Korea Aerospace Research Institute․153 접수일(2014년 3월 11일), 수정일(1차 : 6월 19일, 2차 : 6월 27일), 게재 확정일(2014년 7월 1일)
* IT융합기술팀/[email protected] ** 항공우주미래기술팀/[email protected] *** 달탐사기술팀/[email protected] Multi-rotor UAVs are utilized in various fields because of the advantages such that a hovering capability such as helicopters, a simple structure and a relatively high thrust.
Recently, AR.Drone manufactured by Parrot is easily operated by beginner due to its internal stabilization loop in the on-board computer and it can be easily applied on various researches for the multi-rotor UAVs by providing an SDK(Software Development Kit). Further this platform can be suitably used for application to swarm flight since it is low cost and relatively small. Therefore, in this paper, we introduce the development process of the controller for indoor swarm flight by using the AR.Drone.
초 록
멀티로터 비행체는 헬리콥터와 같은 제자리 비행이 가능하면서 구조적으로 간단한 형태 를 가지며 상대적으로 높은 추력을 가지는 장점으로 인해 다양한 분야에서 활용되고 있다.
최근 레저용으로 개발된 Parrot사의 AR.Drone은 사용자를 위한 내부 안정화 루프를 탑재 하고 있기 때문에 초보자들도 쉽게 조정할 수 있으며, SDK(Software Development Kit)를 제공함으로서 멀티로터를 이용한 연구에 쉽게 활용할 수 있는 특징이 있다. 또한 크기가 상대적으로 작으면서 저가이기 때문에 군집비행에 적용하기 적합한 비행체이다. 이에 본 논문에서는 다수의 AR.Drone을 이용하여 실내 군집비행을 위한 제어기 개발과정에 대해 서 소개하고자 한다.
키워드 : 실내 무인비행기(Indoor UAV), 군집 비행(Swarm Flight), 쿼드로터 무인비행기(Quad-rotor UAV), AR.Drone
1. 서 론
쿼드로터는 4개의 로터에 대한 회전속도를 제 어함으로써 원하는 비행이 가능한 비행체로 구조 적으로 간단하고, 높은 추력을 갖는 특징이 있다.
최근 전동모터 등의 전자소자들의 발달로 쿼드로 터의 기능이 향상되었으며, 전자소자들의 소형화 등을 통해 작은 비행체의 제작이 가능하게 되었 다. 또한, 빠른 선회 및 제자리 비행(Hovering) 등의 뛰어난 기동성을 자랑하기 때문에 쿼드로터 에 대한 연구가 전 세계적으로 활발히 이루어지 고 있다.
쿼드로터는 상업적인 능력도 인정받아 방송 촬영용으로도 사용되고 있는 상황이며, 최근에는 세계적인 전자 상거래업체인 아마존이 무인 화물 배송을 선언을 한 바가 있으며,[1] 구글, FeDex, UPS도 무인배송 시스템을 검토 중인 것으로 알 려지고 있다. 이러한 무인기를 이용한 무인배송 시스템은 현재 FAA가 정부기관이나 연구센터에 한해서만 무인기의 미국 영내 비행을 특정 영역 에 한해서 허용할 뿐 상용 무인기의 운항은 금지 하고 있기 때문에 상업화가 이루어지고 있지는 않으나, 지난 2010년 미국 의회가 고용 창출과 무인기 기술의 경쟁력 유지를 위해 2015년까지 상용 무인기를 허용할 것을 FAA에 요구했기 때 문에 법률적인 제한이 완화될 예정이며 이에 따 라 그 시장성이 높아질 것으로 사료된다. 이에 Matternet이란 물류시스템을 연구 중인 Andreas Raptopoulos는 비행거리가 짧은 쿼드로터의 단 점을 극복하기 위하여 비행경로 중간에 기지국을 두어 자동으로 물건을 연계하여 배송하는 방법을 제안하기도 했다.[2]
또한 쿼드로터는 다른 비행체에 비해 쉬운 조종 편의성으로 인해 레저용으로 많은 제품들이 시판되고 있다. 이러한 상용제품들 중에 최근 Parrot사에서 제작한 AR.Drone은 비용면에서 저 가인 반면 높은 사용자 편의성을 제공하고 있으 며, 활용성 확대를 위해 SDK(Software Development Kit)를 제공하고 있다.[3] 이러한 SDK 및 AR.Drone에 내장되어있는 안정화 루프
는 무인기 연구에 활용하기 쉽기에 최근 AR.Drone을 이용한 연구가 증가하는 추세이 다.[4,5,7,9]
한편, 무인기의 성능 향상을 위해 다수의 무인 기를 동시에 운영하고자 하는 연구들이 진행되고 있다.[6] 이러한 연구의 일환으로 한국항공우주연 구원(이하 항우연)에서는 최근 다수의 AR.Drone 을 이용한 실내 군집비행 연구를 진행하고 있다.
이를 위해서 실내의 위치 인식을 위한 이미지처 리 및 모션캡쳐 장비들을 활용하고 있으며, AR.Drone의 내부 제어알고리즘을 활용한 위치추 종 제어기를 설계·적용하여 다수의 AR.Drone을 활용한 군집비행 임무를 수행하고 있다.
AR.Drone을 이용한 위치제어를 위해서는 각각의 AR.Drone에 대한 운동방정식을 추정하고 이를 바탕으로 제어기를 설계하고 있으나[7,8], 다수의 AR.Drone을 이용할 경우 각각의 비행체에 대한 운동모델 파라미터의 추정이 어려우며, 비행도중 발생하는 빈번한 사고로 인한 비행체 교체에 대 응하기가 어렵다.
따라서 본 논문에서는 다수의 비행체 운용을 위해 지상국에서 일괄적으로 제어를 수행하며, 다수의 비행체에 대한 운동모델 파라미터 추정없 이 정성적 제어이득 획득을 통한 제어기 설계에 대해 소개하고자 한다. 이를 위해서 정성적 특성 시스템에 대한 구성을 파악하기 위해 2장에서 비 행시스템에 대해 기술하였으며, 이를 바탕으로 설계·적용한 제어기에 대해서 3장에 기술하였다.
2. 비행시스템
다수의 실내 무인기의 운용을 위해서는 무인 기 기체뿐만 아니라 실내 위치정보 획득을 위한 센서부 및 다수의 무인기를 제어하기 위한 지상 국 메인 컴퓨터 시스템이 필요하다. 이렇게 구성 한 전체 시스템에 대한 개념도는 그림 1과 같으 며 각각에 대한 세부적인 내용은 다음과 같다.
2.1 무인기 시스템
Korea Aerospace Research Institute․155 그림 1. 실내 군집비행을 위한 시스템
그림 2. AR.Drone의 실외용 외피(Hull) 장착 모습 및 외부 센서 위치 현재 항우연에서 개발하고 있는 실내 군집비
행 연구에 사용되는 무인기로는 Parrot사의 AR.Drone이 이용되고 있다. 현재 Parrot사에서 출시한 AR.Drone은 2.0버전이며 이에 대한 외형 은 그림 2와 같다. Parrot사에서 출시한 AR.Drone은 실내용 및 실외용 2개의 외피(hull) 를 제공하고 있다. 이 중에서 실내용 외피의 경 우 4개의 블레이드를 원형으로 감싸고 있는 형태 로 실내에서 비행 중 불의의 사고로부터 사용자 를 안전하게 보호하기 위해 설계된 반면 커진 외 피의 영향으로 인해 움직임이 상대적으로 느리
며, 바람과 같은 외부의 교란력에 의한 영향이 크게 작용한다. 따라서 실내용 외피를 장착하고 실내 군집비행에 적용할 경우 인접한 다른 무인 기의 로터에 의한 바람의 영향을 상대적으로 많 이 받게 되기 때문에 정밀한 위치제어에 상대적 으로 불리한 점이 있다. 따라서 본 연구에서는 그림 2와 같이 실외용 외피를 장착하여 다른 무 인기에 의한 영향을 최소화하고자 하였다.
AR.Drone은 전방과 하방에 2개의 영상카메라 를 가지고 있으며, 특히 하방의 카메라로부터 얻 은 영상에 옵티컬 플로우(Optical Flow) 기법[10]
그림 3. AR.Drone의 내부 운동방정식[7,8,10,11]
을 적용한 안정화 루프는 제자리 비행 기동에 활 용되고 있다. 다만, 바닥면의 무늬가 없거나 옵티 컬 플로우를 적용하기에 부적합할 경우 제자리 비행을 수행하지 못하고 사용자의 의도와 다르게 움직이기도 한다. 초음파센서와 압력센서, 가속도 센서 및 영상 정보는 고도유지 루프에 적용되고 있다. 이 외에도 3축 가속도 센서 및 각속도 센 서를 통해 자세정보 등의 다양한 정보를 사용자 에게 제공해준다.
Parrot사는 AR.Drone에 대한 내부 운동방정식 을 그림 3과 같이 제공해주고 있다.[7,8,10,11] 이 를 통해서 사용자는 롤(Roll), 피치(Pitch), 요
(Yaw) 및 수직속도(Vertical Speed)를 제어입력으 로 사용해서 AR.Drone의 위치 및 자세를 제어하 게 된다. 이와 같은 동역학 모델에서 각 축의 운 동은 서로 독립되어 있기 때문에 각 축에 대한 동역학 특성 파라미터 값은 독립적으로 추정이 가능하다.
이와 같이 Parrot사에서 제공한 동역학 모델은 회전운동에 대한 1차 선형방정식과 해당 회전운 동에 해당하는 병진운동의 관계를 1차 선형방정 식으로 근사화 시킴으로써 전체 제어입력에 대한 위치운동의 동역학 모델을 2차 선형방정식으로 근사화 하고자 한다. 하지만 해당 운동방정식을
Korea Aerospace Research Institute․157 그림 4. AR.Drone 피치(Pitch) 축에 대한 동역학 파라미터 추정 결과
이와 같이 모사하기에는 운동특성이 많이 다르 다. 이를 확인하기 위해서 피치 축에 대한 동역 학 파라미터 추정을 수행해 보았다. 이 때 사용 한 전달함수(Transfer Function)은 다음과 같다.
′
(1)
여기서 는 센서 데이터,
′은 제어입력을 의미한다. 이러한 전달함수를 시간미분 방정식으 로 표현하면 다음과 같다.
′
⇒ ′ (2)
따라서 센서 데이터 및 제어입력들의 데이터 집합을 이용하면 다음과 같이 표현이 가능하다.
⋮
′
′
⋮ ⋮
′
(3)따라서 피치 축에 대한 동역학 파라미터는 다 음과 같이 의사역행렬(Pseudo-inverse)을 이용해 서구할 수 있다.
(4)
이러한 추정과정을 통해 그림 4와 같은 그래 프를 얻을 수 있었다. 본 그래프는 식(4)를 통해 얻은 추정결과 및 식(1)의 전달함수를 2차 모델 로 적용하여 추정한 결과를 나타내고 있으며, 이 그래프에서 확인할 수 있는 것과 같이 검은색의 실제 AR.Drone의 각속도 센서 데이터와 비교하 면 참고문헌 [11]에서 제시하고 있는 1차 선형
(a) 영상센서 기반 위치정보 획득 시스템
(b) 모션캡쳐(Motion Capture) 기반 위치정보
획득 시스템 그림 5. 실내 무인비행기 군집비행을 위한 위치인식
시스템 모델의 경우 동역학 특성을 제대로 모사하고 있
지 못하며, 2차 이상의 모델을 이용하여 추정하 는 경우 실제의 동역학 특성을 보다 근접하게 모 사할 수 있는 것을 볼 수 있다. 또한, 사용자가 제어입력으로 피치 각도를 입력할 경우 AR.Drone의 내부 제어로직이 작동을 하면서 해 당 피치 각도로 자세각을 제어하는 경향을 볼 수 있다. 이러한 내부 제어로직으로 제어되는 경우 정착시간(Settling Time)이 길며, 과도응답 (Overshoot)이 상당히 발생하며, 정상상태 오차 (Steady State Error)도 크게 발생하는 것을 확인 해 볼 수 있다. 따라서 보다 정밀한 제어를 위해 서는 보다 정확한 동역학 모델을 설정하고 해당 동역학 모델에 대한 파라미터를 추정할 수 있어 야 한다.
단일 비행체에 대한 실내 비행연구를 수행할 경우에는 해당 무인기 시스템에 대한 동역학 파 라미터를 추정한 후 제어 알고리즘에 대한 연구 수행이 가능한 반면 다수의 비행체를 이용하여 실내 군집비행 연구를 수행하는 경우에는 각각의 개체에 대한 동역학 파라미터 추정을 위한 시간 이 많이 필요하다. 여기에 실내 군집비행 연구과 정에서 생기는 기체의 빈번한 파손을 복구하기 위해 소요되는 시간 및 복구된 해당 비행체에 대 한 동역학 파라미터를 다시 추정하는 시간까지 더해지면 군집연구에 필요한 시간이 훨씬 증가하 게 된다. 또한, AR.Drone의 초기 이륙 시 매번 해당 센서들에 대한 평면보정(Flat Trim)을 수행 하는 과정에서 해당 파라미터에 대한 변동이 있 을 수 있다.
하지만 쿼드로터 비행체의 운동에 대한 정성 적인 특성은 쉽게 파악이 가능하며, 이를 바탕으 로 사용자에게 안정적인 움직임을 제공해준다는 점에서 정량적 제어 알고리즘1) 대신 정성적 제 어 알고리즘2)의 적용가능성을 살펴볼 수 있다.
또한, 실내 무인 비행체에 대한 위치정보를 보다 정밀히 제공해주는 별도의 시스템이 존재하는 경
1) 수학적 운동방정식에 기반한 제어 알고리즘 2) 제어 입력에 따른 전후좌우상하 운동의 경향성에
기반한 제어 알고리즘
우 정성적 제어 알고리즘의 정밀도를 향상할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 정량적 제어 알고리 즘 대신 정성적 제어 알고리즘을 설계·적용하고 자 한다.
2.2 위치인식 시스템
무인기의 실내 운용을 위해서는 무인기의 위 치정보를 획득할 수 있어야 한다. 실외의 경우 GPS 센서를 통해 1~10m 내외의 정확도로 정밀 한 위치정보의 획득이 가능한 반면, 실내의 경우 별도의 위치센서를 필요로 하게 된다. 이러한 실 내 위치센서로는 레이저를 이용한 iGPS, 의사 GPS, 영상기반 알고리즘 등 다양한 센서가 존재 한다.
본 연구에서는 그림 5와 같이 두 가지 위치인 식 시스템이 적용되었다. 첫 번째로는 AR.Drone 의 하방 영상 카메라를 이용해 무인기 운용영역 에 별도의 마커(Marker)를 인식해서 자신의 위치 정보를 획득하는 방식이 있다.[9] 이러한 영상기 반 위치인식 방식의 경우 AR.Drone의 운영대수 가 증가함에 따라 급증하는 영상데이터 통신량으 로 인한 통신지연문제 및 영상오차 등으로 인한 낮은 정밀도 등의 한계점을 갖게 된다.
보다 높은 정밀도의 위치정보를 획득하기 위 해 적외선 기반의 모션캡쳐(Motion Capture) 시 스템을 활용하고 있다. 모션캡쳐 시스템은 여러 대의 적외선 카메라로 구성되며, 각각의 카메라 에 있는 스트로브(Strobe)에서 방사한 적외선이 AR.Drone에 설치한 마커에 의해 전반사되고 이
Korea Aerospace Research Institute․159 (a) 영상센서 기반 위치정보 시스템 (b) 모션캡쳐 기반 위치정보 시스템
그림 6. 위치제어를 위한 위치 좌표계 정의
반사된 적외선 신호를 적외선 카메라로 감지하게 된다. 이렇게 모여진 데이터를 통해 해당 마커의 3차원 위치를 0.1mm 수준으로 제공해주고 있으 며, 여러 마커를 묶어 하나의 객체(Object)로 설 정해줄 경우 해당 객체에 대한 자세각 정보 역시 이용가능하다.[12-13]
2.3 좌표계 정의
실내 무인비행기의 제어 알고리즘을 설계하기 위해서는 먼저 해당 좌표계를 정의해야한다. 이 를 위해서는 총 3개의 좌표계가 필요하다. 먼저 사용자가 주로 사용하는 위치좌표계가 있으며, 해당 위치좌표계로부터 각각의 무인 비행체의 상 대적인 자세각 정보를 알기 위한 동체 좌표계가 있다. 마지막으로 해당 동체 좌표계에 대한 제어 입력을 설정하기 위한 제어 좌표계가 있다. 일반 적으로 동체 좌표계와 제어 좌표계가 일치하지 만, AR.Drone의 경우 두 개의 좌표계가 다르다.
본 연구에서 사용하고 있는 위치 좌표계는 그 림 6과 같이 크게 2개의 위치 좌표계를 정의해서 사용하고 있다. 첫 번째 좌표계는 AR.Drone의 하방 영상카메라를 이용해서 위치정보를 획득하 는 시스템에 대한 위치좌표계로 영상처리를 통해 좌표를 계산하기 때문에 해당 좌표계를 프로그램 의 편의상 그림 6의 (a)와 같이 정의한다. 이 때
사용자는 "Ground Computer“의 위치에서
"Marker Pad"를 바라보고 있을 때 사용자 기준 으로 오른쪽에서 왼쪽 방향을 X축, 가까운 쪽에 서 먼 쪽 방향을 Y축, 바닥면에서부터 위쪽방향 을 Z축으로 정의하여 사용하였다. 이는 일반적인 영상좌표계가 모니터의 좌측상단을 기준으로 가 로, 세로를 정의하는 것과 같은 방식이다. 두 번 째 위치 좌표계는 모션캡쳐를 사용할 경우에 대 해 그림 6의 (b)와 같이 정의한다. 이는 좌표계가 오른손 법칙을 따르도록 정의한 것으로, 사용자 의 위치를 기준으로 왼쪽에서 오른쪽 방향을 X 축, 가까운 쪽에서 먼 쪽 방향을 Y축, 바닥면에 서부터 위쪽방향을 Z축으로 정의하여 사용하고 있다. 해당 좌표계는 모션캡쳐의 초기화 (Calibration) 과정에서 설정이 가능하다.
이와 같은 위치 좌표계에 대해서 AR.Drone의 자세각에 대한 동체 좌표계 및 제어 좌표계의 경 우 그림 7과 같이 정의된다. 여기서 살펴볼 것은 AR.Drone의 관련 논문[11]에서 제공하고 있는 제 어 좌표계가 실제 SDK를 이용한 제어시스템을 설계할 때와 차이를 보이는 것이다. 동체 좌표계 는 사용자가 정하는 바에 따라 다르지만 일반적 으로 비행체의 전면 방향을 X축, 위쪽 방향을 Z 축으로 해서 오른손 법칙에 따라 Y축을 결정해 서 사용하며, 이 때 X축을 롤, Y축을 피치, Z축
(a) AR.Drone 문서상의 좌표계[11] (b) 모션캡쳐를 이용한 동체 좌표계 및 실제 제어 좌표계
그림 7. AR.Drone의 동체 좌표계 및 제어 좌표계
을 요 축으로 설정해서 동체 좌표계와 제어 좌표 계를 동일하게 설정하며, AR.Drone의 관련 문서 에서도 그림 7(a)와 같이 기술되어 있다. 하지만 실제 AR.Drone 2.0에 대한 SDK의 제어 명령을 분석해 봤을 때, 그림 7(b)와 같이 AR.Drone의 전면 방향을 롤, 전면 향했을 때 오른쪽 방향을 피치, 아래쪽 방향을 요 축으로 정의되어 사용하 고 있다. 따라서 제어 명령을 수행할 경우 이와 같은 점에 유의해야 한다.
본 연구에서 사용하고 있는 모션캡쳐 시스템 제품인 VICON에서는 그림 6(b)와 같이 위치 좌 표계를 설정하였으며, 각각의 무인 비행체에 대 해서는 그림 7(b)와 같이 동체 좌표계를 설정하 였다.
3. 비행제어 알고리즘
본 논문에서 사용한 무인 비행기체인 AR.Drone의 경우 레저용으로 개발이 되어 사용 자로 하여금 쉽게 제어가 가능하도록 내부 안정 화 루프를 탑재하고 있다. 이러한 내부 안정화 루프는 각각의 센서 데이터로부터 정보를 추출해 서 통합 및 필터링의 과정에 대한 센서 데이터 처리 루프와 사용자의 제어입력에 대한 자세제어 루프, 전체 시스템의 상태(Status)에 따른 명령 수행 루프 및 사용자의 흥미를 유발하기 위한 애
니메이션 기능 루프 등이 있다. 이러한 내부 루 프들의 경우 4개의 로터에 대한 PWM(Pulse Width Modulation) 신호제어를 통해 회전속도를 제어하고, 이를 바탕으로 롤, 피치, 요의 자세각 을 제어함으로써 각각의 기능 제어루프를 구성하 고 있다. 이는 앞의 그림 4의 동역학 특성에서 살펴볼 수 있듯이 사용자가 원하는 자세각을 입 력하면 내부 루프에서 해당 자세각을 추종하기 위한 자세제어 루프를 가지고 있고, 이를 바탕으 로 전체 움직임을 제어한다.
이와 같은 제어 흐름은 그림 8과 같으며, 이 그림에서 확인할 수 있듯이 AR.Drone의 내부 루프에서 별도의 자세제어 루프를 설계하여 적 용하고 있다. 이는 사용자에게 제어의 편의성을 제공하는 반면 사용자의 접근을 제한하여 수정 이 불가능한 특성을 가지고 있다. 따라서 본 논 문에서는 그림 8의 사용자 명령(User Command)만을 이용해서 위치제어를 수행하는 위치추종 제어기만 설계하여 적용한 결과에 대 해 기술하고자 한다.
무인 비행기의 위치 제어를 위해서는 크게 두 가지의 관점으로 설계 개념이 나뉜다. 단순히 정 해진 위치에 정확하게 위치할 수 있도록 하는 제 어기와 정해진 위치에 정확히 위치하면서 중간의 경로에 대한 여러 구속조건들을 고려하여 해당 성능을 높이는 제어기가 있다. 전자의 경우 제어 기 설계가 쉬운 반면 활용성이 제한을 받으며 중
Korea Aerospace Research Institute․161 그림 9. 제어시스템의 구성도
그림 8. AR.Drone의 운영 흐름도
간 경로에서의 충돌 문제 등을 고려해야 한다.
후자의 경우 다양한 임무에 활용이 가능하며 중 간 경로에 대한 충돌 문제들을 미연에 방지할 수 있지만, 보다 정밀한 제어기 설계가 가능해야 하 며 경로 설계 등의 추가적인 과정들에 대한 알고 리즘 설계가 필요하다. AR.Drone의 경우 정확한 비행모델을 얻기가 힘들기 때문에 본 논문에서는 우선적으로 다수의 실내 무인 비행체의 위치제어 를 위해 전자와 같이 단순한 위치 추종 제어만을
고려하여 제어기를 설계하였으며, 추후 중간 경 로 등을 고려한 다양한 형태의 제어기에 대해 연 구하고자 한다.
이를 위한 제어시스템 구성은 그림 9와 같다.
먼저 모션캡쳐로부터 얻어진 적외선 영상정보들 이 모션캡쳐 데이터 처리 컴퓨터에 모여져서 각 각의 무인 비행체에 대한 위치 및 자세정보가 생 성되면 해당 데이터가 이더넷을 통해 지상국 컴 퓨터로 전송된다. 지상국 컴퓨터에서는 사용자가
그림 10. 위치추종 제어기의 블록 다이어그램
입력한 제어입력과 전달받은 모션캡쳐 데이터를 이용해서 제어 명령을 생성한 후 해당 데이터를 무선(wifi)으로 무인 비행체에 전달해준다. 이 때 무인 비행체에 전달해주는 제어 명령으로는 기본 적으로 롤, 피치, 요 각도 및 수직속도에 대한 모 터 파워(power, gaz3)), 이착륙 등을 위한 상태명 령(Status)이 있다.
위치추종 제어를 위한 목표 자세각 및 gaz 명 령생성을 위해 다양한 제어방법이 사용될 수 있 으나 이를 위해서는 앞에서 언급한 바와 같이 AR.Drone의 운동방정식에 대한 동특성 파라미 터들을 개별적으로 추정해주어야 한다. 하지만 실질적으로 이러한 과정의 적용이 어렵기 때문 에 정량적 제어기 설계 대신 정성적 제어기 설 계를 제안하고 있다. 이는 사용자가 목표 자세각 및 gaz 명령을 통해 쉽게 AR.Drone을 제어할 수 있는 것처럼 위치오차에 따른 제어량을 바탕 으로 목표 자세각 명령을 생성하는 방식이며, 전 체 블록 다이어그램은 그림 10과 같이 구성할 수 있다.
먼저 사용자로부터 원하는 목표지점의 좌표와 원하는 지향각(Heading angle)을 입력받고, 모션 3) AR.Drone SDK에 표기된 용어이며, 물리적으로는 AR.Drone의 수직방향의 양력을 의미하며, 0~1 사 이의 값으로 Normalize된 값을 사용한다.
캡쳐 시스템으로부터 현재 무인 비행체의 위치 및 자세각 정보를 전달받는다. 해당 데이터를 바 탕으로 위치 오차 및 지향각 오차를 계산하고, 모션캡쳐 시스템으로부터 전달받은 방향 코사인 행렬을 이용해서 해당 위치 오차를 동체 좌표계 에 대한 값으로 변환한다. 이렇게 변환된 위치 오차정보를 바탕으로 제어기를 통해 목표 자세각 명령을 생성하고, 지향각 오차에 대해서도 목표 자세각 명령을 생성하여 전체적인 제어 명령을 전달해주게 된다.
이 때 사용되는 제어기로는 고전적인 PID(비 례-적분-미분) 제어기를 적용하였다. PID 제어기 를 설계하기 위해서 상대적으로 발산 (Divergence) 위험이 적은 PD 제어기를 먼저 설 계하여 적용한 후 정상상태 오차(Steady State Error)를 줄이기 위해 적분기를 적용한 PID제어 기를 최종적으로 적용하였다. PD 제어기에서는 위치 오차 정보를 줄임과 동시에 해당 위치에 머 물기 위해서 속도를 0으로 하기 위해서 별도의 속도에 대한 사용자 입력을 요구하고 있지 않는 다. 또한, 요축에 대한 지향각 제어의 경우 PD 제어기만을 적용하고 있다. 이에 대한 각각의 제 어 명령은 다음의 식(5~7)과 같다.
Korea Aerospace Research Institute․163 그림 13. PID 제어기를 통한 Z축의 위치제어 특성 그림 12. PID 제어기를 통한 Y축의 위치제어 특성 그림 11. PID 제어기를 통한 X축의 위치제어 특성 탕으로 동체좌표계로 변환한 값이다.
제어이득을 결정하기 위해서 먼저 PD 제어기 만을 적용하였으며, 이에 대한 제어이득(Gain)의 값을 설정하기 위해서 무인 비행체에 다양한 목 표 위치정보를 설정하고 제어기에 의한 무인 비 행체의 응답특성을 바탕으로 설정하였다. 이렇게 설정한 제어이득에 의해 비행체의 위치제어가 이 루어질 경우 정상상태 오차가 상당수 발생하기 때문에 이를 줄이기 위해 위치오차를 적분하는 과정을 추가하였다. 위치오차를 적분하는 방식은 다양하나 모션캡쳐 및 지상국 프로세스가 빠르게 동작하기 때문에 구분구적법과 같이 단순히 시간 간격을 곱해서 더하는 방식을 취했으며, 누적되 는 오차에 대한 제어기의 발산을 방지하기 위해 사용자의 목표 위치의 입력이 갱신되면 적분값을 초기화하고 목표 위치에 특정 영역(20cm) 이내로 진입했을 때부터 적분을 시작하도록 하였다. 적 분 제어이득의 설정은 타 제어이득에 비해 낮게 설정해서 제어기 발산을 방지하였다.
이와 같은 과정을 통해 PID 제어기에 대한 제 어이득을 설계하기 위해 AR.Drone의 운동방정식 을 정확히 모르는 상황에서 시행오차를 겪으면서 제어이득을 설정하였으며, 그 결과 그림 11~13과 같은 제어 특성을 얻을 수 있었다. 다수의 비행 에 대한 결과를 얻기 전에 설계한 PID 제어기의 성능을 확인하기 위해 1대의 AR.Drone에 대한 기동의 특성을 분석하였다. 이를 위해서 고도(Z 축)에 대해서는 변화를 시키지 않으면서 X축과 Y축에 대해 독립적인 위치명령을 1회씩 수행한
그림 14. 9대의 AR.Drone을 이용한 실내 군집비행 후, x, y축에 대해 동시에 위치명령을 수행토록 하였다. 그 결과 그림 11과 12에서처럼 5초 이내 의 시간동안 6미터 가량을 이동하였으며, 10초 이내에 정상상태로 수렴하는 것을 확인할 수 있 었다. 이 때 수렴오차가 거의 발생하지 않는 것 을 볼 수 있었다. 연구초기에 설정한 위치정밀도 가 10cm 수준임을 감안할 때 이와 같은 성능은 원하는 목표를 충분히 만족하는 결과였다. 고도 축인 Z축의 경우 XY평면상의 움직임이 있을 경 우 고도의 순간적인 변화가 보여진다. 이는 기동 을 위해 자세각을 변화시키면서 양력의 순간적인 변화를 보이는 것과 모션캡쳐에서 비행체에 대한 오브젝트를 설정할 때 같이 수행하는 좌표계 설 정에서 정확한 운동중심점을 설정하지 못하였기 때문으로 사료된다. 추후 좀 더 효과적인 제어이 득을 설정한다면 보다 나은 특성을 보일 수 있을 것이다.
이와 같이 설계한 PID 제어기를 이용해서 다 수의 실내 무인기에 대한 군집비행에 적용하여보 았다. 이를 위해서 다양한 형태의 임무가 가능하 지만, 본 연구에서는 1차적으로 다수의 무인 비 행체를 이용해서 음악에 맞춰 군무를 보여주는 것을 목표로 시나리오를 구성하였다. 이를 위해 서 지상국에서 시간에 따른 각 비행체의 위치명 령을 미리 XML 형식으로 저장한 후, 해당 XML 을 지상국 시스템이 읽어서 해당 시간에 해당 위 치명령을 모든 비행체에 무선으로 전달하게 된 다. 이렇게 전달받은 위치 명령을 바탕으로 림 14와 같이 총 9대의 비행체가 임무를 수행하였으
며, 그 결과 그 지난 2013년 10월 29일부터 11월 3일까지 일산 KINTEX에서 열린 서울 국제 항공 우주 및 방위산업 전시회(ADEX, Seoul International Aerospace & Defense EXhibition) 에서 9대의 무인비행체에 대한 군무시연을 성공 적으로 수행하였다.[14]
4. 결 론
다수의 실내 무인 비행체의 군집비행 연구를 위해서 본 논문에서는 상용 제품인 Parrot사의 AR.Drone을 이용한 군집비행용 위치추종 제어기 의 설계과정에 대해 기술하였다. 정밀한 위치추 종 제어기를 설계하기 위해서는 비행체 시스템의 정확한 동특성에 대한 파악이 중요하지만 상용제 품의 한계로 인해 AR.Drone에 대한 동특성 파라 미터 설계의 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에 서는 정확한 시스템 동특성 파라미터를 바탕으로 한 정량적 제어시스템의 설계 대신 사용자가 쉽 게 조종할 수 있는 레져용 제품인 점에 착안한 정성적 제어시스템을 제안, 적용하였다. 이를 위 해서 외부의 위치 인식 센서로 고정밀의 모션캡 쳐 시스템을 적용함으로써 정성적 제어시스템의 적용 가능성을 높였으며, 그 결과 비교적 정밀한 위치추종 제어성능을 나타내게 되었다.
참 고 문 헌
1. http://www.nbcnews.com/technology/what- if-amazon-delivery-drone-crashes-me-6-other-k ey-2D11673677
2. http://matternet.us/ted/
3. Parrot, "AR.Drone Developer Guide SDK 2.0"
4. 김광진, 김성민, “CEMStudio를 이용한 쿼드로 터 제어 플랫폼 개발”, ICROS 학술대회, 2013, pp. 357~358
5. 곽경식, 박준현, 채홍일, 한설웅, 임한울, 최광 남, “안드로이드 상에서의 컬러인식 기반 AR.Drone 무선 조종 시스템”, 한국인터넷정
Korea Aerospace Research Institute․165
micro UAV," IFAC, 2011, pp. 1477~1484 9. 문성태, 조동현, 한상혁, 2013, "AR.Drone을
활용한 실내 군집 비행 지상국 시스템", 한국 정보과학회, pp. 1155~1157
10. D. Fleet and W. Yair, "Optical flow estimation." Handbook of Mathematical Models in Computer Vision. Springer US, 2006, pp.
237-257.
11. T. Krajuik, V. Vonasek, D. Fiser and J.
Faigl, "AR-Drone as a Platform for Robotic Research and Education" EUROBOT-2011, 2011, pp. 172~186
12. VICON, "www.vicon.com"
13. 이민기, 박성규, 박근표, "모션캡쳐 기술 동 향," 전자통신동향분석, Vol. 22, Issue 4, 2007, pp. 35~42
14. http://www.youtube.com/watch?v=N0QpR HXTHuI
