Recently, UAVs have been commercialized for military companies and civilians, and the number of cases where not only experts but also non-experts use UAVs is increasing. Autonomous UAVs are used in various fields such as logistics, delivery, and delivery, but in areas where GPS is not available or external forces cannot be estimated, resulting in accidents such as crashes and falls. In this research, the method is proposed as a model for predicting the path and tilt of UAVs using ANN and predicting acceleration and thus predicting paths for new paths to control autonomous flighting. As a result, the position of the UAV was predicted with high accuracy, and the direction of inclination was predicted with high accuracy. In addition, path prediction for the new path was also predicted with high accuracy. This result shows that it can provide high accuracy of ANN and be the basis for positive decision support for pilots and airborne autonomous navigation systems.
최근 군수업체 뿐만 아니라 민간인에게도 UAV가 상용화 되어 전문가뿐만 아니라 비전문가들이 UAV을 사용하는 사례가 증가하고 있다. 물류, 택배, 배달 등 다양한 분야에서 자율주행 UAV가 사용되는데 GPS가 안되는 지역이나 외력을 추정하지 못하여 충돌, 추락 등 인명사고가 일어나게 된다. 본 논문에서는 ANN을 활용하여 UAV의 위치, 기울임 각을 예측하고 자율 주행을 제어하기 위한 새로운 경로에 대해 가속도 예측, 이에 따른 경로 예측하는 모델을 제안한다. 결과적으로는 UAV의 위치를 정확도 높게 예측하였고 기울어짐의 방향을 정확도 높게 예측하였다. 그리고 새로운 경로에 대한 경로 예측도 정확도 높게 예측하였다. 이 결과는 ANN의 높은 정확도를 제공할 수 있다는 것을 보여주고, 조종자나 공중 자율 항법 시스템 모두에게 긍정적인 의사 결정 지원의 기초가 될 수 있다.
