피가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실제 시스템에 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.
The experimental results are presented of an autonomous flight algorithm of a foldable quadcopter with airdrop launching functions. A foldable wing structure enabled the quadcopter to be inserted into a rocket container with limited space. The foldable quadcopter was then separated from the rocket in the air. The flight pattern was tracked using a global positioning system (GPS) with various sensors, including an inertial measurement unit (IMU) module until a designated target position was reached. Extensive field tests were conducted through an international rocket competition, ARLISS 2017, which was held in Black Rock Desert, Nevada, USA. The flight trajectory record of the experiments is stored in electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM) embedded in the main control unit. The flight record confirmed that the quadcopter successfully separated from the rocket, executed flight toward the target for a certain length of time, and stably landed on the ground.
본 논문에서는 무인 항공기의 활주로 자동 접근 알고리즘에 대해 기술하였다. 본 연구에서 자동 접근의 주요 목적은 야간에 항공기의 안전한 착륙을 돕기 위함이다. 자동 접근 기능을 사용하게 되면 항공기가 어느 위치에 있던 초기 위치를 기준으로 경로 명령이 생성된다. 경로 명령은 최단거리를 가지는 원호-직선-원호로 구성되어있다. 경로 명령을 통해 생성된 경로를 따라 이동한 다음 활주로에 접근하도록 알고리즘을 설계하였다. 항공기의 다양한 초기 위치에 대한 경로 생성 알고리즘의 시뮬레이션을 통해 1차 검증을 하였으며 이를 기반으로 실제 비행시험을 수행하여 본 연구에서 제안한 알고리즘의 타당성을 실증적으로 검증하였다.
본 논문에서는 초소형 비행체의 자동 편대 비행을 위한 유도 법칙과 비행 시험 결과를 기술하였다. 초소형 비행체는 탑재 중량과 비행시간 등의 제한으로 인해 짧은 시간 안에 복수의 비행체가 임무를 분담하거나 협력하여 동시에 수행하는 것이 효율적이며 편대 비행은 이러한 임무 하중을 효과적으로 감소시킬 수 있다. 제안된 편대 유도 법칙은 Leader-Follower 편대 비행의 기하학적 관계 기반으로 비선형 모델 역변환 기법을 이용하여 설계하였다. 편대 유도 법칙에 필요한 비행체의 상태 정보는 비행체 간 고속의 데이터 통신 시스템을 구성하고 지상국을 통해 송수신하도록 하였다. 본 연구에서 제안된 비행체간 통신 기반의 편대 유도 기법은 센서의 측정 잡음에 대한 강건한 성능을 확인하기 위해 실제 비행 데이터 기반 시뮬레이션을 수행하였고 다수의 초소형 비행체를 이용한 편대 비행 시험을 통해 유도 법칙의 타당성을 검증하고 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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