소형 전기추진 무인항공기의 장기체공 알고리즘 개발 및 검증 = Development and Validation of a Long-Endurance Flight Algorithm for Small Electric UAVs

국문 초록 (Abstract)

소형 전기추진 무인항공기는 재난 감시, 환경 모니터링, 통신 중계 등 장기체공이 요구되는 다양한 임무에 활용되고 있다. 그러나 이러한 항공기는 제한된 배터리 에너지로 인해 비행 지속시간이 제한되는 한계를 가진다. 특히 저고도에서 운용되는 소형 무인항공기는 주변 바람의 영향을 크게 받으므로, 에너지 효율을 향상시켜 체공시간을 증가시키는 비행제어 전략의 개발이 중요하다. 본 연구에서는 바람환경을 활용하여 평균 추진동력과 에너지 소비를 감소시키는 소형 전기추진 무인항공기의 장기체공 제어 알고리즘을 제안하고, 이를 검증하기 위한 통합 모델링 및 시뮬레이션 프레임워크를 구축하였다. 제안된 프레임워크는 공력 모델, 추진시스템 모델, 배터리 모델, 대기 및 난류 모델을 통합한 비행동역학 시뮬레이션 환경과 ArduPilot SITL 환경으로 구성된다. 제안된 장기체공 알고리즘은 기존의 원형 선회 기반 위치 유지 비행과 달리, 풍향에 따라 바람방향으로 드리프트 비행을 수행하며 고도를 확보한 후 맞바람 방향으로 정렬하여 저동력 복귀비행을 수행하는 전략으로 설계되었다. 이를 통해 외란풍 환경에서도 목표 영역 근처의 체공을 유지하면서 평균 추진동력을 감소시키고, 장기체공 성능을 향상시키고자 하였다. 제안된 알고리즘의 성능은 통합 시뮬레이션 환경에서의 SITL 실험과 실제 비행시험을 통해 검증하였다. SITL 시뮬레이션 결과, 제안 알고리즘은 기존 Loiter 비행과 비교하여 동일 시간 기준 소비에너지와 평균전력을 약 32% 이상 감소시켰으며, 실제 비행시험에서도 드리프트 상승 및 저전력 복귀 특성이 재현됨을 확인하였다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서론 1
• 1.1 연구 배경 1
• 1.2 국내외 연구동향 5
• 1.3 기존방식 및 선행연구의 한계 9
• 1.4 연구의 기여 12
• 1.5 연구목적 및 방법 15
• 제 2 장 소형전기추진 무인항공기 구성 19
• 2.1 무인항공기 설계 개요 19
• 2.2 공력 및 구조설계 30
• 2.3 추진시스템 구성 41
• 2.3.1 BLDC 모터 42
• 2.3.2 프로펠러 44
• 2.3.3 배터리 46
• 2.4 비행제어시스템 구성 52
• 2.5 중량분석 및 성능 개요 58
• 제 3 장 구성요소 모델링 62
• 3.1 무게중심 및 관성 62
• 3.2 공력 모델링 66
• 3.2.1 좌표계 및 상대풍 정의 67
• 3.2.2 공력계수 정의 및 무차원화 69
• 3.2.3 선형 공력계수 모델 71
• 3.2.4 AVL 해석 모델 구성 73
• 3.2.5 AVL 해석 결과 77
• 3.2.6 6자유도 비행동역학 모델 적용 81
• 3.2.7 모델의 적용 범위 및 한계 82
• 3.3 추진 모델링 85
• 3.3.1 BLDC 모터 모델링 86
• 3.3.2 프로펠러 모델링 93
• 3.3.3 최적조합 도출 99
• 3.3.4 추진풍동 시험 105
• 3.3.5 배터리 모델링 117
• 3.3.6 배터리 방전시험 120
• 3.4 대기환경 모델링 126
• 3.4.1 풍속 프로파일 모델링 132
• 3.4.2 난류 모델링 136
• 3.4.3 대기환경 모델링 결과 142
• 제 4 장 시뮬레이션 프레임워크 구성 145
• 4.1 프레임워크 구성개요 145
• 4.2 6자유도 비행동역학 모델링 147
• 4.2.1 좌표계 및 상태변수 정의 148
• 4.2.2 공력 및 추진 힘/모멘트의 통합 150
• 4.2.3 비선형 6자유도 운동방정식 151
• 4.2.4 Simulink 기반 구현 153
• 4.2.5 조종입력 및 시뮬레이션 운용 처리 155
• 4.2.6 통합 모델 156
• 4.3 MATLAB – ArduPilot SITL 인터페이스 158
• 4.3.1 SITL 시험 실행 절차 161
• 4.3.2 통신 연결 구조 165
• 4.4 시뮬레이션 상태 출력 168
• 4.4.1 Google Maps 기반 시각화 168
• 4.4.2 시뮬링크 Scope 및 Gauge 170
• 4.5 알고리즘 제어 프로그램 174
• 4.6 로그 분석 프로그램 181
• 제 5 장 에너지 기반 비행 해석 189
• 5.1 기존 Loiter 비행 특성 분석 189
• 5.1.1 ArduPilot Loiter 모드 기반 기준 선회 비행 190
• 5.1.2 Override 기반 Loiter형 선회 비행 구성 192
• 5.1.3 스로틀 변화에 따른 상승·하강 선회 특성 194
• 5.1.4 엘리베이터 변화에 따른 받음각 및 상승률 변화 196
• 5.1.5 스로틀–엘리베이터 조합에 따른 상승 특성 198
• 5.1.6 에일러론 변화에 따른 선회 자세 및 상승률 변화 202
• 5.2 바람 조건에서의 Loiter형 비행 변화 분석 204
• 5.2.1 바람 조건에서의 공기상대속도와 지면속도 205
• 5.2.2 풍속 변화에 따른 Loiter 비행 특성 212
• 5.3 에너지 기반 Drift 비행전략 구성 215
• 5.3.1 Override 기반 Drift 비행의 기본 개념 215
• 5.3.2 바람 조건에서의 Override Drift 상승 특성 분석 216
• 5.3.3 Drift 상승구간과 Return 활공구간의 전략적 연결 221
• 제 6 장 장기체공 알고리즘 223
• 6.1 바람 적응형 장기체공 알고리즘 223
• 6.1.1 에너지 기반 제어 전략 224
• 6.1.2 알고리즘 제어 로직 설계 232
• 6.2 강화학습 기반 알고리즘 성능향상 239
• 6.2.1 강화학습 문제 정의 241
• 6.2.2 학습 환경 구성 250
• 6.2.3 학습 경향 분석 253
• 제 7 장 성능 검증 및 결과분석 258
• 7.1 SITL 시뮬레이션 시험 결과 분석 258
• 7.1.1 기준 Loiter 비행 결과 258
• 7.1.2 Drift and Return 알고리즘 성능 분석 263
• 7.1.3 에너지 상태 변화 분석 272
• 7.2 강화학습 기반 알고리즘 결과 분석 279
• 7.2.1 강화학습 기반 Drift 구간 응답 특성 280
• 7.2.2 상승 구간 효율 비교 281
• 7.2.3 전체 사이클 에너지 비교 및 한계 분석 283
• 7.3 종합성능 비교 및 분석 286
• 7.4 실제 비행시험 결과 분석 291
• 제 8 장 결론 295
• 8.1 논의 및 분석 295
• 8.2 연구 기여 요약 및 결론 298
• 8.3 향후 연구계획 301
• 참고문헌 304