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다양한 위협 하에서 복수 무인기의 경로점 계획을 위한 계층적 입자 군집 최적화 ＝ Hierarchical particle swarm optimization for multi UAV waypoints planning under various threats / 정원모 ; 김명건 ; 이산하 ; 이상필 ; 박춘신 ; 손흥선 1

ABSTRACT 1

초록 1

I. 서론 2

II. 임무 환경 정의 2

III. 경로 생성 알고리즘 3

3.1. 경사 하강법 기반 3차원 경로 생성 3

3.2. PSO 기반 초기경로 생성 4

IV. 시뮬레이션 결과 5

4.1. 경로 비교 시뮬레이션 5

4.2. SILS를 이용한 검증 6

V. 결론 7

References 7

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본 논문에서는 경사 하강법 기반의 경로 생성(GBPP)과 입자 군집 최적화(PSO)를 결합하여 3차원 공간에서 금지구역, 지형정보, 고정익 특성 등을 고려한 경로 생성 알고리즘을 제안한다. 기존의 GBPP 방법의 경우 빠르게 경로 생성이 가능하지만 초기 경로에 따라 지역적 최적 값에 빠져 안전하지 않은 경로가 생성될 수 있다. 유전 알고리즘(GA)과 PSO 등 생물학에서 영감을 받은 군집 지능 알고리즘들의 경우 다양한 경로들을 샘플링하여 지역적 최적 값 문제를 해결할 수 있다. 다만 무인기와 경로점 개수가 증가하여 최적 변수가 증가할 경우 군집 개수를 늘려야 하고 계산 시간이 크게 증가한다. 두 알고리즘 단점을 보완하고자 본 연구에서는 GBPP 입력 값인 초기경로를 수평, 수직 방향에 대한 변위 두 가지 변수로 정의하고 이를 PSO 변수로 정의하여 계층적 경로 최적화 알고리즘 HPSO를 제안한다. 제안한 알고리즘은 통용되는 비행 제어 컴퓨터(FCC)의 software-in- the-loop simulation(SILS)을 사용하여 고정익 무인기에 대한 사용 가능성을 검증하였다.

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참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Wang, G., Sun, X., Zhang, L. and Lv, C., “Saturation attack based route planning and threat avoidance algorithm for cruise missiles,” Journal of Systems Engineering and Electronics, Vol. 22, No. 6, 2011, pp. 948~953. 미소장
2 Zhao, J. and Zhou, R., “Obstacle avoidance for multi-missile network via distributed coordination algorithm,” Chinese Journal of Aeronautics, Vol. 29, No. 2, 2016, pp. 441~447. 미소장
3 Kumar, S. R., Weiss, M. and Shima, T., “Minimum-effort intercept angle guidance with multiple-obstacle avoidance,” Journal of Guidance, Control, and Dynamics, Vol. 41, No. 6, 2018, pp. 1355~1369 미소장
4 Park, S., Hong, J. H., Ha, H. J., Ryoo, C. K. and Shin, W., “Determination of Waypoints to Maximize the Survivability of UAV against Anti-air Threats,” Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences, Vol. 42, No. 2, 2014, pp. 127~133. 미소장
5 Jeong, S., Jang, D. S., Park, H., Seong, T. and Ahn, J., “Optimal path planning and analysis for the maximization of multi UAVs survivability for missions involving multiple threats and locations,”Journal of the Korean Society for Aeronautical and Space Sciences, Vol. 43, No. 6, 2015 pp. 488~496. 미소장
6 Lin, Z., Castano, L., Mortimer, E. and Xu, H., “Fast 3D Collision Avoidance Algorithm for Fixed Wing UAS,” Journal of Intelligent & Robotic Systems, Vol. 97, 2020, pp. 577~604. 미소장
7 Huang, J., Sun, W. and Gao, Y., “A Method of Trajectory Planning for Unmanned Aerial Vehicle Formation Based on Fluid Dynamic Model,” IEEE Access, Vol. 8, 2020, pp. 2824~2834. 미소장
8 Wang, G., Chu, H. E. and Mirjalili, S., “Three-dimensional path planning for UCAV using an improved bat algorithm,” Aerospace Science and Technology, Vol. 49, 2016, pp. 231~238. 미소장
9 Shao, S., He, C., Zhao, Y. and Wu, X., “Efficient Trajectory Planning for UAVs Using Hierarchical Optimization,” IEEE Access, Vol. 9, 2021, pp. 60668~60681. 미소장
10 Duan, H., Zhao, J., Deng, Y., Shi, Y. and Ding, X., “Dynamic Discrete Pigeon-Inspired Optimization for Multi-UAV Cooperative Search-Attack Mission Planning,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 57, No. 1, 2020, pp. 706~720. 미소장
11 Xiong, C., Xin, B., Guo, M., Ding, Y. and Zhang, H., “Multi-UAV 3D Path Planning in Simultaneous Attack,” Proceeding of 2020 IEEE 16th International Conference on Control & Automation (ICCA), October 2020, pp. 500~505. 미소장
12 Liu, H., Chen, Q., Pan, N., Sun, Y. and Yang, Y., “Three-Dimensional Mountain Complex Terrain and Heterogeneous Multi-UAV Cooperative Combat Mission Planning,” IEEE Access, Vol. 8, 2020, pp. 197407~197419. 미소장
13 Liu, Y., Zhang, X., Zhang, Y. and Guan, X., “Collision free 4D path planning for multiple UAVs based on spatial refined voting mechanism and PSO approach,” Chinese Journal of Aeronautics, Vol. 32, No. 6, 2019, pp. 1504~1519. 미소장
14 Wang, D., Dapei, T. and Lei, L., “Particle swarm optimization algorithm: an overview,” Soft Computing, Vol. 22, No. 2, 2018, pp. 387~408. 미소장

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