To make an unmanned aerial vehicle (UAVs) fly in indoor environments, the indoor locations of the UAV are required. One of the approaches to calculate the locations of an UAV in indoor environments is enhanced trilateration using one Bluetooth-based beacon and three or more access points (APs). However, the locations of the UAV calculated by the common chord-based trilateration has errors due to the distance errors of the beacon measured at the multiple APs. This paper proposes a method that corrects the errors that occur in the process of applying the common chord-based trilateration to calculate the locations of an UAV. In the experiments, the results of measuring the locations using the proposed method in an indoor environment was compared and verified against the result of measuring the locations using the common chord-based trilateration. The proposed method improved the accuracy of location measurement by 81.2% compared to the common chord-based trilateration.
As required performance of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) becomes more complex and complicated, required positioning accuracy is becoming more and more higher. GPS is a reliable world wide positioning providing system. Therefore, UAV generally acquires position information from GPS. But when GPS is not available such as too weak signal or too less GPS satellites environments, UAV needs alternative positioning system such as network positioning system. RSSI (Received Signal Strength Indicator) based positioning, which is one method of network positioning technologies, determines its position using RSSI measurements containing distance information from AP (Access Point)s. In that method, a selected AP's configuration has strong and tight relationship with its positioning errors. In this paper, for, we additionally account AP's configuration information by adopting DOP (Dilution of Precision) into AP selection procedures and provide more accurate RSSI based positioning results.
본 논문에서는 실내 공간에 설치된 복수의 카메라로부터 획득한 영상정보를 소형무인기의 자세 추정 및 제어에 이용하는 시스템에 대한 연구를 기술하였다. 제안된 시스템은 실외 비행시험의 제한을 극복하고 효율적인 비행시험 환경을 구축하기 위한 것으로 무인기의 위치 및 자세를 측정하기 위해 별도의 센서를 탑재할 필요가 없어 저가의 장비로 테스트베드를 구성할 수 있다는 장점을 갖는다. 시스템 구현을 위해 요구되는 카메라 보정, 마커 검출, 자세 추정 기법을 소개하였으며 테스트베드를 이용한 실험 결과를 통해 제안된 방법의 타당성 및 성능을 보였다.
This paper proposes a robust 3D mapping system for a UAV (Unmanned Aerial Vehicle) that carries a LRF (Laser Range Finder) using the sinusoidal trajectory algorithm. In the case of previous 3D mapping research, the UAV usually takes off vertically and flights up and down while the LRF is measuring horizontally. In such cases, the measuring range is limited and it takes a long time to do mapping. By using the sinusoidal trajectory algorithm proposed in this research, the 3D mapping can be time-efficient and the measuring range can be widened. The 3D mapping experiments have been done to evaluate the performance of the sinusoidal trajectory algorithm by scanning indoor walls.
뛰어난 기동성으로 인한 최근 쿼드로터에 대한 관심의 증대는 다양한 형태의 멀티로터 비행체의 개발 및 상용화를 이끌었으며, 레져용으로 사용자들이 쉽게 사용할 수 있는 다양한 쿼드로터 제품들이 등장하고 있다. 이 중에서 최근 Parrot사에서 제작한 AR.Drone은 사용자를 위한 내부 안정화 루프를 탑재하고 있기 때문에 초보자들도 쉽게 제어할 수 있는 장점이 있다. 이러한 AR.Drone의 시스템을 이용하면 다양한 형태의 다수 무인기 시스템을 쉽게 구축할 수 있다. 이러한 특성을 바탕으로 한국항공우주연구원에서는 다수의 AR.Drone을 이용한 실내 군집비행 연구를 진행 중에 있다. 이러한 다수의 무인비행체를 이용한 실내 군집비행을 위해서는 개개의 비행체에 대한 위치제어 및 서로간의 충돌을 방지하기 위한 알고리즘이 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 다수의 실내 무인기의 원활한 기동을 위해 개발한 충돌회피 기동 제어기를 소개하고자 한다.
최근 IoT 기술을 기반으로 도시의 여러 문제점을 정보화하여 해결하는 스마트 시티가 각광받고 있다. 특히, 시공 및 유지보수의 원활한 관리를 위한 BIM 적용 사례가 증가하며 융합기술을 통해 공간정보를 3D 데이터화하여 안전진단에 활용하고 있다. 본 연구의 목적은 UAV 및 LiDAR 장비 중 지상 레이저 스캐너와 핸드헬드 LiDAR SLAM을 활용하여 복층 건물의 포인트 클라우드를 생성 및 조합, 각 기술의 폐색영역 및 단점을 보완하고 형상재현 및 정확도를 관측하여 실내외 역설계의 효용성을 검토하는 것이다. 검토결과, 3가지 기술을 사용하여 복층 건물의 실내외 포인트 클라우드를 생성·조합하여 데이터의 좌표 정확도가 향상됨을 확인하였다. 특히, 각 기술의 단점을 보완, 건물의 형상재현 완성도를 높이고 폐색영역 및 경계면 구분이 명확하게 나타나며 역설계의 효용성을 입증하였다.
A QRT(Quad-Rotor Type) hovering robot system is developed for quick detection and observation of the circumstances under calamity environment such as indoor fire spots. The UAV(Unmanned Aerial Vehicle) is equipped with four propellers driven by each electric motor, an embedded controller using a DSP, INS(Inertial Navigation System) using 3-axis rate gyros, a CCD camera with wireless communication transmitter for observation, and an ultrasonic range sensor for height control. The developed hovering robot shows stable flying performances under the adoption of RIC(Robust Internal-loop Compensator) based disturbance compensation and the vision based localization method. The UAV can also avoid obstacles using eight IR and four ultrasonic range sensors. The VTOL(Vertical Take-Off and Landing) flying object flies into indoor fire spots and sends the images captured by the CCD camera to the operator. This kind of small-sized UAV can be widely used in various calamity observation fields without danger of human beings under harmful environment.
실내 환경에서 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 활용하기 위해서는 실내에서 UAV의 위치 계산 방법이 요구된다. 실내 환경 내에서 위치를 측정하기 위해 블루투스 기반의 비콘(Beacon)과 세 개 이상의 AP(Access Point)를 활용하여 개선된 삼변측량법으로 위치를 계산한다. 개선된 삼변측량법을 활용하여 UAV의 위치를 계산하는 과정에서 AP에서 측정한 비콘의 거리 오차로 인해 개선된 삼변측량법으로 계산한 UAV의 위치에 대한 문제가 발생한다. 이 논문에서는 위치를 계산하는 과정에서 개선된 삼변측량법을 적용하는 과정에서 발생하는 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 실험에서는 실내에서 제안한 방법을 활용하여 위치 측정한 결과와 기존의 삼변측량법을 활용하여 위치 측정한 결과를 비교하여 검증한다. 제안한 방법을 이용하여 기존의 삼변측량법을 68.67%의 위치를 개선하였다.
멀티로터 비행체는 헬리콥터와 같은 제자리 비행이 가능하면서 구조적으로 간단한 형태를 가지며 상대적으로 높은 추력을 가지는 장점으로 인해 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근 레저용으로 개발된 Parrot사의 AR.Drone은 사용자를 위한 내부 안정화 루프를 탑재하고 있기 때문에 초보자들도 쉽게 조정할 수 있으며, SDK(Software Development Kit)를 제공함으로서 멀티로터를 이용한 연구에 쉽게 활용할 수 있는 특징이 있다. 또한 크기가 상대적으로 작으면서 저가이기 때문에 군집비행에 적용되기 적합한 비행체이다. 이에 본 논문에서는 다수의 AR.Drone을 이용하여 실내 군집비행을 위한 제어기 개발과정에 대해서 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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