GA급 항공기를 위한 다중센서와 딥러닝 기반 충돌 회피 조종사 보조 시스템 개발 PartⅠ알고리즘 개발 및 검증 (Development of an Advanced Pilot Assistant System Based on Multiple Surveillance Sensor and Deep Learning for GA Class Aircraft PartⅠ Algorithm Development and Validation)

서지정보

· 발행기관 : 한국항공우주학회
· 수록지 정보 : 한국항공우주학회지 / 52권 / 4호 / 323 ~ 331페이지
· 저자명 : RAHIMYMOHAMAD, 김세준, 김종한, 최기영

초록

본 연구에서는 유/무인 항공기을 위한 다중센서와 딥러닝 기반 조종사 보조 시스템의 제작과정을 서술하였다. 총 2개의 Part로 구성되어 있으며 Part 1에서는 개발과정에서 사용되었던 Software-in-the-loop Simulation (SILS)와 Hardware-in-the-loop Simulation (HILS)의 개발과정 및 결과를 서술하였다. Sense and Avoid (SAA) 개념을 정의하고 이용하는 시스템을 구성하기 위하여 광학카메라, 전파고도계, GPS/INS, ADS-B, Radar 모델링을 수행하였으며, 충돌 회피를 수행하기 위한 딥러닝 기반의 알고리즘의 개발과 HILS 장비 구성을 통한 개발 알고리즘 검증과정을 수행하였다.

영어초록

In this study, the manufacturing process of multi-sensors and deep learning based pilot assistance system for manned/unmanned aircraft is described. It consists of a total of two parts, this Part 1 describes the development process and results of Software-in-the-loop Simulation (SILS) and Hardware-in-the-loop Simulation (HILS) used in the development process. Optical cameras, radio altimeters, GPS/INS, ADS-B, and Radar modeling were performed to define and use the Sense and Avoid (SAA) concept. The development of the deep learning-based algorithm and the algorithm verification process through the HILS system is described.

참고자료

· 없음