Unmanned aerial vehicles are utilized to wide applications and adopt different flight control algorithms according to the given flight missions and flight environments. In a single-agent case where there are no obstacles in the flight environment, it is possible to carry out an autonomous flight using the existing widely researched guidance algorithms. Additionally, if there are obstacles in the environment, path planning algorithms can be utilized to avoid collision with obstacles.
However, autonomous flights become more complicated in the case of multi-agent or swarm being considered. Even if there are no obstacles in the environment, collision avoidance nearby surrounding agents should be considered for the flight. In this case, the problem can be solved by applying the guidance algorithm and the collision avoidance algorithm simultaneously. Furthermore, the presence of obstacles in the flight environment of the swarm leads to more complicated problem, since the vehicle should consider collision avoidance with neighboring agents and obstacles around.
In this research, a scalable path planning algorithm for drone swarms using density control is proposed to handling this complicated planning problem. The algorithm discretizes a given flight environment using centroidal Voronoi tessellations to reduce computational load, and utilizes an optimal transport algorithm to obtain Markov matrix. To avoid collision with surrounding obstacles and agents, the proposed algorithm adopts Voronoi based collision avoidance algorithm. Therefore, the proposed algorithm can be applied to highly scaled swarm effectively, and the algorithm has been verified through several numerical simulations.
본 연구에서는 소형 쿼드로터 플랫폼의 개발과정과 자동 비행을 위한 유도, 항법, 제어의 구현 과정을 서술하였으며 대규모의 군집에 활용이 가능한 군집 경로 계획 알고리즘에 대하여 서술하였다.
소형 쿼드로터 플랫폼은 소형 및 경량으로 설계하였고, 실외 환경에서 자동 비행을 위한 각종 센서들을 통합하였다. 항법 알고리즘은 보상 필터 기반으로 설계하여 적용하였고, 이것은 마이크로컨트롤러에서 계산 시간을 줄이기 위하여 채택되었다. 따라서 본 항법 알고리즘은 높은 주기로 항법 해를 업데이트 할 수 있는 이점을 지니고 있다. 한편 제어 알고리즘은 Feedback Linearization 기반의 제어 알고리즘을 채택하였는데, 이것은 플랫폼에 존재하는 비선형성을 효과적으로 고려할 수 있는 장점이 있다. 따라서 개발된 소형 쿼드로터 플랫폼은 실외 환경에서 정밀한 자율 비행이 가능하다.
또한 본 연구에서는 플랫폼의 개발뿐만 아니라, 대규모의 군집에 적용이 가능한 군집 경로 계획 알고리즘을 제안하였다.
본 알고리즘은 비행 환경에 장애물이 존재하는 상황을 가정하고 설계되어 복잡한 비행 환경에서 효과적인 적용이 가능하다. 이를 위하여 본 알고리즘은 Centroidal Voronoi Tessellation을 활용하여 주어진 비행 환경을 추상화 하고, 최적 운반을 활용하여 운반 계획을 얻게 된다. 또한 이를 Markov 행렬로 변환함으로서, 확률적 및 분산화가 가능하게 하였다. 그리고 각각의 Agent가 목표 영역으로 이동하면서 서로간의 충돌을 방지하기 위하여 Voronoi 기반의 충돌회피 알고리즘을 적용하였다. 본 알고리즘은 영역의 밀도를 제어하는 기법에 기초하므로 규모가 매우 큰 (1000대 이상) 군집에 효과적인 적용이 가능하고, 서로간의 충돌회피를 보장하므로 복잡한 환경하에서 군집에 대한 경로 계획에 널리 활용될 수 있다. 제안된 알고리즘은 다양한 시나리오에서 성능 및 적용 가능성을 검증하였다.
