General methods of controlling a drone are divided into manual control and automatic control, which means a drone moves along the route. In case of manual control, a man should be able to figure out the location and status of a drone and have a controller to control it remotely. When people control a drone, they collect information about the location and position of a drone with the eyes and have its internal information such as the battery voltage and atmospheric pressure delivered through telemetry. They make a decision about the movement of a drone based on the gathered information and control it with a radio device. The automatic control method of a drone finding its route itself is not much different from manual control by man. The information about the position of a drone is collected with the gyro and accelerator sensor, and the internal information is delivered to the CPU digitally. The location information of a drone is collected with GPS, atmospheric pressure sensors, camera sensors, and ultrasound sensors. This paper presents an investigation into drone control by a remote computer. Instead of using the automatic control function of a drone, this approach involves a computer observing a drone, determining its movement based on the observation results, and controlling it with a radio device. The computer with a Depth camera collects information, makes a decision, and controls a drone in a similar way to human beings, which makes it applicable to various fields. Its usability is enhanced further since it can control common commercial drones instead of specially manufactured drones for swarm flight. It can also be used to prevent drones clashing each other, control access to a drone, and control drones with no permit.
Communication technologies hold a significant place in the swarm flight of drones for surveillance, inspection of disasters and calamities, entertainment performances, and drone collaborations. A GCS(ground control station) for the control of drone swarms needs its devoted communication method to control a large number of drones at the same time. General drone controllers control drones by connecting transmitters and drones in 1:1. When such an old communication method is employed to control many drones simultaneously, problems can emerge with the control of many transmitter modules connected to a GCS and frequency interference among them. This study implemented a transmitter controller to control many drones simultaneously with a communication chip of 2.4GHz ISM band and a Cortex M4-based board. It also designed a GCS to control many transmitter controllers via a network. The hierarchical method made it possible to control many more drones. In addition, the problem with frequency interference was resolved by implementing a time- and frequency-sharing method, controlling many drones simultaneously, and adding the frequency hopping feature. If PPM and S.BUS protocol features are added to it, it will be compatible with more diverse transmitters and drones.
In this paper, we implemented a deep learning-based automatic object tracking and handy motion control drone system and analyzed the performance of the proposed system. The drone system automatically detects and tracks targets by analyzing images obtained from the drone's camera using deep learning algorithms, consisting of the YOLO, the MobileNet, and the deepSORT. Such deep learning-based detection and tracking algorithms have both higher target detection accuracy and processing speed than the conventional color-based algorithm, the CAMShift. In addition, in order to facilitate the drone control by hand from the ground control station, we classified handy motions and generated flight control commands through motion recognition using the YOLO algorithm. It was confirmed that such a deep learning-based target tracking and drone handy motion control system stably track the target and can easily control the drone.
본 논문은 실내에서 미니드론의 영상기반 자동 비행 및 이 착륙 제어시스템을 제안한다. 천정 카메라와 지면에 마커가 있는 환경에서 미니드론의 자동 비행 제어시스템을 구성하였다. 천장에 설치된 카메라영상을 기반으로 착륙 위치와 드론을 인식할 뿐만 아니라 드론의 움직임을 추적한다. PC서버는 드론의 위치를 계산하여 드론에 제어 명령을 전송한다. 드론의 비행 제어기는 상태 머신 기법, PID 제어와 웨이포인트-위치 제어기법을 사용하여 구현하였다. 실제 미니드론을 사용하여 제안한 자동제어시스템을 검증하였다. 바닥의 마커를 인식하여 ㄱ, ㄷ, ㅁ자 등의 특정 형상의 궤적을 따라 비행하는 것을 실험으로 확인하였으며, 높이의 차이가 있는 두 개의 착륙지점에도 착륙하는 실험에서도 우수한 성능을 보여 주었다.
Remotely Piloted Aircraft (RPA) controls as a type of unmanned aerial vehicle (drone) is growing rapidly and its flight controller stick disposition is required standardization. We should standardize RPA drone flight control disposition because the flight pilot of RPA is hard to be trained so the flight controller stick differences impairs safety and wastes time and effort of flight controller industry. So this study researches the on-going standardization of RPA drone flight control disposition in Korea and foreign countries. Also this paper analyzes and researches of expert about RPA drone flight controller function and application of flight control mode. I accomplished expert research about standardization plan of unmanned flight control mode and confirm the necessity. Nowadays mode1 and 2 are mostly used in Korea so I carried out preference investigation for two modes. There were 4 preferences choices of RPA drone control mode necessity (importance) and recommendation of standardization modes. They answered that necessity of standardization is important considering pilot training, flight safety and positive development of drone industry. The result of standardization mode preference is that they prefer mode 2 (drone maker 86%, training facilities and research facilities 58%, government bureau 60%). Overall preference result shows that mode 1 24%, mode 1&2 16%, mode 2 60%. So they preferred mode 2 by 60%. The differences between two modes are the direction of throttle and pitch. Direction of throttle and pitch operate opposite way. They prefer mode 2 because mode 2 has similarities of manned flight control mode. Significance of this study is that it showed the necessity of standardization and flight control preference in a quantitative way. It will help drone standardization in related industries and development direction near future.
드론의 제어는 가까운 거리의 경우 블루투스 통신과 같은 방법으로 제어가 가능하고, 원거리는 네트워크 통신을 통해서 제어가 가능하다. 특히 활동범위가 원거리인 경우는 GPS를 이용하여 좌표를 설정하고 네트워크 통신과 영상통신을 이용하여 드론을 제어하게 된다. 그러나 네트워크 통신이나 영상통신에 문제가 발생하여 드론이 제어권한 영역 밖으로 이탈했을 경우, 이를 적절하게 대응하여 제어권한을 강제로 받아서 드론을 조종하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 이를 위하여 상호 약속된 단순 동작으로 드론을 제어하는 방법을 제안하고, 드론이 제어권한 밖으로 이탈 했을 경우에도 제안한 방법으로 드론을 제어할 수 있도록 하고자 한다. 이를 구현하기 위하여 제안한 상호 약속된 단순 동작 알고리즘은 기준자세를 설정하고, 드론이 이를 인식했을 경우 자동으로 드론의 제어권한을 기준자세를 취하는 사람에게도 넘어가게 하였다. 그리고 모든 명령의 시작은 기준자세(드론의 호버링 자세)로부터 출발하여 드론의 모든 동작을 제어할 수 있도록 하였다. 마지막으로 드론의 제어권한은 목적 달성 이후 반드시 돌려주고, 드론 스스로 다음 동작을 할 수 있도록 알고리즘을 구현하였고, 맵핑된 명령에 의해 드론이 정상적으로 동작함을 확인할 수 있었다.
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.
This paper deals with the dynamic surface control based tracking control for a drone equipped with a 2-DOF manipulator. First, the dynamics of drone and 2-DOF manipulator are derived separately. And we obtain the combined model of a drone equipped with a manipulator considering the inertia and the reactive torque generated by a manipulator. Second, a dynamic surface control based attitude and altitude control method is presented. Also, multiple sliding mode control based position control method is presented. The system stability and convergence of tracking errors are proven using Lyapunov stability theory. Finally, the simulation results are given to verify the effectiveness of the proposed control method.
최근 드론은 하나의 취미 생활이 될 정도로 대중화가 되었다. 드론이란 조종사 없이 무선 전파로 비행·조종이 가능한 무인 항공기를 말하며, 주로 비행기나 헬리콥터 모양을 하고 있다. 드론은 군사용으로 시작 되었지만, 건설 현장, 농약 살포용, 현장 탐사, 화물 배송 그리고 수험생에게 답을 알려주는 부정행위를 방지하기 위한 드론 등 민간으로 용도가 크게 확대 되었다. 하지만 시중에서 볼 수 있는 드론은 굉장히 고가이고, 고장이 났을 경우 수리하기가 어려우며, 비행시간이 짧은 불편함이 있다. 본 논문에서는 위에서 말한 불편한 점을 해결하고자 보다 적은 비용으로 8비트 마이크로컨트롤러인 ATmega128을 이용한 드론를 구현했다. 6축 자이로, 가속도 센서와 MCU간의 TWI통신과, PID 제어를 통한 드론의 자세 제어를, 수신기의 신호를 입력받아 송신기로 드론을 제어하는 동작을 C프로그래밍언어를 기반으로 구현하였다. ATmega128을 이용한 드론은 호버링이 가능하고, 제어에 필요하지 않은 핀을 활용하여 다양한 용도의 드론으로 사용 할 수 있다.
4차 산업혁명 기술의 융합으로 신산업 드론에 대한 연구가 증가하고 있다. 특히, 정부 정책적으로 4차 산업혁명의 대응책을 D.N.A 플랫폼으로 지정함에 따라, 해당 플랫폼을 차용한 다양한 시나리오 기반의 연구주제들이 부각되고 있다. 한편, 산업용, 연구용 드론은 관제 운항을 통한 시나리오 기반의 임무를 수행하기 때문에 시분할로 이루어진 공간적 특성을 갖추게 된다. 이에 따라서, 관제 드론 운항 시에는 기존의 보안성을 향상시키기 위한 방법을 다차원적으로 응용할 필요성이 나타났다. 이에 따라 본 연구에서는 보안성을 향상시키기 위한 시나리오 기반의 드론 플랫폼에 대한 연구를 수행하였다. 그 결과 지상 관제시스템, 드론, 드론 데이터 서버의 3분류로 공간을 분류하고 시나리오 기반의 보안기술 적용방안에 대하여 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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