In this paper, we discuss an observer-based fault tolerant controller design for the unmanned aerial vehicle (UAV) systems with exogenous disturbance. To derive robust controller design conditions, we use $H_{\infty}$ design technique. The design conditions are derived in terms of linear matrix inequalities. An illustrative example is provided to show the effectiveness of the proposed methodology.
This study deals with modeling and flight control of quadrotor type (QRT) unmanned aerial vehicles (UAVs). Rigorous dynamic model of a QRT UAV is obtained both in reference and body frame coordinate systems. A disturbance observer (DOB) based controller using the derived dynamic models is also proposed for robust hovering control. The control input induced by DOB is helpful to use simple equations of motion satisfying accurate derived dynamics. The experimental results show the performance of the proposed control algorithm.
This paper proposes an operating system architecture for unmanned aerial vehicle (UAV), which is secure against root exploit, resilient to connection loss resulting in the control loss, and able to utilize common applications used in Linux. The Linux-based UAVs are exposed to root exploit. On the other hand, the microkernel-based UAVs are not able to use the common applications utilized in Linux, even though which is secure against root exploit. For this reason, the proposed architecture uses a virtualized microkernel on the Linux operating system to isolate communication roles and prevent root exploit. As a result, the suggested Operating system is secure against root exploit and is able to utilize the common applications at the same time.
As unmanned aerial vehicle (UAV) technology grew in popularity over the years, it was introduced for air quality monitoring. This can easily be used to estimate the sidewalk emission concentration by calculating road traffic emission factors of different vehicle types. These calculations require a simulation of the spread of pollutants from one or more sources given for estimation. For this purpose, a Gaussian plume dispersion model was developed based on the US EPA Motor Vehicle Emissions Simulator (MOVES), which provides an accurate estimate of fuel consumption and pollutant emissions from vehicles under a wide range of user-defined conditions. This paper describes a methodology for estimating emission concentration on the sidewalk emitted by different types of vehicles. This line source considers vehicle parameters, wind speed and direction, and pollutant concentration using a UAV equipped with a monocular camera. All were sampled over an hourly interval. In this article, the YOLOv5 deep learning model is developed, vehicle tracking is used through Deep SORT (Simple Online and Realtime Tracking), vehicle localization using a homography transformation matrix to locate each vehicle and calculate the parameters of speed and acceleration, and ultimately a Gaussian plume dispersion model was developed to estimate the CO, NOx concentrations at a sidewalk point. The results demonstrate that these estimated pollutants values are good to give a fast and reasonable indication for any near road receptor point using a cheap UAV without installing air monitoring stations along the road.
다양한 목적으로 군에서 운용되고 있는 무인항공기는 목적에 따라 수집된 정보를 무선통신을 이용하여 지상의 통제장비로 전송하고 비행체의 운용제어 및 상태정보를 송수신 할 수 있도록 설계되어 있다. 현재 국내에서 운용 중인 군용 무인항공기 체계는 각 체계별 고유 통신방식과 프로토콜, 메시지 구조 등을 이용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 현재 체계개발 중에 있는 두 기종의 군용 무인항공기 체계의 TM/TC 데이터 프로토콜을 분석하고 무선 통신환경에서 더 효율적인 TM/TC 메시지 설계방안에 대해 제시한다. 또한 향후 다수의 무인기 간 또는 새로 도입되는 무인기 체계와의 상호운용성 보장을 위한 기술 표준화를 위해 고려해야할 사항 등에 대해 논하고자 한다.
Acquiring precise coordinates of ground targets can be regarded as the key mission of the tactical-level military UAS(Unmanned Aerial System) operations. The coordinates deviations for the ground targets estimated from UAV (Unmanned Aerial Vehicle) images may depend on the sensor specifications and slant ranges between UAV and ground targets. It has an order of several tens to hundreds of meters for typical tactical UAV mission scenarios. In this paper, we propose a scheme that precisely acquires target coordinates from UAS by mapping image pixels to geographical coordinates based on GCP(Ground Control Points). This scheme was implemented and tested from ground control station for UAS. We took images of targets of which exact location is known and acquired the target coordinates using our proposed scheme. The experimental results showed that errors of the acquired coordinates remained within an order of several meters and the coordinates accuracy was significantly improved.
Fuel cell powered unmanned aerial vehicles (UAV) are globally being developed for various application according to hydrogen roadmap. However, safety standards for hydrogen fuel cell for UAV have not been established. Therefore, in this study, we derive safety data based on risk assessment to develop safety standards for fuel cells for UAV. We use fault tree analysis method which is broadly used in hydrogen facilities as a risk assessment tool. We set hydrogen leaks and fires as top events and derived the basic events. Safety data for the basic events were derived by quoting overseas safety standards related to fuel cells. The safety data will be used for developing fuel cell inspection standard according to Act on Hydrogen Economy Promotion and Hydrogen Safety Management.
최근 무인항공기(UAV : Unmanned Aerial Vehicle)에 대한 연구가 다양한 각도로 진행되어 군사용 비행체에 관한 연구에서 부터 민간용 비행체 및 일반 취미 활동용 비행체에 이르기까지 다양하게 연구가 진행되고 있다. 특히, 무인 소형 비행체에 대한 연구는 수직이착륙(VTOL : Vertical Take-Off and Landing)과 용이한 방향전환 및 정지비행(hovering)에 대하여 연구되고 있으며, 이러한 연구부분에 적합한 무인 소형 비행체가 쿼드로터(quardrotor)형 무인비행체를 중심으로 연구되고 있다. 이러한 무인 비행체에 대한 연구는 공기역학적 힘에 의해 부양되므로 복잡한 동역학 분석과정을 필요로 하고 있으며, 이러한 역학적 분석 및 실험적 모델을 바탕으로 제어기를 설계하고 있다. 본 논문에서는 일반적인 PID 제어기를 바탕으로 기본적인 자세제어를 구현한 후, 제어기 설계에 고려하지 못한 비선형적인 요소를 신경회로망(neural networks)의 강화학습(reinforcement learning) 알고리즘을 이용하여 일반적인 제어기 설계에 고려하지 못한 비선형적인 요소를 보완하여 보다 안정적인 쿼드로터의 자세제어 방안을 제시하고자 한다.
Tracking micro-sized insects is one of the challenges of protecting ecosystems and biodiversity. In this study, we propose an approach for the autonomous tracking of micro-sized flying insects, and develop an unmanned aerial vehicle (UAV)-based robotic system. The Kalman filter is applied to the received signal strength emitted from radio telemetry to estimate the position while reducing the measurement error and noise. The autonomous tracking strategy is a method in which the UAV rotates at one point to measure the signal strength and control its position in the strongest direction of the signal. We also design a system architecture comprising a tracking sensor system and a UAV system for micro-sized insects. The estimation and autonomous tracking of the target position by the proposed system are verified and evaluated through dynamic simulation. Therefore, in this study, we propose and validate a UAV-based tracking system for micro-sized flying insects, which has not been proposed in studies conducted thus far.
무인항공기 영상은 작물의 생육단계에 따라 고해상도로 신속한 수집이 가능하기 때문에 정밀농업 관리를 위한 공간 변이 분석에 활용되고 있다. 본 연구의 목적은 무인항공기를 이용한 최적 식생지수를 선정하여 맥류 작황 추정식을 유도하는 것이다. 무인항공기 영상은 맥류 생육 기간인 2월 하순부터 6월 하순까지 6회에 걸쳐 촬영하였으며, 같은 기간 동안 5개 품종(큰알보리, 흰찰쌀보리, 새찰쌀보리, 금강밀, 조품밀)을 대상으로 휴대용 분광복사계를 이용하여 현장분광반사율을 측정하고 초장, 지상부건물중, 단위면적당 경수 등 생육인자를 조사하였다. 그 결과, 6개의 식생지수 중 RVI, NDVI, NGRDI 및 GLI가 생육인자와 높은 상관관계를 나타내었다. 또한 현장 생육조사 자료를 사용하여 식생지수와 생육인자의 비교를 시도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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