적응형 확장 칼만 필터를 활용한 무인기의 배터리 충전 상태 추정

Q: 이 논문에서 정의한 적응형 확장 칼만 필터(AEKF)란 무엇인가?

비선형 시스템에서 상태를 추정하기 위해 확장 칼만 필터에 적응 알고리즘을 결합한 필터다. 특히 잡음의 특성이 변하는 상황에 유연하게 대처할 수 있도록 설계되어, 측정 노이즈를 적응적으로 변화시킴으로써 배터리의 충전 상태를 정밀하게 추정하는 기능을 수행한다.

Q: 무인기 배터리 충전 상태 추정 시 AEKF가 EKF보다 효과적인 이유는 무엇인가?

연구 결과, AEKF는 잔차 기반의 적응 알고리즘을 통해 잡음의 비 가우시안 특성을 고려함으로써 EKF 대비 공개 데이터 세트에서 평균 2.35%p, 실제 비행시험 데이터에서 평균 18.94%p 더 높은 충전 상태 추정 정확도를 나타냈기 때문이다.

엄태원; 조경용; 김승균

doi:10.5139/JKSAS.2023.51.4.243

학술저널

저자정보: 엄태원 (Chungnam National University) 조경용 (LIG Nex1) 김승균 (Chungnam National University)

저널정보: 한국항공우주학회 한국항공우주학회지 한국항공우주학회지 제51권 제4호

오류 신고하기

피인용 3

검색

초록·키워드

본 연구에서는 적응형 확장 칼만 필터를 활용하여 무인기의 배터리 충전 상태를 추정하는 시스템을 제안한다. 배터리 전압과 충전 상태의 관계를 표현할 수 있는 Shepherd 모델을 적용한다. Shepherd 모델을 구성하는 파라미터는 시험 비행데이터를 활용하여 비선형 최적화 방법으로 식별한 후 그 결과를 적용한다. 제안한 시스템을 검증하기 위해 Panasonic 18650PF 공개 데이터와 비행 데이터를 활용한다. 성능 지표는 측정된 충전 상태와 추정 충전 상태의 오차로 설정하고, 확장 칼만 필터와 제안한 필터의 오차를 비교하여 평가한다. 그리고 무인기의 최대 비행시간을 확인하기 위한 목적으로 수행된 3 소티의 비행 데이터를 제안한 시스템 검증에 활용한다. Panasonic 18650PF 공개 데이터와 비행 데이터 모두에서 확장 칼만 필터의 성능과 비교하여 제안한 시스템의 충전 상태 추정 정확도가 향상됨을 확인할 수 있다.

#State of Charge(충전 상태) #State of Charge Estimation(충전 상태 추정) #Estimation (추정) #Adaptive Extended Kalman Filter(적응형 확장 칼만 필터) #Kalman Filter(칼만 필터) #Unmanned Aerial Vehicle(무인기)

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-558-001334179

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록·키워드

참고문헌

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

피인용 자료 DBpia에 구축된 참고문헌을기준으로 집계되어, 타 사이트의피인용 수와 다를 수 있습니다.

댓글(0)

피인용 자료