The importance of swarm drones is growing in various fields such as industry, airborne service, and national defense. In the industry, drones are being actively used for work in areas that are difficult to reach or work directly, such as bridges and facility inspections and map making, and efficiency increases such as improved work speed and precision can be expected when using multiple drones. In defense, the use of multiple drones for various applications such as surveillance, reconnaissance, strike, electronic warfare, and communication relay is expected to enhance operational effectiveness and build low-cost power. In order to make multi-drone a reality, one person must be able to control the multi-drone extremely, which is like in a game, when you command all the drones to move to a specific point, the drones automatically avoid collisions and plan a multi-agent route to move to the destination. This should be a prerequisite. And it is required to build a network that actively supports this. In other words, a dedicated network is required to meet mission characteristics-based demand delay for transmission and reception of mission and status information between ground operators and drones considering the scale scalability of swarm drones, and information transmission and reception between drones for collision avoidance and collaboration.
In multi-agent path planning, there are methods to detect the location of adjacent drones through vision, radar, lidar sensors and communication and to estimate the probability of collision to find a path to the destination while avoiding collision in a geometric or force field method. Considering the cost, the use of expensive sensors such as lidar and radar may be limited in order for swarm drones to be effective, so it is reasonable to use communication as a low-cost method to detect the location of adjacent drones. However, unlike most static sensors, the communication topology of drones changes rapidly due to high-speed movement in the air, so high-speed update of information is essential for accurate sensing of neighboring drones. The challenge is that high-speed updates cause extreme communication loads with the increase in the number of drones. Under limited communication resources, an increase in load raises the communication failure rate, which leads to the failure of detecting neighbors or obstacles, resulting in fatal drone crashes. Therefore, in order to prevent this, not only efforts to increase the communication success rate in traffic expansion, but also communication and route planning are organically connected, so that it is required to establish a cooperative system that enables the flight of swarm drones even in low-speed or poor communication environments. Therefore, we propose a method for improving communication performance for stable flight of swarm drones and improving flight performance through collaboration between communication and route planning.
First, the transmission of location information, which is broadcast with a radio wave arrival distance and transmission period greater than the minimum distance between drones for collision prevention, is the traffic that has the greatest impact on the network load. We propose a method to reduce media access delay.
Second, as another method for improving communication performance, we propose a clustering technique that minimizes additional information in the transmission of status information that each drone periodically transmits to the ground control center. Although the amount of status information is small compared to the previous location information, it causes wide-area interference due to a long communication distance and causes packet collisions due to location information transmission with a relatively short transmission distance and carrier detection asymmetry. Therefore, a clustering technique that reduces the number of wide-area transmissions as much as the number of drones is required.
The proposed method is compared with the existing method through the OPNET-based route planning/communication integrated simulator and the real environment swarm drone flight test. Considering the situation of simultaneous operation of multiple missiles/unmanned aerial vehicles in national defense, it was confirmed that the proposed method improves the speed to the target point by up to 28\% and guarantees no collision in the path for the maximum speed of sound movement. To achieve this, it was confirmed that the proposed method optimizes the force field constant in the artificial potential field (APF)-based path planning and the transmission period parameter in the WiFi-based communication method. When two or more drones come close within a certain distance, the collision risk is detected by increasing the information exchange speed, and the maximum speed including collision avoidance is determined by determining the corresponding speed.
In conclusion, the stability and application of swarm drone operation is required by ensuring non-collision by adapting to changes in the drone's flight environment and maximizing the speed to the destination through the communication/control collaboration technique for route planning of multiple drones proposed in this way. performance could be satisfied.
산업, 공공서비스, 국방 등 다양한 분야에서 군집드론의 중요성이 커지고 있다. 산업에는 교량, 시설물 점검 및 지도 제작 등 사람이 직접 도달하거나 작업하기 어려운 지역에서의 작업에 드론 활용이 활발히 이루어지고 있으며 다중 드론 이용 시 작업속도와 정밀도 개선과 같은 효율성 증대를 기대할 수 있다. 국방에서는 감시, 정찰, 타격, 전자전, 통신중계 등 다양한 응용붐야에 다중 드론을 활용함으로써 작전 효과도 증진 및 저비용의 전력 구축이 기대된다. 다중 드론의 현실화를 위해서는 극단적으로 한 사람이 다중드론을 조종할 수 있어야 하고 이는 게임과 같이 전체 드론에게 특정 지점으로 이동을 명령하면 드론들이 자동으로 충돌을 회피하며 목적점으로 이동하는 다중 에이전트 경로 계획이 전제되어야 한다. 그리고 이를 적극적으로 지원하는 네트워크의 구축이 요구된다. 즉, 군집드론의 규모 확장성을 고려한 지상운용자와 드론들 간의 임무 및 상태정보 송수신, 그리고 충돌회피 및 협업을 위한 드론 간의 정보 송수신을 위한 임무 특성 기반 요구지연 충족의 전용 네트워크가 요구된다.
군집드론 경로계획은 비전, 레이더, 라이다 센서 및 통신을 통해 인접 드론들의 위치를 감지하고 충돌 가능성을 추정하여 기하학적 방식 또는 Force Field 방식으로 충돌을 회피하면서 목적점까지의 경로를 찾는 방식들이 있다. 비용 고려 시 군집드론이 효용성을 갖기 위해서는 라이다, 레이더와 같은 고가의 센서 사용이 제한될 수 있으므로 인접드론의 위치를 감지하는 저비용 방식으로 통신을 이용하는 것이 합리적이다. 그러나 대부분의 정적 센서와 달리 드론은 공중에서의 고속이동으로 인해 통신 토폴로지가 급격히 변화하므로 정확한 이웃 드론의 센싱을 위해 정보의 고속 갱신이 필수적이다. 도전은 고속 갱신은 드론 수의 증가와 더불어 극심한 통신부하를 야기하는 것이다. 제한된 통신자원 하에서 부하증가는 통신실패율을 올리고 이는 이웃 또는 장애물 감지의 실패로 이어져 드론의 충돌이라는 치명적 결과를 초래한다. 따라서 이를 방지하기 위해 트래픽 확장에서 통신 성공율을 높이는 노력뿐만 아니라 통신과 경로계획이 유기적으로 연결되어 저속 또는 열악 통신환경에서도 군집드론의 비행을 가능케 하는 협업시스템 구축이 요구된다. 따라서 군집드론의 안정적 비행을 위한 통신 성능 개선과 통신과 경로계획 간 협업을 통한 비행성능 개선 방법에 대한 제안한다.
첫번째, 충돌방지를 위한 드론 간 최소거리 이상의 전파도달거리와 전송주기를 갖고 방송되는 위치정보 전송은 네트워크 부하에 가장 큰 영향을 미치는 트래픽으로써 송신전력제어를 이용한 공간적 재사용을 통해 개별노드의 전송율을 올리고 매체접근지연을 줄이는 방식을 제안한다.
두번째, 통신성능 개선을 위한 또 하나의 방법으로 각 드론이 지상통제소로 주기적으로 전송하는 상태정보 전송에 있어 부가정보를 최소화하는 클러스터링 기법을 제안한다. 상태정보는 앞 서의 위치정보에 비해 발생량은 많지 않지만 긴 통신거리로 인해 광역간섭을 유발하고 상대적으로 짧은 전송거리를 갖는 위치정보전송과 반송파 감지 비대칭 문제로 패킷 충돌을 유발한다. 따라서 드론 수만큼의 광역전송횟수를 줄이는 클러스터링 기법이 요구된다.
세번째, 다중 군집드론 운용환경에서 높은 분산성, 적응성, 실시간성을 갖는 통신/경로계획 간 협업기법을 제안한다. 고유한 임무를 갖는 군집드론이 같은 공간에 여러 그룹이 존재하는 모습은 미래 운용의 궁극적 모습일 수 있다. 도전은 이런 환경이 앞 서의 다중드론 경로계획을 더욱 어렵게 만든다는 것이다. 군집드론의 분산된 운용과 지형지물에 의한 갑작스런 다른 군집드론의 출현 및 인지는 다중드론 경로계획에 있어 분산화된 동작과 적응성 그리고 정보공유의 실시간성을 더욱 강력하게 요구한다. 이를 달성하기 위해 경로계획과 통신 간의 협업 최적화를 통해 매 시점 이용가능한 통신자원 하에서 충돌이 발생하지 않는 드론의 행동을 결정하고, 갑작스런 환경변화, 즉, 다른 드론들의 출현과 그들의 이동 정보에 적응적으로 통신 자원을 배분하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다.
OPNET 기반의 경로계획/통신 통합 시뮬레이터와 실환경 군집드론 비행시험을 통해 기존 기법과 제안된 기법을 비교한다. 국방에서 다중 미사일/무인기의 동시 운용의 상황을 고려하여 최대 음속 이동에 대해서 제안 기법이 목적점으로의 속도를 최대 28\% 향상시키고, 경로 중에 무충돌을 보장함을 확인하였다. 이를 달성하기 위해 제안기법이 Artificial Potential Field (APF) 기반의 경로계획에서의 Force Field 상수와 WiFi 기반의 통신방식에서 송신주기 파라미터를 최적화하는 것을 확인하였다. 두 개 이상의 드론이 일정 거리 이내로 근접할 경우 정보교환속도를 증가시킴으로써 충돌위험을 감지하고, 이에 대응한 속도를 결정함으로써 충돌방지를 포함한 최대속도를 결정한다.
결론적으로, 이렇게 제안한 다중 드론의 경로계획을 위한 통신/제어간 협업기법을 통해서 드론의 비행환경 변화에 적응하여 무충돌을 보장하고 목적점으로의 속도를 최대화함으로써 군집드론 운용의 안정성과 응용이 요구하는 성능을 충족시킬 수 있었다.
