세계적으로 무인항공기의 운용 분야가 확대됨에 따라 무인항공기의 항법 안정성 및 무결성을 보장하는 연구가 주목받고 있다. 무인항공기의 무결성 및 최소분리거리 정보를 생성하기 위해서는 비행 기술 오차(Flight Technical Error, FTE)의 통계치 모델이 요구된다. 기존 유인항공기의 경우 FTE에 영향을 주는 다양한 외적 요인에 대한 정밀한 표준화로 인해 FTE가 평균이 0인 정규분포를 따른다는 가정을 적용할 수 있었다. 하지만 무인항공기의 경우 기체의 외형, 제어 시스템 및 비행 경로 등에 대한 표준이 다변화될 것으로 예상되며 기존 0 평균 정규분포 적용 시 과도한 보수성을 초래할 수 있다. 그렇기 때문에 무인항공기 FTE의 특성을 잘 표현할 수 있는 Johnson 분포로 모델링하는 연구가 수행된 바 있다 (Kim et al. 2015). 본 연구에서는 Johnson 분포로 모델링된 FTE의 통계치를 오버바운드 하는 기법을 제안하였다. 무인항공기의 FTE 데이터는 Hardware in the Loop (HITL) 기반 자율 비행 시뮬레이션을 통해 수집하였다. 최종적으로 모델링된 확률 분포의 적합성 평가를 위해 기존 정규분포와 오버바운딩 기법을 적용한 Johnson 분포에 대해 Anderson-Darling (AD) 테스트를 진행하였다.

Flight Technical Error (FTE) Modeling for Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Based on Johnson Curve

Noah Minchan Kim, Jiyun Lee*

As the field of operation of unmanned aerial vehicle (UAV) is expanding worldwide, research to ensure the navigation stability and integrity of UAV is drawing attention. In order to generate the integrity and minimum separation distance information of the UAV, a statistical model of flight technical error (FTE) is required. In the case of existing manned aircraft, the assumption that the FTE follows a zero-mean normal distribution could be applied due to precise standardization of various external factors affecting FTE. However, in the case of UAV, standards for structure, control systems, and flight paths are expected to be diversified, so applying the existing zero-mean normal distribution may lead to excessive conservatism. For this reason, a study has been conducted to model the FTE of UAV as a Johnson distribution that can well express the characteristics (Kim et al. 2015). This study proposed a method that the modeled Johnson distribution overbounds the FTE statistics. The FTE data of UAV was collected through hardware in the loop (HITL)-based autonomous flight simulation. In order to evaluate the suitability of the finally modeled probability distribution, the Anderson-Darling (AD) test was performed on the Johnson distribution that applied the overbounding technique and the existing normal distribution.

Speaker 김민찬 한국과학기술원