In this thesis, sequential convex programming is applied to real-time trajectory optimization of Unmanned Aerial Vehicle(UAV). In the existing trajectory optimization, there have been many studies for generating guidance commands based on the analytic solution, but there is a problem that it does not reflect various constraints of UAV in actual operation. Recently, however, the computational guidance method has been developed to directly calculate the optimization problem numerically due to the development of computer processor performance. One of the various computational guidance methods, the second-order cone programming(SOCP) is known to be able to solve quickly by an interior point method using the characteristics of convex optimization that converges to the global optimal solution at all times. Therefore, sequential convex programming that approximates a non-convex problem sequentially by the SOCP method has appeared. Using these features, it is shown that real-time trajectory optimization is possible by assuming various aerial mission scenarios of UAV. Also, an algorithm is introduced to avoid various spherical and polyhedral obstacles, which is nonconvex, into a convex programming method. Then the proposed method is compared with the pseudospectral method, which is a conventional optimization method and shows the advantage in calculation time.
본 논문에서는 무인항공기의 실시간 경로 최적화에 순차 컨벡스 계획법을 적용하였다. 기존에 경로 최적화 문제에서는 해석해 기반으로 유도 명령을 생성하는 연구가 많이 진행 되었지만 실제 운용상의 무인항공기의 다양한 제약 조건들을 반영하지 못하는 문제가 있었다. 하지만 최근들어 컴퓨터의 프로세서 성능의 발달로 최적화 문제를 수치적으로 직접 계산하는 전산 유도 기법이 등장하였다. 여러 전산 유도 기법 중 하나인 이차 원뿔 계획법은 항상 빠르게 전역 최적해로 수렴하는 컨벡스 최적화의 특징을 이용하여 내점법으로 빠르게 풀 수 있다고 알려져 있다. 따라서 다양한 비선형 문제에 대해서도 원뿔 계획법으로 순차적으로 근사하는 순차 컨벡스 계획법이 등장하였다. 이와 같은 특징들을 사용하여 무인항공기의 다양한 공중 임무 시나리오를 가정하여 실시간 경로 최적화가 가능함을 보였다. 또한 컨벡스 하지 않은 다양한 원형 및 다각형 장애물을 컨벡스 계획법을 사용하여 회피하는 알고리즘을 소개하였다. 그리고 제안하는 방법이 기존의 최적화 방법인 의사스펙트럴 방법과 비교하고 계산시간에서 이점이 있음을 보였다.
