[논문]모델 기반 설계 기법을 이용한 무인항공기의 침입기 추적 및 충돌회피 알고리즘 설계

최현진; 유창선; 유혁; 김성욱; 안석민

doi:10.12985/ksaa.2017.25.4.083

모델 기반 설계 기법을 이용한 무인항공기의 침입기 추적 및 충돌회피 알고리즘 설계
Intruder Tracking and Collision Avoidance Algorithm Design for Unmanned Aerial Vehicles using a Model-based Design Method 원문보기

한국항공운항학회지 = Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics, v.25 no.4, 2017년, pp.83 - 90

최현진 (한국항공우주연구원) , 유창선 (한국항공우주연구원) , 유혁 (한국항공우주연구원) , 김성욱 (한국항공우주연구원) , 안석민 (한국항공우주연구원)

Abstract ▼ AI-Helper

Unmanned Aerial Vehicles(UAVs) require collision avoidance capabilities equivalent to the capabilities of manned aircraft to enter the airspace of manned aircraft. In the case of Visual Flight Rules of manned aircraft, collision avoidance is performed by 'See-and-Avoid' of pilots. To obtain those capabilities of UAVs named as 'Sense-and-Avoid', sensor-system-based intruder tracking and collision avoidance methods are required. In this study, a multi-sensor-based tracking, data fusion, and collision avoidance algorithm is designed by using a model-based design tool MATLAB/SIMULINK, and validations of the designed model and code using numerical simulations and processor-in-the-loop simulations are performed.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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가설 설정

무인항공기와 침입기의 운동모델은 질점모델을 가정하였고, 침입기가 무인항공기의 정면과 측면에서 접근하는 상황에 대한 시뮬레이션을 수행하였다.

제안 방법

8과 같이 모델링하였다. ADS-B와 영상에 대한 추적 버퍼는 Data Storage Memory 블록을 이용하였고 코드 생성 시 전역변수로 생성하도록 설정하였다. 각각의 센서에 대한 Tracking, Time Update 기능과 Data Fusion 기능은 MATLAB function 블록을 이용하여 Fig.
PILS 실험을 위해 무인항공기와 침입기의 항법정보를 모사하여 GPS/INS, ADS-B, 영상탐지 모듈 신호를 충돌회피모듈로 전달하고, 충돌회피 모듈의 충돌회피명령을 무인항공기의 운동에 반영하고 관련 정보를 모니터링 할 수 있는 실험환경을 Fig. 17과 같이 구성하였다. 해당 환경은 충돌회피모듈을 위한 5채널의 RS-232c 통신 인터페이스를 구현하여 ADS-B, 영상탐지모듈, GPS/INS, 무인항공기, 지상국 정보를 송수신한다.
ROA(Rules-of-the-Air)[11]를 고려한 무인항공기의 충돌회피를 위해 Near miss 수평거리 500ft(152.4m) 이상을 유지하는 수평충돌회피 상황을 고려하였다. 이에 대한 충돌회피 한계값을 정의하여 침입기의 상태가 이를 침범할 때 회피를 수행하도록 파라미터를 설정하였다.
Time Update 기능은 매 주기마다 현재의 상태값을 기준으로 프로세스 주기만큼 상태값을 외삽하여 업데이트하고, p1 값의 조건에 따라 Tentative set에서 Confirmed set으로 추적 버퍼 업데이트를 수행하고 p2 값의 조건에 따라 추적 값의 삭제를 수행하도록 구성하였다.
Tracking과 Time Update 기능을 위해 각각의 센서에 대해 N개의 침입기 추적 버퍼와 N개의 버퍼 각각에 대해 측정값과의 매칭 상태를 파악할 수 있는 파라미터를 사용하였다. 추적 버퍼는{Confirmed set, Tentative set}으로 나누어 추적 신뢰성에 따라 확정값과 잠재값을 구분하는 방식[10]을 사용하였고, 매칭 관련 파라미터 p1, p2를 다음과 같이 구성하였다.
10을 고려하여 18초로 설정하였다. 무인기와 침입기 사이가 가장 근접하기까지의 시간 또는 상대 거리에 속력을 나눈 값이 한계값 범위인 18초보다 작아지면 충돌회피를 수행하도록 구성하였다.
무인항공기와 침입기의 운동모델은 질점모델로 구현하였고, 무인항공기가 진행하는 방향 기준으로 침입기가 접근하는 시나리오를 생성하여 충돌회피를 테스트할 수 있도록 구성하였다.
무인항공기의 충돌회피는 최근접점 기하를 바탕으로 침입기의 시선각 방향으로 좌표변환을 한 원뿔방정식으로부터 해를 구하였다[9, 12].
본 연구에서 수평거리를 확보하기 위한 충돌 회피 한계값은 시간조건으로 설정하였고, 이 조건은 위의 충돌회피를 위한 최소시간과 Fig. 10을 고려하여 18초로 설정하였다. 무인기와 침입기 사이가 가장 근접하기까지의 시간 또는 상대 거리에 속력을 나눈 값이 한계값 범위인 18초보다 작아지면 충돌회피를 수행하도록 구성하였다.
본 연구에서는 ADS-B로부터 침입기의 위도, 경도, 고도, 수평속력, 수직속력, 헤딩각 정보를 획득할 수 있고, 영상탐지모듈로부터 NED(North-East-Down) 좌표 기준의 침입기의 상대위치, 상대속도를 획득할 수 있는 시스템을 고려하였다.
본 연구에서는 ADS-B와 영상센서를 장착한 무인항공기를 고려하였고, ADS-B 장착 침입기는 송수신기의 수신 데이터를 사용하고 이를 미장착한 침입기는 영상센서를 통한 탐지 결과를 사용하여 충돌위험을 탐지하고 회피하는 시스템을 고려하였다.
본 연구에서는 ADS-B와 영상센서를 장착한 무인항공기의 침입기 추적 알고리즘으로 Global Nearest Neighbor(GNN) 기반 매칭을 이용한 방법을 고려하였고, 충돌회피 알고리즘으로 최근접점 기하를 이용한 충돌위험 판단 및 회피 방법을 고려하였다.
가 양수일 때는 우측, 음수일때는 좌측으로 회피방향이 결정된다. 본 연구에서는 ROA의 우측 회피를 준용하여 우측 방향인 \(+h\)를 선택하여 충돌회피 솔루션을 구하였다.
설계된 충돌회피 알고리즘 모델은 침입기 추적 및 융합 모델과 통합하여 Fig. 14와 같이 구성하였고, 입출력 단위를 맞춰 통합모델 자체를 프로그램에서 하나의 함수로 실행되도록 하였다.
설계한 추적 및 데이터융합 기법은 ADS-B와 영상에 대한 각각의 Tracking, Time Update 기능과 두 추적값에 대한 데이터 융합을 수행하는 Data Fusion 기능으로 구성되고 각각의 기능은 메인 프로세스 주기에 따라 실행된다.
이를 바탕으로 충돌위험 판단 및 충돌회피명령 생성 알고리즘을 구성하였고, 해당 알고리즘은 Fig. 12에 Pseudo 코드로 정리하였다.
이를 위해 Fig. 4와 같이 각각의 센서에 대해 추적 기능을 따로 구성하고 중앙에서 데이터융합을 수행하는 분산형 구조를 바탕으로 추적 및 데이터융합 기법을 설계하였다.
4m) 이상을 유지하는 수평충돌회피 상황을 고려하였다. 이에 대한 충돌회피 한계값을 정의하여 침입기의 상태가 이를 침범할 때 회피를 수행하도록 파라미터를 설정하였다.
본 연구는 무인항공기의 공중충돌 방지를 위해 ADS-B와 영상센서를 이용한 충돌회피 시스템을 모델기반 설계 도구 MATLAB/SIMULINK를 사용하여 설계하였다. 제안된 충돌회피 시스템은 이종 센서 기반 추적 및 데이터 융합 기술을 통해 침입기를 추적하고, Near miss 거리 이상을 확보할 수 있는 충돌위험 판단 및 충돌회피 기술을 통해 도출된 충돌회피명령을 무인항공기에 전달한다. 설계된 충돌회피 시스템은 수치 시뮬레이션 및 PILS 환경에서의 시뮬레이션으로 유효성을 확인하였다.
추가로 충돌회피모듈에서 생성한 데이터는 지상국에서 모니터링하고, 관련 설정신호 반영을 위해 탑재통신장비를 통한 지상국과 데이터 송수신을 수행한다.
Tracking과 Time Update 기능을 위해 각각의 센서에 대해 N개의 침입기 추적 버퍼와 N개의 버퍼 각각에 대해 측정값과의 매칭 상태를 파악할 수 있는 파라미터를 사용하였다. 추적 버퍼는{Confirmed set, Tentative set}으로 나누어 추적 신뢰성에 따라 확정값과 잠재값을 구분하는 방식[10]을 사용하였고, 매칭 관련 파라미터 p1, p2를 다음과 같이 구성하였다.
13과 같이 모델링하였다. 충돌회피 파라미터와 침입기 항법 정보, 충돌회피 무인기 항법정보를 입력으로 받고 MATLAB function 블록에서 알고리즘 연산을 수행하여 위험 존재 및 충돌회피 명령을 출력하는 구조로 구성하였다.
해당 기능을 위해 RS-232c를 이용한 시리얼통신을 사용하고 충돌회피모듈 내부 프로그램은 Fig. 3과 같이 통신포트와 전역변수를 초기화하고 각자 정해진 주기에 따라 각 기능이 실행되도록 구성하였다.
해당 알고리즘은 모델기반 설계 도구인 MATLAB/SIMULINK 환경에서 설계하였고, 설계한 모델은 자동코드생성 기능을 이용하여 C 코드로 변환하여 충돌회피모듈에 탑재하였다.
17과 같이 구성하였다. 해당 환경은 충돌회피모듈을 위한 5채널의 RS-232c 통신 인터페이스를 구현하여 ADS-B, 영상탐지모듈, GPS/INS, 무인항공기, 지상국 정보를 송수신한다.
각각의 센서로부터 획득한 침입기 정보를 바탕으로 침입기 추적을 수행하게 되고, ADS-B와 영상탐지모듈에서 동일한 침입기라고 판단되는 정보는 데이터 융합을 통해 하나의 정보로 통합한다. 획득한 침입기 정보를 바탕으로 충돌회피 알고리즘에서 충돌위험 판단 및 충돌회피명령 생성을 수행하여 무인항공기 비행제어컴퓨터에 해당 정보를 전달하여 충돌회피를 수행한다.

데이터처리

제안된 충돌회피 시스템은 이종 센서 기반 추적 및 데이터 융합 기술을 통해 침입기를 추적하고, Near miss 거리 이상을 확보할 수 있는 충돌위험 판단 및 충돌회피 기술을 통해 도출된 충돌회피명령을 무인항공기에 전달한다. 설계된 충돌회피 시스템은 수치 시뮬레이션 및 PILS 환경에서의 시뮬레이션으로 유효성을 확인하였다. 본 연구를 바탕으로 향후 다양한 시나리오에 대한 실험 및 구성품 통합 비행시험을 수행하여 설계된 시스템의 검증을 수행할 계획이다.

이론/모형

무인항공기의 충돌위험 판단 및 충돌회피 기법은 Fig. 11과 같은 최근접점(Closest-Point-of-Approach, CPA) 기하 기반 충돌회피 기법을 고려하였다. 최근접점 기하는 무인항공기와 침입기의 위치와 속도를 바탕으로 충돌상황을 분석하고 해석적인 충돌회피 솔루션을 획득할 수 있다[9,12].
본 연구는 무인항공기의 공중충돌 방지를 위해 ADS-B와 영상센서를 이용한 충돌회피 시스템을 모델기반 설계 도구 MATLAB/SIMULINK를 사용하여 설계하였다. 제안된 충돌회피 시스템은 이종 센서 기반 추적 및 데이터 융합 기술을 통해 침입기를 추적하고, Near miss 거리 이상을 확보할 수 있는 충돌위험 판단 및 충돌회피 기술을 통해 도출된 충돌회피명령을 무인항공기에 전달한다.
7에 정리하였다. 본 연구에서 Tracking을 위한 매칭과 데이터 융합을 위한 매칭은 Euclidean 거리를 이용한 GNN 기반 매칭 기법을 사용하였다[10].

성능/효과

설계된 모델은 수치시뮬레이션과 충돌회피모듈을 이용한 Processor-in-the-Loop Simulation(PILS) 환경에서 유효성을 확인하였다.
그림에서 데이터융합 정보는 영상과 ADS-B가 융합된 경우만을 표시하였다. 시뮬레이션에서 침입 기와 무인항공기 사이의 최소 거리는 169.05m로 CA_R 값 170m에 근접함을 확인할 수 있다.

후속연구

설계된 충돌회피 시스템은 수치 시뮬레이션 및 PILS 환경에서의 시뮬레이션으로 유효성을 확인하였다. 본 연구를 바탕으로 향후 다양한 시나리오에 대한 실험 및 구성품 통합 비행시험을 수행하여 설계된 시스템의 검증을 수행할 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	유인항공기를 무인항공기로 대체할 때의 문제점은?	무인항공기의 경우 ATC관제와 소통할 절차가 아직 수립되어 있지 않고, 대형 유인항공기에 의무장착되는 TCAS는 가격, 중량, 성능 면에서 직접적인 적용이 어렵다. 이로 인해 무인항공기의 충돌회피 기술은 조종사의 ‘See-and-Avoid’와 유사한 개념의 센서를 이용한 탐지 기반의 ‘Sense-and-Avoid’ 혹은 ‘Detect- and-Avoid’ 방식을 채택한 연구가 활발히 수행되고 있다[3-4].
	무인항공기의 충돌회피 기술에 대해 어떤 연구가 활발히 진행되고 있는가?	무인항공기의 경우 ATC관제와 소통할 절차가 아직 수립되어 있지 않고, 대형 유인항공기에 의무장착되는 TCAS는 가격, 중량, 성능 면에서 직접적인 적용이 어렵다. 이로 인해 무인항공기의 충돌회피 기술은 조종사의 ‘See-and-Avoid’와 유사한 개념의 센서를 이용한 탐지 기반의 ‘Sense-and-Avoid’ 혹은 ‘Detect- and-Avoid’ 방식을 채택한 연구가 활발히 수행되고 있다[3-4]. 무인항공기가 공중 침입기를 탐지하기 위한 방식은 크게 TCAS, ADS-B(Automatic Dependant Surveillance Broadcast)등을 이용한 협업적 방식과 Radar, Lidar, 영상센서를 이용한 독립적 방식이 있고, 주로 소형화, 경량화할 수 있는 ADS-B, 영상센서를 이용한 방식이 고려되고 있다.
	ADS-B를 이용하는 것을 제외하고, 무인항공기 충돌회피를 위한 침입기 유무를 판단하는 방법은 무엇인가?	무인항공기 충돌회피를 위한 운용은 기본적으로 ADS-B 정보를 이용하여 주변의 침입기 유무를 판단한다. 만약, 침입기가 ADS-B를 미장착 하였거나 고장난 경우에는 독립적인 침입기 탐지방식으로 영상센서와 탐지모듈을 활용하여 침입기 정보 획득을 보완한다. 각각의 센서로부터 획득한 침입기 정보를 바탕으로 침입기 추적을 수행하게 되고, ADS-B와 영상탐지모듈에서 동일한 침입기라고 판단되는 정보는 데이터 융합을 통해 하나의 정보로 통합한다. 획득한 침입기 정보를 바탕으로 충돌회피 알고리즘에서 충돌위험 판단 및 충돌회피명령 생성을 수행하여 무인항공기 비행제어컴퓨터에 해당 정보를 전달하여 충돌회피를 수행한다.

참고문헌 (12)

RTCA DO-365, Minimum Operational Performance Standards for Detect and Avoid Systems, RTCA Inc., 2017.
Federal Aviation Administration, Advisory Circular 90-48D, Pilot's Role in Collision Avoidance, U.S. Department of Transportation, 2016.
Zeitlin, A. D., "Sense & Avoid Capability Development Challenges," IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, Vol. 25, No. 10, 2010, pp. 27-32.

상세보기
Angelov, P., Sense and Avoid in UAS: Research and Application, Wiley, Chichester, United Kingdom, 2012.
Bar-Shalom, Y., and Li. X. R., Multitarget-Multisensor Tracking: Principles and Techniques, YBS Publishing, Storrs, CT, 1995.
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상세보기
Kim, J., and Kang, J., "A Study on Conflict Detection and Resolution for Aircraft Separation Assurance in a Free Flight Environment," Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics, Vol. 18, No. 3, 2010, pp. 27-33.
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Choi, H., Kim, Y., Lee, Y., and Kim, E. T., "A Reactive Collision Avoidance Algorithm for Mulitple Midair Unmanned Aerial Vehicles," Transactions of the Japan Society for Aeronautical and Space Sciences, Vol. 56, No. 1, 2013, pp. 15-24.

상세보기
Sinha, A., Ding, Z., Krrubarajan, T., and Farooq, M. "Track Quality Based Multitarget Tracking Approach for Global Nearest-Neighbor Association," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 48, No. 2, 2012, pp. 1179-1191.

상세보기
ICAO Annex 2, Rules of the Air, International Civil Aviation Organization,2005
Choi. H., "One-to-One Collision Situation Analysis and Avoidance Based on the Closest-Point-of-Approach Geometry for Unmanned Aerial Vehicles," 2017 KSAS spring conference, Samcheok, South Korea, Apr. 2017

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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