무인기의 감시정찰 임무를 위한 자동경로생성 알고리듬 연구

Title
무인기의 감시정찰 임무를 위한 자동경로생성 알고리듬 연구
Authors
임찬욱
Keywords
무인기의감시정찰임무를위한자동경로생성알고리듬연구
Issue Date
2011
Publisher
인하대학교
Abstract
과거 주로 군사용 항공표적 및 정찰임무 용도로만 개발되어 온 무인기는 최근 기상관측, 농업, 통신, 어군탐지, 해안경비, 불법이민 관리등 민간부문에까지 그 운용범위를 넓히고 있다. 특히 감시정찰 무인기의 사용범위가 점차 늘어나고 있다. 그러나 지금까지 무인기의 임무계획은 운용자가 수동으로 수립하는 것이 일반적이었다. 특히 감시, 정찰 임무계획 중 가장 중요한 경로계획은 여러 복잡한 제한조건으로 인하여 최적화 문제로 표현할 수 없으며, 자동으로 경로계획을 수립하는 알고리듬은 아직까지 연구 된 적 없다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 임무수행과 운용자의 편의를 위하여 감시, 정찰 임무를 수행하는 무인기의 자동경로 생성 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 운용자가 표적의 위치 및 고도, 그리고 촬영 방법, 촬영 시간을 설정하면 무인기에 탑재된 임무장비의 성능과 지형을 고려하여 각 표적의 관측 가능영역을 모델링 한다. 이후 모델링 한 표적의 관측 가능영역을 모두 통과하는 최적의 경로를 찾아야 한다. 하지만 이 문제는 NP(Non-Polynomial)-Hard 문제의 하나로 모든 경우를 살펴보는 것 이외에는 최적해를 찾을 수 없다. 모든 경우를 살펴보는 것은 사실상 불가능하기 때문에 세 단계로 나누어 최단 거리에 가깝도록 준최적의 경로를 찾는다. 첫 번째로 각 표적의 중심을 기준으로 최단거리의 관측 순서를 결정한다. 이는 TSP(Traveling Salesman Problem)문제와 매우 유사하고, 몇 개의 알려진 알고리듬을 조합하여 2%이내의 오차를 갖는 해를 구하였다. 추가적으로 시간구속조건을 고려하여 새로운 TSP with Timing Constraint 알고리듬을 개발하였다. 두 번째로 각 표적의 관측순서에 기인한 로직을 통하여 Segment라고 불리는 직선 비행구간들을 생성한다. 무인기는 Segment위에서 안정적으로 표적을 관측한다. 마지막으로 각 직선 비행구간들은 원과 직선으로 이루어진 Dubins curve를 통하여 최단거리로 연결한다. 이렇게 각각의 단계에서 최단 거리의 경로를 찾기 위한 알고리듬을 적용하여 일반화 할 수 없는 문제에 대하여 최적에 가까운 해를 구하였다. 이를 위치, 촬영방법, 촬영시간들을 임의로 부연한 표적에 적용하여 시뮬레이션 해봄으로써 주어진 요구조건의 만족 여부와 경로의 효율성을 판단하였다.
Description
목 차 1. 서론 1 1.1 연구 배경 1 1.2 연구 개요 2 2. 무인항공기의 임무 및 임무장비 5 2.1 무인항공기 임무 장비 5 2.1.1 EO/IR sensor 6 2.1.2 Infra-Red(IR) sensor 7 2.1.3 Synthetic Aperture Radar (SAR) 10 2.2 영상 정보센서의 적용 11 2.3 국내외 영상 장비 개발 현황 및 방향 13 2.4 무인항공기 운용 15 2.4.1 운용 및 임무 계획 15 2.4.2 센서 장비 운용[7] 20 3. 정찰 임무계획 수립 22 3.1 영상센서 22 3.1.1 EO/IR 22 3.1.2 SAR 33 3.2 경로계획 36 3.2.1 관측영역 모델링 37 3.2.2 경로 생성 42 3.2.3 촬영계획 66 3.3 임무계획 Simulation 68 3.3.1 관측영역 모델링 69 3.3.2 경로 생성 71 3.3.3 최종 경로 73 4. 결론 76 5. 참고문헌 78 표 목차 표 2-4. 영상정보 센서의 장,단점 비교 6 표 2-5. NIIRS 기준 7 표 2-6. 적외선의 파장에 따른 종류 8 표 2-7. Grobal Hawk의 ISS(Integrated Sensor Suit) 13 표 2-8. 국내 및 해외 영상 장비 비교 14 표 3-1. EO/IR 협역 모드의 관측 가능 영역의 판단 기준 30 표 3-2. EO/IR 광역 모드의 관측 가능 영역의 판단 기준 32 표 3-3. TSP with Time Constraints Algorithm 56 표 3-4. 촬영 정보 format 67 표 3-5. 경로점 정보 format 67 표 3-6. Segment 정보 format 68 표 3-7. 비행체에 대한 Input 파라미터 68 표 3-8. 시간구속조건 72 그림 목차 그림 2-1. IR센서의 이미지 9 그림 2-2. UAV 임무장비 무게와 체공시간 11 그림 2-3. Global Hawk의 ISS(Integrated Sensor Suit) 구성도 12 그림 2-4. Dryden Flight Research Center의 Ikhana 15 그림 2-5. Ikhana의 운용 개념 16 그림 2-6. 주요 비상 착륙 지점 17 그림 2-7. Secondary Emergency Landing Sites 17 그림 2-8. Ikhana 산불감시 임무 계획의 예 18 그림 2-9. Global Hawk 운용 개념 19 그림 2-10. Global Hawk의 산불감시 임무 경로 19 그림 2-11. EO/IR 센서의 운용 20 그림 2-12. SAR 센서의 운용 21 그림 2-13. 센서 촬영 모드에 따른 운용 22 그림 3-1. 촬영 영역의 기하학적 정의 23 그림 3-2. EO/IR 기하 정의 1 23 그림 3-3. EO/IR 기하 정의 2 24 그림 3-4. SAR 기하 정의 35 그림 3-5. 관측 거리에 따른 관측영역 모델링 37 그림 3-6. 관측 가능 영역 38 그림 3-7. 관측영역 모델링에 사용한 지형 데이터 40 그림 3-8. 가시선 확보를 위한 관측영역 모델링 41 그림 3-9. 가시선 확보를 위한 영역 축소 41 그림 3-10. 관측 가능영역의 형태 42 그림 3-11. 관측영역 모델링 예 43 그림 3-12. 경로생성의 세 단계 43 그림 3-13. NN 알고리듬의 시뮬레이션 예 46 그림 3-14. 2-opt 알고리듬 47 그림 3-15. 2-opt 예제 47 그림 3-16. edge 교환 전 거리 계산 48 그림 3-17. edge 교환 후 거리 계산 49 그림 3-18. 2-opt의 edge교환 49 그림 3-19. 이득 행렬의 침식 연산 50 그림 3-20. 이득 행렬의 침식 연산 결과 50 그림 3-21. 2-opt 알고리듬의 시뮬레이션 예 51 그림 3-22. or-opt 알고리듬 52 그림 3-23. or
URI
http://dspace.inha.ac.kr/handle/10505/22806
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College of Engineering(공과대학) > Aerospace Engineering(항공우주공학) > Theses(항공우주공학 석박사 학위논문)
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