• 로봇학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.262-269
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• 2016

Flight of an autonomous unmanned aerial vehicle (UAV) generally consists of four steps; take-off, ascent, descent, and finally landing. Among them, autonomous landing is a challenging task due to high risks and reliability problem. In case the landing site where the UAV is supposed to land is moving or oscillating, the situation becomes more unpredictable and it is far more difficult than landing on a stationary site. For these reasons, the accurate and precise control is required for an autonomous landing system of a UAV on top of a moving vehicle which is rolling or oscillating while moving. In this paper, a vision-only based landing algorithm using dynamic gimbal control is proposed. The conventional camera systems which are applied to the previous studies are fixed as downward facing or forward facing. The main disadvantage of these system is a narrow field of view (FOV). By controlling the gimbal to track the target dynamically, this problem can be ameliorated. Furthermore, the system helps the UAV follow the target faster than using only a fixed camera. With the artificial tag on a landing pad, the relative position and orientation of the UAV are acquired, and those estimated poses are used for gimbal control and UAV control for safe and stable landing on a moving vehicle. The outdoor experimental results show that this vision-based algorithm performs fairly well and can be applied to real situations.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.54-60
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• 2009

In this paper, a precision landing approach is implemented based on real-time image processing. A full-scale landmark for automatic landing is used. canny edge detection method is applied to identify the outside quadrilateral while circular hough transform is used for the recognition of inside circle. Position information on the ground landmark is uplinked to the unmanned helicopter via ground control computer in real time so that the unmanned helicopter control the air vehicle for accurate landing approach. Ground test and a couple of flight tests for autonomous landing approach show that the image processing and automatic landing operation system have good performance for the landing approach phase at the altitude of $20m{\sim}1m$ above ground level.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.141-146
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• 2012

본 논문에서는 영상 기반 자동 착륙 시스템 개발과 이 시스템을 사용하는 멀티로터 플랫폼 개발에 대해서 소개 한다. 멀티로터 플랫폼은 뉴턴 오일러 개념을 근간으로 하는 강체 운동 모델링을 하였고, LQR 제어 기법을 통한 제어기 튜닝 및 시뮬레이션을 하였다. 영상기반 자동 착륙 시스템은 멀터로터 시스템에 탑재된 단일 카메라를 사용하여 추가적인 임무장비 없이 증강 현실 알고리즘을 사용하여 마커를 탐지하고 정밀한 착륙을 유도하도록 GCS와 연동 코드를 구현 하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제45권8호
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• pp.647-661
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• 2017

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.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.485-492
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• 2021

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.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.377-382
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• 2006

Precision approach and landing of aircraft in a remote landing zone autonomously present several challenges. Firstly, the exact location, orientation and elevation of the landing zone are not always known; secondly, the accuracy of the navigation solution is not always sufficient for this type of precision maneuver if there is no DGPS availability within close proximity. This paper explores an alternative approach for estimating the navigation parameters of the aircraft to the landing area using only time-differenced GPS carrier phase measurement and range measurements from a vision system. Distinct ground landmarks are marked before the landing zone. The positions of these landmarks are extracted from the vision system then the ranges relative to these locations are used as measurements for the extended Kalman filter (EKF) in addition to the precise time-differenced GPS carrier phase measurements. The performance of this navigation algorithm is demonstrated using simulation.

• 한국항공우주학회지
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• 제41권6호
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• pp.458-464
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• 2013

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.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제8권1호
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• pp.46-53
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• 2007

In this paper, a guidance law for vision-based automatic landing of unmanned aerial vehicles (UAVs) is proposed. Automatic landing is a challenging but crucial capability for UAVs to achieve a fully autonomous flight. In an autonomous landing maneuver of UAVs, the decision of where to landing and the generation of guidance command to achieve a successful landing are very significant problem. This paper is focused on the design of guidance law applicable to automatic landing problem of fixed-wing UAV and rotary-wing UAV, simultaneously. The proposed guidance law generates acceleration command as a control input which derived from a specified time-to-go ($t_go$) polynomial function. The coefficient of $t_go$-polynomial function are determined to satisfy some terminal constraints. Nonlinear simulation results using a fixed-wing and rotary-wing UAV models are presented.

• 산업융합연구
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• 제18권1호
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• pp.79-85
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• 2020

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.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.559-560
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• 2009