• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제17권1호
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• pp.84-90
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• 2019

Applications of unmanned aerial vehicles (UAVs) in the military environment have become popular because they require minimum human contribution and can avoid accidents during missions. UAVs are employed in various missions such as reconnaissance, observation, aggression, and protection. Consequently, counter-measures, known as anti-drone technologies, have been developed as well. In order to protect against threats from anti-drone technologies and enhance the survivability of UAVs, this study proposes an evasive measure. The proposed bio-inspired evasive maneuver of a UAV mimics a dragonfly's irregular flight. The unpredictable UAV movement is able to confuse enemies and avoid threats, thereby enhancing the UAV's survivability. The proposed system has been implemented on a commercial UAV platform (AR Drone 2.0) and tested in a real environment. The experiment results demonstrate that the proposed flight pattern has larger displacement values compared to a regular flight maneuver, thus making the UAV's position is difficult to predict.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제13권3호
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• pp.267-281
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• 2012

This paper reviews the flight mechanics and control of birds and bird-size aircraft. It is intended to fill a niche in the current survey literature which focuses primarily on the aerodynamics, flight dynamics and control of insect scale flight. We review the flight mechanics from first principles and summarize some recent results on the stability and control of birds and bird-scale aircraft. Birds spend a considerable portion of their flight in the gliding (i.e., non-flapping) phase. Therefore, we also review the stability and control of gliding flight, and particularly those aspects which are derived from the unique control features of birds.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.25-33
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• 2019

본 논문은 목표한 방향으로 자유롭게 기동할 수 있는 새 크기의 물리기반 날갯짓 비행로봇 시뮬레이션을 위한 동역학적 신경망 컨트롤러를 생성하는 통합적인 진화연산 방법을 제시한다. 제안된 진화로봇 시스템은 날갯짓 비행의 추가적인 민첩성과 안정성을 위하여 Morphological Computation 개념을 응용한 간단한 날개 순응성 모델과 그와 통합된 Mechanosensory 정보를 활용한다. 역학적으로 불안정한 날갯짓 기동의 안정성 개선을 위해 로봇의 날개는 회전스프링으로 팔의 골격에 연결된 여러개의 패널들로 모델링되어, 새의 깃털에서 영감을 받은 단순한 형태의 날개 유연성을 시뮬레이션 하도록 설계되었다. 신경망 컨트롤러 역시 생물학적으로 의미있는 좌우대칭적 연결구조를 가짐과 동시에 최대의 진화연산 탐색 가능성을 위해 두 개의 fully-connected 신경망 모듈로 이루어지며, 이를 위한 센서정보로서 항법센서와 더불어 각 날개패널의 움직임 보들이 입력되어진다. 이러한 설계는 각 패널센서로 하여금 잠재적으로 신경망의 날갯짓 패턴 생성에 관여하게 함과 동시에, 날개에 가해지는 힘의 감지와 패널의 굽어짐으로 인한 날개 순응성으로부터 얻을 수 있는 비행의 민첩성과 안정성 향상을 동시에 유도할 수 있다. 본 시스템으로 진화된 날갯짓 로봇은 실시간으로 주어지는 목표방향으로의 효과적인 기동과 함께, 외부의 공기역학적 섭동에 대하여도 더욱 안정적인 비행을 유지함을 보여준다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권6호
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• pp.385-391
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• 2022

본 논문에서는 경사 하강법 기반의 경로 생성(GBPP)과 입자 군집 최적화(PSO)를 결합하여 3차원 공간에서 금지구역, 지형정보, 고정익 특성 등을 고려한 경로 생성 알고리즘을 제안한다. 기존의 GBPP 방법의 경우 빠르게 경로 생성이 가능하지만 초기 경로에 따라 지역적 최적 값에 빠져 안전하지 않은 경로가 생성될 수 있다. 유전 알고리즘(GA)과 PSO 등 생물학에서 영감을 받은 군집 지능 알고리즘들의 경우 다양한 경로들을 샘플링하여 지역적 최적 값 문제를 해결할 수 있다. 다만 무인기와 경로점 개수가 증가하여 최적 변수가 증가할 경우 군집 개수를 늘려야 하고 계산 시간이 크게 증가한다. 두 알고리즘 단점을 보완하고자 본 연구에서는 GBPP 입력 값인 초기경로를 수평, 수직 방향에 대한 변위 두 가지 변수로 정의하고 이를 PSO 변수로 정의하여 계층적 경로 최적화 알고리즘 HPSO를 제안한다. 제안한 알고리즘은 통용되는 비행 제어 컴퓨터(FCC)의 software-in-the-loop simulation(SILS)을 사용하여 고정익 무인기에 대한 사용 가능성을 검증하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제46권9호
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• pp.712-722
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• 2018

본 논문에서는 곤충 모방 날갯짓 비행체의 가장 중요한 설계 변수 중 하나인 날개에 대한 파라메트릭 연구에 대해 서술하였다. 추력, 피칭모멘트, 소비전력, 추력 대 전력비의 비교 및 분석을 통해 날개 형상에 대한 실험적 연구를 진행하였다. 힘과 모멘트는 2축 밸런스를 이용하여 측정되었으며 날갯짓 주파수는 홀센서를 이용하여 측정되었다. 날개 형태는 겹 날개 형태를 채택하였으며 이를 통해 Clap and fling 효과를 구현하였다. 기준 날개 형상으로 잠자리의 날개를 선정하였고, 이를 기준으로 가로세로비 및 면적에 대한 실험을 진행하였다. 결과적으로, 가로세로비와 면적이 증가할수록 추력, 피칭모멘트, 소비전력이 증가하는 것을 확인하였다. 또한, 일정 수준 이상의 가로세로비 혹은 면적을 가지는 날개를 메커니즘에 적용하였을 때 메커니즘이 정상적으로 구동되지 않는 것을 확인하였다. 최종적으로 날개 형상 선정은 필요한 최소추력을 만족시키는 날개 중에서 추력 대 전력비를 비교함으로써 이루어졌다. 하지만 추력선과 무게중심의 불일치로 인한 모멘트의 발생으로 안정성을 확보할 수 없었다. 이에 안정성을 확보하기 위해 상단과 하단에 댐퍼를 부착한 실내 비행 시험을 통해 날개의 파라메트릭 연구 결과에 대한 간접적인 성능 검증을 수행하였다.