적 방공망 제압 임무는 현대전에서 전략적으로 중요한 임무이지만 적 방공자산에 직접적으로 노출될 위험이 높아 위험 부담이 크다. 따라서, 무인기를 활용하여 임무를 수행하는 것이 하나의 대안으로 제시된다. 본 논문에서는 무인기의 적 방공망 제압 임무 수행을 위한 경로 생성 기법과 생성된 경로에 대한 임무 효과도 산출 기법을 제안한다. 먼저, RRT 기반의 경로 탐색 알고리즘을 기반으로 적의 단거리 대공 위협을 고려할 수 있는 저공 침투/이탈 비행 경로 기법을 다룬다. 또한, 최단의 경로이면서 동시에 적의 단거리 대공 위협을 최대한 회피하는 표적 타격 경로를 생성하기 위해 Dubins 경로 기반의 타격 경로 생성 기법이 사용된다. 이를 통해 생성된 침투/타격/이탈 경로를 순서에 따라 통합한다. 통합된 경로를 기반으로 연료소모량, 무인기의 생존 확률, 임무 수행 소요 시간, 그리고 표적 파괴 확률로 이루어진 임무 효과도를 산출한다. 마지막으로, 제안된 적 방공망 제압 임무 경로 생성 기법 및 임무 효과도 산출 기법을 가상 시나리오를 통해 검증한다.
최근 전 세계적으로 볼 때 소형 무인기에 의한 테러 및 전쟁 활용도가 높아지고 있어 소형 무인기를 대상으로 하는 대공 사격 훈련의 필요성이 더욱 대두 되고 있는 반면, 실제 우리나라의 대공 표적기 사격 훈련은 소음 등의 민원으로 인해 제한되는 사례가 많다. 본 논문에서 효율적인 대공 사격 훈련과 사격장 소음 민원의 해소를 위한, 전기 동력 기반의 직접 타격 형 고속 저소음 소형 대공 표적기의 개발 및 시험 내용을 설명한다. 사격 훈련 시 요구되는 비행 속도 및 비행시간 만족을 위해 비행체 사이징을 수행하고, 해석 프로그램을 사용하여 공력 성능 해석을 수행하였다. 성능해석을 바탕으로 모터 추진시스템 선정 및 가변피치 프로펠러 시스템 설계를 수행하여 성능 시험을 지상시험장치에서 수행 하였고, 최종적으로 비행 시험을 통해 목표 비행 속도, 비행시간 및 비행 소음도를 확인 하였다.
쿼드로터는 일반 무인항공기와 달리 구조가 단순하고 그 활용 가치가 매우 높아 많은 사람들의 관심을 받고 있다. 하지만 드론에 대한 관심이 높아짐에 따라 항공 안전사고 또는 분실에 대비한 비행체의 안정성과 위치파악의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 쿼드로터의 모델링을 수식적으로 유도하여 이를 선형화시켜 간단한 제어기로 모델을 안정화시키고 다양한 센서로부터 얻은 데이터를 필터를 거쳐 기울어진 정도를 파악하여 보다 안정한 호버링이 가능한 추적 시스템을 제안하였다. 개발된 추적시스템은 비행 중인 쿼드로터의 위치를 컴퓨터로 전송해 이를 경로로 나타내어 비행경로를 파악할 수 있고 비행속도, 고도 등의 다양한 정보를 동시에 확인할 수 있게 하였다. 그리고 실제 쿼드로터에 사용되는 센서는 외란과 진동에 의해 정확한 센서 값을 측정할 수 없기 때문에 칼만필터와 상보필터를 통한 센서 결합으로 이를 극복하여 쿼드로터 호버링의 안정성을 PID 제어를 통해 구현하였다. 이를 모의 실험을 통하여 쿼드로터의 속도, 위치, 고도 등의 다양한 정보를 실시간으로 확인하였다.
Lee, Dasol;Lee, Hanseob;Lee, Jaehyun;Shim, David Hyunchul
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권4호
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pp.740-756
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2017
This paper proposes a feedback-linearization-based control algorithm for multirotor unmanned aerial vehicles (UAVs). The feedback linearization scheme is highly efficient for considering nonlinearity between the rotational and translational motion of multirotor UAVs. We also propose a dynamic equation that reflects the aerodynamic effects of the vehicles; the equation's parameters can be determined through curve fitting using actual flight data. We derive the feedback linearization controller from the proposed dynamic equation, and propose a Luenberger observer to attenuate measurement noises. The proposed algorithm is implemented using our in-house flight control computer, and we describe its implementation in detail. To investigate the performance of the proposed algorithm, we carry out two flight scenarios: the first scenario, an autonomous landing on a moving platform, is a test of maneuverability; the second, picking up and replacing an object, test the algorithm's accuracy. In these scenarios, the proposed algorithm precisely controls multirotor UAVs, and we confirm that it can be successfully applied to real flight environments.
본 논문에서는 이동 목표물을 추적하기 위하여, 다수 무인항공기의 측정치를 이용한 목표물의 위치와 속도 추정기법을 제안하였다. 항공기와 목표물 사이의 상대거리와 시선각 정보를 이용하여 목표물의 위치, 속도 성분을 추정하는 확장필터를 구성하였다. 다수의 항공기 간 정보교환과 계산이 용이하도록 공분산 역행렬 형태의 정보필터를 설계하였다. 개별 확장필터, 부분 분산형 확장필터, 분산형 확장필터를 이용한 수치 시뮬레이션을 수행하여, 제안된 분산형 확장필터의 이동 목표물 추정 및 추적 성능을 검증하였다.
In this paper, system that includes multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) are considered. The vehicles are equipped with a mission computer for a specific mission and equipment. The mission equipment operates based on the time of mission computer. Also, data collected by flight computer and mission computer is saved with the time of each operating system. Generally, time offset between multiple computers always exists, though the computers are connected to the Internet. When the data collected by multiple computers is combined, the time offset causes damage on reliability of the combined data. Computers that connected to the Internet are synchronized by network time protocol (NTP). This paper proposes a system that the time of multiple mission computers are synchronized by the same NTP server to minimize the time offset. In the results of the measurement, the system time offset of multiple mission computer is maintained within 10ms from the system time of the server computer.
As unmanned aerial vehicle (UAV) technology grew in popularity over the years, it was introduced for air quality monitoring. This can easily be used to estimate the sidewalk emission concentration by calculating road traffic emission factors of different vehicle types. These calculations require a simulation of the spread of pollutants from one or more sources given for estimation. For this purpose, a Gaussian plume dispersion model was developed based on the US EPA Motor Vehicle Emissions Simulator (MOVES), which provides an accurate estimate of fuel consumption and pollutant emissions from vehicles under a wide range of user-defined conditions. This paper describes a methodology for estimating emission concentration on the sidewalk emitted by different types of vehicles. This line source considers vehicle parameters, wind speed and direction, and pollutant concentration using a UAV equipped with a monocular camera. All were sampled over an hourly interval. In this article, the YOLOv5 deep learning model is developed, vehicle tracking is used through Deep SORT (Simple Online and Realtime Tracking), vehicle localization using a homography transformation matrix to locate each vehicle and calculate the parameters of speed and acceleration, and ultimately a Gaussian plume dispersion model was developed to estimate the CO, NOx concentrations at a sidewalk point. The results demonstrate that these estimated pollutants values are good to give a fast and reasonable indication for any near road receptor point using a cheap UAV without installing air monitoring stations along the road.
The design of a fuel cells stack is important to get optimal output power. This study focuses on the evaluation of fuel cell system for unmaned aerial vehicles (UAVs). Low temperature proton exchange membrane (LTPEM) fuel cells are the most promising energy source for the robot applications because of their unique advantages such as high energy density, cold startup, and quick response during operation. In this paper, a 600 W open cathode LTPEM fuel cell was tested to evaluate the performance and to determine optimal operating conditions. The open cathode design reduces the overall size of the system to meet the requirement for robotic application. The cruise power requirement of 600 W was supported entirely by the fuel cell while the additional power requirements during takeoff was extended using a battery. A peak of power of 900 W is possible for 10 mins with a lithium polymer (LiPo) battery. The system was evaluated under various load cycles as well as start-stop cycles. The system response from no load to full load meets the robot platform requirement. The total weigh of the stack was 2 kg, while the overall system, including the fuel processing system and battery, was 4 kg.
With the recent changes in the environment of weapon systems acquisition, the systems development is becoming more susceptible to a variety of risks. To cope with this situation, US DoD has been emphasizing the importance of constantly applying the test and evaluation (T&E) process throughout the whole life cycle of the weapon systems. In particular, the safety requirements are called for attention while dealing with system risks. To this end, the present paper is aimed at studying the T&E process which incorporates the systems safety in weapon systems development. Analyzing and modeling the relevant processes has made it possible to achieve the objective. As a case study, the model results were applied to the development of unmanned aerial vehicles.
Collision avoidance for the aircraft can be stated as a problem of maintaining a safe distance between aircrafts in conflict. Optimal collision avoidance problem seeks to minimize the given cost function while simultaneously satisfying the constraints. The cost function can be a function of time or input. This paper addresses the trajectory time-optimization problem for collision avoidance of the unmanned aerial vehicles. The problem is difficult to handle, because it is a two points boundary value problem with dynamic environment. Some simplifying algorithms are used for application in on-line operation. Although there are more complicated problems, by prediction of conflict time and some assumptions, we changed a dynamic environment problem into a static one.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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