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 논문에서는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)을 이용하여 목표물을 찾은 후 기지국까지 통신 네트워크를 제공하기 위해 UAV 집단을 제어하는 방안을 제안한다. 기존의 통신 시설을 이용하지 않고 UAV들 간에만 무선 랜 통신이 가능하다고 가정한다. 제안 방안은 UAV들이 탐색지역 내에 위치한 목표물을 찾기 위해 기지국으로부터 선형 형태로 출발하고 목표물을 찾은 후에, 목표물에 대한 정보를 기지국까지 전달하기 위하여 UAV 그룹을 이동시킨다. 이 때, 목표물을 발견한 최소 하나의 UAV는 그 위치에 머무른다. 본 논문은 기지국으로의 이동하는 과정에서 안정적인 연결성을 유지하기 위한 방법을 설명한다. NS-2를 사용한 모의실험을 통하여 제안되는 기법을 검증하고 성능을 평가한다. 제안 기법은 기존의 통신 시설을 이용할 수 없는 재난 상황이나 전시 상황과 같이 UAV가 사람을 대신하여 목표물을 감지하며 기지국으로 신속히 전달하는데 유용하게 사용될 수 있다.
A modular platform development technique was proposed to minimize development cost and development period by utilizing the already developed unmanned Aerial target AVT, which has been operated and verified for many years. New Mission Profile was designed and structural analysis was performed through finite element analysis (FEA) by analyzing mission requirements for visual short-range, non-visible mid-range, and long-range targets. The targets are used for guided missile anti-aircraft training. In addition, avionics systems including flight control computers for autonomous flights were developed to verify their conformance by performing launcher take-off tests with rapid acceleration changes and autonomous flight tests at a maximum speed of 300km per hour.
최근의 무인항공기는 정찰임무를 비롯하여 무인기에 미사일을 장착하여 지대공 공격 임무를 수행하기까지 군용으로 뿐만 아니라 기상 관측, 해상 관측 등의 목적으로 폭넓게 활용하고 있으며, 점차 필요성이 높아지고 있다. 이러한 무인기는 정밀한 자세제어를 위하여 자세정보를 제공하는 AHRS와 같은 센서를 장착하는데 비용이 500만원 정도에서 고급 센서는 수 천 만원에 이르고 있다. 최근 한국항공우주연구원에서는 이러한 고가의 센서 출력정보인 자세각 정보를 사용하지 않고 각속도 정보를 기반으로 저가형 자동비행시스템을 개발하여 소형표적기와 무인표적기 비행시험을 통하여 성능을 입증하였다. 본 논문에서는 무인항공기의 항법시스템 설계를 위하여 목표로 하는 신뢰성을 충족시키면 동시에 저가형인 GPS 센서를 선택하기 위하여 Hardware in the Loop Simulation(HILS)을 통하여 GPS 출력주파수에 따른 성능을 확인하였다. 마지막으로 무인표적기에 자동비행시스템과 항법시스템을 장착하여 비행시험을 수행하였으며, 설계된 항법시스템 성능을 비행시험 결과를 통하여 확인하였다.
Automatic flight control system (AFCS) for a low-cost unmanned aerial vehicle is described in this paper. Development process and block diagram of the AFCS are introduced. The flight control law for longitudinal and lateral channel autopilot is designed using optimization process. In this procedure, the performance index is composed of desired location of closed loop system poles and H$_2$norm of the resultant flight control system. This procedure is applied to the autopilot design of an unmanned target vehicle. Performance of the AFCS is evaluated by processor-in-the-loop simulation test and flight test. These results show that the AFCS has acceptable performance fur low cost UAV.
본 논문은 공중 혹은 해상배경에 표적과 화염이 동시에 존재할 때, 무인항공기에 장착된 EOTS(Electro-Optical Targeting System; 전자광학 추적장비)가 표적을 추적하기 위해 화염의 영향에 강건하도록 표적을 자동 인식하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 표적과 화염의 적외선 영상을 Gradient Vector Field로 변환하고, 각 Gradient magnitude를 Polynomial Curve Fitting 도구에 적용하여 다항식 계수를 추출 및 얕은 신경망 모델에 학습함으로써, 표적과 화염을 자동으로 인식한다. 확보한 표적 및 화염의 다양한 적외선 영상 DB를 학습데이터, 검증데이터, 시험데이터로 분류하여 제안한 기법의 표적 및 화염 자동 인식 성능을 확인하였다. 본 알고리듬을 활용하여 무인항공기의 자동비행 중 충돌회피, 산불탐지, 공중 및 해상의 목표물을 자동탐지 및 인식하는 분야에 적용될 수 있다.
소형 무인기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)가 급속히 대중화됨에 따라 최근의 UAV 시스템은 각각의 목적에 따라 다양한 분야에서 설계되고 활용되고 있다. 이는 UAV 조정과 관련하여 전자, 센서, 카메라, 소프트웨어 프로그램 등에 이르기까지 많은 새로운 기회를 열어 가고 있으며 저비용 및 혁신적 업무 수행 능력으로 UAV의 활용과 응용 영역의 확대는 새로운 기술 혁신을 주도하고 있다. 특히 소형 UAV는 저고도 상황에서 예측이 힘든 돌발 변화나 장애물 출현 발생 확률이 높은 환경에서 비행을 하여야 한다. 본 논문에서는 소형 UAV 시스템의 자율 비행 기술에 관한 최근의 연구를 소개하고 적대적인 환경에서 소형 UAV의 저비용 센서들을 활용하여 경로 생성과 충돌 회피를 통해 안전하게 목표물에 도착을 유도하는 시험적 방안을 제안 한다.
Thermal sensors, also called thermal infrared wavelength sensors, measure temperature based on the intensity of infrared signals that reach the sensor. The infrared signals recognized by the sensor include infrared wavelength(0.7~3.0㎛) and radiant infrared wavelength(3.0~100㎛). Infrared(IR) wavelengths are divided into five bands: near infrared(NIR), shortwave infrared(SWIR), midwave infrared(MWIR), longwave infrared(LWIR), and far infrared(FIR). Most thermal sensors use the LWIR to capture images. Thermal sensors measure the temperature of the target in a non-contact manner, and the data can be affected by the sensor's viewing angle between the target and the sensor, the amount of atmospheric water vapor (humidity), air temperature, and ground conditions. In this study, the characteristics of three thermal imaging sensor models that are widely used for observation using unmanned aerial vehicles were evaluated, and the optimal application field was determined.
This study investigates two camera self-calibration approaches, on-site self-calibration and laboratorial self-calibration, both of which are based on self-calibration theory and implemented by using a commercial photogrammetric solution, Agisoft PhotoScan. On-site self-calibration implements camera self-calibration and aerial triangulation by using the same aerial photos. Laboratorial self-calibration implements camera self-calibration by using photos captured onto a patterned target displayed on a digital panel, then conducts aerial triangulation by using the aerial photos. Aerial photos are captured by an unmanned aerial vehicle, and target photos are captured onto a 27in LCD monitor and a 47in LCD TV in two experiments. Calibration parameters are estimated by the two approaches and errors of aerial triangulation are analyzed. Results reveal that on-site self-calibration excels laboratorial self-calibration in terms of vertical accuracy. By contrast, laboratorial self-calibration obtains better horizontal accuracy if photos are captured at a greater distance from the target by using a larger display panel.
This paper describes development of automatic flight control system for an unmanned target drone which is operated by Korean army as for anti-air gun shooting training. Current target drone is operated by pilot control of on-board servo motor via remote control system. Automatic flight control system for the target drone greatly reduces work load of ground pilot and can increase application area of the drone. Most UAVs being operated now days use high-priced sensors as AHRS and IMU to measure the attitude, but those are costly. This paper introduces the development of low-cost automatic flight control system with low-cost sensors. The integrated automatic flight control system has been developed by integrating combining power module, switching module, monitoring module and RC receiver as an one module. The performance of automatic flight control system is verified by flight test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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