다양한 비행환경에서 장시간 체공하며 원격 조종되는 무인항공기에서 추진시스템을 신뢰성 있게 운영하는 것은 매우 중요하다. 스마트 무인기의 수직 이착륙 및 전진 비행에 사용 되는 터보축엔진의 정확한 손상진단은 신뢰성과 이용률을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 연구에서는 엔진 측정 파라미터들의 변화로부터 퍼지이론을 적용하여 손상된 구성품을 식별한 후 훈련된 신경망 알고리즘을 식별된 손상 패턴에 적용 손상된 양을 정확히 진단할 수 있는 방법을 새로이 제안하였다. 제안된 진단방법은 단일손상은 물론 다중손상도 진단할 수 있다.
본 논문에서는 복수 무인기의 편대 비행을 위한 탑재 무선 통신 및 임무통제 네트워크 (지상관제시스템)를 포함하는 통합 운영 시스템의 구성 방안을 제시한다. 이를 위해 편대비행을 위한 무인기에 탑재되는 시스템들의 구성 형태에 따라 다양한 운영 시스템들을 분류하였다. 또한 각각의 운영 시스템에 대한 장단점 및 고장에 대한 신뢰성을 파악하였다. 이 결과를 바탕으로 편대기의 임무비행을 수행하는데 있어 적절한 운영 시스템의 형태를 결정하고 구성 요소들을 개발하였다. 제안된 운영 시스템을 이용하면, 이종의 비행체로 편대를 구성할 수 있으며, 복잡한 임무를 여러 무인기에 나누어 수행 가능하고, 단일 임무의 협업 또는 다양한 임무의 동시 수행이 가능하다.
일반적인 지상통제 시스템은 단일 무인항공기 운용을 위한 통제 및 정보 전시 기능을 갖추고 있다. 현대에서는 단일 지상통제 시스템을 사용하여 복수 무인항공기의 운용이 요구되고 있다. 이로 인하여 무인기 운용자는 과거보다 다양한 임무 수행이 요구되며, 임무 수행 중 다양한 요인에 의하여 임무과부하를 받게 된다. 본 연구에서는 복수무인기 운용자의 임무과부하 측정을 통해 운용자의 상태를 반영한 적응형 지상통제 시스템을 제안한다. 복수무인기를 운용할 수 있는 지상통제 소프트웨어를 개발하고, 또한 시뮬레이터를 구성하여 운용자가 지상통제 시스템의 운용을 통해 시스템의 기능을 검증한다. 적응형 지상체 실험을 분석한 결과, 비적응형 지상체 실험 결과와 대비하여 운용자의 동공지름이 감소하고, 임무 성능이 증가하는 등 적응형 지상체의 효용성을 확인하였다.
본 연구에서는 각각 다른 목적지에서 다수의 임무를 수행해야하는 복수 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAVs)의 경로를 결정할 때, 무인항공기의 생존가능성을 고려하여 경로를 결정하는 프레임워크를 제안하였다. 본 라우팅 문제는 무인항공기 안전과 임무 완료시간 간의 trade-off 를 나타내는 비용 매트릭스를 이용한 차량경로문제(Vehicle Routing Problem, VRP)로 정의할 수 있다. 특정위치에서 무인항공기의 위험 레벨은 감지될 확률과 격추될 확률을 고려하여 모델링 하였고, 위협 레벨과 비행거리를 고려한 두 지역간의 최소비용경로는 육각형격자(Hexagonal cells)에서 Dijkstra 알고리듬을 사용하여 결정하였다. 또한, 지속적으로 다수의 적을 감시 정찰하는 임무를 수행하는 복수 무인항공기의 최적경로를 결정하는 case study를 수행하였으며, 그 결과를 논의하였다.
This paper presents a modified track guidance algorithm for formation flight of multiple UAVs. The suggested guidance algorithm is the spatial version of the first order dynamic characteristics for a time-dependent system so the algorithm is able to generate a path without overshoot to track the desired line. A crucial design parameter is a spatial constant that controls the shape of the convergence to an assigned flight path similarly to a time constant. Reference flight trajectories are designed based on a two-dimensional vehicle model, and the performance of the proposed guidance law is verified by numerical simulation using rigid body UAV dynamics with MATLAB/Simulink Aerosim Blockset.
Kim, Hee-Seob;Kim, Gyu-Sun;Chung, Dae-Won;Kim, Eung-Hyun
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제8권2호
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pp.37-43
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2007
Coordination of multiple UAVs is an essential technology for various applications in robotics, automation, and artificial intelligence. In general, it includes 1) waypoints assignment and 2) trajectory generation. In this paper, we propose a new method for this problem. First, we modify the concept of the standard visibility graph to greatly improve the optimality of the generated trajectories and reduce the computational complexity. Second, we propose an efficient stochastic approach using simulated annealing that assigns waypoints to each UAV from the constructed visibility graph. Third, we describe a method to detect collision between two UAVs. FinallY, we suggest an efficient method of controlling the velocity of UAVs using A* algorithm in order to avoid inter-UAV collision. We present simulation results from various environments that verify the effectiveness of our approach.
This paper addresses how to make a formation of multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) using only the relative range information. Since the relative range can easily be measured by an on-board range sensor like the laser range finder, the proposed method does not require any expensive and heavy wireless communication system to share the navigation information of each vehicle. Based on the two-dimensional (2-D) nonlinear equations of motion, we propose a nonlinear formation controller using the typical input-output feedback linearization method. The performance of the proposed formation controller is verified by various numerical simulations.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제5권2호
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pp.43-53
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2004
Collision avoidance for multiple aircraft can be stated as a problem ofmaintaining safe distance between aircraft in conflict. Optimal collision avoidanceproblem seeks to minimize the given cost function while simultaneously satisfyingconstraints. The cost function could be a function of time or control input. This paper addresses the trajectory time-optimization problem for collision avoidance of unmanned aerial vehicles(UAVs). The problem is difficult to handle in general due to the two-point boundary value problem subject to dynamic environments. Some simplifying aleorithms are used for potential applications in on-line operation.Although under possibility of more complicated problems, a dynamic problem is transformed into a static one by prediction of the conflict time and some appropriate assumptions.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제7권1호
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pp.73-83
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2006
In this paper, a redundancy management system for aircraft is studied, and fault detection and isolation algorithms of inertial sensor system are proposed. Contrary to the conventional aircraft systems, UAV system cannot allow triple or quadruple hardware redundancy due to the limitations on space and weight. In the UAV system with dual sensors, it is very difficult to identify the faulty sensor. Also, conventional fault detection and isolation (FDI) method cannot isolate multiple faults in a triple redundancy system. In this paper, two FDI techniques are proposed. First, hardware based FDI technique is proposed, which combines a parity equation approach with a wavelet based technique. Second, analytic FDI technique based on the Kalman filter is proposed, which is a model-based FDI method utilizing the threshold value and the confirmation time. To provide the reference value for detecting the fault, residuals are calculated using the extended Kalman filter. To verify the effectiveness of the proposed FDI methods, numerical simulations are performed.
3D reconstruction of urban architecture, land, and roads is an important part of building a "digital city." Unmanned aerial vehicles (UAVs) are gradually replacing other platforms, such as satellites and aircraft, in geographical image collection; the reason for this is not only lower cost and higher efficiency, but also higher data accuracy and a larger amount of obtained information. Recent 3D reconstruction algorithms have a high degree of automation, but their computation time is long and the reconstruction models may have many voids. This paper decomposes the object into multiple regional parallel reconstructions using the clustering principle, to reduce the computation time and improve the model quality. It is proposed to detect the planar area under low resolution, and then reduce the number of point clouds in the complex area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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