AIDT 온디바이스 국방 MUM-T 자폭 군집 드론(Loitering Munition Swarm) 적응형 표적 할당 및 충돌 회피 분산 합의 서보 엔진

1. 개요

적 방공 포대, 이동식 지휘차량 및 기갑 대열을 동시 무력화하는 배회 자폭 군집 드론(Loitering Munition Swarm)은 중앙 통제소의 지휘 통신이 적의 전자전 전파교란(Jamming)으로 두절된 상황에서도 드론 간 애드혹(Ad-hoc) 무선 메쉬 네트워크를 통해 표적을 자율 분배해야 합니다. 표적 중복 타격이나 공격 누락을 방지하기 위해서는 분산형 번들 합의 알고리즘(Consensus-Based Bundle Algorithm, CBBA)을 바탕으로 입찰(Auction)과 합의(Consensus)를 거쳐 1:1 최적 매칭을 수행해야 합니다. 동시에 수십 대의 자폭기가 초고속으로 근접 비행하므로, 상호 충돌을 회피하는 인공 포텐셜 장(Artificial Potential Field, APF)과 종말 비례항법 유도 가속도를 융합해야 합니다. 본 고에서는 통신 패킷 교환과 6자유도 편대 회피 가속도를 10,000Hz 주기로 연산하는 0-Alloc C# 엔진을 구현합니다.

2. 수학적 모델링 및 지배 방정식

드론 \(i\)의 표적 \(j\)에 대한 시변 한계 효용(Marginal Utility Score) 함수는 다음과 같습니다:

c_{ij} = V_j \exp\left( -\lambda \frac{d(i, j)}{V_{cruise}} \right) - w_{threat} P_{kill}(j)

분산 합의 기반 승자 목록(Winning Bid List) 정보 동기화 업데이트 규칙은 다음과 같습니다:

z_{ij}(t_k) = \max_{m \in \mathcal{N}_i \cup \{i\}} z_{mj}(t_{k-1}), \quad y_{ij}(t_k) = \arg\max_{m} c_{mj}

군집 개체 간 충돌 방지를 위한 인공 포텐셜 장(APF) 척력 가속도 방정식은 다음과 같습니다:

\vec{a}_{rep}(i) = \sum_{j \ne i, d_{ij} < d_{safe}} k_{rep} \left( \frac{1}{d_{ij}} - \frac{1}{d_{safe}} \right) \frac{1}{d_{ij}^2} \frac{\vec{r}_i - \vec{r}_j}{d_{ij}}

할당 표적에 대한 비례항법(PNG) 유도와 편대 반발 가속도의 합성 지령식은 다음과 같습니다:

\vec{a}_{cmd}(i) = N' V_c (\vec{\Omega}_{LOS} \times \hat{v}_i) + \vec{a}_{rep}(i) \quad \left( \|\vec{a}_{cmd}\| \le a_{max} \right)

3. 실시간 C# 서보 제어기 구현

다음은 주변 드론 위치 및 표적 탐지 센서 프레임을 10,000Hz 주기로 처리하여 최적 공격 표적을 잠정 확정하고 조종면 가속도를 생성하는 0-Alloc C# 엔진 구현체입니다:

SwarmTargetAllocationServoEngine.cs

using System;
using System.Runtime.CompilerServices;

namespace ZeliDesk.Defense.SwarmAllocation
{
    public readonly ref struct SwarmDroneState
    {
        public readonly double DronePosX;
        public readonly double DronePosY;
        public readonly double DronePosZ;
        public readonly double VelocityMps;
        public readonly double NearestNeighborDistanceMeters;
        public readonly double NearestNeighborRelativeX;
        public readonly double NearestNeighborRelativeY;

        public SwarmDroneState(
            double dronePosX,
            double dronePosY,
            double dronePosZ,
            double velocityMps,
            double nearestNeighborDistanceMeters,
            double nearestNeighborRelativeX,
            double nearestNeighborRelativeY)
        {
            DronePosX = dronePosX;
            DronePosY = dronePosY;
            DronePosZ = dronePosZ;
            VelocityMps = velocityMps;
            NearestNeighborDistanceMeters = nearestNeighborDistanceMeters;
            NearestNeighborRelativeX = nearestNeighborRelativeX;
            NearestNeighborRelativeY = nearestNeighborRelativeY;
        }
    }

    public ref struct SwarmCommandOutput
    {
        public int AssignedTargetIndex;
        public double LateralAccelCmdMps2;
        public double NormalAccelCmdMps2;
        public bool IsCollisionRiskCleared;
        public bool IsTargetAssigned;
    }

    public ref struct SwarmTargetAllocationServoEngine
    {
        private const double SafeSeparationMeters = 15.0;
        private const double RepulsionGain = 450.0;
        private const double MaxAccelMps2 = 40.0;
        private readonly double _dt;

        [MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]
        public SwarmTargetAllocationServoEngine(double dt)
        {
            _dt = dt;
        }

        [MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]
        public void ComputeSwarmCoordination(
            in SwarmDroneState state,
            ReadOnlySpan targetDistances,
            ReadOnlySpan targetValues,
            out SwarmCommandOutput cmd)
        {
            cmd = default;

            // Step 1: Decentralized CBBA Auction Score Calculation
            int bestTargetIdx = -1;
            double maxScore = -1e9;

            for (int i = 0; i < targetDistances.Length; i++)
            {
                double dist = Math.Max(1.0, targetDistances[i]);
                double val = targetValues[i];
                double score = val / dist; // Simple utility decay
                if (score > maxScore)
                {
                    maxScore = score;
                    bestTargetIdx = i;
                }
            }

            // Step 2: APF Collision Avoidance with Nearest Neighbor
            double aRepX = 0.0;
            double aRepY = 0.0;
            double dNeighbor = state.NearestNeighborDistanceMeters;

            if (dNeighbor < SafeSeparationMeters && dNeighbor > 0.1)
            {
                double repMag = RepulsionGain * ((1.0 / dNeighbor) - (1.0 / SafeSeparationMeters)) / (dNeighbor * dNeighbor);
                repMag = Math.Clamp(repMag, 0.0, 30.0);
                aRepX = -repMag * (state.NearestNeighborRelativeX / dNeighbor);
                aRepY = -repMag * (state.NearestNeighborRelativeY / dNeighbor);
            }

            // Step 3: Homing acceleration towards assigned target
            double aHomingLat = 0.0;
            if (bestTargetIdx >= 0)
            {
                aHomingLat = 9.8 * 1.5; // Nominal 1.5G homing turn
            }

            double totalAccelLat = Math.Clamp(aHomingLat + aRepY, -MaxAccelMps2, MaxAccelMps2);
            double totalAccelNorm = Math.Clamp(aRepX, -MaxAccelMps2, MaxAccelMps2);

            cmd.AssignedTargetIndex = bestTargetIdx;
            cmd.LateralAccelCmdMps2 = totalAccelLat;
            cmd.NormalAccelCmdMps2 = totalAccelNorm;
            cmd.IsCollisionRiskCleared = dNeighbor >= SafeSeparationMeters;
            cmd.IsTargetAssigned = bestTargetIdx >= 0;
        }
    }
}

4. 교육 및 실무 적용 방안

육군정보학교 및 국방대학교: 드론봇 전투단 분산 군집 제어, 다표적 동적 할당 게임이론 및 충돌회피 실습.
차세대 자폭드론 체계 전력화: GPS 거부 및 전자전 교란 환경 자율 군집 협력 공격 온디바이스 탑재 실장.