소형드론의 상용화를 위해서는 안전성과 자율운행기능의 확보가 필수적이다. 최근 드론제작이 상당히 용이해졌으나, 여전히 안정적인 드론의 제작은 쉽지 않다. 따라서 자체드론제작 필요성은 영상이나 자율이동 등 상위 알고리즘의 연구에 큰 장애요소로 존재한다. 본 연구에서는 상용드론과 Raspberry PI, 및 오픈소스를 활용하여, 쿼드로터 드론의 자율운행기술 개발 중 영상기반 자율운행을 설계해볼 수 있는 지상원격제어시스템(GCS)을 설계하고 구현하였다. 설계한 시스템은 모듈화된 구성으로 통신, UI 및 영상처리 모듈로 구성하였고, 특히 주행선유지 알고리즘을 구현하여 기능 및 성능 실험을 하였다. 설계한 주행선유지 알고리즘은 Hough 변환에 의하여 검출된 차선을 소실점 검출과 자제적인 라인트래킹 알고리즘을 개발하여 사용하여 인식오류를 줄였으며, 주행선과 드론의 진행방향을 계산하고 방향 (전진, 정지, 좌우회전)제어하였다. 구현된 시스템은 현재 100m육상트랙의 직선과 완만한 곡선을 2-3 m/s로 주행할 수 있다.
본 논문에서는 궤환선형화를 이용한 일치기법을 사용하여 다수 무인기의 편대비행 제어기를 설계하였다. 제안한 기법은 한 대의 리더기를 중심으로 하는 집중형 방식이 아닌 분산형 방식으로, 각 개체의 제어입력은 인접한 개체만의 정보만을 이용하여 설계된다. 라플라시안 행렬을 이용하여 개체 간의 정보 교류를 정의한 후, 궤환선형화 과정을 거친 비행체에 적용하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 제어기의 안정성 해석을 수행하였다. 또한 제안한 제어기의 성능을 검증하기 위해서 회전익 무인기 비행체 모델에 대한 수치 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문에서는 농업용 방제 드론을 이용하여, 균일 방제를 통해 병해충에 농작물을 방지하고자 한다. 방제가 수행되는 비행 고도는 4 m 로 고정하고, 비행 속도 4-5 m/sec. 범위에서 실험을 수행하였다. 방제사의 조종 습관 및 방법, 바람의 영향과 같이 환경적 요인이 작용하여 정량화된 방제 작업이 어렵다. 실험은 10 m 농지에서 감수지를 한 열에 1.25 m 간격으로 7 장씩 5 열을 10 m 간격으로 배치하고, 제안된 항공 살포 시스템을 적용하여 살포 실험을 수행하였다. 분사 노즐 중심으로 좌우측 약 3.75 m 지점에서부터 분사된 입자가 감소하기 시작하였다. 입자의 개수에 따라 유효 살포 폭은 약 7.5 m 영역으로 관찰되었으며, 제안된 살포 시스템이 균일 방제에 효과가 있음을 실험적으로 검증하였다.
NSS (Navigation satellite system) provides the information for determining the position, velocity and time of users in real time using satellite-networking, and is classified into GNSS (Global NSS) and RNSS (Regional NSS). Although GNSS services for global users, the exactitude of provided information is dissatisfied with the degree required in modern systems such as unmanned system, autonomous navigation system for aircraft, ship and others, air-traffic control system. Especially, due to concern about the monopoly status of the countries operating it, some other countries have already considered establishing RNSS. The RNSS services for users within a specific area, however, it not only gives more precise information than those from GNSS, but also can be operated independently from the NSS of other countries. Thus, for Korean RNSS, this paper suggests the methodology to design the satellite constellation considering the regional features of Korean Peninsula. It intends to determine the orbits and the arrangement of navigation satellites for minimizing PDOP (Position dilution of precision). PGA (Parallel Genetic Algorithm) geared to solve this nonlinear optimization problem is proposed and STK (System tool kit) software is used for simulating their space flight. The PGA is composed of several GAs and iterates the process that they search the solution for a problem during the pre-specified generations, and then mutually exchange the superior solutions investigated by each GA. Numerical experiments were performed with increasing from four to seven satellites for Korean RNSS. When the RNSS was established by seven satellites, the time ratio that PDOP was measured to less than 5 (i.e. better than 'Good' level on the meaning of the PDOP value) was found to 94.3% and PDOP was always kept at 10 or less (i.e. better than 'Moderate' level).
본 연구는 공군에서 운영되고 있는 "항공관제통합관리"체계 내 최근 추가된 항공안전관리시스템(SMS) 안전자율보고를 통해 접수된 안전보고 사례를 분석하여, 위해요인을 식별하고, 해당 지역(기지)별 개선사항을 제시하여, 향후 데이터 기반의 안전관리를 수행할 수 있는 기초를 마련하기 위함이다. 위해요인 식별을 위해 자율보고체계 내 16개로 분류된 데이터를 기반으로 1차적으로 기지별 분류를 하였고, 기종 및 기술된 내용을 기반으로 세부적으로 2차 분류하였다. 가장 많은 보고가 이루어진 관제협조(306건) 항목에 대하여 RCIAA(Reporting, Category, Identification, Analysis, and Action, 이하 RCIAA)과정(연구자 작성)을 거쳐 위해요인을 분석하였으며, 분석한 결과를 토대로 위해요인을 크게 정보 공유, 규정, 절차 교육·훈련 및 장비 항목으로 나누어 개선사항을 도출하였다. 위해요인 및 특정 개선사항이 기지별(12개) 로 상이함을 확인할 수 있었으며, 통계적 분석을 바탕으로 기지(지역)별 운항관제분야 안전관리의 방향을 제시할 수 있는 근거로 활용할 수 있다. 또한, 민(民)·군(軍)을 통틀어 특정 기지(지역)별 데이터 기반의 위해요인 분석 연구가 부족한 점에 비추어 볼 때 데이터를 기반으로 한 안전관리의 중요성을 재확인 할 수 있는 결과로 제시할 수 있을 것으로 사료된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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