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다수 무인기의 행위 기반 강인 군집비행 제어법칙 설계
Development of robust flocking control law for multiple UAVs using behavioral decentralized method 원문보기

한국항공우주학회지 = Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences, v.43 no.10, 2015년, pp.859 - 867  

신종호 (Agency for Defense Development) ,  김승균 (Department of Aerospace Engineering, Chungnam National University) ,  석진영 (Department of Aerospace Engineering, Chungnam National University)

초록
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본 논문은 행위 기반 분산 기법(behavior-based decentralized method)을 활용하여 복수 무인기의 군집 비행을 위한 강인 제어기를 제안한다. 행위 기반 분산 기법을 활용한 복수 무인기의 군집 비행은 주변 무인기들의 정보만을 활용하여 편대를 이루게 되므로 많은 장점을 갖는다. 본 논문에서는 무인기 시스템에 크기가 제한된 시변 외란(time varying bounded disturbance)이 존재하는 상황에서, 주변 무인기들의 위치와 속도를 모두 활용하는 경우와 위치만을 활용하는 경우로 나뉘어 제어기를 설계하며, 위치만을 활용하는 경우 passivity 기법을 적용하여 제어기를 설계한다. 제안된 제어기는 시간에 의존하는 제한된 외란이 존재하는 상황에서 전체 폐루프 시스템의 uniformly ultimate boundedness 특성을 보장한다. 수치 시뮬레이션을 통해 제안된 제어기법의 타당성을 검증한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study proposes a robust formation flight control technique of multiple unmanned aerial vehicles(UAVs) using behavior-based decentralized approach. The behavior-based decentralized method has various advantages because it utilizes information of neighboring UAVs only instead of information of wh...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 기존 행위 기반 분산형 기법의 단점을 보완하는 두 가지 형태의 강인 편대비행 제어기를 제안한다. 첫 번째 제어기는 주변 무인기들의 위치와 속도 정보를 활용하고, 두 번째 제어기는 주변 무인기들의 속도 정보 대신 passivity 기법을 활용한다[8].
  • 본 논문에서는 행위 기반 분산 기법(behavior-based decentralized method)을 활용하여 복수 무인기의 군집 비행을 위한 강인제어기를 제안하였다. 강인요소를 포함하는 제안된 제어기법은 두 가지로 구성된다.

가설 설정

  • 첫 번째 제어기는 주변 무인기들의 위치와 속도 정보를 활용하고, 두 번째 제어기는 주변 무인기들의 속도 정보 대신 passivity 기법을 활용한다[8]. 더불어 무인기에는 크기가 제한된 시변 외란(time varying bounded disturbances)이 존재한다고 가정한다. 이러한 외란을 제거하고 전체 폐루프 시스템의 uniformly ultimate boundedness 특성을 보장할 수 있는 강인 요소(robust term)을 포함한다[13,15].
  • Kim[5]은 경로점 도달과 군집형태 유지라는 두 가지 행위를 유지하기 위한 PD 제어 형태의 행위기반 군집비행제어와 제어이득의 최적값을 결정하기 위한 알고리듬[6,7]을 제안하였다. 이는 분산형 구조에 기반하였지만, 다른 무인기의 위치/속도 정보를 통신채널 등을 이용 하여 획득하는 것을 가정하였고, 통신이나 구동기 지연 및 외란에 의한 불확실성을 고려하지 않은 이상적인 상황을 가정하였다.
  • 입력변수 종방향 및 횡방향 가속도의 제한조건은 0.5g로 가정하였고 제어이득은 다음과 같이 설계하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
선도기-추종기 기법의 단점은? 무인기 군집비행에 관한 대부분의 연구는 집중형 구조에 기반한 선도기-추종기 기법을 사용하고 있다. 이는 선도기의 외란이 추종기로 전파되면서 오차가 증폭될 수 있으며, 선도기의 고장에 대응하기 어렵다는 단점이 있다. 선도기-추종기 구조와는 달리 행위기반 접근법은 철새들의 편대비행 행위와 유사하며, 로보틱스 분야에서 활발하게 연구가 수행되어 왔다.
무인기의 활용분야가 증가되고 있는 이유는? 최근 항공전자공학이 급속도로 발전함에 따라 무인기(unmanned aerial vehicle: UAV)의 활용분야가 크게 증가되고 있다. 특히, 정찰(reconnaissance), 공중 재급유(air refueling) 등의 복잡한 임무를 더욱 효과적으로 수행하기 위해 무인기의 협업과 관련된 많은 연구가 진행되고 있다[1,2].
복수 무인기의 편대비행을 두 가지 방법으로 접근하면 무엇인가? 복수 무인기의 편대비행은 크게 두 가지 방법으로 접근할 수 있다[1]. 첫 번째는 집중형 (centralized) 방법으로서, 리더 무인기, 혹은 지상국(ground station)이 편대비행의 매니저가 된다[3]. 집중형 기법은 위험상황에서 사람의 결정권이 보장되는 장점이 있지만, 많은 양의 통신이 이루어져야 한다는 단점을 갖는다. 또한, 통신 지연 등의 문제는 전체 편대기동 성능을 크게 떨어뜨릴 수 있다. 두 번째 기법은 분산형(decentrali zed) 기법으로서 편대를 이루는 복수의 무인기들이 주변 무인기들의 정보만을 활용함으로서 독립 적인 의사결정을 보장할 수 있는 기법이다[4-12].
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참고문헌 (15)

  1. F. Giulietti, L. Pollini, and M. Innocenti, "Autonomous Formation Flight," IEEE Control Systems Magazine, Vol. 20, No. 6, 2000, pp. 34-44. 

  2. A. Dogan, and S. Venkataramanan, "Nonlinear Control for Reconfiguration of Unmanned-Aerial-Vehicle Formation," Journal of Guidance, Control, and Dynamics, Vol. 28, No. 4, 2005, pp. 667-678. 

  3. M. Patcher, J. D'Azzo, and M. Veth, "Proportional and Integral Control of Nonlinear Systems," International Journal of Control, Vol. 64, No. 4, 1996, pp. 679-692. 

  4. A.W. Bloy, and M. Jouma'a, "Lateral and Directional Stability and Control in Air-to-air Refueling," Journal of Aerospace Engineering, Vol. 209, 1995, pp. 299-305. 

  5. S. Kim, and Y. Kim, "Three dimensional optimum controller for multiple UAV formation flight using behavior-based decentralized approach." International Conference on Control, Automation and Systems, 2007. 

  6. S. Kim and Y. Kim, "Behavioral Decentralized Optimum Controller Design for UAV Formation Flight," Journal of The Korean Society for Aeronautical & Space Sciences, Vol. 36, No. 6, 2008, pp. 565-573. 

  7. S. Kim, and Y. Kim. "Optimum design of three-dimensional behavioural decentralized controller for UAV formation flight," Engineering Optimization, Vol. 41, No. 3, 2009, 199-224. 

  8. J. R. T. Lowton, R. W. Beard, and B. J. Young, "A Decentralized Approach to Formation Maneuvers," IEEE Transactions On Robotics and Automation, Vol. 19, No. 6, 2003, pp. 933-941. 

  9. R. L. Raffard, C. J. Tomlin, and S. P. Boyd, "Distributed Optimization for Cooperative Agents: Application to Formation Flight," IEEE Conference on Decision and Control, Nassau, Bahamas, 2004. 

  10. W. Ren, and R. Beard, "Decentralized Scheme for Spacecraft Formation Flying via the Virtual Structure Approach," Journal of Guidance, Control, and Dynamics, Vol. 27, No. 1, 2004, pp. 73-82. 

  11. F. Giulietti, L. Pollini, and M. Innocenti, "Formation Flight Control: A Behavioral Approach," AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference, Montreal, Canada, 2001. 

  12. J. D. Wolfe, D. F. Chichka, and J. L. Speyer, "Decentralized Controllers for Unmanned Aerial Vehicle Formation Flight," AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference, San Diego, CA, 1996. 

  13. T. Lee, "Robust adaptive tracking on SO(3) with an application to the attitude dynamics of a quadrotor UAV," IEEE Transactions on Control Systems Technology, vol. 21, no. 5, 2013, pp.1924-1930. 

  14. R. A. Horn ; C. R. Johnson, Matrix analysis, Cambridge Univ. Press, Cambridge, 1985. 

  15. H. K. Khalil, Nonlinear Systems, 3rd edition, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 2002. 

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