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.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.9
no.3
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pp.165-171
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2014
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.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.5
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pp.489-497
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2010
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.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.1
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pp.1-8
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2020
If a dangerous situation arises in a place where out of reach from the human, UAVs can be used to determine the size and location of the situation to reduce the further damage. With this in mind, this paper sets the minimum value of the roll, pitch, and yaw using beta flight to detect the UAV's smooth hovering, integration, and derivative (PID) values to ensure that the UAV stays horizontal, minimizing errors for safe hovering, and the camera uses Open CV to install the Raspberry Pi program and then HSV (color, saturation, Brightness) using the color palette, the filter is black and white except for the red color, which is the closest to the fire we want, so that the UAV detects the image in the air in real time. Finally, it was confirmed that hovering was possible at a height of 0.5 to 5m, and red color recognition was possible at a distance of 5cm and at a distance of 5m.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.16
no.12
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pp.49-56
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2018
As the era of the 4th industrial revolution comes, there is a growing interest in the use of UAVs. While various technologies are being developed using drones, controlling flight of drones is the most basic. Hovering control is essential in order to enable autonomous flight, especially during flight control of drones. In this paper, we design drones based on ATmega2560, Sonar, Optical Flow, and acceleration / gyro 6 axis sensor for drones hovering control, and developed horizontal control, altitude control, position tracking and fixed algorithm based on PID control. In this research, in order to measure the objective result of the drone, keeping the altitude immediately after the drone takes off according to the time, measure the movement value until the position is fixed and stable hovering is maintained and compared analyzed. Experimental results show that the drones can stably hover within 4cm horizontal and 2cm vertical from 50cm above the reference coordinates.
Unlike general unmanned aerial vehicles, the quad-rotor is attracting the attention of many people because of simple structure and very useful value. However, as the interest in drones increases, the safety and location of vehicles are becoming more important provide against aviation safety accidents or lost accidents. Therefore, in this paper, we propose a tracking system that stabilizes the model with a simple controller by linearized modeling and grasp tilt angle data from various sensor through the filter. The developed tracking system transmits the position of the quad-rotor in flight to the computer and shows it through the route, so it can check the flight path and various information such as flight speed and altitude at the same time. Then the sensor used in the actual quad-rotor can not measure exact sensor data for disturbance and vibration. So we use sensor fusion of Kalman filter and Complementary filter to overcome this problem and the stability of the quad-rotor hovering is realized by PID control. Through simulation, various information such as the speed, position, and altitude of the quad-rotor were confirmed in real time.
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.
Kim, Min-Hee;Kim, Sang-Hoon;Kim, Woo-Re;Kim, Chong-Am;Kim, Yu-Shin
한국전산유체공학회:학술대회논문집
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2009.04a
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pp.43-50
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2009
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.
Kim, Joong-Kwan;Han, Jong-Seob;Kim, Ho-Young;Han, Jae-Hung
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.1
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pp.1-6
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2015
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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