<학술논문> DOI http://dx.doi.org/10.3795/KSME-A.2016.40.4.343 ISSN 1226-4873(Print) 2288-5226(Online)
실내 자율비행 멀티로터 비행체를 위한 실시간 비행시험 연구§
김 현* · 이 덕 진**†
* 사단법인 캠틱종합기술원, ** 군산대학교 기계자동차조선해양공학부
Real-Time Flight Testing for Developing an Autonomous Indoor Navigation System for a Multi-Rotor Flying Vehicle
Hyeon Kim* and Deok Jin Lee**†
*CAMTIC Advanced Mechatronics Technology Institute for Commercialization.,
** School of Mechanical Automotive Naval Architecture and Ocean Engineering, Kunsan Nat’l Univ.
(Received September 1, 2015 ; Revised November 25, 2015 ; Accepted November 27, 2015)
- 기호설명 -
pn : 관성좌표계에서 기체의 북쪽방향 위치(m )
pe : 관성좌표계에서 기체의 동쪽방향 위치(m ) pd : 관성좌표계에서의 고도( m )
p : 동체좌표계에서 측정된 롤 각속도(rad s ) / q : 동 체 좌 표 계 에 서 의 측정된 피치 각속도
(rad s/ )
r : 동체좌표계에서 측정된 요 각속도(rad s ) / u : 동체좌표계에서 측정된 x 속도( /m s) Key Words: Quad-rotor(쿼드로터), Nonlinear Control(비선형 제어), Robust Control(강인성 제어), Real-Time
Flight Experiment(실시간 비행 시험)
초록: 멀티로터 비행체는 여러 개의 로터로 이루어진 무인 비행로봇으로서, 로터의 개수에 따라서 트라 이로터, 쿼드로터, 헥사로터, 옥토로터 등으로 나누어 진다. 멀티로터는 수직이착륙 및 정지비행과 같은 높은 기동성으로 인하여 다른 무인 비행로봇에 비하여 험준한 산학지역 및 건물이 밀집되어 있는 도심 과 같은 지역의 정찰 및 감시 등 여러 응용분야에 유용하게 활용될 수 있다. 하지만, 멀티로터는 불확실 한 외부 환경 및 외란의 영향에 쉽게 노출될 수 있어 강건한 자세 및 비행제어 기법의 적용을 필요로 한다. 본 논문에서는 강인제어기법 중 하나인 슬라이딩 모드제어기를 설계 및 임베디드 알고리듬을 구 현을 통하여 실시간 실내 비행실험을 위한 시스템을 구성하고, 실시간 위치제어 및 자세 안정화에 대한 실내 비행실험을 수행하였다. 특히, 불확실한 외부환경에 대한 강건한 비행특성을 검증하기 위하여 외란 을 삽입하여 비행시험을 통해 성능을 검증하였다.
Abstract: A multi-rotor vehicle is an unmanned vehicle consisting of multiple rotors. A multi-rotor vehicle can be categorized as tri-, quad-, hexa-, and octo-rotor depending on the number of the rotors. Multi-rotor vehicles have many advantages due to their agile flight capabilities such as the ability for vertical take-off, landing and hovering.
Thus, they can be widely used for various applications including surveillance and monitoring in urban areas. Since multi-rotors are subject to uncertain environments and disturbances, it is required to implement robust attitude stabilization and flight control techniques to compensate for this uncertainty. In this research, an advanced nonlinear control algorithm, i.e. sliding mode control, was implemented. Flight experiments were carried out using an onboard flight control computer and various real-time autonomous attitude adjustments. The feasibility and robustness for flying in uncertain environments were also verified through real-time tests based on disturbances to the multi-rotor vehicle.
§이 논문은 2014년도 대한기계학회 추계학술대회(2014.
11.11-14., 김대중컨벤션센터) 발표논문임.
† Corresponding Author, [email protected]
Ⓒ 2016 The Korean Society of Mechanical Engineers
v : 동체좌표계에서 측정된 y 속도(m/s) w : 동체좌표계에서 측정된 z 속도(m/s) φ : 오일러각 롤( rad )
θ : 오일러각 피치( rad ) ψ : 오일러각 요( rad )
M : 기체의 질량( kg ) mr : 로터의 질량( kg ) R : 기체의 중심반지름( m )
l : 중심에서 한 로터까지의 거리( m ) , ,
xx yy zz
I I I : x 축, y축, z축 관성모멘트(kgm2)
1. 서 론
최근 통신 및 센서기술이 발달함에 따라서 스마 트 무인자율시스템에 대한 관심이 증가되고 이에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다.(1) 무인비 행로봇(Unmanned Aerial Vehicle) 또는 드론(Drone) 은 군사적 정찰 및 감시 목적으로써 사용되어 왔 으며 최근에는 교통감시, 밀입국감시, 항구감시, 환경데이터 수집 등 다양한 민간분야에서 사용되 고 있다.(2,3) 무인비행로봇은 크게 날개 형상에 따 라서 회전익 무인비행로봇과 고정익 무인비행로봇 으로 분류된다. 고정익 무인비행로봇의 경우 회전 익 무인비행로봇에 비하여 속도가 빠르고 배터리 소모가 적은 장점이 있지만 이륙하는데 충분한 거 리가 필요하며 낮은 고도 및 장애물이 많은 도심 과 같은 지역에서 사용하기에 적합하지 않다.(4) 반 대로 회전익 무인비행 로봇은 속도가 고정익 무인 비행로봇에 비해 느리고 동력대비 가격이 좋지 않 지만 수직이착륙(Vertical Take-Off and Landing)이 가능하고 정지비행(Hovering)이 가능하여 낮은 고 도 및 장애물이 많은 지역에서 보다 적합하게 사 용될 수 있다. 회전익 무인비행로봇은 단일 로터 를 사용하는 헬리콥터 무인비행로봇과 여러 개의 로터를 사용하는 멀티로터 무인비행로봇으로 분류 될 수 있다. 회전익 무인비행로봇 중 헬리콥터는 구조가 복잡하여 제어가 어려운 단점을 가지고 있 으며 메인 로터의 고장 시 큰 사고로 이어질 수 있다. 이에 비하여 여러 개의 로터로 구성된 멀티 로터 무인비행로봇은 급 기동과 같은 기동성능이 매우 뛰어나고 하나 또는 그 이상의 로터의 고장 시 다른 여분의 로터를 이용하여 기동을 유지할 수 있는 매우 큰 장점을 가지고 있다.(5) 이러한 멀 티로터는 장착된 로터의 개수에 따라서 트라이, 쿼드, 헥사, 옥토로터 등으로 분류되며 타입 별로 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 쿼드로터는 로
터가 각각 상하좌우대칭형상으로 구성되어있으며 형상적 구조가 간단하므로 가장 많이 사용 되고 있는 타입이다. 헥사로터와 옥토로터는 배터리소 모가 보다 크지만 급 기동과 같은 기동성능이 뛰 어나고 부하에 강한 성질이 있으며 로터의 고장 시 고장 제어가 보다 뛰어나다.
스위스 EPFL의 OS4 프로젝트(4)는 쿼드로터형 MAV(Micro Aerial Vehicle)의 자율비행을 위하여 적분형 백스테핑(Integral Backstepping) 제어기법을 설계하여 작은 공간에서의 쿼드로터의 자율비행 에 대한 연구를 수행하였으나,(6) 다른 제어기법 인 PID(Proportional Integral Derivative), LQR(Linear Quadratic Regulator) 백스테핑(Backstepping), 슬라 이딩 모드(Sliding Mode)제어기법에 대해서는 자 세제어만을 활용한 연구가 수행되었으나 위치제 어와 외란의 영향에 대한 연구가 수행되지는 않 았다.(7, 8)
다른 방면에 대한 연구로 Stanford,(9) Australian National University(10) 에서는 로터의 Flapping에 대 한 연구가 수행되었으며 MIT Aerospace Controls Lab에서는 가변피치와 고정피치와의 성능비교 실 험을 수행하였다.(11) University of Pennsylvania의 GRASP연구실에서는 다수 멀티로터의 대형제어에 대한 실시간 실험연구를 수행하였으며,(12) S. Grzonka 의 연구(13)와 독일의 Aerospace Center(14)에서는 자 율비행을 위한 항법 연구가 수행되었다. 한편 국 내에서는 경계선추종에 대한 연구,(17) 충돌회피에 대한 연구(18) 강인비행제어기인 H-infinity 제어기 를 활용한 연구가 수행되었다.(19) 이처럼 멀티로터 의 자율비행에 대한 연구가 다양한 방향으로 진행 되어지고 있다.
본 논문에서는 기존 비선형제어기법을 활용한 자세제어에 대한 연구를 확장하여 자동 이착륙 및 고도 제어를 위한 강건제어기를 설계하였으며, 이 를 활용하여 실내에서 자율비행 성능을 검증하기 위한 플랫폼을 구축하고 실시간 비행실험을 통하 여 제안된 제어기의 성능을 검증하였다. 특히, 멀 티로터가 운용되는 불확실한 환경에서의 돌풍과 같은 외란에 대한 강인성을 검증하기 위하여 수평 축과 수직 축에 대한 외란을 주고 자세 안정화 및 고도 및 위치 유지 측면의 강인성에 대한 성능을 검증하였다. 본 연구에서는 비행 플랫폼으로 실내 에서의 비행로봇 실시간 위치 및 자세데이터를 전 송 받기 위해 VICON Motion Capture 시스템을 구축 하여 실험을 수행하였다. VICON 시스템은 다수의 적외선 카메라를 활용하여 플랫폼에 장착된 마커 (Maker)를 인식실시간으로 위치 및 자세데이터를
전송해주는 시스템이다.(20)
본 논문은 다음과 같이 구성된다. 먼저 멀티로 터에 사용되는 동역학적 모델링 수식과 제어를 위 한 수식 설명이 이루어지며, 3장에서 실시간 비행 실험을 위한 시스템 구성 및 데이터통신흐름도가 설명 되어지며, 4장에서 실시간 실내 자율비행시험 수행 및 비행시험결과를 보여준다. 마지막 장에서 결론과 향후 연구내용을 정리하였다.
2. 멀티로터 모델링
2.1 멀티로터 동역학적 모델링
Fig. 1 은 멀티로터 무인비행로봇의 6 자유도운동 을 위한 좌표계를 보여준다. 관성좌표계는 지구 고정 좌표계로써, 각각 북(North), 동(East), 아래 (Down)방향을 향한다.
동체좌표계는 기체에 고정되어 기체의 Nose 방 향, 오른쪽 날개방향, 기체의 아래방향으로 정의된 다. 관성좌표계로부터 동체좌표계를 얻어내기 위 하여 회전행렬을 적용시켜 얻어낸다.(4,5) 멀티로터 비행체의 운동학적인 요소는 병진운동과 회전운동 으로, 병진운동에서 관성좌표계와 기체의 속도관 계는 식 (1)과 같다.
( )
n
v b T
e b v
d
c c s s c c s c s c s s c s s s s c c c s s s c
s s c c c
d pp R R
dt p
θ ψ φ θ ψ φ ψ φ θ ψ φ ψ θ ψ φ θ ψ φ ψ φ θ ψ φ ψ
θ φ θ φ θ
− +
= + −
−
⎡ ⎤ ⎡ ⎤ ⎡ ⎤
⎢ ⎥= ⎢ ⎥= ⎢ ⎥
⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥
⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎣ ⎦ ⎢ ⎥⎣ ⎦
⎣ ⎦
⎡ ⎤⎡ ⎤
⎢ ⎥⎢ ⎥
⎢ ⎥⎢ ⎥
⎢ ⎥⎢ ⎥
⎣ ⎦ ⎣ ⎦
u u
v v
w w
u v w
(1)
여기에서 s sin, c cos= = 을 의미한다. 멀티로터 의 회전운동은 기체의 각속도성분과 오일러 각의 미분 형태로 식 (2)와 같다.
1 sin tan cos tan
0 cos sin
0 sin sec cos sec
φ φ θ φ θ
θ φ φ
ψ φ θ φ θ
⎡ ⎤ ⎡ ⎤ ⎡ ⎤
⎢ ⎥ ⎢= − ⎥ ⎢ ⎥
⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥
⎢ ⎥ ⎢⎣ ⎥ ⎢ ⎥⎦ ⎣ ⎦
⎣ ⎦
p q r
(2)
멀티로터 시스템에 작용하는 운동역학적인 힘은 병진운동에 대한 힘과 회전운동에 대한 힘으로 나 눌 수 있다. 먼저 병진운동에 대한 뉴턴 공식은 식 (3)과 같다.
( b i/ )
i b
d d
m m
dt = dt + × =
v v ω v f (3)
여기에서 v=( , , )u v w T는 동체좌표계에서의 속도이 며 ωb i/ =( , , )p q r T는 동체좌표계에서의 측정 각속도이 다. 이로부터 얻어지는 직선운동에 대한 수식은 식 (4) 와 같다.
sin 0
cos sin 1 0 gcos cos
g
g m
F θ
θ φ θ φ
⎡ ⎤ ⎡ − ⎤ ⎡− ⎤ ⎡ ⎤
⎢ ⎥ ⎢= − ⎥ ⎢+ ⎥+ ⎢ ⎥
⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥
⎢ ⎥ ⎢⎣ − ⎥ ⎢⎦ ⎣ ⎥⎦ ⎢⎣− ⎥⎦
⎣ ⎦
rv qw pw ru qu pv
u v w
(4)
회전운동에 대한 뉴턴-오일러 공식은 식 (5)와 같다.
/ b i
i b
d d
dt = dt + × =
h h ω h m (5)
여기에서 h I ω= b i/ 은 각운동량이며, m은 토크, I 은 관성모멘트 행렬이며, Ixx =Iyy =2MR5 2+2l m2 r,
2 2
2
5 4
zz MR r
I = + l m 으로 구해진다. M 은 멀티로터의 질량, R은 멀티로터의 중심 반지름 l은 한 로터 와 중심간 거리이며, mr 은 각 로터의 질량이다.
이로부터 회전운동에 대한 수식은 식 (6)과 같다.
1
1
1
yy zz
xx xx
zz xx
yy yy
xx yy
zz zz
I I
I I
I I
d
dt I I
I I
I I
φ
θ
ψ
τ
τ
τ
⎡ − ⎤ ⎡ ⎤
⎢ ⎥ ⎢ ⎥
⎢ ⎥ ⎢ ⎥
⎡ ⎤ ⎢ − ⎥ ⎢ ⎥
⎢ ⎥ ⎢= ⎥ ⎢+ ⎥
⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥
⎢ ⎥ ⎢ ⎥
⎣ ⎦ ⎢ − ⎥ ⎢⎢ ⎥⎥
⎢ ⎥ ⎢⎣ ⎥⎦
⎣ ⎦
qr p
q pr
r
pq
(6)
최종적인 멀티로터의 6 자유도에 대한 수식은 식 (7)과 식 (8)과 같으며 정의되는 상수는 식 (9) 와 같다.(4,5,16)
Fig. 1 6DOF of quad-rotor for coordinate frame
1 1
( )1
n x m
e y m
d m
p u F
p u F
p g c cφ θ F
=
=
= −
(7)
1 2 1
3 4 2
5 3
r r
a a b
a a b
a b
φ θ ψ
φ θψ θ τ
θ φψ φ τ
ψ φθ τ
= + Ω +
= − Ω +
= +
. (8)
여기에서 J 은 로터의 관성모멘트, r Ω 는 프로r 펠러의 회전속도이며, (JrθΩr,JrφΩr)은 프로펠러 의 회전으로 인한 자이로 효과(Gyro Effect) 이다.(4)
1 1
2 2
3 3
4 5
( )
( )
( ) / 1 /
/ 1 /
( ) / 1 /
/
( ) /
yy zz xx xx
r xx yy
zz xx y zz
r yy x
xx yy zz y
a
a J
a
c s c s s
a J
c s s s c a
I I I b I
b I
I
I I I b I
I
I I I
φ θ ψ φ ψ φ θ ψ φ ψ
+
−
= − =
= =
= − =
= = −
= − = −
u u
(9)
2.2 비선형 제어기 설계
본 장에서는 앞서 얻은 동역학적 모델 식을 기 반으로 비선형제어기를 설계하고자 한다. 전체적 인 멀티로터의 비행제어를 위한 구조는 Fig. 2와 같으며, 유도, 고도 및 위치제어, 자세제어기와 로 터 구동을 위한 제어분배기(Control Allocation)로 구성 되어진다.
원하는 고도와 위치, 그리고 헤딩 각을 기준입 력 받아 멀티로터의 제어를 수행하며 설계된 각각 의 제어기에 제어입력 값이 도출되며, 도출된 제 어명령은 각 멀티로터 타입에 맞는 제어분배기를 통해 모터의 각속도 제어가 수행된다. 쿼드로터의 각 로터에서 나오는 힘과 모멘트에 대한 제어입력 값은 식 (10)과 같이 표현된다.
2 2 2 2
1 1 2 3 4
2 2
2 4 2
2 2
3 3 1
2 2 2 2
4 2 4 1 3
( )
( )
( )
( )
U b
U bl U bl
U d
⎧ = Ω + Ω + Ω + Ω
⎪ = Ω − Ω
⎪⎨
= Ω − Ω
⎪⎪ = Ω + Ω − Ω − Ω
⎩
(10)
여기에서 b 는 항력효율, d 는 추력효율 그리고 ( 1, 2,3, 4)
n n
Ω = 는 각 로터에서 나오는 각속도이다.
1 4
U "U 는 각각 고도제어입력, 롤 제어입력, 피치 제어입력, 요 제어입력을 나타낸다.
본 연구에서 비선형제어기법으로는 슬라이딩 모 드 제어기법을 적용하였으며, 슬라이딩 모드 제어 기를 설계하기 위한 Sign 함수는 식 (11)과 같다.
0 1
( ) 0 0
1 0
n
n n
n
s
sign s s
s
⎧ >
=⎪⎨ =
⎪− <
⎩
(11)
제어기 설계를 위한 롤(Roll) 추적에러(Tracking Error)는 식 (12)와 같이 정의된다.
1 1d 1
e =x −x (12)
그리고 슬라이딩 평면은 식 (13)과 같이 표현될 수 있다.
1 1 1 1
s = −e αe (13)
여기에서, α1>0이며, 비선형제어기 설계를 위 한Lyapunov 함수를 아래와 같이 고려한다.
2
1 1
( ) 1
V s =2s (14)
Fig. 2 Guidance, attitude and tracking control architecture of the quad-rotor flying vehicle
제어기는 슬라이딩 평면의 시간미분(V=ss<0) 을 만족하여야 하며, 시간미분에 대한 슬라이딩 평면은 식 (15)와 같다.
1 1 1 2 1
1 1 1
2 1 1 1
1 4 6 2 4 1 2 1 1 1
( )
d
r d
s k sign s k s
e e
x x e
a x x a x bU x e
α α
α
= − −
= −
= − −
= + Ω + − −
(15)
여기에서 Sign 은 표준 Sign 함수이며, 앞서 정의 하였다. k k1, 2 >0이어야 하며, x1d =0이다. 제어입 력 U2에 대하여 쓰면 식 (16)과 같이 계산된다.
1
2 1 1 4 6 2 4
1 1 1 1 2 1
(
( ) s )
b r
U a x x a x
e k sign s k α
= − + Ω
+ + + (16)
그리고 각각 피치(Pitch), 요(Yaw), 고도(Height), 위치(Position)에 대한 오차와 슬라이딩 평면은 식 (17)과 같다.
5 5 5 5 5 3 5
7 7 7 7 7 4 7
9 9 9 9 9 5 9
11 11 11 11 11 6 11
3 3 3 3 3 2 3
d d d d d
e x x s e e
e x x s e e
e x x s e e
e x x s e e
e x x s e e
α α α α α
= − = +
= − = +
= − = +
= − = +
= − = +
(17)
유사한 방법으로 피치, 요, 고도, 위치에 대한 제어입력을 아래와 같이 얻어낼 수 있다.
2 1
3 3 2 6 4 2
2 3 3 3 4 3
(
( ) s )
b r
U a x x a x
e k sign s k α
= − − Ω
+ + + (18)
3
4 b1 ( 5 2 4 3 5 5 ( )5 6 5s )
U = − a x x +α e +k sign s +k (19)
1 3
1 cosxmcosx ( 4 7 7 ( )1 8 1s )
U = g+α e +k sign s +k (20)
1{ 5 9 9 ( )9 10 9s }
m
x U
u = α e +k sign s +k (21)
1{ 6 11 11 ( )11 12 11s }
m
y U
u = α e +k sign s +k (22)
여기에서자세입력 φ 와 d θ 는 위치제어입력 d ux 와 uy로 함수로 아래와 같이 계산 되어진다.
1
1
1
sin sin
sin ( )
cos cos sin cos
sin ( )
cos sin
cos sin
sin ( )
cos
x d
y
x y
u
u
u u
φ ψ
θ φ ψ
φ ψ φ ψ
ψ ψ
φ
−
−
−
= −
= −
= +
−
(23)
Fig. 3 Experimental Setup for data workflow between gcs and quad-rotor vehicle with motion capture system
1
1
sin ( sin cos )
cos sin
cos ( )
sin
d x y
x y
u u
u u
φ ψ ψ
ψ ψ
θ
−
−
= −
= +
−
(24)
3. 실시간 비행제어 시험
3.1 비행시험 시스템의 구성
실 내 비 행 시 험 을 위 하 여 V I C O N 모 션 캡 쳐 (Motion Capture) (20) 시스템이 사용된다. Object설정 을 위하여 구형태의 적외선 마커가 Object에 부착 되며, 적외선 카메라가 마커를 감지하여 Object의 병진운동과 회전운동에 대한 정보를 GIGANET을 통하여 PC로 전송하여주며, 자세한 시스템 구성은 Fig. 3에서 설명 된다. 본 비행실험에서는 4대의 V I C O N 카 메 라 가 사 용 되 었 으 며 캡 쳐 범 위 는 3x3x1.5[m]이다. 멀티로터 비행로봇 플랫폼은 AscTec(Ascending Technology)의 쿼드로터 타입인 Pelican 플랫폼이 사용되었다. Pelican은 HLP(High Level Processor) 와 LLP(Low Level Processor)로 구 성된다. HLP에서는 GPS와 같은 위치 데이터를 기 반으로 유도 및 제어 알고리듬이 실행되며, 사용 자의 설계코드를 SDK를 이용하여 컴파일 할 수 있으며 컴파일 구현 코드로부터 모터제어를 위한 신호를 LLP로 전송하여준다. LLP에서는 IMU데이 터와 HLP로부터 오는 모터 제어 신호 데이터를 모터 드라이브로 전송해준다. Pelican비행플랫폼은 자이로, 가속도계, 지자계, GPS, 기압계 등의 센서 를 장착하고 있다. 본 연구에서는 자이로와 가속 도계로부터 나오는 관성데이터(IMU Data)를 사용 하여 속도 및 각속도 정보를 계산하였으며, 멀티 로터의 위치 및 고도 제어를 위한 정보는 VICON
Fig. 4 Dataflow structure of pelican platform 데이터를 처리하여 획득하였다. VICON에서 획득 된 정보는 GCS(Ground Control System)에서 ZigBee 무선통신을 통해서 멀티로터 비행체(Pelican)으로 전송되어 비행제어를 위한 입력 값으로 사용된다.
VICON시스템을 사용하기 위한 적외선 마커는 비 행플랫폼 위에 5개가 장착되었다. 전체적인 데이 터 흐름도는 Fig. 4에서 상세히 기술되어있다.
각각의 IMU, GPS, RC, UART, Motor 데이터는 GCS와 ZigBee를 통해 실시간으로 통신이 이루어 진다. IMU데이터는 측정각속도, 가속도데이터를 포함하고 있으며, GPS는 위도, 경도, 고도, 속도 데이터를 포함하고 있다. RC데이터는 조종기로부 터 나오는 신호를 전송 받으며 UART 데이터는 GCS에서 입력되는 명령 값을 전송 받는다.
VICON 의 위치 및 요 정보는 MATLAB 으로부 터 Simulink 기반의 GCS 로 전송되며 GCS 에서 데 이터를 분류하여 비행체로 전송하여 준다.(21)
3.2 착륙 제어 알고리듬 설계
멀티로터에서의 가장 큰 장점 중 하나는 수직이 착륙(VTOL)이 가능하다는 것이다. 그러므로 안정 적으로 수직 이착륙을 수행하기 위한 알고리듬을 설계하고 실험을 수행한다. 착륙 명령을 입력 받
게 되면 먼저 고도 하강모드명령이 수행되며 일정 고도 Lc 까지 멀티로터의 고도가 낮아지며 이후 착륙모드로 전환한다. 착륙모드는 Trigger블록과 Lookup table(Table 1)을 이용하여 구성되었으며 이 는 착륙을 위한 계단식의 신호를 출력한다. 고도 가 착륙모드 전환 고도인 Lc 보다 높을 경우 Trigger가 초기화되어 고도 하강 모드로 전환한다.
4. 실시간 실내 자율비행 시험 결과
4.1 경로점(Way-Point) 추종 비행시험 결과 실시간 비행시험을 위한 파라미터 값은 전체 무 게M =1.63kg, 중심과 로터 간의 거리 l =0.225m, 추력효율k1=3.6E-2, 항력효율 k2=1.8E-2 값이 사용 되었다. 원점에서부터 각각 4개의 포인트를 이동 하는 경로점(Way-Point) 추종 시험을 수행하였다.
(Fig. 6) 고도의 경우 초기 위치인 약 0.2m에서 고 도 명령입력 값인 0.85m에 신속하고 안정적으로 추종하였으며, 최대 0.02m의 오실레이션을 가지지 만 안정적으로 고도 명령 값을 유지하였다. 원점 (0,0)에서 포인트1의 경로점 추종 제어 명령 값을 주었을 때 명령 값을 추종 하지만 명령 값을 추종 할 때, 0.15m의 오차가 발생하였다. (Fig. 7)
포인트1에서 2로 이동할 경우 초기에 0.1m의 오 차가 발생하며 명령 값에 추종하지만 약 0.04m정 도의 오차를 가졌다. 포인트2에서 3의 경로 추정 에서는 0.1m의 Y방향 오차를 가지지만, 명령 값을 안정적으로 추종함을 확인하였다. 포인트3에서 4 Table 1 Lookup table value of inverse trigonometric
function
X 0 0.01 0.02 … 0.99 1
Yasin 0 0.01 0.02 … 1.43 1.57 Yacos 1.57 1.56 1.55 … 0.14 0
Fig. 5 Algorithm for safety landing function
Fig. 6 Real-time way point flight control scenario
Fig. 7 Real-time way-point control experiment
Fig. 8 Real-time way-point control result of x-direction 로의 경로점 추종은 이동 후 X축 방향으로 0.1m 오차를 가졌다. 원점 이동은 0.15m의 오차가 발생 하였으나 목표점에 추종하였다. Fig. 8 ~ Fig. 13은 경로점 추종 및 자세 안정화 실험 결과를 보여준 다. 여기에서 위치와 고도 그리고 요는 VICON 데 이터이며 롤과 피치는 IMU의 Fusion 데이터이다.
Fig. 9 Real-time way-point control result of y-direction
Fig. 10 real-time way-point control result of z-direction
Fig. 11 Real-time roll angle command tracking result
Fig. 12 Real-time pitch angle command tracking result 자세제어의 경우 위치제어기로부터 계산된 롤과 피치의 명령 값에 IMU의 롤과 피치가 안정적으로 추종하지만, 센서의 노이즈의 영향으로 1°내외의 오차가 발생하였다. 요의 경우 명령 값인 0°에 추종하지만 비행체가 이동함에 따라서 최대 7°의 오차를 가지며 약 2°의 오차를 가졌다.
Fig. 13 Real-time yaw angle command tracking result
Fig. 14 Real-time altitude hold and automatic landing control result
Fig. 15 Real-time position hold control result in x- direction
Fig. 16 Real-time position hold control result in y- direction
Fig. 14 ~ Fig. 16은 실시간 수직이착륙 비행을 위 한 고도제어의 실험결과를 보여준다. 시뮬레이션 상에서 고려되지 않았던 지면효과 및 센서의 잡음 과 같은 영향이 고려 되었으며, 실시간 고도 제어
Fig. 17 Photo of real-time altitude hold and automatic landing experiment of quad-rotor with motion capture system
및 자동 이착륙 비행 실험에서 신속한 수직 이착 륙 및 정지비행에 대한 성능을 확인하였다. 위치 제어 X의 경우 평균적으로 0.08m의 드리프트 (Drift) 오차가 있으나 안정적으로 유지되고 있음 을 확인 되었으며, Y방향 제어는 평균적으로 0.1m 내외의 오차가 발생하였으며, 착륙비행에서 지면 효과로 인하여 0.2m의 오차가 발생하였으나 안정 적으로 비행함을 확인하였다.
4.2 강인성 시험
멀티로터 드론의 경우 외부 환경의 불확실성으 로 인해 영향을 받기 쉬우며, 외부에서의 예측되 지 않은 외란의 경우에도 안정적으로 비행을 할 수 있는 성능이 요구 되어진다. 본 절에서는 비선 형강인제어기법 중 하나인 슬라이딩 제어기의 강 인성을 검증하였다. 외부에서 멀티로터 비행체에 미치는 외란을 생성하기 위해서 디지털 포스게이 지를 이용하여 실험을 수행하였다. 외란은 급작스 러운 돌풍과 같은 효과를 주기 위하여 포스게이지 를 통해서 임펄스(Impulse)충격 형태로 외란을 추 가되었으며, 외란힘을 디지털 데이터 값으로 측정 하였다. 외란은 멀티로터 비행체의 측면 방향과 상하 고도 방향에 대하여 삽입되었으며, 기체의 X 방향과 Z방향으로 순서로 각각 외란 실험이 이루 어 졌다.
위치 외란은 비행 이후 약 15초에 입력되었으며, 외란 힘의 최대 피크치는 4.7N으로 설정되어졌다.
가해진 외란은 최대 0.45m정도의 X-방향 위치 오 차를 발생시켰으나 슬라이딩 제어기를 통해서 기 준 명령 값인 0m에 1초 이내에 복귀함을 확인하 였다. 이에 대한 결과는 Fig. 18에서 확인할 수 있다.
Table 2 Disturbance strength and position deviation Maximum disturbance
value
Maximum error Position disturbance 4.7N 0.45m Altitude disturbance 7.6N 0.3m
Fig. 18 Real-time experiment of robustness to disturbance in X-direction
Fig. 19 Real-time experiment of robustness to disturbance in Z-direction
고도에 대한 외란은 약 41초에 입력되었으며, 외란 힘의 최대 피크치는 7.6N으로 설정 되어졌다.
고도방향의 외란은 최대 0.3m정도의 고도 오차를 야기시켰으나 기존 기준 명령 값인 0.7m에 1초 이 내에 복귀함을 확인하였다. 이에 대한 결과는 Fig.
19에서 보여주고 있다.
외란에 대한 정보는 Table 2에서 요약된다. 위치 외란의 경우 4.7N의 외란 힘을 주었을 때, 0.45m의 순간적인 오차가 발생하였으며 고도의 경우 7.6N 의 외란 힘에 대하여 0.3m정도의 오차가 발생함을 확인하였다. 본 실험에서 보여지듯이 위치 및 고 도 방향의 외란에 대한 슬라이딩 비선형제어기는 멀티로터 비행체를 1초 이내에 다시 안정화 시키 고 있음을 보여주고 있으며, 고도 및 위치 방향에 서 강인성이 뛰어남을 보여주고 있다.
5. 결 론
본 논문에서는 강인제어기법 중 하나인 슬라이
딩 모드제어기를 설계 및 임베디드 알고리듬을 구 현을 통하여 실시간 위치제어 및 자세 안정화에 대한 비행실험 성능을 평가하였다. 기존 비선형제 어기법을 활용한 자세제어에 대한 연구를 확장하 여 자동이착륙 및 고도유지를 위한 강건제어기를 적용하였으며, 실시간 비행실험을 통하여 제안된 제어기의 성능을 검증하였다. 특히, 멀티로터가 운 용되는 불확실한 환경에서의 돌풍과 같은 외란에 대한 강인성을 검증하기 위하여 수평 축과 수직 축에 대한 외란을 주고 자세 안정화 및 고도 및 위치 유지 측면의 강인성에 대한 성능을 검증하였 다. 위치 및 고도 방향의 외란에 대한 슬라이딩 비선형제어기는 멀티로터 비행체를 곧바로 다시 안정화 시키고 있음을 보여주고 있으며, 고도 및 위치 방향에서 강인성이 뛰어남을 보여주고 있다.
후 기
본 논문은 2014년도 정부(미래창조과학부)의 재 원으로 한국연구재단의 지원 및 2014년도 교육부 와 한국연구재단의 지역혁신인력양성사업을 받아 수행된 연구임. (No. 2014-063396), (No. 2014-066733).
참고문헌
(References)
(1) Schoenwald, D. A., 2000, “AUVs: in Space, Air, Water, and on the Ground,” IEEE Control Systems Magazine, Vol. 20, No. 6, pp. 15~18.
(2) Lee, D. J., Kaminer, I., Dobrokhodov, V. and Jones, K., 2010, “Autonomous Feature Following for Visual Surveillance Using a Small Unmanned Aerial Vehicle with Gimbaled Camera System,” International Journal of Control, Automation, and Systems, Vol. 8, No. 5, pp. 957~966.
(3) Lee, D. J. and Andersson, K., 2011, “Hybrid Control of Long-Endurance Aerial Robotic Vehicles for Wireless Sensor Networks,” International Journal of Advanced Robotic Systems, Vol. 8, No. 2, pp. 1~13.
(4) Bouabdalla, S., 2007, “Design and Control of Quadrotors with Application to Autonomous Flying,”
EPFL, Ph.D. Dissertation.
(5) Kim, H., Jeong, H. S., Chong, K. T. and Lee, D. J., 2014, “Dynamic Modelling and Control Techniques for Multi-rotor Flying Robots,” Trans Korean Soc.
Mech. Eng. A, Vol. 38, No. 2, pp. 137~148.
(6) Bouabdalla, S. and Siegware, R., 2007, “Full Control of a Quadrotor,” IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, California.
(7) Bouabdalla, S., Noth A. and Siegware, R., 2004,
“PID vs LQ Control Techniques Applied to an Indoor Micro Quadrotor,” Intelligent Robot and System, Vol.
3, pp. 2451~2456.
(8) Bouabdalla, S. and Siegware, R., 2005, “Backstepping and Sliding-mode Control Techniques Applied to an Indoor Micro Quadrotor,” Robotics and Automation, ICRA 2005. Proceedings of the IEEE International Conference on, pp. 2247~2252.
(9) Hoffmann, G., Haung, H., Waslander, S. L. and Tomlin, C. J., 2007, “Quadrotor Helicopter Flight Dynamics and Control : Theory and Experiment,”
AIAA Guidance, Navigation and Control Conference, South Carolina.
(10) Pounds, P., 2007, “Design, Construction and Control of a Large Quadrotor Micro Air Vehicle,” ANU, Ph.D.
Dissertation
(11) Cutler, M., Kemal, N., Bernard, U., Jonathan, M.
and How, P., 2011, “Comparison of Fixed and Variable Pitch Actuators for Agile Quadrotors,” AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference.
(12) Kushleyev, A., Mellinger, D., Powers, C. and Kumar, V., 2013, “Towards a Swarm of Agile Micro Quadrotors,” Autonomous Robots, Vol. 35, No. 4, pp.
287~300.
(13) Grzonka, S., Grisetti, G. and Burgard, W., 2011,
“a Fully Autonomous Indoor Quadrotor,” IEEE Transactions on Robotics, Vol. 28, No. 1.
(14) Tomic, T., Schmid, K., Lutz, P., D€omel, A., Kassecker, M., Mair, E., Grixa, I. L, Ruess, F., Suppa,
M. and Burschka, D., 2012, “Toward a Fully Autonomous UAV - Research platform for Indoor and Outdoor Urban Search and Rescue,” Robotics &
Automation Magazine, IEEE, Vol. 19, No. 3, pp.
46~56.
(15) Beard, R. W. and McLain, T. W., 2012, “Small Unmanned Aircraft: Theory and Practice,” Princeton University Press, New Jersey, USA.
(16) Ansu, M. S., Lee, D. J, Hong, D. P. and Chong, K.
T., 2013, “Successive Loop Closure Based Controller Design for an Autonomous Quadrotor Vehicle,”
Mechanics and Materials, Vol. 483, pp. 361~367.
(17) Lee, H. B., Moon S. W., Kim, W. J. and Kim, H. J., 2013, “Cooperative Surveillance and Boundary Tracking with Multiple Quadrotor UAVs,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, Vol. 19, No. 5, pp. 423~428.
(18) Cho, D. H., Moon, S. T., Jang, J. T. and Rew, D. Y., 2014, “Collision Avoidance Maneuver Design for the Multiple Indoor UAV by using AR. Drone,” Journal of the Korean Society for Aeronautical and Space Sciences, Vol. 42, No. 9, pp.752~761.
(19) Kang, T. S., Yoon, K. J., Ha, T. H. and Lee, G. G., 2015, “H-infinity Control System Design for a Quad- rotor,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, Vol. 21, No. 1, pp. 14~20.
(20) VICON, Available : http://www.vicon.com/
(21) Ascending Technology, Available : http://www.asctec.de/
