The purpose of this study is leading to reduce the setup time and cost of the ground telemetry system for FA-50 program. And using the accumulated experience during T-50 and TA-50 development period, remove the risk of development and construct the optimal ground telemetry system for FA-50. For this study, collect the ground telemetry data of the T-50/TA-50, analyze the data and problems and then suggest the optimal telemetry ground system for FA-50.
Advanced signal processing techniques have been long introduced and widely used in structural health monitoring (SHM) and nondestructive evaluation (NDE). In our research, we applied several signal processing approaches for our embedded ultrasonic structural radar (EUSR) system to obtain improved damage detection results. The EUSR algorithm was developed to detect defects within a large area of a thin-plate specimen using a piezoelectric wafer active sensor (PWAS) array. In the EUSR, the discrete wavelet transform (DWT) was first applied for signal de-noising. Secondly, after constructing the EUSR data, the short-time Fourier transform (STFT) and continuous wavelet transform (CWT) were used for the time-frequency analysis. Then the results were compared thereafter. We eventually chose continuous wavelet transform to filter out from the original signal the component with the excitation signal's frequency. Third, cross correlation method and Hilbert transform were applied to A-scan signals to extract the time of flight (TOF) of the wave packets from the crack. Finally, the Hilbert transform was again applied to the EUSR data to extract the envelopes for final inspection result visualization. The EUSR system was implemented in LabVIEW. Several laboratory experiments have been conducted and have verified that, with the advanced signal processing approaches, the EUSR has enhanced damage detection ability.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제15권3호
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pp.258-266
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2014
We present a system for the real-time visual relative navigation of a fixed-wing unmanned aerial vehicle in a GPS-denied environment. An extended Kalman filter is used to construct a vision-aided navigation system by fusing the image processing results with barometer and inertial sensor measurements. Using a mean-shift object tracking algorithm, an onboard vision system provides pixel measurements to the navigation filter. The filter is slightly modified to deal with delayed measurements from the vision system. The image processing algorithm and the navigation filter are verified by flight tests. The results show that the proposed aerial system is able to maintain circling around a target without using GPS data.
본 논문에서, 데이터베이스 생성 및 관리 시스템은 미소 픽셀 공중 표적 인식을 위해 제안된다. 제안된 시스템은 1)비행 테스트 비디오 프레임에 의한 직접 이미지 추출, 2) 자동 이미지 보관, 3) 이미지 데이터 레이블링 및 메타 데이터 주석, 4) 컬러 채널 변환, 5) HOG/LBP 기반 소화소 대상 증강 이미지 데이터 생성의 다섯가지 주요 기능으로 구성된다. 제안하는 프로그램은 파이썬 기반의 PyQt5와 OpenCV를 이용하여 구성하였고 공중 표적 인식을 위한 이미지 데이터셋은 제안한 시스템을 이용해 생성했으며 비행 실험으로 부터 수집된 영상을 입력영상으로 사용하였다.
실시간 선점형 다중 태스크 운영체제를 기반으로 구동하는 프로세서와 연결된 디바이스로부터 데이터를 입수하는 방법은 크게 폴링(Polling)과 인터럽트 구동(Interrupt driven) 방식으로 구분할 수 있다. 이들 모두에 대한 기술적인 접근은 운영체제의 스케줄링 정책 및 소프트웨어 아키텍쳐에 따라 달라질 수 있다. 위성 컴퓨팅 환경에서 위성 서브 시스템 또는 컴포넌트로부터 입수되는 데이터의 처리시 시간 준수와 정확성을 보장하는 것은 비행 소프트웨어를 개발시마다 요구되는 중요한 요구사항 중의 하나이다. 본 논문에서는 디바이스의 입출력 방식과 스케줄링과의 관계에 대한 분석 및 이에 따른 프로세서와 디바이스간의 신뢰적인 데이터 입출력 방법을 제안한다.
SIGMA(Scientific cubesat with Instruments for Global Magnetic field and rAdiation) 큐브 위성은 근 지구 자기장 세기와 우주 방사선량 측정을 위해 경희대학교에서 개발한 초소형 인공위성이다. 우주 임무 수행을 위해 비행 소프트웨어는 위성을 제어하고 데이터를 처리하는 중요한 역할을 담당한다. 본 연구에서는 SIGMA 큐브위성의 임무 수행을 위해 비행소프트웨어를 구현한 것으로서 일반적으로 임베디드 시스템에서 사용하는 실시간 운영체제를 사용하지 않고 단일 프로세스 내에서 모든 태스크를 처리하도록 구현하였다. 이는 SIGMA 큐브위성의 임무 수행 절차와 시스템 제어 방법을 고려한 것으로서 소프트웨어의 오버헤드(overhead)를 낮추고 임무 수행에 집중할 수 있는 효과적인 방법이다.
본 논문에서는 자동으로 궤도를 결정하고, 신뢰성을 판정한 후 임무계획, 위성추적, 위성위치 표시에 사용하도록 갱신하며, 안테나 추적을 위해 필요한 여러 가지 형태의 궤도데이터 파일을 생성하는 ‘자동 궤도운용 시스템 (KGS automated Operational Orbit Processing System, KOOPS)'의 개발 내용 및 실제 운용 결과를 기술하였다. 개발된 본 시스템은 다양한 형태의 궤도추적 데이터를 처리할 수 있으며, 각 위성 시스템에 따라 필요한 다양한 전처리 및 후처리 프로세스들을 각 위성 별로 개별적으로 설정할 수 있기 때문에 여러 기의 서로 다른 임무를 가진 “다중, 복합” 위성 궤도운용 시스템으로 적용이 가능하다. 아리랑 1호 및 아리랑 2호의 추적 및 임무계획을 위한 비행역학 시스템으로써 적용되어 운용한 결과, 임무운용의 효율성 및 안정성을 크게 높이고, 인력 소요를 대폭 줄이는 효과를 얻을 수 있었다. 본 시스템의 개발 과정과 실제 적용을 통해 얻은 경험은 향후 보다 효율적이고 자동화된 “통합지향형 범용” 비행역학 시스템 개발에 직접 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
소형 드론에서 사용되는 FC(Flight Controller)는 사용하는 MCU가 대형 드론과는 달라서 복잡한 연산을 수행하지 않아도 되는 단순한 구조로 개발되었다. 또한 소형 드론의 균형제어는 복잡한 필터를 이용하는 Kalman Filter나 연산수가 상대적으로 많은 Complementary Filter를 이용한 방법보다는 좀 더 단순하고 간단해야 할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 이에 적합한 방법으로 동작하는 Two-Track 제어를 이용하여 효과적으로 소형 드론에서도 균형제어가 이루어질 수 있도록 하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 긴 시간의 변화량에 대한 데이터 처리를 통해 정확한 보정을 해주는 장점이 있는 Acceleration 센서와 짧은 시간의 변화량에 대한 데이터 처리를 통해 드론 균형을 유지해주는 Gyroscope 센서가 드론의 불균형에 대해 적응적으로 동작하여 단순한 구조와 적은 연산량으로도 효율적인 균형을 유지해주는 시스템이다. Two-Track 제어를 이용하여 100회 이상 반복하여 드론 비행을 실험한 결과 대부분 안정적인 동작을 수행하였으며, 갑자기 발생하는 급격한 바람의 영향에는 아직도 정상상태로 진입하는데 어려움이 있는 것을 제외하면 98% 이상 정상상태 동작을 유지하였음을 확인하였다.
최근 체감형 스포츠 게임이 늘어나면서 실제 사용자의 동작을 인식하는 연구가 활발히 진행 중이다. 그 중에서도 골프에 관한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 고속 다중 노출 영상의 획득이 가능한 카메라를 이용하여 골프공의 비행데이터를 측정한다. 고속 다중 노출 이미지의 획득이 가능한 카메라는 촬영 시, 한 장의 이미지에 여러 번의 노출을 이용하여 영상을 획득 할 수 있으며, 획득한 영상은 영상처리과정을 통하여 촬영된 공의 위치를 측정한다. 계산된 골프공의 위치는 물리공식을 이용하여 골프공의 비행데이터인속도, 날아가는 방향을 계산한다. 본 시스템은 향후 비행하는 골프공뿐만 아니라, 야구, 테니스 등과 같은 구형 물체의 물리적 요소 측정이 가능하다.
본 논문은 무인비행장치에 탑재된 카메라를 통해 획득한 고화질의 이미지를 무인비행장치 상에서 전처리를 하여 이동통신망을 통해 서버로 전송하기 위한 시스템 및 기법에 관한 것이다. 기존의 이미지 획득 서비스용 무인비행장치의 경우, 무인비행장치에 탑재된 카메라의 외부저장장치에 획득한 이미지를 저장하고, 비행이 완료된 이후에 저장장치를 직접 옮기는 방식으로 이미지를 확인하였다. 이러한 방식의 경우, 외부저장장치를 통해 직접적으로 이미지 데이터를 확인하기 전에는 이미지 획득이나 전처리가 제대로 수행되었는지 확인할 수 없다는 한계점이 존재한다. 또한 해당 데이터는 외부저장장치에만 저장되기 때문에 데이터의 공유가 번거롭다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 원격에서 이미지를 실시간으로 확인 가능한 시스템을 제안한다. 더 나아가, 무인비행장치에서의 촬영을 통한 이미지 획득 외에 지오태깅과 같은 전처리와 이동통신망을 통한 전송까지 수행이 가능한 시스템 및 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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