군집 드론의 핵심 기술은 무엇인가
드론의 미래 발전의 전반적인 추세는 Atonomy로 요약될 수 있는데, 이를 5S로 요약하면 다음과 같다. 첫 번째는 Small이다.
미래에는 로봇이 수색 및 구조 시나리오에 널리 사용될 것입니다. 드론이 너무 크면 환경을 탐색하기가 매우 어려울 것입니다. 알려지지 않은 환경에 직면하면 작은 드론이 더 강한 자율성을 갖습니다. 그들은 작은 벌떼와 같습니다. 그러나 이것은 또한 몇 가지 부정적인 문제를 가져옵니다. 드론의 크기가 직경 11cm, 무게 20g으로 줄어들면 나무와 돌과 같은 물체를 움직일 수 없습니다. 안전
보행자와 충돌하더라도 다치지 않는 작고 안전한 드론은 일상생활의 다양한 환경에서 조종하기 쉽습니다. 게다가 기계의 크기가 작기 때문에 관성도 줄어들어 충돌 시 빠르게 균형을 조정할 수 있습니다. Smart & Speed
드론은 센서, 클라우드 기반 제어, 카메라 및 기타 폐쇄 루프 시스템을 사용하여 비행 중 장애물을 피할 수 있습니다. 또한 컴퓨터 비전을 사용하여 환경의 특징을 감지하고 분석하여 장애물을 피하는 방법을 아는 인간처럼 자신의 경로를 계획할 수 있습니다.
다섯 번째 "S"는 소형화 비용 중 하나인 Swarm입니다. 탑재량이 작을수록 드론은 더 적은 작업을 완료할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 그들은 꿀벌이 일하는 방식에서 영감을 얻어 여러 드론이 협업하여 개별 드론이 수행할 수 없는 작업을 완료할 수 있도록 합니다.
드론 무리의 조직은 다음과 같습니다.
1. 개별 드론은 독립적으로 행동하며, 그들의 행동은 지역적이고 독립적입니다.
2. 글로벌 정보가 없더라도 지역 정보만으로 행동할 수 있으며 개별 드론은 행동할 수 있습니다.
3. 작업은 익명으로 처리되고 신원과 무관하며 개인 정보를 알지 못해도 작업을 완료할 수 있습니다.
드론 군집의 장점
제한된 공간에서 여러 드론 간 갈등 해결
예를 들어, 미래의 배달 드론 무리가 인간 배달원처럼 함께 일하도록 하는 방법, 즉, 특정 지역에서 질서 있는 항공 교통을 유지하면서 같은 유형의 장애물을 피하는 방법은 상호 협력이 필요합니다. 본질적으로 조정된 무리 시스템을 운영하는 것과 같습니다.
저비용, 고분산으로 기능적 요구 사항 충족 무인 시스템 클러스터는 다양한 플랫폼을 혼합하여 구현할 수 있으며, 작업을 완료하기 위해 함께 작동하는 다수의 저비용 분산 시스템을 포함하는 일련의 메커니즘을 통해 다양한 기능을 달성할 수 있습니다. 이는 비용이 많이 들고 기술적으로 복잡한 멀티태스크 시스템 개발에 투자하는 전략과는 전혀 다릅니다. 다양한 유형의 작업 목표에 대해 무인 시스템 클러스터는 혼합 페어링의 이기종 이점을 활용하여 작업을 효율적이고 비용 효율적으로 완료할 수 있습니다.
동적 자가 치유 네트워크
드론과 자율 시스템은 협력하여 자체 복구 기능을 갖춘 정보 수집 및 통신 릴레이 작업을 수행하는 선제적 대응 네트워크를 형성할 수 있습니다. 무인 및 자율 시스템의 클러스터 네트워크는 함께 작동하여 정보를 별도로 수집하고 필요에 따라 통신 탑재물을 운반하는 무인 시스템의 수를 조정하여 일정 수준의 중복성을 갖춘 릴레이 스테이션을 형성합니다.
분산 클러스터 인텔리전스
많은 플랫폼이 분산 투표를 구현하여 클러스터 작업에서 대상을 결정하는 문제와 같은 문제를 해결할 수 있으며, 각 플랫폼이 동일한 대상의 위치에 대한 판단을 나타내는 신호를 보내도록 할 수 있습니다. 분산 투표 결과는 종종 매우 높은 정확도를 갖습니다.
분산 감지
널리 분산된 센서가 능동적, 수동적으로 감지하고 위치 정확도를 개선할 수 있는 능력은 분명히 유익합니다. 다중 플랫폼은 협력하여 정확한 대상 위치를 달성할 수 있으며, 능동적 감지가 필요할 때 플랫폼은 전체 스펙트럼 감지를 위해 다양한 주파수와 파장의 레이더를 사용하여 감지 기능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
신뢰할 수 있음
드론 군집 데이터 링크 네트워크는 중복 백업 메커니즘을 지원하고 가용성 보장을 제공하는 특정 자가 복구 기능을 가질 수 있습니다. 네트워크는 확립된 연결을 모니터링하고 예기치 않은 중단을 처리하는 자동 복구 기능을 가질 수 있습니다. 군집은 특정 혼잡 처리 및 충돌 해결 기능을 가져야 합니다.
분산형 자율 조직 네트워크는 내결함성, 자체 복구 및 효율적인 정보 공유 기능을 강화합니다.
현재 드론의 통신 모드는 여전히 주로 지상국과의 단일 기계 통신을 기반으로 하며, 정보 전송은 여전히 중앙 집중화되어 있습니다. 분산형 드론 군집은 자체 조직화 네트워크 기술을 활용하여 드론 간의 고속 정보 공유를 실현하는 동시에 군집의 내결함성과 자체 치유 능력을 향상시킬 수 있습니다.
클러스터형 무인 항공기 핵심 기술
클러스터 제어 알고리즘 여러 무인 항공기(UAV) 시스템이 상호 조정을 이루기 위해서는 UAV 간의 논리적, 물리적 정보 및 제어 관계를 결정해야 합니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 시스템 아키텍처 연구는 UAV 시스템의 구조와 제어를 통합하여 시스템 내에서 정보와 제어의 원활한 흐름을 보장하고 UAV 간의 상호 작용을 위한 프레임워크를 제공할 수 있습니다. 클러스터 제어 알고리즘은 UAV 간의 효과적인 조정을 보장할 뿐만 아니라 UAV의 수에 의존하지 않으므로 UAV는 제어 시스템의 전체 구조에 영향을 미치지 않고 언제든지 클러스터를 떠나거나 가입할 수 있습니다.
통신망 설계
다중 UAV 협력 작업의 자체 조직 시스템에서 UAV는 통신 네트워크의 노드 역할을 하며 UAV의 공간적 분포는 네트워크의 토폴로지를 결정합니다. 네트워크 토폴로지가 다르면 통신 성능도 다릅니다. 통신 토폴로지와 성능이 주어지면 수행할 작업에 따라 통신 리소스를 할당하면 통신 품질을 개선할 수 있으며 이는 클러스터 기술의 과제 중 하나입니다.
제어 알고리즘과 통신 기술의 결합
조정된 작업 완료의 효율성을 개선하기 위해 여러 UAV가 정보를 교환해야 합니다. 상호 작용하는 정보의 적시적이고 완전한 전송을 보장하기 위해 통신 네트워크 성능에 대한 특정 요구 사항이 있습니다. 통신 품질 제약 조건에 기반한 협력 제어 방법은 현재 통신 서비스 품질 제약 조건 하에서 다중 무인 항공기(UAV) 협력 제어 방법을 설계하여 다중 UAV의 동작이 작업 요구 사항을 충족할 뿐만 아니라 UAV가 구축한 통신 네트워크 성능이 적시적이고 완전한 정보 전송에 대한 요구 사항을 충족하도록 하여 다중 UAV가 작업을 완료하는 데 있어 효율성을 개선할 수 있도록 하는 것입니다.
작업 계획 기술
다중 UAV 간의 효과적인 작업 조정을 달성하고 제어 구조가 UAV의 수에 의존하지 않도록 하기 위해 다중 UAV 협력 작업 자체 조직 시스템의 분산형 계층적 아키텍처가 구축되었습니다. 이 아키텍처에서는 UAV의 기본 동작 및 단순 작업은 스스로 자율적으로 완료하고, 복잡한 작업 및 협력이 필요한 작업에 직면했을 때 현재 UAV는 작업 정보와 리소스 요구 사항을 UAV로 구성된 네트워크에 게시할 수 있으며 UAV는 현재 작업 및 리소스 상황에 따라 대응할 수 있습니다.
이런 방법을 사용하면 무인 항공기(UAV)의 출입이 시스템 구성 구조에 영향을 미치지 않습니다.
경로 계획 기술 드론의 실제 비행 중에 예상치 못한 상황이 발생하면 위협을 피하기 위해 경로를 변경해야 합니다. 조정된 작업에 대한 시간 효율성 요구 사항을 충족하기 위해 경로 변경에 사용되는 알고리즘은 실시간 및 효율적인 기능이 있어야 합니다. 따라서 참조 궤적의 갑작스러운 위협을 리더 궤적으로 사용하고 추종 드론은 전체 궤적을 검색할 필요 없이 참조 궤적의 갑작스러운 위협 구간에서만 필드 검색을 수행하는 군집 알고리즘의 필드 검색 특성을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 수정 궤적 구간을 신속하게 얻고 원래의 갑작스러운 위협 궤적 구간을 대체할 수 있습니다. 비행 내내 드론은 획득한 위협 정보를 기반으로 참조 궤적을 지속적으로 조정하고 대상 노드에 도달합니다.
드론 군집 제어 기술
수학적으로, 일정한 공간적 거리에 있는 드론 무리는 시간에 따라 변하는 대형 문제를 갖는 고차 군 시스템으로 간주될 수 있는데, 이는 까다로운 제어 문제이며, 통신 지연의 존재는 대형 분석을 더욱 복잡하게 만듭니다.
