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.
In drone-assisted wireless sensor networks, drones collect data from sensors in an energy-efficient manner and quickly distribute urgent information to sensor nodes. This article introduces recent communication and security schemes for drone-assisted wireless sensor networks. For the communication schemes, we introduce data collection optimization schemes, drone position and movement optimization schemes, and drone flight path optimization schemes. For the security schemes, we introduce authentication and key management schemes, cluster formation schemes, and cluster head election schemes. Then, we present some enhancement methodologies for these communication and security schemes. As a conclusion, we present some interesting future work items.
In the field of forest disaster prevention, drones are expected to save higher human resources than the existing manpower has, and produce high-efficiency results over time. However, operational limitations brought by short flight times have brought the environment of limited use of the various capabilities of the drone, and the existing development systems operating the multi-drone are mainly for performance purpose, so it is a difficult to use for forest disaster prevention. The purpose of this paper is to design the concept based on multi-drone operation procedure through analysis of mission of ground control system for forest disaster prevention.
소형 쿼드콥터 드론의 제작이 다양화되고, 고속 처리가 가능한 MCU의 보급으로 인해 FC에 멀티 센서가 장착되면서, 단순 동작이 아닌 특수 목적의 동작을 수행할 수 있는 소형 드론이 구현되었다. 드론에 장착된 FC 안의 IMU를 통하여 호버링과 자세제어 그리고 위치 이동 제어를 할 수 있었으나, 복잡구조를 갖는 폐쇄된 건물 안에서 GPS 연결과 영상통신이 불가능한 경우는 제어가 쉽지 않다. 본 연구에서는 이러한 공간에서 고저 변화가 있는 장애물을 만났을 경우, Lucas-Kanade 방법을 이용한 optical flow와 IR 센서를 이용하여 스스로 장애물을 넘어서 자율 비행을 수행하는 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 안정적인 호버링 동작과 폐쇄 공간의 복잡구조를 대신하는 계단에서, 드론의 고저 비행은 주변의 외적 영향에 의한 허용 오차 10[cm] 이내로 98%의 성공률을 보이며 오르고 내리는 신뢰성 있는 자율 비행이 이루어지는 것을 확인하였다.
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 연구의 목적은 드론 기반 스마트 방역 연구로서 드론을 방재 분야에 활용을 통한 대응방안과 기대효과를 연구하는 것이다. 현행 방재업무의 문제점에 대한 검토와 이에 따른 대응안을 환경적, 시장적, 기술적 접근으로 살펴보면 다음과 같다. 첫째로 환경적 측면에서 드론 기반 관제를 활용한 방재업무의 활용 효과는 산림, 조류인플루엔자, 가축, 시설지역, 모기 유충, 해충 등 광범위한 활용과 AI 및 콜레라 등 각종 방역업무 단순화 및 효과적 방역체계 제공 할 수 있다. 둘째, 시장적 측면에서 방역방법의 신기술 도입을 통한 국내 표준화 드론을 활용한 소독방역 임무 활용에 따른 축산·가축 방역 관련 법령, 행정규칙의 기준마련, 관련 산업의 동반성장과 신시장 발굴, 가축 질병 방역에 투입되는 연간 예산 절감의 효과를 가져온다. 셋째, 기술적 측면은 (1) 새로운 가축 질병 방역형태인 다중드론 활용 소독 방역의 현장적용, (2) 드론 산업 소프트웨어 분야의 혁신, (3) 다양한 시장에 적용 가능한 드론 관제/제어 통합시스템으로 산업 다변화, (4) 빅데이터 드론 이동로 3차원 공간정보 분석 정밀 드론 교통정보제공으로 안전성 높은 비행 보장, (5) 다수의 드론 동시 자동 임무 비행이 가능하여 저비용 고효율 시스템 보급 실현, (6) 고도의 정밀 비행기술 불필요에 따른 분야별 드론 이용자 증가로 고찰되었다. 본 연구는 문헌 조사와 전문가의 의견을 기반으로 작성되어 향후 연구 분야는 드론 기반 서비스에 대한 실증적 자료를 기반으로 그 효과에 대해 입증하는 작업이 필요하다. 본 연구의 기대효과는 드론을 방재업무에 적극적 활용 지원 또는 이와 관련된 정책을 수립하는데 이바지 한다.
농작물들의 크기와 형태는 매우 다양하며 생육 환경도 각기 다르다. 따라서 드론을 활용하여 농약을 살포할 때에는 각 농작물에 대한 재배 환경과 특성이 고려되어야 하며, 이에 따라 드론의 비행고도, 전진속도 등 비행 조건이 달라져야 한다. 실제로 비행 조건에 따라 농약의 액적 유동이 크게 영향을 받게 되며, 살포 영역에 큰 변화가 발생하고 이로 인해 불균일한 액적 분포가 후류에 형성되어 농약의 전달 효율성이 떨어질 수 있을 뿐만 아니라 비산에 대한 위험성이 존재하게 된다. 본 논문에서는 농업용 드론을 사용하여 특성이 다른 3가지 농작물을 선정하고 드론의 비행 조건을 각각 다르게 하여 농약을 살포했을 때 후류에서의 노즐 유동을 수치해석을 통하여 분석하였으며, 전달되는 액체의 비율을 확률 밀도 함수의 평균 제곱근을 나눈 새로운 성능지수를 이용하여 비교함으로써 작물의 특성에 따른 드론의 농약 살포 가이드라인을 구축하고자 한다.
본 연구목적은 관제 공역 다중 드론의 운행 충돌 방지 방안에 대한 연구이다. 연구 결과 드론 충돌을 회피하는 방안으로 관제 시스템에서 드론 예상 경로와 시간을 기반으로 추정되는 ROI 영역에 대한 정확한 정보를 설정 후 드론 충돌을 제어 할 수 있는 방안으로 적절하다는 것을 입증하였다. 실혐분석 결과, 운행하는 드론의 항로 직경은 충돌 위험을 줄일 수 있는 규모를 선정해야 하며, 운행하는 드론의 출발시간과 운행 속도의 변화는 충돌에 영향요인으로 작동하지 않았다. 또한, 충돌을 회피하기 위한 대응 방안으로 비행 우선 순위 제공이 적절한 방법 중의 하나임을 실증하였다. 충돌 회피 방안에 대해 드론 센서기반 충돌회피뿐만 아니라 관제 시스템에서 충돌을 모니터링 및 예측하고 실시간 제어를 수행하여 이중으로 충돌을 보완 할 수 있다. 본 연구는 관제 기반으로 운행되는 드론의 충돌 방지 방안에 대한 아이디어를 제공하고 이를 실질적인 테스트를 진행했다는 것에 의의를 두고 있다. 이는 관제 기반으로 이기종 드론들이 다수 운행시 등장하는 충돌 문제 해결에 도움이 된다. 본 연구는 드론의 충돌로 인한 사고 방지와 안전한 드론 운행 환경 제공을 통한 관련 산업의 발달에 기여 할 것이다.
최근 드론 산업의 발전으로 일상생활 중에서도 드론을 비행하는 모습을 자주 관찰할 수 있다. 이러한 드론에 주로 사용되는 리튬폴리머 배터리는 사용 시간이 흐름에 따라 배터리의 전압 강하가 일어나 동일한 드론 조종 신호에도 드론 모터의 속도가 불안정해지는 문제점이 발생한다. 드론 모터 속도의 불안정은 고도 유지를 불가능하게 하여 드론 기체가 상승과 하강을 반복하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 기존의 방법은 배터리 방전에 따른 보상기를 추가하거나 시스템 제어 모델을 변경하였다. 하지만 이러한 기법은 하드웨어로 구현된 모듈을 사용하거나 모터 종류 및 실험 결과에 종속적으로 구현되기 때문에 드론 기체에 사용되는 모터에 맞게 새로운 모듈이 구현되어야하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 드론의 펌웨어에 배터리 전압 강하를 고려하는 모터 속도 제어기를 구현하여 드론의 비행 안정성을 확보한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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