International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제5권2호
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pp.43-53
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2004
Collision avoidance for multiple aircraft can be stated as a problem ofmaintaining safe distance between aircraft in conflict. Optimal collision avoidanceproblem seeks to minimize the given cost function while simultaneously satisfyingconstraints. The cost function could be a function of time or control input. This paper addresses the trajectory time-optimization problem for collision avoidance of unmanned aerial vehicles(UAVs). The problem is difficult to handle in general due to the two-point boundary value problem subject to dynamic environments. Some simplifying aleorithms are used for potential applications in on-line operation.Although under possibility of more complicated problems, a dynamic problem is transformed into a static one by prediction of the conflict time and some appropriate assumptions.
본 논문에서는 다수의 공중무인기로 구성된 이동센서네트워크를 이용하여 유해 지역 또는 인력 접근이 제한된 지역 감시를 고려한다. 공중무인기는 기존 무인기와 달리 이동 제약이 적으며 기동성이 뛰어나 다양한 분야에서 활용이 가능하다. 그러나 다수의 공중무인기를 이용하여 센서네트워크 구축할 경우 지상 관제센터의 한정된 자원으로 인해 개별 공중무인기 제어에 한계가 있다. 따라서 최소한의 중앙 제어를 통한 신속한 네트워크 구축, 관심 지역으로 위치 이동 그리고 자율적 협업을 통한 센싱커버리지 최대화를 위한 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 공중무인기의 제한된 센싱 거리와 통신 거리를 바탕으로 다수의 공중무인기를 이용한 가상력 기반 협력 감시 네트워크 구성을 고려한다. 또한 시뮬레이션을 통해 관리자의 별도의 제어 없이 다수 공중무인기의 자율 감시 네트워크를 구축과 지역 감시가 가능함을 보인다.
To make an unmanned aerial vehicle (UAVs) fly in indoor environments, the indoor locations of the UAV are required. One of the approaches to calculate the locations of an UAV in indoor environments is enhanced trilateration using one Bluetooth-based beacon and three or more access points (APs). However, the locations of the UAV calculated by the common chord-based trilateration has errors due to the distance errors of the beacon measured at the multiple APs. This paper proposes a method that corrects the errors that occur in the process of applying the common chord-based trilateration to calculate the locations of an UAV. In the experiments, the results of measuring the locations using the proposed method in an indoor environment was compared and verified against the result of measuring the locations using the common chord-based trilateration. The proposed method improved the accuracy of location measurement by 81.2% compared to the common chord-based trilateration.
3D reconstruction of urban architecture, land, and roads is an important part of building a "digital city." Unmanned aerial vehicles (UAVs) are gradually replacing other platforms, such as satellites and aircraft, in geographical image collection; the reason for this is not only lower cost and higher efficiency, but also higher data accuracy and a larger amount of obtained information. Recent 3D reconstruction algorithms have a high degree of automation, but their computation time is long and the reconstruction models may have many voids. This paper decomposes the object into multiple regional parallel reconstructions using the clustering principle, to reduce the computation time and improve the model quality. It is proposed to detect the planar area under low resolution, and then reduce the number of point clouds in the complex area.
Unmanned aerial vehicles (UAVs) can capture high-resolution imagery from a variety of viewing angles and altitudes; they are generally limited to collecting images of small scenes from larger regions. To improve the utility of UAV-appropriated datasetsfor use with deep learning applications, multiple datasets created from variousregions under different conditions are needed. To demonstrate a powerful new method for integrating heterogeneous UAV datasets, this paper applies a combined segmentation network (CSN) to share UAVid and semantic drone dataset encoding blocks to learn their general features, whereas its decoding blocks are trained separately on each dataset. Experimental results show that our CSN improves the accuracy of specific classes (e.g., cars), which currently comprise a low ratio in both datasets. From this result, it is expected that the range of UAV dataset utilization will increase.
다수 무인기를 이용한 시스템은 정찰, 네트워킹, 항공 촬영 등 다양한 목적으로 활용되고 있다. 이러한 시스템에서 다수 무인기로 구성된 대형을 형성하고 유지하는 것은 필수적이다. 본 논문에서는 다수 무인기의 대형을 형성하기 위한 자율화된 분산형 제어를 수행하는 알고리즘을 제안하였다. 제어명령은 근접 무인기 또는 임무 영역으로부터 서로 밀어내는 방향으로 작용하는 2차 시스템 형태의 힘을 고려하였다. 제어명령은 외부의 개입 없이 계측과 통신으로부터 획득되는 상대위치/속도를 통해 계산된다. 이는 개별 무인기들이 기준거리를 추종하도록 하며 임무영역 안에 겹치지 않고 최대한 조밀하게 배치되도록 한다. 기준거리 결정에는 채우기 문제를 풀기 위한 최적화 기법과 유사한 방식을 적용하였다. 임무영역은 형성하고자 하는 대형의 외곽선으로 정의되며 임무에 따라 유동적으로 설정될 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 수치 시뮬레이션을 수행하였다. 복잡성과 확장성을 고려한 영역에서 약 26.94초에 대형이 형성되며 약 71.91%의 채우기 밀도를 가지는 것을 확인하였다.
HAP(High Altitude Platform) 기반 네트워크에서는 무인비행체 등을 이용하여 고고도에 네트워크의 이동기지국을 전개하여 이를 매개체로 한 네트워크 시스템을 구성한다. HAP 기반 네트워크는 최종적 형태로 다수의 무인 플랫폼을 성층권에 배치하여 무인 플랫폼 간의 협력을 통하여 원하는 지역에 대한 광역 네트워크 서비스를 효율적으로 구현하고자 한다. 본 논문에서는 넓은 지역에 전개된 다수의 이동 기지국을 활용하였을 때 어느 위치에 얼마만큼의 커버리지로 성층권 플랫폼이 전개되어야 할지를 지상 이동 노드를 클러스터링 하는 방식을 통하여 해결하고자 한다. 제주도 및 인근 해상지역을 대상으로 고정 및 이동 지상 이동 노드를 가정하고 이러한 환경에서 성층권 네트워크를 전개할 때의 상황을 시뮬레이션으로 실험 하여 HAP 기반 네트워크에서의 이동기지국 배치 문제를 다루었다 동적 클러스터링 결과로 성층권 이동 기지국이 배치되는 결과를 시뮬레이션으로 나타내었으며 지상 이동 노드가 이동하여 클러스터링이 새롭게 이루어지는 하는 과정을 보였다.
무인기 시스템은 무인기 시장이 확대됨에 따라 다수 무인기의 동시 운용을 위한 충분한 주파수 대역 할당에 한계가 있다. 또한, 무인기의 이동성으로 인해 실시간으로 무인기 네트워크 통신환경이 급변한다. 따라서 무인기 시스템의 안정적인 운용 및 전송 data rate를 최대로 하기 위해서는 한정된 주파수 대역폭 안에서 주어진 네트워크 환경을 고려한 효율적인 자원할당이 필요하다. 본 논문에서는 TDMA(Time Division Multiple Access)를 기반으로 주어진 네트워크 환경에서 무인기 운용을 위한 최소 데이터 요구사항을 만족시키는 동시에 네트워크 처리율을 최대로 하는 자원할당 알고리즘을 제안한다. 성능분석을 통해 제안한 알고리즘은 주어진 네트워크 환경에서 최소 데이터 요구사항을 만족하면서 높은 네트워크 처리율을 만족시키는 자원할당이 가능함을 입증하였다.
본 논문은 항공기의 신뢰도를 높이기 위한 목적으로, 항공기 조종면에 장착된 구동기에 고장이 발생하여 특정위치에 고정되어 움직이지 않을 때, 다중 미지입력 관측기(UIO, Unknown Input Observer)와 적응기법을 이용하여 고장이 발생한 구동기를 구분하고 해당 조종면의 고정된 위치를 추정하여, 조종력 할당 알고리듬 등의 조종면 고장에 대한 재형상 제어를 위한 입력을 제공하는 방법을 다룬다. 구동기의 개수와 동일한 관측기를 구성하되, 각 구동기의 고장이 반영된 선형모델을 사용함으로써 정상인 경우의 관측기에서 출력된 잔차와 고장이 발생한 경우의 관측기에서 출력된 잔차를 비교하여 고장을 분리하고, 적응기법을 이용하여 1초 내에 고장의 정도를 추정한다. 그러나 2개의 동일 형상의 러더가 존재할 경우, 고장분리가 불가함을 밝힌다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제16권3호
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pp.463-474
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2015
Future Ground Control Stations (GCSs) for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) teleoperation targets better situational awareness by providing extra motion cues to stimulate the vestibular system. This paper proposes a new virtual environment for long range Unmanned Aerial Vehicle (UAV) control via Non-Line-of-Sight (NLoS) communications, which is based on motion platforms. It generates motion cues for the teleoperator for extra sensory stimulation to enhance the guidance performance. The proposed environment employs the distributed component simulation over GSM network as a simulation platform. GSM communications are utilized as a multi-hop communication network, which is similar to global satellite communications. It considers a UAV mathematical model and wind turbulence effects to simulate a realistic UAV dynamics. Moreover, the proposed virtual environment simulates a Multiple Axis Rotating Device (MARD) as Human Machine Interface (HMI) device to provide a complete delay analysis. The demonstrated measurements cover Graphical User Interface (GUI) capabilities, NLoS GSM communications delay, MARD performance, and different software workload. The proposed virtual environment succeeded to provide visual and vestibular feedbacks for teleoperators via GSM networks. The overall system performance is acceptable relative to other Line-of-Sight (LoS) systems, which promises a good potential for future long range, medium altitude UAV teleoperation researches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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