[논문]고고도 장기체공 무인기의 유도 및 방향축 제어 알고리즘 설계

구소연; 임승한

doi:10.20910/jase.2019.13.2.1

초록
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본 논문에서는 고고도 장기체공 무인항공기의 임무 비행을 위한 방향축 유도, 제어 알고리즘에 대해 기술 하였다. 먼저 방향축 제어 알고리즘은 임무 기간 중 무인항공기가 전진비행을 할 수 없을 맞바람에 대해 제어 변수를 전환하는 알고리즘을 설계하였다. 유도법칙은 항로점 비행을 위해 Fly-over, Fly-by, Hold 속성에 대한 각각의 알고리즘을 적용하였다. 무인항공기의 비선형 시뮬레이션을 통해 각 유도, 제어 알고리즘의 설계 결과를 확인하였다. 본 연구는 설계 결과를 토대로 실제 임무 비행을 수행하는 것을 목적으로 한다. 따라서 본 연구 내용을 기반으로 비행 시험을 통해 설계한 유도 제어 알고리즘의 비행 운용성을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper elaborates on the directional axis guidance and control algorithm used in mission flight for high altitude long endurance UAV. First, the directional axis control algorithm is designed to modify the control variable such that a strong headwind prevents the UAV from moving forward. Similar...

This paper elaborates on the directional axis guidance and control algorithm used in mission flight for high altitude long endurance UAV. First, the directional axis control algorithm is designed to modify the control variable such that a strong headwind prevents the UAV from moving forward. Similarly, the guidance algorithm is designed to operate the respective algorithms for Fly-over, Fly-by, and Hold for way-point flight. The design outcomes of each guidance and control algorithm were confirmed through nonlinear simulation of high altitude long endurance UAV. Finally, the penultimate purpose of this study was to perform an actual mission flight based on the design results. Consequently, flight tests were used to establish the flight controllability of the designed guidance and control algorithm.

Keyword

표/그림 (20)

그림 Fig. 1 Structure of Lateral controller
그림 Fig. 2 Structure of Heading and Course controller
그림 Fig. 3 Course Control Result under Wind (state)
그림 Fig. 4 Course Control result under Wind (trajectory)
그림 Fig. 5 Course Control Result under Wind with Controller Switch Algorithm (state)
그림 Fig. 7 Structure of Guidance Algorithm
그림 Fig. 6 Course Control Result under Wind with Controller Switch Algorithm (trajectory)
그림 Fig. 8 Geometry between NED Frame and Navigation Frame
그림 Fig. 9 Fly-over Guidance Algorithm
그림 Fig. 10 Fly-over Arrival decision Algorithm
그림 Fig. 11 Fly-by Arrival decision Algorithm
그림 Fig. 12 Hold (Stationary Loiter Circles) Algorithm
그림 Fig. 13 Vector Field for Stationary Loiter Circles
그림 Fig. 14 Guidance Simulation Result(Trajectory)
그림 Fig. 15 Guidance Simulation Result (Course Control)
그림 Fig. 16 Flight Test Result under Wind with Controller Switch Algorithm (State)
그림 Fig. 17 Flight Test Result under Wind with Controller Switch Algorithm (Trajectory)
그림 Fig. 18 Autonomous Flight Test Result (Trajectory)
그림 Fig. 19 Autonomous Flight Test Result during Fly-over, Fly-by (Course Control)
그림 Fig. 20 Autonomous Flight Test Result during Hold (Course Control)

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 고고도 장기체공 무인항공기의 임무 운용을 위한 방향축 자동비행 알고리즘을 설계하였다. 먼저, 전진비행을 할 수 없는 상황에서 안정적인 자세를 유지할 수 있는 경로각/기수방향 제어 전환 알고리즘을 구현하였다.

제안 방법

후)자동 비행">자동비행 알고리즘을 설계하였다. 먼저, 전진비행을 할 수 없는 상황에서 안정적인 자세를 유지할 수 있는 경로각/기수방향 제어 전환 알고리즘을 구현하였다. 또한,
데이터처리
- 후)경로비행이">경로 비행이 가능한 상황에서 지정한 항로점에 대해 자동비행을 수행 할 수 있도록, 직선, 선회비행을 위한 LOS와 벡터필드 유도법칙을 적용하였다. 마지막으로 설계한 알고리즘을 무인항공기의 비선형 모델에 적용하여 시뮬레이션을 수행하고, 실제 비행시험을 통해 장기체공 무인항공기의 임무 운용에 적용 가능한 유도 제어 알고리즘의 성능을 검증하였다.

이론/모형

먼저, 전진비행을 할 수 없는 상황에서 안정적인 자세를 유지할 수 있는 경로각/기수방향 제어 전환 알고리즘을 구현하였다. 또한, 경로 비행이 가능한 상황에서 지정한 항로점에 대해 자동비행을 수행 할 수 있도록, 직선, 선회비행을 위한 LOS와 벡터필드 유도법칙을 적용하였다. 마지막으로 설계한 알고리즘을 무인항공기의 비선형 모델에 적용하여 시뮬레이션을 수행하고, 실제 비행시험을 통해 장기체공 무인항공기의
성능/효과
- 경로각 제어 중에 강한 맞바람을 맞아 후진 비행하게 되는 상황에서는 경로각 제어에서 기수방향 제어로 전환하는 알고리즘을 적용하여 안정적인 비행이 가능하도록 하였다. 또한, 유도법칙의 Fly-over, Fly-by, Hold의 속성에 대해 경로각 명령을 생성하고, 항로점 도달 판단에 대한 조건을 수립하였다.
- 후)기수 방향">기수방향 제어로 전환하는 알고리즘을 적용하여 안정적인 비행이 가능하도록 하였다. 또한, 유도법칙의 Fly-over, Fly-by, Hold의 속성에 대해 경로각 명령을 생성하고, 항로점 도달 판단에 대한 조건을 수립하였다. 이와 같은 제어 알고리즘과 또한, 유도법칙의 Fly-over, Fly-by, Hold의 속성에 대해 경로각 명령을 생성하고, 항로점 도달 판단에 대한 조건을 수립하였다. 이와 같은 제어 알고리즘과 유도법칙에 대해서 비선형 시뮬레이션과 실제 비행을 통해서 강한 바람에서도 안정적인 자동비행이 가능함을 검증하였다.
후속연구
- 후)(3)의maxTime을">(3)의 maxTime을 보다 크게 설정하면 된다. 상황에 따라 그 수치는 달라질 수 있으므로 실시간으로 적절한 값을 찾을 수 있는 방법에 대한 연구가 더 필요하다고 보인다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	내연기관 항공기와 비교했을 때, 태양광 장기체공 무인항공기의 장점은?	태양광 장기체공 무인항공기는 내연기관을 사용하는 항공기와 달리 태양전지판을 통해 주간 비행동안 전력 을 지속해서 충전하여 장기 체공 임무를 수행하는데 유리하다는 장점으로 국내외에서도 활발히 관련 연구가 진행되고 있다[1-2]. 하지만 충분한 전력 생산을 위해서는 넓은 면적에 태양 전지를 설치해야 하므로, 기존의 무인항공기 형상에 비해 가로세로 비율이 높은 글라이더 형상으로 제작하고, 주익에 태양전지판을 부 착한다.
	자동비행 알고리즘 구성은?	자동비행 알고리즘은 유도법칙, Autopilot, SCAS로 구성되어있으며, 방향축 제어 알고리즘 구조는 Fig. 1 과 같다.
	고고도 장기체공 무인항공기를 위한 유도법칙 3가지를 설명하시오	고고도 장기체공 무인항공기를 위한 유도법칙은 3가지로 구성되어 있다. 먼저, Fly-over는 지정한 항로점을 직선으로 통과하는 유도법칙이다. 다음으로, Fly-by은 지정한 항로점에 도달 전 선회하여 다음 항 로점으로 진입하는 알고리즘이다. 마지막으로, Hold는 지정한 항로점에서 일정한 반경을 가지는 원을 따라 선회비행을 하면서 지정한 시간동안 선회 비행을 유지하는 알고리즘이다.

참고문헌 (8)

S. Hwang, S. Kim, Y. Lee, "Developing High Altitude Long Endurance (HALE) Solar-powered Unmanned Aerial Vehicle (UAV)," Journal of Aerospace System Engineering, Vol.10, No.1, pp.59-65, March, 2016.
H. Ryu, H. Byun and S. Park, "Efficient Path Planning for Long Term Solar UAV Fligh," Journal of Aerospace System Engineering, Vol.8, No.4, pp.32-38, December, 2014.
K. Jung, J. Sung, B. Kim, J. Je and S. Lee, "Design and flight test of path following system for an unmanned airship," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, Vol. 16 no. 5, pp. 498-509, 2010.

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D. Lee, S. Kim and J. Suk, "Design of a track guidance algorithm for formation flight of UAVs." AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference p. 1315, 2015.
S. Lim, "Standoff target tracking using a vector field for multiple unmanned aircrafts," Journal of Intelligent & Robotic Systems, 69(1-4), pp. 347-360, 2013

상세보기
S. Park, "Autonomous aerobatics on commanded path," Aerospace Science and Technology, vol. 22, no. 1 pp.64-74, 2012.

상세보기
J. Osborn and R. Rysdyk, "Waypoint guidance for small UAVs in wind," AIAA Infotech@ Aerospace, vol. 193, no.1-4, pp.1-12, 2005.
G. Byeon and S. Park, "Backward Path Following Under a Strong Headwind for UAV," J. of The Korean Society for Aeronautical and Space Sciences, vol. 42, no. 5, pp. 376-382, 2014.

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