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6-자유도 쿼드로터 무인항공기의 모델링 및 유도기법 설계
System Modeling and Waypoint Guidance Law Designing for 6-DOF Quadrotor Unmanned Aerial Vehicle 원문보기

한국항공우주학회지 = Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences, v.42 no.4, 2014년, pp.305 - 316  

이상현 (Seoul National University, Department of Mechanical and Aerospace Engineering) ,  김유단 (Seoul National University, Department of Mechanical and Aerospace Engineering)

초록
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항공전자 장비들의 급속한 발전으로 인해 무인항공기의 크기가 소형화 되고 있으나, 무인항공기에 대해 주어지는 임무는 더욱 정확하고 복잡해지고 있다. 정지비행이 가능하고, 간단한 기계적 메커니즘을 가진 쿼드로터는 이 같은 환경에서 활동도가 점차 증가하고 있다. 그러나 쿼드로터는 구조 특성에 따라 출력의 개수보다 입력의 개수가 작은 under actuated 시스템이므로, 쿼드로터 제어에 큰 제약이 따른다. 본 논문에서는 이와 같은 쿼드로터의 단점을 해결하기 위해서 4개의 원동기 외에 2개의 추가적인 원동기를 더 부착한 모델을 제안하여, 입력의 개수와 출력의 개수가 같은 fully actuated 시스템을 구현하도록 한다. 제안한 쿼드로터 모델의 제어기를 설계하기 위해 궤환선형화 기법을 적용하였다. 수치 시뮬레이션을 수행하여 제안한 모델과 설계된 제어기의 성능을 검증하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

As avionics and mechanical devices have been developed, the size of unmanned aerial vehicle (UAV) is getting smaller. However, the complicated and accurate missions are provided to the UAV. Among various types of UAVs, quadrotors are widely used for their availability by virtue of simple structure a...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 기존의 4자유도 쿼드로터 시스템으로부터 더 나아가 5자유도, 6자유도 시스템으로 모델링을 일반화 하는데 주안점을 두었다. 본 논문의 2장은 6자유도 쿼드로터의 시스템 구성도를 제시함과 동시에 뉴턴의 법칙을 활용한 정밀한 모델링을 수행한다.
  • 우선 힘 방정식의 제어입력을 살펴보자. 식 (40)에서 #을 [0 0 F]T로 치환하고, RT를 좌변으로 넘긴 후, P를 전개하면 다음과 같다.
  • 이러한 쿼드로터의 제약을 해결하기 위해서 본 논문에서는 2개의 추가적인 원동기를 부착한 모델을 제시한다. 즉, 쿼드로터에 부착된 4개의 DC 모터를 쿼드로터 프레임에 대한 오일러각 피치방향과 롤방향으로 회전시킬 수 있도록 Servo Motor 2개를 추가 배치한 것이다.

가설 설정

  • 여기서 로터와 스테이터 사이의 힘의 작용점은 로터의 무게중심이라고 가정했으며, 공기에 의한 마찰력은 프레임의 속도와 각속도에 의해서만 일어나는 것으로 가정하였다. 또한, 관절의 회전중심이 모터의 무게중심과 일치되도록 관절을 설계하였으므로, 쿼드로터 프레임에서부터 관절을 통해 스테이터로 전달되는 힘은 모터의 무게중심에 직접 전달되어 그 힘으로 인해 모터에서 어떠한 모멘트도 발생하지 않는 경우를 가정하였다.
  • 여기서 로터와 스테이터 사이의 힘의 작용점은 로터의 무게중심이라고 가정했으며, 공기에 의한 마찰력은 프레임의 속도와 각속도에 의해서만 일어나는 것으로 가정하였다. 또한, 관절의 회전중심이 모터의 무게중심과 일치되도록 관절을 설계하였으므로, 쿼드로터 프레임에서부터 관절을 통해 스테이터로 전달되는 힘은 모터의 무게중심에 직접 전달되어 그 힘으로 인해 모터에서 어떠한 모멘트도 발생하지 않는 경우를 가정하였다.
  • 여기서 모터의 관성모멘트는 x,y,z 방향으로 모두 동일하다고 가정하였다. 이제 식 (28), (29)를 식 (5), (6)에 대입하여 전개해 보면 다음과 같이 힘과 모멘트 방정식을 얻을 수 있다.
  • 본 논문에서 제안한 쿼드로터 모델링과 제어기를 실제로 구현하기 위해서는 많은 가정 및 주의가 필요하다. 우선 DC모터의 속도를 정확히 컨트롤할 수 있는 모터 컨트롤러와, 명령각도를 딜레이 없이 정확히 추종할 수 있을 정도로 큰 파워를 가진 서보모터를 사용했음을 가정했다. 그리고 모터의 자세에 의해 프로펠러가 동체에 닿지 않도록 모터 및 프로펠러의 배치에 주의를 기울여야 하며, 2개의 원동기만으로 4개의 관절이 모두 같은 자세를 가질 수 있도록 세심하게 기구의 설계해야 한다.
  • 한편, 4개의 스테이터에 부착되어 있는 각각의 2자유도 관절이 스테이터의 오일러 각도 ϕs, θs를 동기화 하여 조정할 수 있고, 로터는 스테이터를 기준으로 각속도 w로 회전한다고 가정하자.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
쿼드로터의 제어를 다루는 기법은 무엇이 있는가? 쿼드로터의 제어와 유도에 관해서는 많은 연구자들에 의해 연구가 이루어져 왔다. 우선, 제어 분야에 있어서 쿼드로터의 비선형적인 모델의 특성을 효과적으로 다루기 위해서 Backstepping 기법이나, Sliding Mode 기법을 이용한 비선형 제어기가 설계되었으며[1-5], 궤환선형화 기법을 이용해 쿼드로터 모델을 선형화 시킨 후 제어기를 설계하였다[6-10]. 또한 쿼드로터의 동체를 한쪽 방향으로 360도 혹은 그 이상 회전시키는 Flip동작을 수행하거나[11], 특정한 궤도와 자세를 따라가는 급격한 기동은 물론[12], 공을 서로 주고 받는 등의 정교한 기동도 가능하게 되었다[13].
무인항공기 중 하나인 쿼드로터는 어떤 제한점을 갖는가? 정지비행이 가능하고, 간단한 기계적 메커니즘을 가진 쿼드로터는 이 같은 환경에서 활동도가 점차 증가하고 있다. 그러나 쿼드로터는 구조 특성에 따라 출력의 개수보다 입력의 개수가 작은 under actuated 시스템이므로, 쿼드로터 제어에 큰 제약이 따른다. 본 논문에서는 이와 같은 쿼드로터의 단점을 해결하기 위해서 4개의 원동기 외에 2개의 추가적인 원동기를 더 부착한 모델을 제안하여, 입력의 개수와 출력의 개수가 같은 fully actuated 시스템을 구현하도록 한다.
현재 무인항공기의 활용추이는 어떻게 되어가는가? 최근 들어 항공전자 장비의 빠른 발전으로 인해 무인항공기의 활용영역이 넓어지고 있다. 과거에는 주로 군사용으로 운용되기 위해 크기가 큰 무인항공기들이 주류를 이루었지만, 요즘에는 소형 무인항공기들이 민간용으로 많이 제작되고 있으며, 그 활용도 또한 영상촬영에서부터 물건수송에 이르기 까지 다양하게 확대되고 있다.
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참고문헌 (25)

  1. S. Bouabdallah, and R. Siegwart, "Backstepping and Sliding-mode Techniques Applied to an Indoor Micro Quadrotor," IEEE International Conference on Robotics and Automation, Barcelona, Spain, April 2005. 

  2. H. Bouadi, M. Bouchoucha, and M. Tadjine, "Sliding Mode Control based on Backstepping Approach for an UAV Type-Quadrotor," World Academy of Science, Engineering and Technology, Vol. 26, No. 5, 2007, pp.22-27. 

  3. A. M. Ashfaq, and D. Wang, "Modeling and Backstepping-based Nonlinear Control Strategy for a 6 DOF Quadrotor Helicopter," Chinese Journal of Aeronautics, Vol. 21, No. 3, 2008, pp. 261-268 

  4. T. Madani, and A. Benallegue, "Backstepping Control for a Quadrotor Helicopter," IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Beijing, China, October 2006. 

  5. A. Benallegue, A. Mokhtari, and L. Fridman, "High-order Sliding-mode Observer for a Quadrotor UAV," International Journal of Robust Nonlinear Control, Vol.18, No. 4-5, 2008, pp. 427-440. 

  6. A. Benallegue, A. Mokhtari, and L. Fridman, "Feedback Linearization and High Order Sliding Mode Observer For a Quadrotor UAV," International Workshop on Variable Structure Systems, Alghero, Italy, June 2006. 

  7. A. Mokhtari, N. K. M'Sirdi, K. Meghriche, and A. Belaidi, "Feedback Linearization and Linear Observer for a Quadrotor Unmanned Aerial Vehicle," Advanced Robotics, Vol. 20, No. 1, 2006, pp. 71-91. 

  8. Q. Zhou, Y. Zhang, C. Rabbath, and D. Theilliol, "Design of Feedback Linearization Control and Reconfigurable Control Allocation with Application to a Quadrotor UAV," Conference on Control and Fault Tolerant Systems, Nice, France, October 2010. 

  9. F. Zhou, Z. Zhang, J. Liang, and J. Wang, "Feedback Linearization and Continuous Sliding Mode Control for a Quadrotor UAV," 27th Chinese Control Conference, Kunming, Yunnan, China, July 2008. 

  10. D. Lee, H. J. Kim, and S. Sastry, "Feedback Linearization vs. Adaptive Sliding Mode Control for a Quadrotor Helicopter," International Journal of Control, Automation, and Systems, Vol. 7, No. 3, 2009, pp. 419-428. 

  11. S. Lupashin, A. Schollig, M. Sherback and R. D'Andrea, "A simple learning strategy for high-speed quadrocopter multi-flips," IEEE International Conference on Robotics and Automation, Anchorage, AK, May 2010. 

  12. D. Mellinger, N. Michael and V. Kumar, "Trajectory generation and control for precise aggressive maneuvers with quadrotors," International Journal of Robotics Research, Vol. 31, no. 5, 2012, pp. 664-674. 

  13. M. Muller, S. Lupashin and R. D'Andrea, "Quadrocopter Ball Juggling," IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, San Francisco, CA, September 2011. 

  14. J. Doebbler, and J. Valasek, "Boom and Receptacle Autonomous Air Refueling Using a Visual Pressure Snake Optical Sensor," AIAA Atmospheric Flight Mechanics Conference, Keystone, CO, August 2006. 

  15. S. Lee, S. Kang and Y. Kim, "Trajectory tracking control of quadrotor UAV," International Conference on Control, Automation and Systems, Gyeonggi-do, Korea, October 2011. 

  16. S. Lee, "Design of waypoint quidance law with flight envelope protection for quadrotor unmanned aerial vehicle," M.S. thesis, Seoul National University, Seoul, Korea, October 2011. 

  17. S. Tata, Muljowidodo, and B. Agus, "First Principle Approach to Modeling of Primitive Quad Rotor," International Journal of Aeronautical & Space Sciences, Vol. 10, No. 2, 2009, pp. 148-160. 

  18. H. Voos, "Nonlinear State-Dependent Riccati Equation Control of a Quadrotor UAV," IEEE International Conference on Control Applications, Munich, Germany, October 2006. 

  19. M. Y. Amir, and V. Abbass, "Modeling of Quadrotor Helicopter Dynamics," International Conference on Smart Manufacturing Application, KINTEX, Gyeonggi-do, Korea, April 2008. 

  20. A. S. Sanca, P. J. Alsina, and J. F. Cerqueira, "Dynamic Modelling of a Quadrotor Aerial Vehicle with Nonlinear Inputs," IEEE Latin American Robotic Symposium, Natal, Rio Grande do Norte, Brazil, October 2008. 

  21. A. Mokhtari, and A. Benallegue, "Robust Feedback Linearization and $GH{\infty}$ Controller for a Quadrotor Unmanned Aerial Vehicle," Journal of Electrical Engineering, Vol. 57, No. 1, 2006, pp. 20-27. 

  22. H. Voos, "Nonlinear Control of a Quadrotor Micro-UAV using Feedback- Linearization," IEEE International Conference on Mechatronics, Malaga, Spain, April 2009. 

  23. Y. Bouktir, M. Haddad, and T. Chettibi, "Trajectory planning for a quadrotor helicopter," 16th Mediterranean Conference on Control and Automation, Congress Centre, Ajaccio, France, June 2008. 

  24. S. Bouabdallah, and R. Siegwart, "Full Control of a Quadrotor," 2007 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, San Diego, CA, Oct. 29 - Nov. 2, 2007. 

  25. S. Sastry, Nonlinear Systems Analysis, Stability, and Control, Springer-Verlag, NY, 1999. 

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