무인 항공기를 위한 
MATLAB 및 Simulink

MATLAB® 및 Simulink®가 제공하는 기능을 활용하여 UAV(무인 항공기) 및 자율 비행 응용 프로그램 개발 속도를 높일 수 있습니다.

MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • UAV 시스템 아키텍처 모델링 및 분석
  • 환경적 요인을 포함한 상태에서 비행 조종 알고리즘 설계 및 UAV 플랜트 모델로 시뮬레이션
  • 컴퓨터 비전, 라이다 및 레이더 처리, 센서 융합을 위한 사전 구축된 알고리즘, 센서 모델 및 앱을 사용하여 자율 비행용 인식 및 모션 계획 시스템 개발
  • 폐루프 3D 시뮬레이션 환경에서 UAV 성능 평가
  • 비행 제어기 및 온보드 연산 보드에 배포할 생산 코드를 자동으로 생성
  • MATLAB 및 Simulink에서 UAV 연결 및 제어
  • UAV 비행 원격 측정 및 페이로드 데이터 분석

“현재 업계의 기대치에 부응하는 속도와 품질을 확보하면서 필요한 결과를 얻는 유일한 방법은 Simulink를 사용한 모델링과 시뮬레이션입니다. 모든 작업을 수작업으로 진행하고 비행 테스트에 전적으로 의존해야 한다면 버그 수정을 위한 반복 과정이 더 많이 필요하고 반복 과정별로 필요한 테스트 시간도 한층 늘어날 것입니다. 문제가 대처하기 어려울 정도로 커질 겁니다. 다른 방법은 없습니다.”

Jan Vervoorst, Intel

UAV 개발에 MATLAB 및 Simulink 
활용하기

UAV 플랫폼 개발

MATLAB 및 Simulink를 사용하면 요구사항에 연결하여 UAV 시스템 아키텍처를 모델링하고 분석할 수 있습니다. 비행 테스트에 앞서 하드웨어 없이 시뮬레이션에서 플랜트 모델을 사용하여 비행 조종 알고리즘 을 설계 및 테스트하고 위험을 줄일 수 있습니다. 그런 다음 하드웨어 구현을 위해 비행 조종 소프트웨어를 위한 생산 코드를 자동으로 생성할 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink를 사용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.


인식 및 위치추정

자율 비행을 하려면 UAV에 자기 인식 및 상황 인식이 요구됩니다. MATLAB 및 Simulink는 객체 검출, 지도작성 및 위치추정 응용 프로그램을 구축하기 위한 사전 구축된 알고리즘과 센서 모델을 제공합니다. IMU/GPS 센서 판독값을 시뮬레이션하여 UAV 자세 추정을 위한 융합 및 위치추정 알고리즘을 설계할 수 있습니다. 딥러닝 및 머신러닝을 사용하여 객체 및 인물 검출을 위한 알고리즘을 개발하거나 UAV를 사용한 육안 검사를 위한 응용 프로그램을 구축할 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.


모션 계획 및 제어

자율 UAV는 작업을 완료하기 위해 환경 내에서 충돌 없는 경로를 따라 이동해야 합니다. MATLAB 및 Simulink는 사전 구축된 알고리즘과 블록 라이브러리를 사용하여 UAV 임무를 만들고 복잡한 경로를 계획하는 여러 기능을 제공합니다. 또한 내장된 애니메이션 기능을 사용하여 UAV 모션 계획의 초기 평가를 수행할 수도 있습니다. MATLAB 및 Simulink를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.


시뮬레이션 기반 테스트

시뮬레이션을 사용하면 가상 테스트에서 설계 오류를 감지할 수 있으며 하드웨어 비행 테스트에 따르는 위험과 비용을 낮출 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink에 UAV 플랜트 모델, 비행 조종 및 자율 비행 알고리즘을 통합한 다음 시뮬레이션 테스트를 실행하고 자동화할 수 있습니다. 또한 매우 현실적인 시뮬레이션 환경에서 자율 UAV 응용 프로그램의 폐루프 시뮬레이션을 수행하도록 센서 판독값을 합성할 수도 있습니다. MATLAB 및 Simulink를 사용하면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.


관련 응용 분야 및 주제