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자료유형
학술저널
저자정보
김상현 (청주대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제27권 제3호
발행연도
2021.3
수록면
202 - 207 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2021.20.0192

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This study developed a battery anomaly detection method to stably operate an electric-powered UAS (Unmanned Aerial System). An autoencoder neural network (NN) model was applied to implement a virtual battery model for evaluating the battery level of the UAS in flight. The battery level data of the DJI Tello quadcopter in flight was collected in real time and used in the autoencoder training sequences and battery anomaly detection experiments. The experimental results confirmed that the NN-based battery anomaly detection method could distinguish between normal and abnormal states in the scenarios considered in this study.
#battery #anomaly detection #UAS #autoencoder #neural network #quadcopter

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Autoencoder 신경망 기반 이상 상태 탐지 기법
Ⅲ. 배터리 시계열 데이터셋 학습
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
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