A 900 W scale direct methanol fuel cell (DMFC) stack is designed and fabricated for unmanned aerial vehicle (UAV) applications. To meet the volume and weight requirements, metallic bipolar plates are applied to the DMFC stack for the first time wherein POS470FC was chosen as bipolar plate material. To ensure good robustness of the metallic bipolar plate based DMFC stack, finite element method based simulations are conducted using a commercial ANSYS Fluent software. The stress buildup and deformation characteristics on bipolar plates and end plates are analyzed in details. The present DMFC stack exhibits the performance of 1,130 W at 32 V and 35.3 A, clearly demonstrating that it could successfully operate for UAVs requiring around 1,000 W of power.
본 논문에서는 저고도 무인기 교통관리 체계에서 운용될 무인기의 사용 용도별로 비행패턴을 분석하였고, 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 무인기 비행패턴은 감시형, 선회형, 배송형 패턴으로 분류하였으며, 무인기 사용 용도별로는 농업, 시설 점검, 공공안전 및 보안, 물품 배송으로 총 네 가지 경우를 고려하였다. 또한 저고도 무인기 교통관리 체계에 적용할 공역 운용방식을 검증하기 위한 도구로써 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 개발된 시뮬레이션 모형을 감시형 비행패턴에 적용해 보았으며, 그 결과 정해진 입력을 받아 주어진 비행패턴을 그리며 비행하는 것을 확인 및 검증하였다. 본 시뮬레이션 모형은 향후 무인기가 다양한 비행패턴을 그리며 해당 용도에 맞게 안전하고 효율적으로 운항할 수 있는지 검증하는데 사용될 예정이다.
CFD simulation for one of tilt-rotor UAV configurations, TR-E2S1, was performed to investigate its aerodynamic characteristics. Control surfaces such as elevator and rudder were deflected and wing incidence angle was changed. Also aerodynamic stabilities were analyzed with the variation of pitch and yaw angles. The comparison of CFD with wind tunnel test results reveals the same trends in the aerodynamic characteristics and stabilities. However 12% scale wind tunnel test model is too small for accurate data collection and should build a high fidelity model for quantitative data comparison.
Quadrotor is an aircraft which is possible in Vertical Take-off and Landing(VTOL). This aircraft can not only be created as an Unmanned Aerial Vehicle(UAV), but also can be easily used in various fields because of its simplicity of construction. This study is mainly conducted with two main purposes. The first goal is designing the quadrotor focusing on the lightweight and protecting the airframe. The second purpose is stabilizing the quadrotor's attitude by using the PID controller. MATLAB simulation is performed for obtaining PID gain based on equations of motion. We used the compensation filter technique for the calibration of sensor data. PID gain has been drawn out based on the MATLAB simulation. The efficiency of the attitude control is improved by calibration of sensor data.
현대에서 사용되는 무인 비행체의 경우 자율화수준이 떨어져 사용자의 개입이 필요하다는 문제가 있다. 이에 본 연구는 자율화 달성의 방법론으로 유전자 알고리즘을 선택하고, 이것을 적용해 무인 착륙체의 자율화 가능성을 확인해 보는 것이다. 특별히 무인 비행체의 착륙은 비행체에서 매우 중요한 고전적인 과업 중의 하나이며, 착륙에 있어서 역사적 사건 중의 하나가 달착륙이라고 할 수 있다. 달 착륙선의 추동 메카니즘을 장착한 낙하체의 착륙 자율화 방법을 이용해 무인 착륙체의 자율화 가능성을 확인한다. 본 논문에서는 유전자알고리즘 적용시 게놈을 단지 4가지 액션 (좌회전, 우회전, 분출, 자유낙하) 으로 인코딩하여 무인 착륙체에 적용하고, 유전자 알고리즘의 주요 연산을 접목하여 실험을 성공적으로 진행하였으며 센서에 대한 의존도를 최소화할 수 있는 무인 비행체의 모의 UAV를 제작하였고, 유전자알고리즘을 적용해 그 가능성을 확인하는 테스트 베드를 구축하였다.
멀티로터형 무인항공기는 군사용 목적뿐 아니라 항공 촬영 및 무인 택배 수단 등 민간 산업까지 그 활용 범위를 넓혀가고 있다. 무인항공기의 보다 폭넓은 활용을 위해서는 추진체인 프로펠러의 공력 효율 개선과 소음의 저감을 위한 연구가 선행되어야 하며, 이는 주어진 환경에서 공력 성능 및 소음을 예측할 수 있는 기술이 바탕이 되어야만 가능하다. 본 연구에서는 소형 무인항공기 프로펠러를 대상으로 공력 및 소음 예측 기법을 개발하고, 실제 측정을 통한 결과와의 비교를 통해 검증하였다. 분당 회전수의 변화에 따른 추력 및 토크와 주어진 위치에서의 주파수 스펙트럼 예측에서 모두 예측 기법의 신뢰성을 확보하였으며, 이를 통해 프로펠러의 형상 설계에 기반이 될 수 있는 기틀을 마련하였다.
최근 널리 보급되고 있는 태양광 발전소의 유지관리를 위해 다양한 연구들이 시도되고 있다. 본 연구에서는 unmanned aerial vehicle(UAV)기반 열적외선 센서를 이용하여 태양광 셀의 발열을 분석하는 것으로서 주요 결론은 다음과 같다. 먼저 UAV 기반 RGB 센서를 이용하여 정사영상과 digital surface model(DSM) 자료를 구축하였으며, 이를 통해 태양광 셀의 발열 분석에 필요한 태양광 모듈 레이어를 생성하였다. 또한 태양광 모듈 레이어의 위치정확도를 평가하기 위해 virtual reference service(VRS) 측량을 이용하여 검정점에 대한 수평오차를 분석한 결과, 표준오차가 $dx={\pm}2.4cm$, $dy={\pm}3.2cm$로 높은 위치정확도를 확보할 수 있었다. 그리고 태양광 셀의 발열 실험을 위해 고무패치를 설치한 후 UAV 열적외선 센서를 이용하여 발열이 생기는 고무패치의 위치를 효과적으로 분석할 수 있었다. 또한 고무패치 셀 비율과 UAV 열적외선 센서에 의한 셀 비율의 표준오차는 ${\pm}3.5%$로 나타났으며, 따라서 UAV 기반 열적외선 센서를 이용하여 태양광 셀의 발열을 효과적으로 분석할 수 있었다. 아울러 발열이 생기는 셀이 위치하고 있는 태양광 모듈의 코드를 자동으로 추출함으로서 효과적인 태양광발전소 유지보수가 가능하게 되었다.
최근 무인항공기(UAV : Unmaned Aerial Vehicle)는 신속하고 정확하게 3차원 공간정보를 구축하는 새로운 기술로 다양한 분야에서 연구와 활용이 증가하고 있다. 이러한 무인항공기는 위성측량이나 기존 항공측량에 비해 경제적이며 5cm급 이하의 고해상도 영상을 편리하게 취득할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 무인항공기와 비측량용 디지털 카메라를 이용하여 3차원 공간정보의 제작 가능성과 기존 수치사진측량 시스템과의 호환성 분석을 위하여 무인항공기 전용 S/W 및 DPW(Digital Photogrammetry Workstation)를 이용해 성과품인 수치표고모델과 정사영상을 제작하고 정확도 분석을 수행하였다. UAV 전용 S/W와 DPW로 제작된 수치표고모델과 정사영상의 정확도 분석 결과 UAV 자료와 기존 수치사진측량 시스템과의 호환성은 낮은 것으로 판단된다.
In this research, we present a path planning method for an autonomous flight of unmanned aerial vehicles (UAVs) through reinforcement learning under simulated environment. We design the simulator for reinforcement learning of uav. Also we implement interface for compatibility of Deep Q-Network(DQN) and simulator. In this paper, we perform reinforcement learning through the simulator and DQN, and use Q-learning algorithm, which is a kind of reinforcement learning algorithms. Through experimentation, we verify performance of DQN-simulator. Finally, we evaluated the learning results and suggest path planning strategy using reinforcement learning.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권7호
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pp.737-742
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2013
Recently, unmanned aircrafts for safe measurement in hazardous locations have been developed. In a method of operation of unmanned aircraft vehicles (UAV), there are two methods of manual control and automatic control. Small UAVs are used for low altitude surveillance flights where unknown obstacles can be encountered. Obstacle avoidance is one of the most challenging tasks which the UAV has to perform with high level of accuracy. In this study, we used a laser range finder as an obstacle detector in automatic navigation of unmanned aircraft to patrol the destination automatically. We proposed a system to avoid obstacles automatically by measuring the angle and distance of the obstacle using the laser range finder.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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