The estimation of hovering flight time of multicopters using the battery power propulsion system is important for the development and design of the aircraft and its operation. For a given operational weight, the maximum possible battery weight can be decided using both a conventional energy density method and a new Peukert law. In the present study, the hovering flight time is predicted using both methods. The specific data of multicopters in the published literatures were employed for the computation of the hovering flight time. The results were validated with the measured data. The effect of figure of merit of propeller, battery discharging process on the hovering flight time was evaluated, Finally, the effect of the battery cell and package connection types on the hovering time was investigated. It was found that the combination of serial battery cell connections and parallel package connection is the bast in the endurance maximization aspect. As the cell number increases in a package, the hovering flight time is increased. There exists the max. battery ratio for the given takeoff gross weight.
In this paper, we propose the hardware and software of a test-bed of a hovering AUV (autonomous underwater vehicle). Test-bed to develop as the underwater robot for the hovering -type is planning to apply for marine resource development and exploration for deep sea. The RTU that controls a azimuth thruster and a vertical thruster of test-bed is a intergrated-type thruster. The main control unit that collects sensor's data and performs high-speed processing and controls a movement of test-bed is a underwater hybrid navigation system. Also it transfers position, posture, state information of test-bed to the host PC of user using a wireless communication. The host PC checks a test-bed in real time by using a realtime monitoring system that is implemented by LabVIEW.
For a maneuvering unmanned autonomous helicopter, it is necessary to design a proper controller of each flight mode. In this paper, overall helicopter dynamics is derived and hovering model is linearized and transformed into a state equation form. However, since it is difficult to obtain parameters of stability derivatives in the state equation directly, a linear control model is derived by time-domain parametric system identification method with real flight data of the model helicopter. Then, two different controllers - a linear feedback controller with proportional gains and a robust controller - are designed and their performance is compared. Both proposed controllers show outstanding results by computer simulation. These validated controllers can be used to autonomous flight controller of a real unmanned model helicopter.
This paper presents the design of hardware platform, which is a test bed for the navigation system and hovering type AUV (Autonomous Underwater Vehicle) under the OCP (Open Control Platform). The developed AUV test bed consists of two hulls, four thrusters, and the navigation system which uses a SBC2440II with IMU (Inertial Measurement Unit). And the SMC (Sliding Mode Control) is chosen for the diving and steering control of the AUV. This paper uses ACE/TAO RTEC (Real-Time Event Channel) as a middleware platform in order to control and communicate in the developed AUV test bed. In this paper, two computers are used and each of them is dedicated for the specific purpose, the first computer is used as the SMC module and the middleware platform for the ACE/TAO RTEC and the second computer is used for the sensor controller. We analyze the performance of the AUV test bed under the OCP.
사람의 손길이 닿지 않는 곳에 위험 상황이 발생하였다면 무인 비행체를 활용하여 그 상황의 규모와 위치를 파악하여 더 큰 피해를 줄일 수 있다. 이러한 점에서 착안하여 본 논문에서는 무인 비헹체가 원활한 호버링을 수행할 수 있도록 Beta Flight를 사용하여 Roll, Pitch, Yaw의 최솟값과 최댓값을 설정한 후 센서의 작동을 감지하여 기체의 기울기의 변화에 따라 센서의 PID 값을 설정하여 수평이 유지될 수 있도록 오차를 최소화하여 안전한 호버링을 할 수 있도록 하였다. 또한, 카메라는 Open CV를 활용하여 라즈베리파이 프로그램을 설치한 후 HSV 색상표를 활용하여 화원과 가장 가까운 색인 붉은색을 제외한 나머지 부분을 흑백 처리하는 필터링을 씌워 공중에서 감지한 영상을 실시간으로 수신할 수 있도록 하였다. 최종적으로 0.5~5m 높이에서 호버링이 가능하였으며 5m 높이에서 반지름이 5cm 인 붉은색 원을 인식할 수 있음을 확인하였다.
4차 산업혁명 시대가 도래하면서 무인항공기의 활용에 대한 관심이 급증하고 있다. 드론을 활용한 다양한 기술개발이 이루어지고 있는 가운데 드론의 비행 제어는 가장 기본이 된다. 드론의 비행제어 중 특히 자율비행을 가능하게하기 위해서는 호버링 제어가 필수적이다. 본 논문에서는 드론의 호버링 제어를 위해 ATmega2560과 소나, Optical Flow, 가속도/자이로 6축 센서를 바탕으로 드론을 설계하고 PID 제어를 기반으로 한 수평제어, 고도제어, 위치 추적 및 고정 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 드론의 객관적인 결과를 측정하기 위하여 시간에 따라 드론이 이륙하는 직후부터 고도를 유지하고 위치를 고정하고 안정적인 호버링을 유지할 때까지의 이동 값을 측정하여 비교 분석 하였다. 실험결과 드론은 기준좌표의 50cm 상공에서 수평 4cm, 수직 2cm 이내에서 안정적으로 호버링 할 수 있는 것으로 나타났다.
쿼드로터는 일반 무인항공기와 달리 구조가 단순하고 그 활용 가치가 매우 높아 많은 사람들의 관심을 받고 있다. 하지만 드론에 대한 관심이 높아짐에 따라 항공 안전사고 또는 분실에 대비한 비행체의 안정성과 위치파악의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 쿼드로터의 모델링을 수식적으로 유도하여 이를 선형화시켜 간단한 제어기로 모델을 안정화시키고 다양한 센서로부터 얻은 데이터를 필터를 거쳐 기울어진 정도를 파악하여 보다 안정한 호버링이 가능한 추적 시스템을 제안하였다. 개발된 추적시스템은 비행 중인 쿼드로터의 위치를 컴퓨터로 전송해 이를 경로로 나타내어 비행경로를 파악할 수 있고 비행속도, 고도 등의 다양한 정보를 동시에 확인할 수 있게 하였다. 그리고 실제 쿼드로터에 사용되는 센서는 외란과 진동에 의해 정확한 센서 값을 측정할 수 없기 때문에 칼만필터와 상보필터를 통한 센서 결합으로 이를 극복하여 쿼드로터 호버링의 안정성을 PID 제어를 통해 구현하였다. 이를 모의 실험을 통하여 쿼드로터의 속도, 위치, 고도 등의 다양한 정보를 실시간으로 확인하였다.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.384-387
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1995
A helicopter is used in a variety of situations because of its usability. Its operation, needs human skill. The authors are working on automatization of human skill. Helicopter operation is one of such fields of practicing human skill. This is why the present paper deals with helicopter (model helicopter) operation. Full operation of a helicopter needs more complicated system in both aspects of software and hardware, and also requires more training for operation. From the purpose here that helicopter operation is for checking the applicability of the authors' idea for automatization based on experience, attitude regulation in hovering is the target. In the present paper, a human operator's operation is recorded as a time series of operation actions, and the record is reorganized as the correspondence between the helicopter's attitude and the proper operation action required in that particular situation.
In order to reduce the download around Smart UAV(SUAV) at hovering and transition mode, flow control using synthetic jet has been performed. Many of the complex tilt rotor flow features are captured including wing leading and trailing edge separation, and the large region of separated flow beneath the wing. First, in order to control the trailing edge separation, synthetic jet is located at 30, 95% of flap chord length. The flow control using synthetic jet on flap shows that stall characteristics depending on several mode can be improved through separation vortices resizing. Also, a flap jet and a 0.01c jet which control the separation efficiently are applied at the same time at each test case because controlling the leading edge separation is essential for download reduction. As a result, time averaged download is reduced about 18% comparing with no control case at hovering mode and 48% at transition mode. These research results show that if flow control using leading edge jet and trailing edge jet is used effectively to the SUAV in overall flight mode, flight performance and stability can be improved.
This paper investigates the longitudinal flight dynamics and stability of flapping-wing micro air vehicles. Periodic external forces and moments due to the flapping motion characterize the dynamics of this system as NLTP (Non Linear Time Periodic). However, the averaging theorem can be applied to an NLTP system to obtain an NLTI (Non Linear Time Invariant) system which allows us to use a standard eigen value analysis to assess the stability of the system with linearization around a reference point. In this paper, we investigate the dynamics and stability of a hawkmoth-scale flapping-wing air vehicle by establishing an LTI (Linear Time Invariant) system model around a hovering condition. Also, a direct time integration of full nonlinear equations of motion of the flapping-wing micro air vehicle is conducted to see how the longitudinal flight dynamics appear in the time domain beyond the reference point, i.e. hovering condition. In the study, the flapping-wing air vehicle exhibited three distinct dynamic modes of motion in the longitudinal plane of motion: two stable subsidence modes and one unstable oscillatory mode. The unstable oscillatory mode is found to be a combination of a pitching velocity state and a forward/backward velocity state.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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