[논문]L1 적응 제어 기법을 이용한 멀티로터 무인 항공기의 궤적 추종 기법 설계

정연득; 조성욱; 심현철

doi:10.5139/jksas.2014.42.10.842

[국내논문] L1 적응 제어 기법을 이용한 멀티로터 무인 항공기의 궤적 추종 기법 설계
Trajectory Tracking Controller Design using L1 Adaptive Control for Multirotor UAVs 원문보기

한국항공우주학회지 = Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences, v.42 no.10, 2014년, pp.842 - 850

정연득 (Korea Advanced Institute of Science and Technology) , 조성욱 (Korea Advanced Institute of Science and Technology) , 심현철 (Korea Advanced Institute of Science and Technology)

초록
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본 논문은 예측하지 못한 외부 환경 요소 변화로 인해 저하되는 비행 성능을 $L_1$ 적응 제어 기법으로 보상하는 궤적 추종 기법을 제안하였다. 제안된 궤적 추종 기법은 상대 거리를 이용하여 속도 명령을 생성하는 유도 법칙과 속도 명령을 추종하는 적응 제어 루프로 구성되어 있다. 경로 추종 성능을 향상시키기 위하여, 유도 법칙에서 생성한 속도 명령이 적응 제어기의 기준 입력이 되도록 설계하였다. 유도 법칙에서는 목표 궤적과 상대 거리와 그 변화량에 따른 가속도 명령이 생성되며, 이를 적분하여 속도 명령을 생성한다. $L_1$ 적응 제어 루프는 불확실성이 존재하는 환경에서 정밀한 경로 추종 성능을 보장한다. 제안된 경로 추종 시스템은 쿼드로터 항공기를 사용하여 수직 이착륙 및 이동 표적 추종과 같은 비행 실험으로 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents a trajectory tracking controller for rotorcraft UAVs to improve the tracking performances in the presence of various uncertainties. The proposed tracking method consists of a velocity guidance law based on the relative distance and L1 adaptive augmentation loop for tracking the velocity commands. In the proposed structure, the desired velocity generated by the guidance law is the reference value of the adaptive controller for accurate path tracking. In the guidance law, the desired acceleration is generated based on the relative distance and its derivatives, and then the velocity command of the inner control loop is calculated by integrating the accelerations. $L_1$ augmentation loop supplements the linear controller to guarantee the flight performances such as a tracking accuracy in the presence of the uncertainties. The proposed controller was validated in actual flight tests to successfully demonstrate its capability using a quadrotor UAV.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서 제안하는 궤적추종 유도법칙을 검증하기 위해 이동하는 지상로봇의 궤적을 추종하는 비행실험을 수행하였다. 이 때,부정확한 GPS 정보를 보완하기 위하여 지상로봇 위에 간략화한 QR코드의 집합으로 구성된 마커패드를 부착하고 영상처리 알고리듬을 통해 이를 해독하여 얻어지는 상대운동정보를 활용하였다.
본 논문에서는 본 연구진이 보유한 쿼드로터 무인 항공기에 대해 설명하고 회전익 궤적 추종 제어시스템을 제시한다. 궤적 추종을 위한 유도 법칙을 설계하고, L₁ 적응 제어 기법을 적용하여 불확실성에 강건한 속도 제어기를 설계한다.
본 연구는 외부 환경과 같은 예측하지 못한 불확실성에서도 정확한 위치 제어를 하는 것을 목적으로 둔다. 회전익 항공기는 상대적으로 비행속도가 느리며 바람에 많은 영향을 받는다.
본 연구에서 채택한 L₁ 적응 제어기는 외부 환경요소들로 인하여 생기는 불확실성을 기본제어 기의 입력인 속도 명령을 변경시키는 방법으로 목표한 비행 성능을 만족시킨다. 즉.
본 연구에서는 바람, 비행체 고장 여부와 같이 외란이 회전익 비행체에 영향을 미치는 경우를 가정하였으며, 주위 환경 요소들을 통제할 수 있는 실내가 아니라 실외에서 예측하지 못한 불확실성이 존재하더라도 보다 정확하게 목표 궤적을 추종하기 위한 제어 시스템을 설계하였다. 따라서 불확실성을 보상하기 위한 적응 제어기와 결합을 고려하여 유도 법칙을 설계 및 구현하였다.
본 연구에서는 불확실성을 보상하기 위하여 적응 제어기가 기본 제어기(Baseline Controller)를 보완한다. 따라서 적응 제어 기법을 적용을 전제로 하여 간단한 구조를 가진 기본 제어기를 설계 하였다.
본 연구에서는 비행 환경이 통제되어 있는 실내가 아닌, 실외에서 불확실성에 강건한 멀티로터 항공기의 비행 궤적 추종 시스템을 제안 및 검증하였다. 제안한 궤적 추종 시스템은 비행 성능을 저하시킬 수 있는 요소들을 적응 제어 루프에서 추정하여 추가적인 속도 명령을 생성한다.
본 연구의 목적은 궤적 추종 성능에 영향을 미치는 외부 환경요인에 강건한 제어시스템 설계이다. 외부 환경요인은 예측하기 힘든 경우가 많으며 정확한 모델을 구성하는 데에 많은 어려움이 있다.

제안 방법

본 논문에서는 본 연구진이 보유한 쿼드로터 무인 항공기에 대해 설명하고 회전익 궤적 추종 제어시스템을 제시한다. 궤적 추종을 위한 유도 법칙을 설계하고, L₁ 적응 제어 기법을 적용하여 불확실성에 강건한 속도 제어기를 설계한다. 최종적으로 이를 실제 시스템에 구현하여 고정 경로점 및 이동 표적 추종과 같은 다양한 비행실험 결과를 제시한다.
기본 제어기는 Fig. 3에서의 속도 및 자세 제어기로 구성되어 있으며, 널리 사용되는 고전 제어 이론을 적용하여 설계되었다. 속도 명령 기반 유도 법칙에서 생성된 속도 명령은 자세명령으로 변환되며 다음과 같이 계산된다.
특히 정지 비행에서 바람의 영향이 크다. 따라서 바람과 같이 회전익 항공기의 비행에 영향을 미치는 외부 환경 요소들을 보상하기 위하여 적응 보강 루프 (Adaptive Augmentation Loop)를 설계하였다.
본 연구에서는 바람, 비행체 고장 여부와 같이 외란이 회전익 비행체에 영향을 미치는 경우를 가정하였으며, 주위 환경 요소들을 통제할 수 있는 실내가 아니라 실외에서 예측하지 못한 불확실성이 존재하더라도 보다 정확하게 목표 궤적을 추종하기 위한 제어 시스템을 설계하였다. 따라서 불확실성을 보상하기 위한 적응 제어기와 결합을 고려하여 유도 법칙을 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 설계한 속도 명령 기반 유도 법칙은 기준위치생성기에서 생성한 목표 궤적과 현재 무인 항공기의 위치의 상대 거리를 사용한다.
본 연구에서는 불확실성을 보상하기 위하여 적응 제어기가 기본 제어기(Baseline Controller)를 보완한다. 따라서 적응 제어 기법을 적용을 전제로 하여 간단한 구조를 가진 기본 제어기를 설계 하였다.
5와 같이 수직 이륙-사각형 경로점 비행-수직 착륙의 과정으로 수행하였다. 모든 비행은 자동 비행이고 앞서 언급한 궤적 추종 유도기법과 종방향/횡방향에 한하여 적응제어기를 적용하였다. 고도 축에 대한 제어기는 고전제어기법인 PD제어기를 사용하였다.
본 논문에서는 선형 제어시스템에 대하여 수학적으로 그 성능을 증명할 수 있는 L1 적응 제어 기법을 사용하여 외부 환경 요인에 강건함과 동시에 경로추종 비행성능을 향상 시키는 속도 명령 기반 궤적 추종 제어시스템을 설계하였고 이를 속도제어루프에 적용하였다.
본 논문에서는 영상센서를 동체 하단에 장착하고 정확하게 하방을 바라보도록 하였고 획득한 영상은 위에서 언급한 알고리듬을 적용하여 마커 패드의 검출, 추적 및 상대운동정보 추정을 수행 하였다. 이러한 추정된 정보 중 상대위치정보는 2.
본 논문을 통해 제안된 속도명령기반 궤적 추종 제어시스템은 GPS기반 고정 경로점 비행실험뿐만 아니라 영상기반 3차원 상대운동정보 추종과 혼합된 이동 표적의 궤적추종 비행실험에 적용되었다. 그 결과, GPS 오차, 외란 등 외부 요인에 강건한 비행성능을 확보함과 동시에 영상처리 알고리듬을 이용하여 획득한 정보를 임무수행 뿐만 아니라 비행제어에 직접 활용하여 보다 높은 성능을 확보할 수 있음을 확인하였다.
본 연구를 통해 설계한 예측하지 못한 불확실성에 강건한 속도 명령 기반 궤적 추종 시스템을 본 연구팀 보유한 비행 제어 시스템에 구현하였다. 비행 실험은 Fig.
따라서 불확실성을 보상하기 위한 적응 제어기와 결합을 고려하여 유도 법칙을 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 설계한 속도 명령 기반 유도 법칙은 기준위치생성기에서 생성한 목표 궤적과 현재 무인 항공기의 위치의 상대 거리를 사용한다. 목표 궤적과 항공기의 상대 거리는 목표 궤적의 방향과 일치한 오차를 종방향 (P_long), 수직이면 횡방향 (P_lat), 고도 축이면 고도 오차 (H_e)로 정의하여 다음과 같이 계산할 수 있다.
쿼드로터 무인항공기는 헬리콥터와 더불어 대표적인 멀티로터 형태의 회전익 비행체로 정비 및 운용성이 높아서 제어 알고리듬 및 비행제어시스템 연구개발에 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 Fig. 1의 쿼드로터 무인항공기를 사용하여 적응 제어기법을 적용한 이동속도 추종 제어 시스템을 검증하였다.
본 연구에서는 경로점 (Waypoint)을 기반으로 궤적을 생성하여 이를 추종하는 제어 시스템을 설계하였으며 Fig. 2와 같은 구조를 가진다. 제안한 궤적 추종 제어시스템은 사용자가 설정한 순차적인 목표점을 사용하여 목표 궤적을 생성시키는 기준위치생성기(position profile generator), 목표한 궤적을 추종하기 위해 필요한 이동 속도를 계산하는 기준속도생성기(velocity profile generator), 이동 속도를 추종하기 위해 필요한 자세 명령을 생성하는 속도 제어기, 자세 명령을 추종하는 자세 제어기로 구성되어 있다.
본 연구에서는 명령 모델을 2차 시스템으로 선정하였으며 상대 거리와 상대 속도를 사용하여 목표 궤적을 추종하기 위한 가속도 명령 (a_lat, a_long, a_h)을 생성한다.
본 논문에서 제안하는 궤적추종 유도법칙을 검증하기 위해 이동하는 지상로봇의 궤적을 추종하는 비행실험을 수행하였다. 이 때,부정확한 GPS 정보를 보완하기 위하여 지상로봇 위에 간략화한 QR코드의 집합으로 구성된 마커패드를 부착하고 영상처리 알고리듬을 통해 이를 해독하여 얻어지는 상대운동정보를 활용하였다. 해독에 활용된 알고리듬은 Perspective-N-Point 알고리듬으로서 일정 크기의 패드 위에 4개의 방향으로 각기 다른 4개의 QR코드를 부착, 이들과 영상평면 중심의 상대운동정보를 추정해주는데 활용하는 알고 리듬이다[9].
본 연구에서는 비행 환경이 통제되어 있는 실내가 아닌, 실외에서 불확실성에 강건한 멀티로터 항공기의 비행 궤적 추종 시스템을 제안 및 검증하였다. 제안한 궤적 추종 시스템은 비행 성능을 저하시킬 수 있는 요소들을 적응 제어 루프에서 추정하여 추가적인 속도 명령을 생성한다. 이 속도 명령은 고전 제어 이론을 바탕으로 설계된 기본 제어기(baseline controller)가 목표한 비행 성능을 만족시키기 위해 필요한 값이다.
2와 같은 구조를 가진다. 제안한 궤적 추종 제어시스템은 사용자가 설정한 순차적인 목표점을 사용하여 목표 궤적을 생성시키는 기준위치생성기(position profile generator), 목표한 궤적을 추종하기 위해 필요한 이동 속도를 계산하는 기준속도생성기(velocity profile generator), 이동 속도를 추종하기 위해 필요한 자세 명령을 생성하는 속도 제어기, 자세 명령을 추종하는 자세 제어기로 구성되어 있다.
궤적 추종을 위한 유도 법칙을 설계하고, L₁ 적응 제어 기법을 적용하여 불확실성에 강건한 속도 제어기를 설계한다. 최종적으로 이를 실제 시스템에 구현하여 고정 경로점 및 이동 표적 추종과 같은 다양한 비행실험 결과를 제시한다.

이론/모형

모든 비행은 자동 비행이고 앞서 언급한 궤적 추종 유도기법과 종방향/횡방향에 한하여 적응제어기를 적용하였다. 고도 축에 대한 제어기는 고전제어기법인 PD제어기를 사용하였다. 그 결과 Fig.
외부 환경요인은 예측하기 힘든 경우가 많으며 정확한 모델을 구성하는 데에 많은 어려움이 있다. 따라서 출력 되먹임(output feedback) 방식의 적응 제어 기법을 채택하였다. 기존에 선형제어 기법이 적용된 제어 시스템을 이용하여 운용되고 있는 무인 항공기에 손쉽게 적용할 수 있는 구조를 가진다.

성능/효과

이는 자세가 0이 아닌 때에 속도 변화가 발생하는 쿼드로터 항공기의 특성으로 인해 발생하는 특성으로 판단된다. 결과적으로 본 논문에서 제시한 적응제어기법은 시간지연이 발생하지만 속도 명령을 별다른 오차 없이 추종하는 제어 성능을 가지는 것을 확인 할 수 있다.
본 논문을 통해 제안된 속도명령기반 궤적 추종 제어시스템은 GPS기반 고정 경로점 비행실험뿐만 아니라 영상기반 3차원 상대운동정보 추종과 혼합된 이동 표적의 궤적추종 비행실험에 적용되었다. 그 결과, GPS 오차, 외란 등 외부 요인에 강건한 비행성능을 확보함과 동시에 영상처리 알고리듬을 이용하여 획득한 정보를 임무수행 뿐만 아니라 비행제어에 직접 활용하여 보다 높은 성능을 확보할 수 있음을 확인하였다.
따라서 본 연구에서 제안한 궤적 추종 시스템은 영상처리를 통해 추정한 상대 위치 정보를 별다른 중간 처리 과정 없이 바로 적용가능하다는 장점이 있다. 또한 Fig.
선형 제어기로 원하는 비행 성능을 만족시킬 수 있지만, 외부 환경 및 기체 상태에 따라 이득 수정 작업이 필요하다. 따라서 본 연구에서 제안한 적응 제어 기법은 비행 조건 및 상황에 따른 제어기의 수정 작업이 필요 없다는 장점이 있다.
경로점이 바뀌면 진행 방향인 종방향의 상대거리가 발생하며 이를 일정한 속도로 줄여나가게 된다. 따라서 비행 실험 결과를 통하여 설계된 궤적 추종 유도 법칙은 적합한 성능을 가지고 있으며, L1 적응 제어 기법은 이를 보조 하여 궤적 추종 제어기의 성능을 높여준다.
L₁적응 제어기의 큰 적응 이득은 불확실성의 빠른 추정 및 정밀한 속도 추종을 가능하게 한다. 또한 제안한 유도 법칙은 속도 명령을 기반으로 경로를 추종하므로 이동 표적 추종 문제에도 확장이 가능하다.

후속연구

본 연구에서 설계한 속도 명령 기반 궤적 추종 유도 법칙은 속도 명령을 생성하기 때문에 목표 점이 이동하는 경우에도 적용할 수 있는 장점이 있다. 목표점이 V_target의 속도로 움직이는 표적이 라고 가정하면 상대 거리 및 상대 거리 변화량을 사용하여 생성한 속도 명령 식 (4)는 다음과 같이 표현 할 수 있다.
목표물의 움직임 방향과 일치하지 않게 추적하는 경우에는 종/횡방향으로 속도 성분을 나누어서 입력하는 것이 가능하다. 이와 같이 본 연구를 통해 설계한 궤적 추종 기법은 여러 용도로 확장성을 보유하고 있어 그 활용성이 높다고 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	회전익 항공기는 주로 어떤 임무를 담당해 왔는가?	정지 비행과 같이 정밀한 위치 제어를 요하는 임무가 대부분인 회전익 항공기는 비행 궤적 제어가 필수적이며, 비행 제어 시스템 설계에 가장 중점으로 다루어진다. 이러한 필요성에 따라 다양한 접근 방법으로 많은 연구가 이루어졌으나, 멀티로터 항공기는 기본적으로 모델의 비선형성이 강하며, 과소작동기 시스템 (Underactuated System) 특성을 보인다.
	L1 적응 제어 기법의 가장 큰 특징은 무엇인가?	L1 적응 제어 기법은 기준 모델 적응 제어 기법을 바탕으로 Cao와 Hovakimyan[6-8]에 의해 처음 제안되었고 비행 실험 및 수학적으로 검증되었다. L1 적응 제어 기법의 가장 큰 특징은 저역필터로 인하여 큰 적응 이득이 사용가능하다는 점이다. 따라서 과도 구간의 성능을 향상시키기 위한 큰 적응 이득 적용이 가능하며, 고주파 제어 입력이 발생하지 않게 된다.
	멀티로터 항공기의 궤적 추종시스템을 비선형 제어기법을 이용하여 제어할 때 주의해야 할 점은 무엇인가?	그러나 대부분의 비선형 제어 기법의 비행 성능은 모델의 정확성에 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 따라서 상당히 정확한 동역학 모델링을 하거나, 부정확성을 보완해주는 시스템이 추가적으로 필요하다.

참고문헌 (9)

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상세보기
J. Hauser, S. Sastry, and G. Meyer, "Nonlinear control design for slightly non-minimum phase systems: Application to v/stol aircraft," Automatica, Vol. 28, 1992, pp. 665-679

상세보기
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, 2009, pp. 419-428.

원문보기 상세보기
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A. Kopeikinm, S. Ponda, L.Johnson, and J. How, "Multi-UAV Network Control through Dynamic Task Allocation: Ensuring Data-Rate and Bit-Error-Rate Support" The 3rd Internatinal Workshop on Wireless Networking & Control for Unmanned Autonomous Vehicles: Architectures, Protocols and Applications, Anaheim, USA, Dec. 2012, pp.1579-1584
C. Cao, and N. Hovakimyan, "Design and Analysis of a Novel $L_1$ Adaptive Control Architecture, Part I: Control Signal and Asymptotic Stability." American Control Conference, Minneapolis, USA, 2006, pp. 3397-3402
V. Patel, C. Cao, N. Hovakimyan., Wise, K., and Lavretskym, E., " $L_1$ Adaptive Controller for Tailless Unstable Aircraft in the Presence of Unknown Actuator Failures," International Journal of Control, Vol.82, No.4, Apr. 2009, pp. 705-720

상세보기
I. Kaminer, A. Pascoal, E. Xargay, C. Cao, N. Hovakimyan, and Dobrokhodov, V., "Path Following for Unmanned Aerial Vehicles Using L1 Adaptive Augmentation of Commercial autopilots," Journal of Guidance, Control and Dynamics, Vol. 33, No. 2, 2010, pp.550-564

상세보기
Gary Bradski and Kaehler, "Learning OpenCV", O'REILLY, Sep. 2008, pp. 370-403

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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