본 실험에서 사용된 APM2는 자동으로 비행 기록(실제로 수신기로부터 받은 조종신호, GPS를 통한 위치의 변화 등)을 데이터로 저장하여 사용자에게 제공 하는 기능을 내장하고 있다. 따라서 실제 장애물 회피를 위한 실험을 했을 경 우 장애물이 어느 때에 검출되었고, 실제로 어떠한 회피신호가 전송되었는지를 저장된 데이터를 사용하여 분석이 가능하다.
실험에서 우리가 살펴보아야 할 데이터는 그림 4-4에서와 같이 크게 4가지가 있다.
그림 4-4. 각각의 단계별로 분석해야할 데이터
첫 번째 목적지로 향해 직선비행하는 데이터(①), 두 번째, 회피하는 방향으 로의 데이터(②), 세 번째, 장애물을 피해 진행하는 데이터(③), 마지막으로 본 목적지로 되돌아오는 데이터(④)이다.
①의 데이터는 항공기가 앞으로 이동하기 위한 피치운동에 대한 데이터를 분 석함으로써 알 수 있다. 그림 4-6은 Pitch의 Attitude값을 4-7은 이 Pitch값에 대해 실제로 모터에서의 출력 값을 보여주고 있다. 그림 4-7에서 모터 1은 앞 부분의 모터(Front)이고 모터 2는 뒤쪽 모터(Back)의 출력 값이다.
우선 피치 운동으로 확인 할 수 있는 항공기의 전, 후진 운동에 대한 데이터 에 대해서 살펴본다.
그림 4-6에서와 같이 시간에 따른 x축의 30~40의 사이에서는 전체적으로 모 터 2의 출력이 높은 것을 알 수 있다. 모터 2의 뒤쪽 출력이 높다는 것은 항공 기가 전진을 하고 있다는 뜻이 된다. 바로 이 지점이 ①지점의 움직임이 된다.
또한 동시에 회피하는 방향으로의 데이터(②)의 경우는 앞뒤의 전진운동은 없 는 좌우운동이므로 그림 4-6의 시간 x축의 40~46사이에서는 모터1과 모터2 의 움직임에서의 차이가 거의 없는 것을 확인할 수 있다.
마지막으로 피치 데이터를 이용하는 단계는 장애물을 피해 진행하는 데이터 (③)이다. 이 경우에도 항공기는 장애물을 회피한뒤 목적지까지 직선 비행한다.
항공기는 시간 x축의 46에서 장애물 회피를 마쳤으므로 46이후에 직선운동을 하기 위해 그림 4-6에서도 확인할 수 있듯이 모터 2의 출력을 모터 1보다 크 게 높이게 된다.
그림 4-5. Pitch Attitude DATA
그림 4-6. Pitch변화에 따른 모터1,2(front, back)의 출력 값
다음으로 Roll운동을 통해 확인할 수 있는 항공기의 좌우 운동에 대한 데이터 를 살펴본다.
회피하는 방향으로의 데이터(②)와 본 목적지로 되돌아오는 데이터(④)가 항공 기의 좌우운동이다. 회피하는 방향은 좌측이며 항공기가 피치운동(직선운동)은 하지 않으며 롤 운동(좌우)만 하는 것을 확인 할 수 있다. 모터 3이 왼쪽, 모 터 4가 오른쪽의 출력이다. 모터 4의 출력이 크다면 항공기는 왼쪽으로 이동하 게 된다. 다만 여기서 전체적으로 모터 4의 출력이 큰 것을 확인 할 수 있는데 이것은 실험에 사용된 기체가 오른쪽으로 약간의 쏠림현상이 있어서 자동으로 균형을 잡기 위해 모터 4의 출력이 약간 더 강하게 나타나게 된다.
앞선 그림 4-6에서 살펴보았듯이 전진운동이 없는 시간 x축에서의 40~46지 점을 살펴보면, 모터 3(Left)의 출력이 모터 4(Right)에 비해 전체적으로 적은 것을 확인할 수 있다. 또한 모터 4의 출력이 최대치에 계속해서 머물러 있음을 확인 할 수 있다. 이 차이로 인하여 항공기는 좌측으로 이동하게 되며 앞의 그 림 4-6에서와 같이 전진운동은 하지 않는다.
그림 4-7. Roll Attitude DATA
그림 4-8. Roll변화에 따른 모터3,4(Left, Right)의 출력 값
Throttle(높이) 데이터를 확인하면 시간 x축의 18의 부위는 시동을 걸기위한 Throttle값이며 실제로 비행도 28~50에 걸쳐 이루어 졌으며 직선이동을 한 구 간은 30~40이다. 또한 40~46에서 장애물을 회피하였으며 46~50에서 직선운 동을 하였다.
그림 4-9. Throttle(높이) DATA
하지만 마지막 본 목적지로 되돌아오는 데이터(④)의 단계에서 오차가 생겼다.
항공기가 운동하기 위해 직선, 좌우 운동만 제어하고 Yaw에 대한 움직임을 제 어하지 않아서 항공기가 비행을 하면서 전체적으로 그림 4-10에서와 같이 Yaw값이 변화되는 것을 확인하였다. Yaw값이 변함으로 항공기가 전체적으로 오른쪽으로 틀어짐현상이 발생하였다. 따라서 본 궤도로 돌아가기 위한 데이터 에 의해 장애물과의 충돌위험이 있어서 더 이상 진행하지 못하였다.
그림 4-10. YAW Attitude DATA
실제 실험을 하면서 항공기의 이동 궤도를 GPS를 통해 추적하여야 하지만 실 내에서 실험을 실시한 점, 그리고 항공기의 움직인 정도가 미세하여 GPS오차 에 의해 이동 궤도를 측정하지 못하였다. 대신 동영상 촬영을 통해 실제 항공 기가 움직인 경로를 그림으로 표현하자면 그림 4-11와 같다. 그림 4-11에서 도 앞의 그림 4-4와 같이 확인하여야 할 부분을 4단계로 구분하였다.
가)부분에서 항공기는 목적지를 향해 자동 비행을 한다. 나)지역에서 장애물을 검출하게 되고 다)부분에서 장애물 회피 방향을 결정하여 그림과 같이 회피하 게 된다.
장애물 회피 후 라)부분의 본궤도로 돌아가기 위한 움직임에서 항공기가 크게 기울어지는 것을 확인할 수 있다. 이는 Yaw데이터를 제어하지 않아서 생긴 문 제이다.
그림 4-11. 실제 항공기의 움직임의 궤도
5. 결 론
본 논문에서는 기존의 자동 항행 시스템에 장애물을 검출 및 자동 회피 시스 템에 대한 발전된 방향에 대해 제시하였다. 기존의 장비에서의 태양광에 간섭, 협소(狹小)한 검출 각도 등의 단점을 보완하고 보다 안전하게 장애물을 검출할 수 있는 LRF를 사용하였고 이를 활용한 회피 시스템을 구현하였다.
LRF장비를 사용하여 전방의 넓은 범위를 동시에 측정하고 장애물의 위치에 따라서 보다 안전한 회피 방향을 결정하였으며, Selector 시스템을 적용시켜서 비상시에는 조종기를 통해 직접 조종이 가능하도록 구성하여 더욱 안전성을 높 였다.
또한, 사용자가 비행 상태를 실시간으로 Zigbee 무선통신을 통해 PC에서 파 악할 수 있도록 실시간 LabVIEW모니터링 시스템을 제작하였다.
본 논문에서 사용된 자동회피 알고리즘을 사용하면 복잡한 형태, 불규칙적인 장애물에도 유연히 대처할 수 있으며, 회피 불가능한 장애물이 검출된 경우에 는 호버링을 통하여 보다 안전하게 대처할 수 있다. 그리고 호버링과 동시에 사용자에게 회피 불가능 경고신호를 전송할 수 있도록 하였다.
실제 실험을 실시하여 장애물을 검출, 안정적으로 회피 및 진행에는 성공하였 으나 Yaw 데이터를 제어하지 못해서 항공기가 틀어짐으로써 본 궤도에 다시 복귀하는 알고리즘에 오차가 발생하였다. 향후 Yaw를 제어하는 신호를 보완한 다면 오차가 없고 더욱 다양한 형태의 장애물, 복수의 장애물이 있는 환경에 대해 회피 시스템의 구현이 가능하다.
또한, 본 시스템에 카메라를 장착하여 LabVIEW 시스템에서 비행 영상을 모 니터링 한다면 장애물에 대한 실체를 명확하게 구분할 수 있기 때문에 보다 나 은 회피 시스템을 구성할 수 있다. 3방향에서 모두 장애물이 발견되어 회피방 향을 결정하지 못하는 경우에 대한 대처법 등 아직 무인 항공기에 대한 연구에 는 많은 방향이 열려있다.
참고문헌
[1] 李東赫, 2012, 항법센서 통합 비행로봇 제어시스템, pp. 2-3
[2] John W. R. Taylor, 1977, Kenneth Munson, Jane's Pocket Book of Remotely Piloted Vehicles, Collier Books, pp.11-13
[3] 장두현, 2006미래 항공우주산업의 총아 무인항공기 상상커뮤니케이션, 40-177쪽.
[4] Pedro Castllo , Alejandro Dzul, Rogelio Lozano, "Real-Time Stabilization and Tracking of a Four-Rotor Mini Rotorcraft" IEEE trans Automat, vol.12 July 2004.
[5] 이근욱, 2011.7, 2011년도 대한전기학회 하계학술대회 논문집, 쿼드로터 무인항공기의 모델링 및 제어기 설계
[6] Young Hun Yun, 2011, Modeling and Control of Quadrotor UAV for Autonomous Flight in Indoor Environment
[7] George Done, David Balmford, "Bramwell's Helicopter Dynamics", Butterworth Heinemann, 2001.
[8] Arda Ozgur Kivrak, "Design of control systems for a quadrotor flight vehicle equipped with inertial sensors", Master's Thesis, Atilim Unversity, 2006.