Regarding previously-developed drone simulators, it was easy to check their flight stability or controlling functions based on the condition that their weight was fixed from the design. However, the drone is largely classified into two types that is the one with the fixed weight whose purpose is recording video with camera and racing and another is whole weight-variable during flight with loading the articles for delivery and spraying pesticide though the weight of airframe is fixed. The purpose of this thesis is to analyze the structure of drone and its flight principle, suggest dynamics-model-based simulator that is capable of simulating weight-variable drone and develop the simulator that can be used for designing main control board, motor and transmission along the application of weight-variable drone. Weight-variable simulator was developed by using various calculation to apply flying method of drone to the simulator. First, ground coordinate system and airframe-fixing coordinate system were established and switching matrix of those two coordinates were made. Then, dynamics model of drone was established using the law of Newton and moment balance principle. Dynamics model was established in Simulink platform and simulation experiment was carried out by changing the weight of drone. In order to evaluate the validity of developed weight-variable simulator, it was compared to the results of clean flight public simulator against existing weight-fixed drone. Lastly, simulation test was performed with the developed weight-variable simulation by changing the weight of drone. It was found out that dynamics model controlled various flying positions of drone well from simulation and the possibility of securing the optimum condition of weight-variable drone that has flying stability and easiness of controlling.
In this study, technology development was promoted to enable the convergence of augmented reality technology and actual drone operation technology, and its feasibility was confirmed through implementation and performance evaluation. In addition, it is believed that the AR-based drone simulator can contribute to improving drone operation capabilities by maximizing educational effectiveness and providing a realistic training environment. Based on the results of this study, we expect to improve the quality of vocational education related to drones and achieve high educational effectiveness, and it is believed that we will be able to suggest various directions in education using augmented reality.
최근 드론은 배송, 농업, 공업, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에 적용되어 사용 영역을 넓히고 있다. 실제 드론을 제어하기 위해선 많은 경험이 필요하지만 이를 위해선 드론 분실, 파손 등 여러 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 가상 드론 시스템은 이러한 위험성을 피하여 드론을 학습 할 수 있는 배경을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 드론 학습을 위한 가상 드론 시스템 구축을 위한 요구기술들에 대해 논한다. 먼저, 다양한 형태를 가질 수 있는 드론을 가상의 환경에서 조립할 수 있는 저작도구가 필요하다. 가상의 저작도구는 실제 드론의 물리적 특성을 반영할 수 있어야 한다. 이에 실제 비행에 큰 영향을 비치는 로터의 위치나 배선의 간섭 등을 고려할 수 있는 가상 드론 저작 도구를 제안한다. 다음으로는 만들어진 가상의 드론을 실제 비행환경과 흡사한 물리적 조건하에서 구동 해 볼 수 있는 가상 드론 시뮬레이터가 필요하다. 이 시뮬레이터는 실제와 근접한 렌더링 품질을 보장할 수 있어야 하며 기체 역학에 근거한 물리적 환경 하에 구동이 되어야 한다. 여기에 가상 드론의 동역학적 특징이 움직임에 반영 될 수 있도록 SILS(Software in the loop simulation) 기반의 검증 기법을 추가하여 사실성을 높인다. 마지막으로 실제 드론 컨트롤러 기반으로 가상의 드론을 구동할 수 있는 환경이 필요하다. 범용으로 사용되는 드론 컨트롤러의 신호를 시뮬레이터에서 받아 사용할 수 있는 가상 드론 컨트롤러 기술을 제안한다. 완성된 가상드론 저작도구, 시뮬레이터, 및 컨트롤러 연동 기술을 포함한 가상 드론 시스템은 100명의 사용자 대상 만족도 조사 결과 10점 기준 7.64의 만족도를 나타내었다.
In this paper, we present novel simulation contents for drone racing and autonomous flight of drone. With Depth camera and SLAM, we conducted mapping 3 dimensional environment through RTAB-map. The 3 dimensional map is represented by point cloud data. After that we recovered this data in Unreal Engine. This recovered raw data reflects real data that includes noise and outlier. Also we built drone racing contents like gate and obstacles for evaluating drone flight in Unreal Engine. Then we implemented both HITL and SITL by using AirSim which offers flight controller and ROS api. Finally we show autonomous flight of drone with ROS and AirSim. Drone can fly in real place and sensor property so drone experiences real flight even in the simulation world. Our simulation framework increases practicality than other common simulation that ignore real environment and sensor.
Practice through virtual reality can increase the educational effect regardless of time and place, and it is an educational method that is being pursued even in the situation of COVID-19. On the other hand, for VR-based education, related technology development and content development must be made, and experiential methods (flipped learning, blended learning, hybrid learning) must be provided in the educational process. The development scenario was developed with the contents of drone qualification test (ultra-light unmanned multicopter) and drone practice and the possibility of non-face-to-face self-directed learning (flipped learning, blended learning, hybrid learning). It is expected that the quality of vocational education related to drones and the effect of high education will be improved through the contents, and it is thought that it will be possible to suggest a direction for the development of various vocational education contents in non-face-to-face education.
The use of machine learning technologies such as deep and reinforcement learning has proliferated in various domains with the advancement of deep neural network studies. To make the learning successful, both big data acquisition and fast processing are required. However, for some physical world applications such as autonomous drone flight, it is difficult to achieve efficient learning because learning with a premature A.I. is dangerous, cost-ineffective, and time-consuming. To solve these problems, simulation-based approaches can be considered. In this study, we analyze recent trends in drone simulation technologies and compare their features. Subsequently, we introduce Octopus, which is a highly precise and scalable drone simulator being developed by ETRI.
본 연구는 LTE 통신망을 사용하여, 실시간 드론 원격주행 시스템을 제안한다. 원격지에 위치한 드론을 180km 떨어진 거리에 위치한 조종자가 50msec 시간지연으로 실시간 고도와 위치, 자세를 제어하면서 조정한다. 조정자의 조정 신호에 따라 움직이는 드론의 영상과 모션 정보는 실시간으로 조정자에게 전송되어, 영상은 조종자의 HMD에서 재생되며, 모션 정보는 조종자가 탑승한 시뮬레이터를 구동하게 된다. 일반으로 드론조정은 RF 신호를 사용하여 통상 2km 이내에서 직접 조정이 가능하며, 이 이상의 거리에서는 미션 플래너를 사용하여 GPS 운행을 한다. 따라서 장거리 비행 중 발생하는 긴급 상황에 대처하는 방안은 자동 비행 종료 후, 원위치로 복귀하는 기능이 주를 이룬다. 본 연구에서는 LTE 통신을 사용하여, 비행 중인 드론의 모션과 영상을 평균 50m sec 이내로 조종자에게 전송하여, 조종자에게 실제 원격지의 드론 위에서 조정하는 것과 유사한 실감환경을 제시한다. 제안된 시스템의 검증을 위하여 대전의 드론 조종자가 강원도 인제에 위치한 드론을 조종하는 실험 결과를 제시한다.
최근 기업에서는 드론을 이용하여 다양한 상업적인 서비스를 시도하고 있다. 특히, 드론을 이용한 택배서비스가 그 좋은 예라고 할 수 있다. 그러나, 이러한 드론 택배시스템은 사람들이 활보하는 거리 위에서 무거운 물건들을 배송하는 일이기 때문에 서로 충돌로 인한 소포가 떨어지는 등 다양한 사안을 고려해야만 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 드론간 통신을 활용하고자 하며 예상되는 드론의 통신망 토폴로지를 Opnet 시뮬레이터로 구현하고, 해당 통신망의 성능을 시뮬레이션하고 분석하였다. 추가적으로 자유 운동적(random mobility)인 이동경로의 토폴로지도 구현하여 제안한 드론망의 성능과 비교분석하였다.
근래에는 드론을 이용하여 실생활에 적용하는 사례가 늘고 있다. 드론을 이용하여 방송국에서 항공촬영을 하거나, 드론 경기등 다양한 영역에 적용하고 있다. 특히 몇 년 전부터는 드론을 활용하여 고속도로 상에서의 교통위반 차량을 단속하고 있다. 경찰당국에서는 30분 단위로 단속을 하는 '스팟 이동식' 방식을 사용하고 있으나, 적은 인력으로 넓은 지역을 단속하기에는 비효율적인 방식이다. 따라서, 다수의 드론을 무선망으로 연결하여 체계적으로 관리할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 고속도로에 적합한 MANET 드론 통신망에서 다양한 라우팅 프로토콜을 적용하여 가장 효율적인 라우팅 프로토콜을 선택하고자 한다. 이를 위해 OPNET 시뮬레이터로 라우팅 프로토콜을 적용한 드론 패트롤망을 디자인하고 시뮬레이션을 하였다.
해양 조난 사고에서 드론 활용이 빠르게 증가하고 있는 가운데, 특히 드론을 활용한 수색 구조 작업이 주목받고 있다. 조난 선박 및 기타 해양 표류체를 빠르게 탐지하기 위해 드론 영상을 활용한 딥러닝 모델들이 확장되고 있다. 그러나 이러한 모델을 효과적으로 학습시키기 위해서는 다양한 기상 조건과 선박 상태를 고려한 대량의 학습 데이터가 필요하다. 이에 대한 데이터 부족 문제는 학습된 모델의 성능 저하로 이어질 수 있다. 이에 본 연구는 해양 환경 시뮬레이터를 개발하고 데이터셋을 보강하여 조난 선박 탐지를 위한 딥러닝 모델의 성능 개선을 목표로 한다. 이 시뮬레이터는 눈, 비, 안개와 같은 다양한 기상 조건과 선박 상태, 그리고 드론과 센서의 규격과 특성을 설정할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터셋을 활용하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 이로써, 실제 드론 영상 데이터셋만을 사용한 모델과 비교했을 때 정확도와 재현율 등의 탐지 성능이 향상되었다. 특히, 비나 안개와 같은 악기상에서의 조난 선박 탐지 정확도(Average Precision, AP)는 약 2-5% 정도 향상되었으며 미탐지 비율이 현저히 낮아졌다. 이러한 결과는 개발된 시뮬레이터가 현실적이고 효과적으로 다양한 상황을 시뮬레이션하여 모델 학습에 기여함을 보여준다. 또한, 이에 기반한 조난 선박 탐지 딥러닝 모델은 해양 수색 및 구조 작업에서 효율적으로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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