최근에 무인비행체의 역할과 활용이 다양해짐에 따라 고 난이도의 임무 수행 요구가 증가하고 있으며 이를 해결하기 위하여 복수 소형무인비행체의 운용 및 관련 시스템 개발에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 복수 소형 무인비행체 기반 응용 시스템은 관제요원이 여러 대의 소형무인비행체를 지속적으로 제어, 관리해야 하기 때문에 관제요원의 업무 복잡성이 증대되는 문제를 지닌다. 따라서 복수 소형무인비행체 기반 응용 시스템의 성공적인 구현을 위해서는 효율적인 관제를 수행할 수 있는 소프트웨어 플랫폼 개발이 필요하다. 본 논문에서는 복수 소형무인비 행체를 이용한 응용 시스템에 효과적인 지상관제 소프트웨어 플랫폼을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 소프트웨어 플랫폼 개발에 필요한 요구사항들을 분석하고 이를 기반으로 소프트웨어를 설계, 구현한다. X-plane 비행시뮬레이터를 이용한 모의실험을 통하여 복수의 비행데이터들이 화면에 효과적으로 출력됨을 확인하고 다수의 소형무인비행체에서 전송되는 영상데이터들이 실시간으로 통합 시현됨을 보인다.
This paper addresses a new passive target tracking problem using the range differences measured by cooperative UAVs. In order to solve the range difference based passive target tracking problem within the framework of linear robust state estimation, the uncertain linear measurement model which contains the stochastic parameter uncertainty is derived by using the noisy range difference measurements. To cope with the performance degradation due to the stochastic parameter uncertainty, the recently developed non-conservative robust Kalman filtering technique [1] is applied. For the cruciform formation flying UAVs, the relationship between the target tracking performance and the measurement errors is quantitatively analyzed. The proposed filter has practical advantages over the classical nonlinear filters because, for its recursive linear structure, it can provide satisfactory convergence properties and is suitable for real-time multiple UAVs applications. Through the simulations, the usefulness of the proposed method is demonstrated.
In this paper, a simulation system based on X-Plane and MATLAB/Simulink for multiple UAVs is presented. For the conceptual design of this proposed system, a hierarchical system architecture for multiple UAVs is presented. This architecture has object-oriented data structure which consists of three objects (UAV status, mission and task, and environment) and a hierarchy consisting of four layers (decision making layer, task assignment layer, path and motion planning layer, and collision avoidance layer) is also proposed. In addition, this paper shows a implementation of simulation system based on the proposed system architecture using X-Plane and MATLAB/Simulink. The result of simulation from the developed system in this paper validate capability of application for multiple UAVs in real environment.
무인 항공기와 기지국간 통신시 커버리지 확장과 SNR 이득 확보를 위하여 기지국에서의 빔 형성 기법이 효과적이다. 무인 항공기가 이동하는 상황에서는 빔 이득을 유지하기 위하여 기지국에서 무인 항공기를 향한 주기적인 빔 추적이 필요하다. 또한 다수의 무인 항공기가 이동하는 경우에는 기지국에서 빔 추적을 하기 위하여 무인 항공기에서 서로 다른 프리앰블의 전송이 필요하다. 본 논문에서는 이상적인 상호 상관 특성을 갖고 있는 Hadamard 시퀀스를 기반으로 GMSK 통신시스템에서 다수의 무인 항공기를 향한 빔 추적을 위하여 프리앰블 시퀀스 설계 기법을 제안한다. Hadamard 시퀀스를 입력으로 하는 GMSK 통신시스템에서 수신신호의 특성을 분석한 이후에 다수의 무인 항공기와 통신하는 GMSK 시스템에 적합한 프리앰블 시퀀스를 제안한다.
An Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is a powered pilotless aircraft, which is controlled remotely or autonomously. UAVs are an attractive alternative for many scientific and military organizations. UAVs can perform operations that are considered to be risky or uninhabitable for humans. UAVs are currently employed in many military missions and a number of civilian applications. For accomplishing the UAV's missions, guarantee of survivability should be preceded. The main objective of this study is to suggest a mathematical programming model and a $A^*PS$_PGA (A-star with Post Smoothing_Parallel Genetic Algorithm) for Multiple UAVs's path planning to maximize survivability. A mathematical programming model is composed by using MRPP (Most Reliable Path Problem) and MTSP (Multiple Traveling Salesman Problem). After transforming MRPP into Shortest Path Problem (SPP),$A^*PS$_PGA applies a path planning for multiple UAVs.
본 논문에서는 3차원 공동 작업 공간에서 다중 무인항공기의 협동 작업을 위한 확장 충돌 지도 기반 무 충돌 비행 계획 기법을 제안한다. 먼저 무인항공기는 회전과 같은 3차원 움직임을 고려해 구로 모델링하였다. 공동 작업 영역에 진입 후 진출할 때까지 무인 항공기는 직선 경로를 따라 이동하고 모든 무인 항공기의 우선순위는 미리 정해져 있다고 가정한다. 가정에 따라 3차원에서 정의된 구와 구 사이의 충돌 검출 문제를 2차원에서 정의된 원과 직선 사이의 충돌 검출 문제로 축소할 수 있다. 원과 직선 사이의 충돌영역은 계산의 편의성과 안전성을 위해 충돌사각형으로 근사화 하였다. 이렇게 정의된 충돌사각형을 이용하여 무인 항공기들 간의 충돌을 회피할 수 있도록 각 무인 항공기의 공동 작업 공간 진입 시간을 조율한다. 이와 같은 방법으로 모든 무인 항공기는 공동 작업 공간에 진입해서 진출할 때까지 서로 간에 충돌 없이 이동 할 수 있게 된다. 제안된 무충돌 비행 계획의 효율성을 증명하기 위해 12대의 무인 항공기를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제14권1호
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pp.67-74
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2013
Nonlinear guidance law combined with a pseudo pursuit guidance is proposed, to perform stationary target observation mission. Multiple UAVs are considered, with waypoint constraint. The whole guidance is divided into two steps: firstly, waypoint approach, with specified incidence angle; and secondly, loitering around the stationary target. Geometric approach is used to consider the constraint on the waypoint, and a specified phase angle between the loitering UAV and the approaching UAV. In the waypoint approach step, UAVs fly to the waypoint using the pseudo pursuit guidance law. After passing the waypoint, UAVs turn around the target, using a distance error dynamics-based guidance law. Numerical simulations are performed, to verify the performance of the proposed guidance law.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권4호
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pp.767-779
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2017
Automated mission planning for unmanned aerial vehicles (UAVs) is difficult because of the propagation of several sources of error into the solution, as for any large scale autonomous system. To ensure reliable system performance, we quantify all sources of error and their propagation through a mission planner for operation of UAVs in an obstacle rich environment we developed in prior work. In this sequel to that work, we show that the mission planner developed before can be made robust to errors arising from the mapping, sensing, actuation, and environmental disturbances through creating systematic buffers around obstacles using the calculations of uncertainty propagation. This robustness makes the mission planner truly autonomous and scalable to many UAVs without human intervention. We illustrate with simulation results for trajectory generation of multiple UAVs in a surveillance problem in an urban environment while optimizing for either maximal flight time or minimal fuel consumption. Our solution methods are suitable for any well-mapped region, and the final collision free paths are obtained through offline sub-optimal solution of an mTSP (multiple traveling salesman problem).
In this paper, the range difference based the moving target tracking problem using multiple UAVs is solved within the new framework of linear robust state estimation. To do this, the relative kinematics is modeled as an uncertain linear system containing stochastic parametric uncertainties in its measurement matrix. Applying the non-conservative robust Kalman filter for the uncertain system, a quasi-optimal linear target tracking filter is designed. For its recursive linear filter structure, the proposed method can ensure the fast convergence and reliable target tracking performance. Moreover, it is suitable for real-time applications using multiple UAVs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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