In this paper, we propose real-time optimal guidance for aircraft terrain-following. Terrain-following is an essential technique for military aircraft and should be carried out in a safe flight while maintaining the lowest altitude as possible. To this end, it must be able to generate the optimal terrain-following guidance command while being robust to disturbances such as wind. In this work, we propose a model predictive control method that performs real-time optimization for terrain-following guidance. MPC reflects the model of the aircraft and several maneuver constraints, so optimal planning for terrain-following can be designed. The nonlinear kinematic model of the aircraft is defined, and successive convexification is performed to linearize the nonlinear model and successfully solve the optimization problem. The proposed algorithm was compared with the general guidance algorithm, in this work we compared it with the L1 navigation law. As a result of real-time simulations, the MPC guidance algorithm performed terrain-following with a safer and smaller error, even with the presence of disturbances.
본 연구에서는 지형추적을 위한 최적의 유도 명령 생성 기법을 제안한다. 지형추적은 군용 항공기에 필수적인 기술 중 하나이며, 최대한 낮은 고도를 유지하면서도 안전한 궤적으로 비행을 수행하여야한다. 그렇기에 바람 등의 외란에도 강건하면서 최적의 지형추적 유도 명령을 생성할 수 있어야 한다. 따라서 본 연구에서는 실시간으로 최적의 지형추적 유도 명령 생성을 위해서 모델 예측 제어 방법을 제안한다. 모델 예측 제어는 항공기의 모델과 여러 기동 제약 사항을 반영하기 때문에 지형추적을 위한 최적의 경로 계획을 설계할 수 있다. 항공기의 운동학 모델이 정의되었으며, 비선형 모델을 선형화 하기 위해 연속 볼록화 과정을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능은 경로 추종에서 자주 사용하는 L1 법칙과 비교되었다. 알고리즘은 시뮬레이션 검증을 통해 실시간성이 보장되며, 외란이 존재하는 상황속에서도 기존 유도 법칙에 비해 더 안전하고 적은 오차를 가지는 것을 확인할 수 있다.
