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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 池承道
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 한국항공대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수12
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다수의 UAV가 다양한 임무를 수행하면서도 편대를 유지할 수 있도록 하는 집단적 지능을 갖춘 시스템을 구축하기 위해서는 AI에 관한 연구가 필수적이다. AI의 전형적인 접근 방법에는 전문가시스템을 비롯한 규칙기반의 논리 추론방식인 ‘하향식’ 접근 방법과 인공신경회로망, Flocking Algorithm과 같이 단순 개체간의 부분적 상호작용을 통해 전체적인 행동이 결정되는 ‘상향식’ 접근 방법이 있다. 하향식 방법의 특징은 논리적인 추론을 통해 목적 지향적 행위를 실현할 수 있다는 점이고, 상향식 방법의 특징은 환경변화에 유연하게 대처함으로써 부분적 결함에 대해 전체 집단의 안정성이 강하다는 점이 있다. 기존의 Flocking Algorithm과 같은 연구에서는 환경으로부터 얻은 정보에 대해 합리적인 추론을 통해 행동이 결정되지 않으며, 원하는 임무를 수행 할 수 없다. 또한 UAV의 개개인의 행동을 각각 지정해주는 UAV의 편대비행과 같은 연구에서는 급격한 환경변화나 편대에 생기는 부분적인 결함으로 발생하는 문제에 대해 유연하게 대처 할 수 없다.
본 논문에서는 다중에이전트 시스템을 통해 하향식 접근 방법과 상향식 접근 방법 간의 유기적 통합을 제시하고, 이를 통해, 유연한 임무수행이 가능한 편대 비행 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 다중 에이전트를 이용한 자율 UAV를 모델링하였고, 좌표 기반 시뮬레이션과 물리모델이 적용된 시뮬레이션을 통해 그 유효성을 실험하였으며, 픽스호크 기반의 필드테스트를 통해 실세계에서도 응용가능 함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다중에이전트 시스템을 통해 하향식 접근 방법과 상향식 접근 방법 간의 유기적 통합을 제시하고, 이를 통해, 유연한 임무수행이 가능한 편대 비행 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 다중 에이전트를 이용한 자율 UAV를 모델링하였고, 좌표 기반 시뮬레이션과 물리모델이 적용된 시뮬레이션을 통해 그 유효성을 실험하였으며, 픽스호크 기반의 필드테스트를 통해 실세계에서도 응용가능 함을 확인할 수 있었다.
목차
목 차 ⅰ그림목록 ⅲ표 목 록 ⅴ요 약 ⅵ제1장 서 론 1제2장 관련 연구 42.1 Flocking Algorithm 42.2 Formation Flight 52.3 Multi Agent Architecture 8제3장 다중에이전트 기반 플로킹 알고리즘 103.1 Multi-Agent Architecture 설계 113.1.1 Agent-SE (Self Estimation) 123.1.2 Agent-OS (Other Sensing) 123.1.3 Agent-SA (Situation Awareness) 133.1.4 Agent-DM (Decision Making) 143.1.5 Agent-P (Planning) 153.1.6 Agent-A (Action) 173.2 대형 형성 방법 18제4장 시뮬레이션 및 필드테스트 204.1 Unity3D를 이용한 시뮬레이션 204.1.1 시나리오 204.1.2 시뮬레이션 결과 204.2 Gazebo를 이용한 시뮬레이션 244.2.1 시나리오 254.2.2 시뮬레이션 결과 274.3 픽스호크 기반 필드테스트 294.3.1 실험환경 구축 294.3.2 실험 결과 30제5장 결론 및 향후 연구 33참고 문헌 34
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