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문제 정의
- 드론은 안정적인 상태를 유지하지 못하면 위험한 상황을 초래할 수 있으므로, 드론의 안정적인 상태를 유지하는 것이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 논문에서는 어떠한 환경에서도 수평을 유지하고 안정적으로 비행을 할 수 있도록 인공 신경망 회귀를 통해 Roll, Pitch 값을 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 2장에서는 수학적인 모델로 드론의 상태를 제어하는 기존 연구와 인공 신경망을 드론에 접목시킨 관련 연구를 살펴본다.
- 본 연구에서는 드론의 프로펠러 회전속도, 가속도, 자이로 센서 값이 입력으로 주어졌을 때 각 프로펠러의 회전속도에 의해 변하는 기울임의 정도를 학습시켰다.
- 본 연구에서는 인공 신경망 회귀를 통해 드론의 현재 상태를 나타내는 데이터들로 미래의 상태를 예측함으로써 드론의 안정성을 향상시키고자 하였다. 바람, 기온, 기압과 같은 실제 환경 정보를 이용하여 학습을 더욱 더 강화시킨다면 더 정확한 결과가 나올 것으로 예상된다.
- 관련 연구[2]에서는 뉴턴-오일러 방정식을 이용하여 드론의 비행을 계산하고, 드론의 안정적인 상태를 유지하기 위해 수학적인 모델을 이용하여 PID(비례-적분-미분)값을 튜닝하였다. 이를 통해 드론에 명령한 입력과 실제 비행 출력의 오차를 줄이고자 하였다. 이것은 현재 가장 많이 사용되는 기법이긴 하지만 수학적 모델이 완벽하지 않아 숙련된 조종사가 아니면 안정성을 유지하기 힘든 것이 단점이다.
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