Drone Simulation
실제 현실과 같은 환경에서 안전하고 효율적으로 실험 및 연구를 진행할 수 있도록 드론 조종 및 자율비행 시뮬레이션 제작에 관한 연구를 합니다.
물리 시뮬레이션 기반 FPV 드론 레이싱 콘텐츠를 구현하고 인간이 수동 조작하는 드론은 자율주행 드론과 경주하며 레이싱을 완주합니다. 또한, 인간의 수동 조작 정보를 획득하여 자율비행 학습모델 개발에 활용하여 기계학습 기반 자율비행 드론 기술을 연구합니다.
Autonomous Drone Algorithm
실제 환경에서 드론이 스스로 판단하며 원활한 임무 수행을 위한 SLAM, 경로 계획, 상태추정, 장애물 회피 알고리즘을 연구합니다.
비행 데이터를 신경망에 학습시켜 드론의 자율주행 기술을 구현하는 것을 목표로 합니다.
시뮬레이션 상에서 조종사가 드론을 날려 획득한 비행 입력값과 출력값을 저장하여 보관하고, 이 데이터를 이용하여 드론 자율주행을 강화 학습합니다. 강화학습을 통해 개발자가 예상하기 어려운 상황을 드론이 직접 학습하여 제어를 강화합니다.
또한, 실제 환경을 더욱 잘 모사하기 위하여 시뮬레이션의 외란 효과를 도입하고 이를 보상하기 위한 제어 알고리즘을 개발합니다. 실제 드론은 바람, 공기 저항, 프로펠러의 휘어짐 효과 등 다양한 외란 효과에 방해받게 되는데, 시뮬레이션 속에서 이러한 외란 효과를 모사하여 시뮬레이션의 실용적 가치를 확대하는 동시에 이러한 외란 효과를 보상하기 위해 disturbance observation 기반 제어 알고리즘을 개발하여 안정적인 제어를 구현하는 연구를 합니다.
