모자이크 환경에서는 다수의 무인기가 동적 상황에 따라 자율적으로 과업을 할당하고 이를 수행할 수 있어야 하므로, 임무 자율화 시스템이 무인기에 반드시 탑재되어야 한다. UxAS (Unmanned x-systems Autonomy Service)는 미 공군 연구소에서 개발한 무인 플랫폼에 탑재 가능한 임무 자율화 시스템으로, 다양한 모듈 형태의 서비스로 구성되어 기능 확장이 용이한 구조를 가지고 있다. 그러나, 현재 UxAS는 상황인식 기능의 부재로, 운용자로부터 자율화 수행 요청 명령을 수신한 경우에만 임무 자율화를 수행하는 단점이 있다. 본 논문에서는 UxAS의 임무 자율화 절차를 분석하고, 상황 인식 기능을 적용하여 동적 상황 변화에 따라 운용자의 명령 없이 임무 자율화 절차를 수행할 수 있도록 UxAS 개선 방안을 제시하였으며, 시뮬레이션을 통해 개선된 임무 자율화 절차를 검증하였다.
모자이크 전장 환경에서는 다수의 무인기가 동적 상황에 따라 자율적으로 임무를 할당하고 이를 수행할 수 있어야 하므로, 임무 자율화 시스템이 무인기에 반드시 탑재되어야 한다. UxAS (unmanned x-systems autonomy service)는 미 공군 연구소에서 개발한 무인 플랫폼에 탑재 가능한 임무 자율화 시스템으로, 다양한 모듈 형태의 서비스로 구성되어 기능 확장이 용이한 구조를 가지고 있다. 이러한 UxAS에 기반한 임무 할당 및 경로 재계획을 수행하는 임무 자율화 소프트웨어를 개발하고, 해당 소프트웨어의 성능을 검증하고 성능 평가 지표에 따라 개발한 소프트웨어를 평가하는 기법에 대해 본 논문을 통해 제시하였다.
The future battlefield operation concept does not focus on advanced and complete weapon systems, but requires a new battlefield operation concept that can effectively demonstrate offensive power by combining a large number of low-cost, miniaturized weapons. Recently, research on the autonomous application of major technologies that make up the mission control system is actively underway. However, since the mission control system is still dependent on the operator's operating ability when operating multiple robots, there are limitations to simply applying the automation technology of the existing mission control system. Therefore, we understand how changes in operator capabilities affect multi-robot operation and propose an adaptive mission control architecture design method that supports multi-robot integrated operation by adjusting the level of autonomy of the mission control system according to changes in operator capability.
In the future battlefield centered on the concept of mosaic warfare, the need for an unmanned combat system will increase to value human life. It is necessary for Multiple/Heterogeneous Unmanned Combat Systems to have suitable mission planning method in order to perform various mission. In this paper, we propose the MTSR model for mission planning of the unmanned combat system, and introduce a method of identifying a task by a combination of services using a request operator and a method of allocating resources to perform a task using the requested service. In order to verify the performance of the proposed task-resource matchmaking algorithm, simulation using occupation scenarios is performed and the results are analyzed.
저궤도 위성을 운영하는 지상국에서는 10분 내외의 교신 시간 동안 위성의 건강 상태를 확인한 후 영상 촬영을 위한 임무 명령을 전송하거나 촬영한 영상을 수신한다. 제한된 교신 시간동안 매일의 임무를 위한 일련의 절차를 완료하기 위해 위성 및 지상국 시스템에서는 적절한 수준의 자율성이 적용되어 있다. 예를 들어 위성의 자세 및 궤도를 유지하기 위한 제어 로직은 운영자의 개입 없이도 오랜 시간동안 자동으로 수행되어야 하므로 높은 자율성을 갖는 부분이다. 이와는 대조적으로 위성의 고장 관리 로직의 경우 고장 상황 인지 및 안전 조치는 위성에서 자동으로 수행되지만 대체적으로 고장의 원인 판단 및 복구 절차는 지상에서 수행하도록 설계하므로 상대적으로 낮은 자율성을 갖는 부분이라 할 수 있다. 위성의 자율성 수준은 지상국 운영에도 영향을 준다. 지상국에서는 촬영 임무를 위한 일련의 명령 세트 등을 생성한다. 위성이 좀 더 높은 수준의 자율성을 갖는다면, 지상국에서 수행하는 동작의 일부를 위성에서 수행할 수 있을 것이며 지상국의 절차를 간소화할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 위성의 자율성 수준에 대해 논의하고 적절한 자율성 수준을 위한 설계 개념을 제안한다.
Autonomy of unmanned systems is important because the unmanned system with high level of autonomy is able to perform desired tasks in unstructured environments without continuous human guidance. Evaluation of their autonomy is vital to realize the autonomous operation ability of unmanned system. Compared to the methods of evaluating the level of autonomy(LOA) for an unmanned ground vehicle(UGV) and unmanned aerial vehicle(UAV), the method of expressing the LOA of unmanned maritime system(UMS) is not established yet. Since UMS has a unique characteristics in terms of operational area, mission complexity and required technologies, compared to the UGV and UAV, it is required to establish for expressing the LOA for UMS. This paper reviews the current approaches to assess the LOA of unmanned system and proposes potential metrics for UMS in order to determine the autonomy levels of UMS.
무인기를 위한 자율 시스템은 임무 목표, 임무 상황, 무인기의 상태를 기반으로, 목표 달성을 위해 현재 수행할 행동을 결정하는 의사결정 능력을 가진다. 본 논문에서는 지형 충돌 위험이 있는 저고도 운용, 방문 순서를 변경하지 않아야 하는 항로점 집합, 임무 대상 객체의 위치 불확실성 등 현실적인 제약조건 하에서 감시정찰 임무를 자율적으로 수행할 수 있는 의사결정 시스템과 이러한 특성을 효과적으로 표현할 수 있는 임무 정의를 제시한다. 제안한 의사결정 시스템을 Hardware-In-the-Loop Simulation 환경에서 현실적인 임무 상황을 반영한 3종의 시나리오를 통해 검증한다. 무인기의 비행 경로와 임무 상황에서 의사결정 시스템이 선택한 행동을 시뮬레이션 결과로 제시하고, 그 결과를 논의한다.
The Mission environment of UGV(Unmanned Ground Vehicle) has a complexity and variety, and the status of system and sensor is dependent on the environment factors such as operation time, the weather and road type. It is necessary for UGV to cope adaptively with the various mission types, operation modes and operation environment as human operators do. To satisfy this necessity, we present an autonomy manager based on the autonomous architecture. In this paper, we design a path planning software architecture and LPP manager by using open autonomous architecture which is previously designed by ADD. Field test is conducted with UGV in order to verify the performance of LPP Manager based on the Autonomous Architecture with scenarios.
본 연구에서는 협업기반의 임무 수행 시 유·무인전투기 각각의 역할을 도출하고 복합 운용방안을 제시하기 위한 임무 적합도 평가 방법론을 제시하였다. 유·무인전투기 복합운용을 위한 대표 임무로 SEAD 임무를 선정하고 기체 성능, 장비성능 그리고 자율성 수준을 고려한 성능평가표를 작성하여 유인전투기와 무인전투기의 성능을 비교하였다. SEAD의 세부 임무절차를 구분하여 성능평가표의 항목과 결합된 임무적합도 평가지표를 설계하고, 전문가 설문을 통해 임무적합도를 평가하였다. 평가결과를 통해 세부 임무의 위험성과 중요도에 따라 무인기와 유인기의 적정 역할을 설정할 수 있었고, 이를 바탕으로 조종사의 임무부담을 줄이도록 임무, 통제권, 유·무인전투기의 임무 및 기동을 반영한 시간 기반의 임무계획을 수립할 수 있었다.
With the advancement of intelligent vehicles and unmanned systems, there is a growing interest in underwater surveys using autonomous marine vehicles (AMVs). This study presents an automated planning strategy for a long-term survey mission using a fleet of AMVs consisting of autonomous surface vehicles and autonomous underwater vehicles. Due to the complex nature of the mission, the actions of the vehicle must be of high-level abstraction, which means that the actions indicate not only motion of the vehicle but also symbols and semantics, such as those corresponding to deploy, charge, and survey. For automated planning, the planning domain definition language (PDDL) was employed to construct a mission planner for realizing a powerful and flexible planning system. Despite being able to handle abstract actions, such high-level planners have difficulty in efficiently optimizing numerical objectives such as obtaining the shortest route given multiple destinations. To alleviate this issue, a widely known technique in operations research was additionally employed, which limited the solution space so that the high-level planner could devise efficient plans. For a comprehensive evaluation of the proposed method, various PDDL-based planners with different parameter settings were implemented, and their performances were compared through simulation. The simulation result shows that the proposed method outperformed the baseline solutions by yielding plans that completed the missions more quickly, thereby demonstrating the efficacy of the proposed methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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