This study investigates two camera self-calibration approaches, on-site self-calibration and laboratorial self-calibration, both of which are based on self-calibration theory and implemented by using a commercial photogrammetric solution, Agisoft PhotoScan. On-site self-calibration implements camera self-calibration and aerial triangulation by using the same aerial photos. Laboratorial self-calibration implements camera self-calibration by using photos captured onto a patterned target displayed on a digital panel, then conducts aerial triangulation by using the aerial photos. Aerial photos are captured by an unmanned aerial vehicle, and target photos are captured onto a 27in LCD monitor and a 47in LCD TV in two experiments. Calibration parameters are estimated by the two approaches and errors of aerial triangulation are analyzed. Results reveal that on-site self-calibration excels laboratorial self-calibration in terms of vertical accuracy. By contrast, laboratorial self-calibration obtains better horizontal accuracy if photos are captured at a greater distance from the target by using a larger display panel.
본 연구에서는 건물이 혼재한 준 도심 지역에서 발생할 수 있는 재난/재해를 가정하여 네트워크 RTK (Real Time Kinematic) 측위가 가능한 무인기를 이용한 항공삼각측량의 정확도를 평가하였다. 검사점 측위의 신뢰성을 확보하기 위해 검사점을 건물의 옥상에 설치하여 네 시간 이상의 GNSS (Global Navigation Satellite System) 정적 측위를 수행하였다. 객관적인 정확도 평가를 위해 소프트웨어에서 자동으로 인식 가능한 코드화된 대공 타겟을 사용하였다. 무인기에서는 네트워크 RTK 측위의 일종인 VRS (Virtual Reference Station) 방식을 이용하여 영상 취득 당시 카메라의 3차원 좌표를 측정하였고, IMU (Inertial Measurement Unit)와 짐벌 회전각 측정을 통해 카메라의 3축 회전각을 측정하였다. Agisoft Metashape를 이용하여 내·외부 표정요소를 추정·갱신한 결과, 항공삼각측량의 3차원 RMSE (Root Mean Square Error)는 영상의 중복도와 촬영 각도의 조합에 따라 크게는 0.153 m에서 작게는 0.102 m로 나타났다. 더욱 높은 수준의 항공삼각측량 정확도를 확보하기 위해서는 연직 영상의 중복도를 높이는 것이 일반적이나 경사 영상을 추가하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 따라서 대응 단계의 재난/재해 현장에서 긴급하게 무인기 매핑을 수행할 경우 중복도를 높이기 보다는 경사 영상도 함께 취득할 필요가 있다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제5권1호
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pp.57-63
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2004
UAV(Unmanned Aerial Vehicle) has become one of the most popularmilitary/commercial aerial robots in the new millennium. In spite of all theadvantages that UAVs inherently have, it is not an easv job to develop a UAVbecause it requires very systematic and complete approaches in full developmentenvelop. The ground test and evaluation phase has the utmost importance in thesense that a well-developed system can be best verified on the ground. In addition,many of the aircraft crashes in the flight tests were resulted from the incompletedevelopment procedure. In this research, a verification procedure of the wholeairbome integrated system was conducted including the flight management system.An airbome flight control computer(FCC) senses the extemal environment from thepehpheral devices and sends the control signal to the actuating system using theassigned control logic and flight test strategy. A ground test station controls themission during the test while the downlink data are transferred from the flightmanagement computer using the serial communication interface. The pilot controlbox also applies additional manual actuating commands. The whole system wastested/verified on the wind-tunnel system, which gave a good pitch controlperformance with a preUspecified flight test procedure. The ground test systemguarantees the performance of fundamental functions of airbome electronic systemfor the future flight tests.
A new intelligent adaptive control scheme was proposed that combines the control based on interference observer and fuzzy adaptive s-curve for flight path tracking control of unmanned aerial vehicle (UAV). The most important contribution is that the control configurations don't need to know the uncertainty limit of the vehicle and the influence of interference is removed. The proposed control law is an integration of fuzzy control estimator and adaptive proportional integral (PI) compensator with input. The rated feedback drive specifies the desired dynamic properties of the closed control loop based on the known properties of the preferred acceleration vector. At the same time, the adaptive PI control compensate for the unknown of perturbation. Additional terms such as s-surface control can ensure rapid convergence due to the non-linear representation on the surface and also improve the stability. In addition, the observer improves the robustness of the adaptive fuzzy system. It has been proven that the stability of the regulatory system can be ensured according to linear matrix equality based Lyapunov's theory. In summary, the numerical simulation results show the efficiency and the feasibility by the use of the robust control methodology.
군사적인 목적으로 사용하던 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)는 저가로 생산이 가능하지면서 UAV를 감시 및 레저 등 다양하게 상업적으로 활용하고 있다. 소형 UAV에 장착 가능한 카메라의 성능이 개선됨에 따라 감시 및 정찰 임무 등의 활용도가 높아졌다. 소형 UAV를 자율적으로 비행시키며 주어진 임무를 수행하기 위해서는 비행경로 정의가 필요하다. 이 논문에서는 조종사가 비행한 기록을 기반으로 비행경로를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 UAV가 감시 및 정찰을 수행하기 위한 비행경로 생성방법을 검증한다.
최근에 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 재난 발생 지역과 같은 넓은 지역을 촬영하기 위해서 사용되고 있다. 촬영 비용을 낮추면서 넓은 지역을 촬영하기 위해서 자율 비행 방법이 필요하다. 예를 들어, 모터프리미티브를 기반으로 제어 신호를 UAV로 전송하여 자율 비행하는 방법이 있다. 하지만, 지상관제소(Ground Control Station, GCS)에서 UAV로 제어 신호를 전송하는 과정에서 제어 신호의 손실이 발생하면 예상한 모터프리미티브를 수행하지 못한다. 이 논문에서는 GCS에서 UAV로 송신된 제어 신호가 실행되고 있는지 검사하는 방법을 제안한다. UAV로 송신된 제어 신호의 실행 여부를 확인함으로써 예상한 모터프리미티브를 제어 신호 손실 없이 수행가능하다.
유연한 이동성, 쉬운 배치, 저렴한 비용 등의 장점을 가진 Unmanned Aerial Vehicle(UAV)를 이용해 Deep Neural Network(DNN) 서비스를 제공하는 기술이 연구되고 있다. 하지만 UAV 는 메모리와 컴퓨팅 능력, 배터리가 제한되어 있어 DNN 서비스의 요구사항을 만족시키기 위해서는 다수의 UAV간의 협업이 필요하다. 본 논문에서는 다수의 UAV 협업 환경에서 DNN 서비스의 처리 지연시간을 줄이기 위해 UAV 들의 작업량을 고려한 서비스 분산 처리 기법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 DNN 서비스 처리 지연 시간을 분석한다.
본 연구에서는 무인 항공기 촬영 사진 정보의 실용성을 파악하였다. 따라서 무인 항공기를 활용한 사진촬영 대상 조사구 중 밭층 조사구역를 대상으로 연속적으로 총 4회 조사하여 조사 시기별 촬영된 무인 항공기 사진을 활용하여 조사구의 작황 변화에 대하여 분석하였다. 지형, 작물 식재, 작형의 변화가 많게 예상되는 지역인 밭층에서는 무인 항공기를 활용하여 현장조사 시기에 맞게 해당 조사구를 직접 촬영하여 사진 정보를 수집, 활용하는 것이 적합하다. 그리고 비교적 변화가 없는 논-시설층에서는 경제적, 효율적 측면을 고려하여 위성영상을 활용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 조사구역에 작물 재배조사를 위한 시스템들이 잘 갖추어지게 된다면, 향후 무인 항공기를 활용하여 일정한 지역에 대한 사진자료를 취득한 후 라이브러리를 활용하여 실시간으로 딥러닝을 활용할 수 있다. 이를 통해 작물의 작황상태를 파악, 재배 면적과 단위 면적당 수량 조사 등으로 전체 작황 및 출하량 등을 분석하는 데에 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
도심용 무인항공기의 사용범위가 넓어지면서 다양한 미션을 효율적으로 수행하기 위해서는 배터리를 합리적으로 운용해야 한다. 배터리를 합리적으로 운용하기 위해서는 실제 비행 미션을 수행하기 전에 다양한 시뮬레이션을 통해 최적의 경로를 도출할 수 있다. 이를 위해서는 배터리의 전력 소모 및 에너지 잔량을 예측 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 도심용 무인항공기의 비행 중 속도 및 가속도에 따른 소비전력 간의 관계성을 분석하고 이를 이용해 빠르게 소비전력을 도출 할 수 있는 선형 전력 소모 모델을 도출하였다. 또한, 정확한 전력 소모를 예측하기 위해서 딥러닝에 기반한 전력 소모 모델을 도출하였다. 이때 정확하며 효율적인 전력소모 모델을 얻기 위해 모델링 입력 값으로 1) GPS 3축 속도 및 가속도, 2) IMU 3축 속도, 3) IMU 3축 속도 및 가속도 데이터를 사용한 모델들을 도출하여 비교하였다. 최종적으로 얻은 모델은 전력소모 오차율 5.86%을 얻었으며, 누적 에너지 오차율 1.50%를 얻었다.
A lightweight 200W direct methanol fuel cell (DMFC) stack is designed and fabricated to power a small scale Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The DMFC stack consists of 33-cells in which membrane-electrode assemblies (MEAs) having an active area of 88 $cm^2$ are sandwiched with lightweight composite bipolar plates. The total stack weight is around 3.485 kg and stack performance is tested under various methanol feed concentrations. The DMFC stack delivers a maximum power of 248 W at 13.2 V and $71.3^{\circ}C$ under methanol feed concentration of 1.2 M. In addition, the voltage of individual cell in the 33-cell stack is measured at various current levels to ensure the stability of DMFC stack operations. The cell voltage distribution data exhibit the maximum cell voltage deviation of 28 mV at 15 A and hence the uniformity of cell voltages is acceptable. These results clearly demonstrate that DMFC technology becomes a potential candidate for small-scale UAV applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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