본 논문에서는 다수 비행체의 편대 비행 시 상호 기하학적 관계 유지에 필요한 유도 법칙과 비선형 시뮬레이션 결과를 제시하였다. 편대 내의 각 비행체는 편대 Leader를 제외하고 모두 Leader와 Follower의 역할을 동시에 맡으며, Leader에 의한 명령은 모든 Follower에게 분배되고 따라서 편대를 이루는 모든 비행체들의 동시기동비행(Synchronized Flight)을 가능하게 한다. 편대 비행 유도 법칙은 가까운 미래 시각에 예상되는 기하학적 오차 그리고 Lyapunov 안정성 이론에 근거하여 도출하였고, 정찰과 감시 임무 예제에 관한 고정밀 비선형 시뮬레이션 결과를 통하여 제안된 유도 법칙의 성능을 검증하였다
본 논문에서는 다수의 무인항공기가 저속으로 이동하는 지상 목표물을 추적하기 위한 협력제어 기법을 제안한다. 유도명령을 생성하기 위하여 르야프노프 안정성 이론을 이용한 벡터필드를 설계한다. 목표물과 일정한 거리를 유지하며 선회하기 위한 롤각 명령을 생성한다. 이와 동시에 목표물에 대한 항공기의 위상각을 조절하기 위한 속도 명령과 기수각 명령을 생성하고, 항공기 간 충돌방지를 고려한 기법을 제시한다. 다수의 무인항공기를 이용한 수치 시뮬레이션을 수행하여 제안된 제어기법의 성능을 검증하였다.
Roundabouts have strengths in traffic flow and safety but can present difficulties for inexperienced drivers. Demand to acquire and analyze drone images has increased to enhance a traffic environment allowing drivers to deal with roundabouts easily. In this paper, we propose a roundabout traffic analysis system that detects, tracks, and analyzes vehicles using a deep learning-based object detection model (YOLOv7) in drone images. About 3600 images for object detection model learning and testing were extracted and labeled from 1 hour of drone video. Through training diverse conditions and evaluating the performance of object detection models, we achieved an average precision (AP) of up to 97.2%. In addition, we utilized SORT (Simple Online and Realtime Tracking) and OC-SORT (Observation-Centric SORT), a real-time object tracking algorithm, which resulted in an average MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy) of up to 89.2%. By implementing a method for measuring roundabout entry speed, we achieved an accuracy of 94.5%.
현대전에서 적 방공망 제압 임무는 과거에 비해 그 중요성이 점차 부각되고 있다. 그러나 본 임무는 적의 방공망에 아군의 항공기와 조종사가 노출되는 위험을 안고 있어, 아군의 피해를 최소화하면서 효과적으로 임무를 수행할 수 있도록 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로써, 벡터필드 유도기법을 이용하여, 다수 무인기의 적 방공망 제압 임무를 설계하였다. 벡터필드 유도기법은 다른 유도기법들에 비하여 계산 량이 적고 쉽게 응용이 가능한 이점이 있어, 다수 무인기 운용에 해당 기법을 적용하는 경우 무인기간의 상호 협동을 통한 다양한 형태의 임무를 계획할 수 있다. 따라서 벡터필드 유도기법을 이용한 다수 무인기의 적 방공망 제압 임무의 설계방법을 제시함과 동시에, 비행실험을 통하여 그 운용 가능성을 확인해 보았다.
현재까지 대부분의 지상통제 소프트웨어는 단일 무인 항공기에 대한 자세, 위치, 상태의 수신 및 가시화와 항공기의 운용을 위한 조종 명령 및 임무 전송의 기능만 갖추고 있었다. 하지만 단일 무인기의 운용에서 다중 무인기의 운용으로 사용자의 요구가 확장됨에 따라 지상통제 소프트웨어도 다중 무인기의 운용을 위한 기능의 확장이 요구되고 있다. 본 연구에서는 다중 무인항공기의 운용을 위한 요구사항을 제시하고 이를 만족시키기 위한 지상통제 소프트웨어의 구조를 제안하였다. 우선, 제시된 상위 요구 성능을 분석하여 그에 따른 전체 구조를 정의하고, 이를 다시 세부 요구사항으로 설정하여 세부구조를 설계하였다. 마지막으로 PILS 환경에서 구성된 지상통제 소프트웨어의 기능을 검증하였다.
무인기를 이용한 조난자 수색 등의 임무에서 고가의 단일 무인기를 활용하는 것보다 저가의 군집 무인기 운용을 통한 탐색이 효율적이다. 운용하는 무인기의 수가 증가할수록 임무계획에 소요되는 시간이 증가하며 무인기 운용 시스템의 부담이 커진다. 본 논문에서는 확장성, 강건성 및 단순성 측면에서 복수 무인기 운용에 적합한 분산형 지역 탐색 알고리즘을 제안한다. 비용 절감을 위해 각각의 무인기는 근거리 통신, 기본 연산, 그리고 제한된 메모리 능력을 가진다고 가정한다. 근거리 통신에서는 비행 상태 및 기탐색 정보가 공유되며, 이를 바탕으로 상호간 충돌 회피와 다음 탐색 지역을 결정한다. 미탐색 지역으로의 이동에 대한 가중치를 높이고 중복 탐색 기능을 제공하기 위해 score function을 도입하였다. 제안한 알고리즘 및 임무 수행절차의 성능과 특징을 수치시뮬레이션을 통해 검증하였다.
Recently, with the increase in the use of UAV(unmanned aerial vehicles), research on horizontal maintenance stations that can take off and land in various environments has been actively conducted. These stations can safely land UAV through multiple DOF(degrees of freedom) or at least 2-DOF-based actuator actuation. Among them, many researchers are dealing with the multi-DOF stewart platform due to its high safety. However, the stewart platform requires high-precision control technology because it requires a lot of torque to actuate according to the load action. Therefore, in this paper, to solve the mentioned problem, a bevel gear-based 2-DOF horizontal maintenance station system is proposed. The proposed system is configured to prevent damage due to air resistance when maintaining ships and to install it in a small space. Also, in terms of system configuration, the bevel gear-based horizontal maintenance system has the main advantage of being able to take off and land UAVs of various sizes through the replacement of station pads. The driving of the system consists of a simple form that can control the motor by adjusting the rotation speed of the motor according to the sea waveform.
본 논문에서는 농작물 다중 분광 이미지에 대해 특징 융합 기법을 이용하여 의미론적 분할 성능을 향상시키기 위한 프레임워크를 제안한다. 스마트팜 분야에서 연구 중인 딥러닝 기술 중 의미론적 분할 모델 대부분은 RGB(red-green-blue)로 학습을 진행하고 있고 성능을 높이기 위해 모델의 깊이와 복잡성을 증가시키는 데에 집중하고 있다. 본 연구는 기존 방식과 달리 다중 분광과 어텐션 메커니즘을 통해 모델을 최적화하여 설계한다. 제안하는 방식은 RGB 단일 이미지와 함께 UAV (unmanned aerial vehicle)에서 수집된 여러 채널의 특징을 융합하여 특징 추출 성능을 높이고 상호보완적인 특징을 인식하여 학습 효과를 증대시킨다. 특징 융합에 집중할 수 있도록 모델 구조를 개선하고, 작물 이미지에 유리한 채널 및 조합을 실험하여 다른 모델과의 성능을 비교한다. 실험 결과 RGB와 NDVI (normalized difference vegetation index)가 융합된 모델이 다른 채널과의 조합보다 성능이 우수함을 보였다.
Kang, Ye Seong;Ryu, Chan Seok;Kim, Seong Heon;Jun, Sae Rom;Jang, Si Hyeong;Park, Jun Woo;Sarkar, Tapash Kumar;Song, Hye young
Journal of Biosystems Engineering
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제43권2호
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pp.138-147
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2018
Purpose: A narrowband hyperspectral imaging sensor of high-dimensional spectral bands is advantageous for identifying the reflectance by selecting the significant spectral bands for predicting crop yield over the broadband multispectral imaging sensor for each wavelength range of the crop canopy. The images acquired by each imaging sensor were used to develop the models for predicting the Chinese cabbage yield. Methods: The models for predicting the Chinese cabbage (Brassica campestris L.) yield, with multispectral images based on unmanned aerial vehicle (UAV), were developed by simple linear regression (SLR) using vegetation indices, and forward stepwise multiple linear regression (MLR) using four spectral bands. The model with hyperspectral images based on the ground were developed using forward stepwise MLR from the significant spectral bands selected by dimension reduction methods based on a partial least squares regression (PLSR) model of high precision and accuracy. Results: The SLR model by the multispectral image cannot predict the yield well because of its low sensitivity in high fresh weight. Despite improved sensitivity in high fresh weight of the MLR model, its precision and accuracy was unsuitable for predicting the yield as its $R^2$ is 0.697, root-mean-square error (RMSE) is 1170 g/plant, relative error (RE) is 67.1%. When selecting the significant spectral bands for predicting the yield using hyperspectral images, the MLR model using four spectral bands show high precision and accuracy, with 0.891 for $R^2$, 616 g/plant for the RMSE, and 35.3% for the RE. Conclusions: Little difference was observed in the precision and accuracy of the PLSR model of 0.896 for $R^2$, 576.7 g/plant for the RMSE, and 33.1% for the RE, compared with the MLR model. If the multispectral imaging sensor composed of the significant spectral bands is produced, the crop yield of a wide area can be predicted using a UAV.
불법 선박 탐지는 해양 감시 체계 구축에서 중요한 요소 중 하나이다. 효과적인 해양 감시를 위해서는 광역적이고 지속적인 해상 감시 수단이 요구된다. 본 연구에서는 인공위성 SAR, HF 레이더, 무인기 그리고 AIS 통합 기반의 선박탐지 모니터링을 가능성을 검토하였다. 각 플랫폼별 시·공간 관측 특성을 고려하여 선박감시 시나리오는 HF 레이더 자료와 AIS 자료를 이용한 상시감시 시스템과 인공위성과 무인기를 활용한 이벤트 감시 시스템으로 구성되었다. 상시감시 시스템은 아직까지 HF 레이더 자료의 낮은 공간해상도로 인한 탐지 가능 선박크기 제한 및 정확도의 한계가 있다. 그러나, 인공위성 SAR 자료를 사용한 이벤트 감시 시스템은 추출된 선박 위치와 AIS 자료를 이용한 불법 선박 탐지, 그리고 SAR 영상에서 추출된 선박속도, 이동방향에 대한 정보 또는 HF 레이더 자료를 이용한 선박 트래킹 정보는 무인기 감시체계로의 전환에 주요한 정보로 활용될 수 있다. 시나리오 구성을 위한 실험을 위해 2019년 6월 25일부터 6월 26일까지 2일간 충청남도 서천군 홍원항 서측에 위치한 연도를 중심으로 통합 현장 실험을 수행하였다. 이로부터 KOMPSAT-5 SAR 영상, 무인기 영상, HF 레이더 자료 및 AIS 자료가 성공적으로 수집되었고 각각 개발된 알고리즘을 적용하여 분석되었다. 개발된 선박감시 모니터링 시스템은 다중 플랫폼으로부터 수집된 자료 및 분석 결과의 가시화 뿐만 아니라 추후 상시 및 이벤트 선박감시 시나리오를 구현에 기반이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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