서울대학교 항공우주공학과 비행동역학 및 제어 연구실(Flight Dynamics and Control Laboratory, FDCL)은 항공기, 우주선, 무인항공기(UAV), 미사일 등 다양한 항공우주 비행체의 유도, 항법, 제어(GNC) 시스템을 심도 있게 연구하는 국내 최고 수준의 연구실입니다. 본 연구실은 이론적 연구와 실험적 연구를 병행하여, 실제 환경에서의 불확실성, 외란, 고장 상황에 강인한 첨단 제어 알고리즘을 개발하고 있습니다.
연구실의 주요 연구 분야는 항공우주 비행체의 자세 및 궤적 제어, 자동 이착륙, 충돌 회피, 다수 비행체의 협력 임무, 미사일 유도 및 제어, 우주발사체 궤적 최적화, 소형 위성(CubeSat) 및 분산형 위성 시스템의 GNC 등입니다. 특히, 고장허용 제어, 적응제어, 강화학습 기반 제어, 분산형 제어 등 최신 인공지능 및 데이터 기반 기법을 접목하여, 미래 항공우주 시스템의 자율화와 신뢰성 향상에 기여하고 있습니다.
실험실은 다양한 고정익/회전익 무인기, HILS(Hardware-In-the-Loop Simulation) 시스템 등 첨단 실험 장비를 보유하고 있으며, 실제 비행 실험 및 시뮬레이션을 통해 연구 결과의 실효성을 검증합니다. 또한, 국방과학연구소, 한국항공우주연구원, LIG넥스원, 한화 등 국내외 주요 연구기관 및 산업체와의 산학협력을 통해, 연구 성과의 실용화와 기술 이전을 활발히 추진하고 있습니다.
연구실은 최근 달 궤도선, 재사용 우주비행체, 고고도방어 유도탄, 자율비행로봇 등 첨단 미래 항공우주 시스템의 GNC 기술 개발에도 적극적으로 참여하고 있습니다. 다양한 국가 및 산업 프로젝트를 수행하며, 실시간 데이터 기반 자율비행, 고장진단 및 복구, 임무 최적화, 분산 협력제어 등 혁신적인 연구를 선도하고 있습니다.
이와 같은 연구 역량을 바탕으로, FDCL은 국내외 항공우주 분야의 학술 및 산업 발전에 크게 기여하고 있으며, 미래 항공우주 시스템의 안전성, 신뢰성, 효율성, 자율성 향상을 위한 핵심 기술 개발에 앞장서고 있습니다.
본 연구실은 항공기, 우주선, 무인항공기(UAV), 미사일 등 다양한 항공우주 비행체의 유도, 항법 및 제어(GNC) 시스템을 심층적으로 연구합니다. GNC 시스템은 비행체의 위치, 자세, 속도, 경로를 정밀하게 제어하고, 임무 목표를 달성하기 위한 핵심 기술입니다. 연구실에서는 이론적 모델링과 실험적 검증을 병행하여, 실제 환경에서 발생할 수 있는 다양한 불확실성과 외란에 강인한 제어 알고리즘을 개발하고 있습니다.
특히, 비행체의 자세 제어, 자동 이착륙, 충돌 회피, 궤적 최적화, 다수 비행체의 편대비행 및 협력제어 등 다양한 응용 분야를 다룹니다. 예를 들어, 무인항공기의 자동 이착륙 및 지형추종 비행, 미사일의 충돌각 및 충돌시간 제어, 위성의 궤도 및 자세 제어 등 실제 임무에 적용 가능한 첨단 GNC 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 실시간 데이터 기반의 적응제어, 강화학습 기반의 최적제어, 분산형 제어 등 최신 인공지능 및 데이터 기반 기법을 접목하여, 기존의 한계를 극복하고 있습니다.
이러한 연구는 실험실 내 다양한 실험 플랫폼(고정익/회전익 무인기, HILS 시스템 등)을 활용한 실증 연구와 함께, 국내외 항공우주 산업체 및 연구기관과의 협력을 통해 실제 시스템에 적용되고 있습니다. 이를 통해, 미래 항공우주 시스템의 안전성, 신뢰성, 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있습니다.
고장허용 및 지능형 무인항공기/우주선 제어
연구실은 고장허용 제어(Fault-Tolerant Control) 및 지능형 무인항공기/우주선의 자율비행 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 고장허용 제어는 비행체의 센서, 구동기, 제어면 등 주요 구성요소에 결함이 발생하더라도 임무를 안전하게 수행할 수 있도록 하는 핵심 기술입니다. 이를 위해, 고장 진단 및 다중화 관리, 상태 추정, 적응제어, 제어 할당 등 다양한 이론적·실용적 기법을 연구하고 있습니다.
특히, 무인항공기(UAV) 및 소형 위성(CubeSat) 등 소형화·지능화되는 비행체의 특성에 맞는 고장 진단 및 자율 복구 알고리즘을 개발합니다. 예를 들어, 확장 칼만필터, 연합 칼만필터, 신경망 기반 상태 추정, 분산형 정보 필터 등 첨단 신호처리 및 인공지능 기법을 활용하여, 실시간으로 고장을 탐지하고, 제어 시스템을 재구성하여 비행 안정성을 유지합니다. 또한, 다수 무인기 협력 임무에서의 분산형 고장 진단 및 임무 재할당, 자율 복구 전략도 연구의 중요한 축입니다.
이러한 연구는 실제 무인기, 위성, 미사일 등 다양한 플랫폼에 적용되어, 임무 중 발생할 수 있는 예기치 못한 상황에 대한 대응력을 크게 향상시키고 있습니다. 더불어, 데이터 학습 및 공유 기반의 자율비행, 강화학습 기반의 적응제어, 실시간 임무 최적화 등 최신 AI 기술과의 융합을 통해, 미래 항공우주 시스템의 완전 자율화와 고신뢰성 실현에 앞장서고 있습니다.
미사일 및 우주발사체의 궤적 최적화와 첨단 유도제어
본 연구실은 미사일, 우주발사체, 활공체 등 다양한 비행체의 궤적 최적화 및 첨단 유도제어 기술을 집중적으로 연구합니다. 궤적 최적화는 비행체가 제한된 연료와 환경 조건 하에서 목표 지점에 도달하거나, 특정 임무(예: 충돌각, 충돌시간, 최종 속도 등)를 달성하기 위한 최적의 경로와 제어 입력을 산출하는 핵심 기술입니다. 이를 위해, 시간유한요소법, 직접식/간접식 최적화, 순차적 볼록 최적화, 신경망 기반 경로 재계획 등 다양한 수치해석 및 데이터 기반 기법을 개발하고 있습니다.
특히, 미사일 유도에서는 충돌각 제어, 충돌시간 제어, 시야각 제한, 목표 기동 대응 등 복잡한 제약조건을 고려한 유도법칙 설계가 중요합니다. 연구실은 비례항법, 백스테핑, 슬라이딩 모드, 벡터필드 기반 유도, 강화학습 기반 유도 등 다양한 이론적 프레임워크를 바탕으로, 실제 환경에서의 신뢰성과 정밀도를 극대화하는 유도제어 알고리즘을 개발합니다. 또한, 우주발사체의 다단 궤적 최적화, 재사용 우주비행체의 재진입 경로 설계, CubeSat 및 소형 위성의 궤도 유지 및 재구성 등 우주 분야로도 연구를 확장하고 있습니다.
이러한 연구는 국방, 항공우주 산업, 국가 우주개발 사업 등 다양한 분야에서 실제 적용되고 있으며, 국내외 연구기관 및 산업체와의 협력을 통해 실질적인 기술 이전과 상용화가 이루어지고 있습니다. 미래의 고성능, 고정밀, 고신뢰성 미사일 및 우주발사체 시스템 개발에 있어 본 연구실의 연구 성과는 중요한 역할을 하고 있습니다.
