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무인이동체 및 지상국 컴퓨터 간의 시간 정보 동기화를 위한 시스템 연구
A Study on System for Synchronization of Multiple UAVs and Ground Control System 원문보기

반도체디스플레이기술학회지 = Journal of the semiconductor & display technology, v.19 no.1, 2020년, pp.11 - 16  

이원석 (세종대학교 정보통신공학과) ,  이운상 (세종대학교 정보통신공학과) ,  송형규 (세종대학교 정보통신공학과)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, system that includes multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) are considered. The vehicles are equipped with a mission computer for a specific mission and equipment. The mission equipment operates based on the time of mission computer. Also, data collected by flight computer and missi...

주제어

#Flight controller   #Mission computer   #Ground control system   #Time synchronization   #NTP   #Time offset  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 일반적으로 인터넷에 연결된 컴퓨터들은 NTP를 통해 시스템 간의 시간 동기화를 맞추지만 현재의 NTP는 산업용 무인이동체 시스템에서 요구하는 동기화에 적합한 성능을 제공하지 못한다. 본 연구에서는 공중에서 운용되는 무인기들이 네트워크를 통해 동일한 관제시스템 하에서 동작할 때 각 무인기에 설치된 비행제어컴퓨터 및 임무 컴퓨터 시간을 동기화하여 통합데이터의 신뢰성을 개선 하기 위한 동기화 시스템을 제안한다.
  • 여기서 동기화 소프트웨어는 동기화를 위한 프로토콜로 NTP가 아닌 다른 프로토콜을 이용할 수 있다. 본 연구에서는 네트워크에서 보편적으로 많이 쓰이는 NTP를 이용하여 시스템을 구현했다.
  • 본 연구에서는 다수의 무인이동체가 존재하는 시스템에서 무인이동체의 임무컴퓨터 간 시스템 시간의 오차를 개선하기위한 시간동기화 시스템을 제안한다. 본 연구의 시간동기화 시스템은 oneM2M 표준 기반 플랫폼을 이용 하여 무인이동체의 임무컴퓨터 시간정보를 모니터링하고 임무컴퓨터에 설치된 소프트웨어를 작동시키는 방법을 사용했다.

가설 설정

  • Wi-Fi 네트워크의 경우는 AP에 라즈베리파이 보드를 연결하여 서버를 설정한 후 시간오차를 측정했다. LTE의 경우는 두 가지 상황을 가정했다. 무인이동체가 LTE 네트워크에서 운용되는 경우 거리가 멀어지면 무인이동체들 은 서로 다른 기지국과 통신을 하며 운용될 것이다.
  • 제안하는 시스템은 다수의 무인이동체 간 시스템 시간 동기화를 위해서 무인이동체에 함께 탑재된 임무컴퓨터를 이용한다. 이를 위해 임무컴퓨터는 비행제어컴퓨터와 통신을 위한 인터페이스가 구축되어 있으며 MAVLink 프로토콜을 이용하여 통신이 가능하다고 가정한다. MAVLink는 2009년에 Lorenz Meier에 의해 소형 무인비행체 간의 통신을 위한 방법으로 처음 제안되었으며, 현재 오픈소스 오토파일럿 대부분은 MAVLink를 기반으로 동작한다.
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참고문헌 (7)

  1. Culver, K. B., "From battlefield to newsroom: Ethical implications of drone technology in journalism," Journal of mass media ethics, vol. 29, no. 1, pp. 52-64, 2014. 

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  2. Alwateer M., Loke S. W., and Fernando, N., "Enabling Drone Services: Drone Crowdsourcing and Drone Scripting," IEEE Access, vol. 7, pp. 110035-110049, 2019. 

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  3. Choi, C. H., Jang, H. J., Lim, S. G., Lim, H. C., Cho, S. H., and Gaponov, I., "Automatic wireless drone charging station creating essential environment for continuous drone operation," 2016 International Conference on Control, Automation and Information Sciences (ICCAIS), Ansan, pp. 132-136, 2016. 

  4. Lee, J., "A Desing of Small Drone with Open Source Frame and Software," Journal of the Semiconductor & Display Technology, vol. 18, no. 2, pp. 78-79, 2019. 

  5. Duan, H., Wang, Z., Liu, Y., Li, X., Huang, H., and Zhao, H., "IWCA Algorithm for Clustered Drone Information Transmission Network," 2018 5th International Conference on Soft Computing & Machine Intelligence (ISCMI), Nairobi, Kenya, pp. 119-122, 2018. 

  6. Choi, S., Sung, N., Park, J., Ahn, I., and Kim, J., "Enabling drone as a service: OneM2M-based UAV/ drone management system," 2017 Ninth International Conference on Ubiquitous and Future Networks (ICUFN), Milan, pp. 18-20, 2017. 

  7. Shi, W. et al., "Multiple Drone-Cell Deployment Analyses and Optimization in Drone Assisted Radio Access Networks," in IEEE Access, vol. 6, pp. 12518-12529, 2018. 

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