드론은 비행 목적을 달성하기 위해 고도 유지를 필요로 하는 경우가 많다. 일반적으로 드론의 고도 유지 기능은 현재 측정되는 고도 정보에 따라 드론을 상승시키거나 하강시키는 작업을 반복하는 것을 의미한다. 고도 유지 중에 모터 속도 차이로 인한 추력의 불균형이나 바람 등의 외적 요인으로 인해 드론의 고도가 계속 변한다. 그럼에도 불구하고 고도를 유지하기 위해서는 기본적으로 계속해서 변하는 드론의 고도를 정확하게 측정해야 한다. 드론의 고도 측정 방법은 일반적으로 가속도센서를 사용한다. 이 방법은 적분 오차 누적으로 인한 측정값이 발산하는 문제와 드론의 기체 진동조차 고도 변화로 인지하는 문제가 존재한다. 그래서 상용 드론이나 기존 연구에서는 가속도센서를 제외한 별도의 센서를 추가하여 고도 측정에 사용한다. 그러나 추가하는 센서 대부분은 측정거리에 제한이 있으며 여러 센서들을 같이 사용하는 경우 센서 값들의 연산 처리가 많아져 고도 측정 속도가 지연될 우려가 있다. 따라서 드론의 고도 유지, 고도 측정 성능에 영향을 주지 않으면서 정확한 고도를 측정할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하는 일반적인 고도 측정 방법을 개선한 측정 알고리즘을 제안하고 본 알고리즘을 적용한 결과로 고도 유지와 고도 측정의 정확성이 향상됨을 보인다.
드론은 비행 목적을 달성하기 위해 고도 유지를 필요로 하는 경우가 많다. 일반적으로 드론의 고도 유지 기능은 현재 측정되는 고도 정보에 따라 드론을 상승시키거나 하강시키는 작업을 반복하는 것을 의미한다. 고도 유지 중에 모터 속도 차이로 인한 추력의 불균형이나 바람 등의 외적 요인으로 인해 드론의 고도가 계속 변한다. 그럼에도 불구하고 고도를 유지하기 위해서는 기본적으로 계속해서 변하는 드론의 고도를 정확하게 측정해야 한다. 드론의 고도 측정 방법은 일반적으로 가속도센서를 사용한다. 이 방법은 적분 오차 누적으로 인한 측정값이 발산하는 문제와 드론의 기체 진동조차 고도 변화로 인지하는 문제가 존재한다. 그래서 상용 드론이나 기존 연구에서는 가속도센서를 제외한 별도의 센서를 추가하여 고도 측정에 사용한다. 그러나 추가하는 센서 대부분은 측정거리에 제한이 있으며 여러 센서들을 같이 사용하는 경우 센서 값들의 연산 처리가 많아져 고도 측정 속도가 지연될 우려가 있다. 따라서 드론의 고도 유지, 고도 측정 성능에 영향을 주지 않으면서 정확한 고도를 측정할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하는 일반적인 고도 측정 방법을 개선한 측정 알고리즘을 제안하고 본 알고리즘을 적용한 결과로 고도 유지와 고도 측정의 정확성이 향상됨을 보인다.
Drones require altitude holding in order to achieve flight objectives. The altitude holding of the drone is to repeat the operation of raising or lowering the drone according to the altitude information being measured in real-time. When the drones are maintained altitude, the drone's altitude will c...
Drones require altitude holding in order to achieve flight objectives. The altitude holding of the drone is to repeat the operation of raising or lowering the drone according to the altitude information being measured in real-time. When the drones are maintained altitude, the drone's altitude will continue to change due to external factors such as imbalance in thrust due to difference in motor speed or wind. Therefore, in order to maintain the altitude of drone, we have to exactly measure the continuously changing altitude of the drone. Generally, the acceleration sensor is used for measuring the height of the drones. In this method, there is a problem that the measured value due to the integration error accumulates, and the drone's vibration is recognized by the altitude change. To solve the difficulty of the altitude measurement, commercial drones and existing studies are used for altitude measurement together with acceleration sensors by adding other sensors. However, most of the additional sensors have a limitation on the measurement distance and when the sensors are used together, the calculation processing of the sensor values increases and the altitude measurement speed is delayed. Therefore, it is necessary to accurately measure the altitude of the drone without considering additional sensors or devices. In this paper, we propose a measurement algorithm that improves general altitude measurement method using acceleration sensor and show that accuracy of altitude holding and altitude measurement is improved as a result of applying this algorithm.
Drones require altitude holding in order to achieve flight objectives. The altitude holding of the drone is to repeat the operation of raising or lowering the drone according to the altitude information being measured in real-time. When the drones are maintained altitude, the drone's altitude will continue to change due to external factors such as imbalance in thrust due to difference in motor speed or wind. Therefore, in order to maintain the altitude of drone, we have to exactly measure the continuously changing altitude of the drone. Generally, the acceleration sensor is used for measuring the height of the drones. In this method, there is a problem that the measured value due to the integration error accumulates, and the drone's vibration is recognized by the altitude change. To solve the difficulty of the altitude measurement, commercial drones and existing studies are used for altitude measurement together with acceleration sensors by adding other sensors. However, most of the additional sensors have a limitation on the measurement distance and when the sensors are used together, the calculation processing of the sensor values increases and the altitude measurement speed is delayed. Therefore, it is necessary to accurately measure the altitude of the drone without considering additional sensors or devices. In this paper, we propose a measurement algorithm that improves general altitude measurement method using acceleration sensor and show that accuracy of altitude holding and altitude measurement is improved as a result of applying this algorithm.
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문제 정의
드론의 고도 유지는 보정 스로틀 값 계산을 위해 정확한 고도 측정이 필요하다. 본 논문에서는 고도 측정의 정확도를 높이고자 일반적인 드론의 고도 측정 방법에서 나타나는 여러 문제점들을 개선한 가속도센서 기반의 고도 측정 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 제안한 방법으로 측정한 드론의 고도 오차율은 약 10%로 기존의 방법보다 정확한 고도 측정이 가능함을 보였다.
본 논문에서는 일반적인 드론의 고도 측정 방법에서 발생하는 적분 오차, 진동으로 인한 측정 오차, 프로펠러의 바람의 문제들을 개선한 고도 측정 알고리즘을 제안한다. 또 제안한 알고리즘을 적용하여 고도 측정의 정확성과 고도 유지 능력이 향상됨을 보인다.
제안 방법
6처럼 높이 200cm의 펜스가 둘러싸고 있으며 이 펜스를 고도 유지 테스트에 기준으로 이용하였다. 고도 측정에 영향을 끼치는 요인을 최소화하기 위해 장애물은 배치하지 않고 제자리에서 호버링 비행을 수행하였다.
이때 카메라의 느린 업데이트 속도 때문에 발생하는 측정 오차를 줄이기 위해 라이다 센서를 이용한다. 관성항법장치, 카메라 및 라이다 센서를 사용하여 드론 위치 측정의 정확성을 높였지만 시뮬레이션으로 실험한 것으로 실제 비행 시 발생할 수 있는 급격한 움직임, 드론 기체의 진동 등을 반영하지 않는다. 또한 라이다 센서는 측정거리 제한이 있어 높은 고도에서의 측정은 불가능하다.
관성항법장치, 카메라 및 라이다 센서를 융합하여 드론의 3차원 위치를 측정하는 기법[6]에서는 확장 칼만 필터를 이용한다. 관성항법장치와 카메라로부터 얻은 데이터를 칼만필터로 융합하여 드론의 위치 및 거리를 측정한다. 이때 카메라의 느린 업데이트 속도 때문에 발생하는 측정 오차를 줄이기 위해 라이다 센서를 이용한다.
고도를 계산하기 위해서 중력가속도를 제거하고 선형가속도 값만 추출한다. 그 다음 Equation (2)과 같은 저역 통과 필터를 이용하여 높은 선형가속도 성분의 값을 제거하여 평균치에 근접한 선형가속도의 값을 추출한다. 식에서 Acc filter 는 필터링된 선형가속도, Acc filter-1는 이전의 필터링된 선형가속도, α는 가속도 값 측정 주기를 고려한 가중치이며 acc는 중력가속도를 제거한 가속도의 값을 나타낸다.
그 다음 계산한 속도와 현재 속도간의 오차로 속도에 대 한 PI 제어를 수행하고 현재 가속도와 직전 가속도로 속도에 대한 D 제어를 수행한다. 이렇게 고도에 대한 P 제어와 속도에 대한 PID 제어가 이루어져 최종적으로 보정 스로틀 값이 계산된다.
그 다음 두 방법을 적용하여 고도 유지 능력을 비교하기 위해 드론을 이륙시킨 후 약 200cm 높이에서 고도 유지를 수행하였다. Fig.
일반적인 드론의 고도 측정은 측정된 가속도에서 추출한 선형가속도에 추가 필터링 과정을 거친다. 그리고 기압계로 측정한 고도 정보를 함께 이용하여 최종적인 측정 고도를 계산한다. Fig.
일반적인 드론의 고도 측정 방법을 참고하여 가속도 값에 중력가속도 제거, 저역 통과 필터를 통한 선형 가속도 추출 및 드리프트로 생기는 오차를 필터링한다. 그리고 평균 가속도 계산 과정에 고도 유지 인지 알고리즘을 이용한 개선작업을 수행한다. Fig.
현재 스로틀 값이 기준 값보다 커서 드론이 이륙한 상태라고 판단되면 평균 가속도를 적용하여 고도를 계산한다. 다음으로 평균 가속도 계산 과정에서 판단된 고도 변화 상태를 이용하여 고도 계산에 적용되는 속도를 달리한다. 고도 변화가 적은 상태면 속도 적분 오차 누적의 문제를 방지하기 위해 속도에 가중치를 고려해준다.
드리프트를 제거한 후 현재 기압계로 측정한 정보들을 이용해 기압계 고도를 계산한다. 기압계를 이용하여 계산된 고도 값은 가속도센서에서 측정된 가속도 값과 함께 가중치를 다르게 하여 속도를 계산하는데 사용한다.
기압계를 이용하여 계산된 고도 값은 가속도센서에서 측정된 가속도 값과 함께 가중치를 다르게 하여 속도를 계산하는데 사용한다. 또 가속도센서로부터 구한 고도 값과 기압계를 이용하여 측정한 고도 값을 가중치를 다르게 하여 고도를 계산한다. 속도와 고도 계산을 할 때 가속도와 기압계를 함께 사용하기 때문에 둘 중 하나만 오차가 발생하여도 고도 측정값에 오차가 생긴다.
먼저 고도 측정 변화를 확인하기 위해 조이스틱을 이용하여 드론이 비슷한 고도를 유지하도록 조종하였다. Fig.
일반적인 방법의 경우 입력 값으로 속도, 현재 가속도, 직전 가속도, 유지 고도, 현재 측정 고도를 사용한다. 먼저 유지 고도와 측정 고도간의 오차를 통해 고도에 대한 P 제어를 수행하여 유지 고도 달성에 필요한 속도를 계산한다.
Table 1은 두 방법을 적용한 고도유지 실험에서 드론이 유지 고도로부터 움직인 오차 범위와 보정 스로틀 값의 최대, 최소, 평균을 나타낸 표이다. 실험은 두 방법 각각에 대 하여 20번씩 수행되었다. 실험결과 유지 고도로부터의 오차 범위가 약 33% 줄어들었다.
소나센서는 측정가능 범위에서 높은 정확도를 보여주지만 드론에 장착하여 테스트했을 때 드론 진동으로 인한 측정 오차가 크게 발생한다. 이 문제를 해결하고 측정 정확도를 높이기 위해 칼만 필터를 이용하여 두 센서 신호 데이터들을 처리하고 융합한다. 그러나 융합을 통한 고도 측정 결과는 소나센서만 사용했을 때보다는 정확도가 높아졌지만 측정 오차가 크게 개선되지 않았다.
드론이 상승하기 전까지는 고도 값이 0으로 계산되어야 하지만 드론의 진동으로 인해 가속도가 측정되어 고도 값이 변한다. 이 문제를 해결하기 위해 사용자가 드론에 주는 신호인 스로틀 값을 이용하여 초기 고도 상승 상태를 판단한다. 현재 스로틀 값이 드론 이륙에 필요한 최저 기준 값보다 낮으면 이륙하지 않은 상태라고 판단하여 평균 가속도를 고도 계산에 사용하지 않는다.
대상 데이터
실험에서 사용한 드론은 연구를 위해 자체 제작한 쿼드콥터이고 테스트는 실내 비행장에서 수행되었다. 비행장은 Fig. 6처럼 높이 200cm의 펜스가 둘러싸고 있으며 이 펜스를 고도 유지 테스트에 기준으로 이용하였다. 고도 측정에 영향을 끼치는 요인을 최소화하기 위해 장애물은 배치하지 않고 제자리에서 호버링 비행을 수행하였다.
4. 고도 측정 및 고도 유지 실험결과
실험에서 사용한 드론은 연구를 위해 자체 제작한 쿼드콥터이고 테스트는 실내 비행장에서 수행되었다. 비행장은 Fig.
이론/모형
고도 변화가 적은 상태면 속도 적분 오차 누적의 문제를 방지하기 위해 속도에 가중치를 고려해준다. 또한 고도 변화가 적은 상태라도 드론의 진동으로 인해 비정상적인 평균 가속도가 발생하므로 평균 가속도의 범위를 제한하기 위해 윈도우를 적용한다.
목표인 유지 고도를 달성하기 위한 보정 스로틀 값을 계산하는 과정은 계산을 위해서 PID 제어 방법을 사용한다. 제어 방법과 입력 값들은 알고리즘에 따라 조금씩 다를 수 있다.
실제로 울트라소닉 센서를 사용한 기법[10]과 레이저 레이더를 사용한 기법[11]에서도 고도 측정에 사용하는 센서는 서로 다르지만 고도 유지를 위한 스로틀 계산에는 공통적으로 PID 제어 방법을 사용한다. 본 논문에서도 고도 유지를 위한 보정 스로틀 계산에 PID 제어 방법을 사용한다.
성능/효과
그리고 유지 고도를 상승이나 하강이 끝나는 시점의 고도로 변경한다. 결과적으로 드론의 고도 유지는 유지 고도 와 현재 고도간의 오차로 PID 제어를 수행하여 보정 스로틀 값을 구하는 것이 핵심이기 때문에 현재 고도를 정확하게 측정하는 것이 중요함을 알 수 있다.
이 문제를 해결하고 측정 정확도를 높이기 위해 칼만 필터를 이용하여 두 센서 신호 데이터들을 처리하고 융합한다. 그러나 융합을 통한 고도 측정 결과는 소나센서만 사용했을 때보다는 정확도가 높아졌지만 측정 오차가 크게 개선되지 않았다.
실험결과 제안한 방법으로 측정한 드론의 고도 오차율은 약 10%로 기존의 방법보다 정확한 고도 측정이 가능함을 보였다. 그리고 고도 유지 실험결과 측정 고도가 더 정확해지면서 기존 방법에 비해 유지 고도가 실제 드론의 고도와 비슷하게 나타났다. 또 드론의 상승과 하강이 더 좁은 범위 안에서 이루어져 더 안정적인 고도 유지가 가능하였다.
본 논문에서는 일반적인 드론의 고도 측정 방법에서 발생하는 적분 오차, 진동으로 인한 측정 오차, 프로펠러의 바람의 문제들을 개선한 고도 측정 알고리즘을 제안한다. 또 제안한 알고리즘을 적용하여 고도 측정의 정확성과 고도 유지 능력이 향상됨을 보인다.
측정된 고도 값은 125∼129cm로 분포되어 실제 드론의 비행 고도와 비슷하게 나타났다. 실제 고도 값과 측정된 고도 값의 오차율은 약 7%로 나타났다.
실험은 두 방법 각각에 대 하여 20번씩 수행되었다. 실험결과 유지 고도로부터의 오차 범위가 약 33% 줄어들었다. 또 유지 고도와 현재 고도간의 오차가 적어져 보정 스로틀 값도 약 15% 작게 나타났다.
본 논문에서는 고도 측정의 정확도를 높이고자 일반적인 드론의 고도 측정 방법에서 나타나는 여러 문제점들을 개선한 가속도센서 기반의 고도 측정 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 제안한 방법으로 측정한 드론의 고도 오차율은 약 10%로 기존의 방법보다 정확한 고도 측정이 가능함을 보였다. 그리고 고도 유지 실험결과 측정 고도가 더 정확해지면서 기존 방법에 비해 유지 고도가 실제 드론의 고도와 비슷하게 나타났다.
가속도센서를 이용한 이동거리 측정 기법[5]에서는 가속도 크기에 따라 인자값과 임계값을 적용하고 사람의 보폭을 고려하여 이동거리를 측정한다. 이 시스템의 오차율은 8%로 기성품이 가진 오차율 13%보다 적어 보행자 이동거리 측정 시스템이 개선되었음을 보인다. 하지만 이 기법은 수평에 대한 거리 측정을 하는 것으로 수직 방향에 대한 거리 측정과는 기준 요소가 다르며 사람의 보폭을 고려한다는 점에서 드론의 고도측정에 적용하기에는 어려움이 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
가속도센서를 이용한 이동거리 측정 기법은 어떻게 이동거리를 측정하는가?
가속도센서를 이용한 이동거리 측정 기법[5]에서는 가속도 크기에 따라 인자값과 임계값을 적용하고 사람의 보폭을 고려하여 이동거리를 측정한다. 이 시스템의 오차율은 8%로 기성품이 가진 오차율 13%보다 적어 보행자 이동거리 측정 시스템이 개선되었음을 보인다.
일반적인 드론의 고도 유지 기능은?
드론은 비행 목적을 달성하기 위해 고도 유지를 필요로 하는 경우가 많다. 일반적으로 드론의 고도 유지 기능은 현재 측정되는 고도 정보에 따라 드론을 상승시키거나 하강시키는 작업을 반복하는 것을 의미한다. 고도 유지 중에 모터 속도 차이로 인한 추력의 불균형이나 바람 등의 외적 요인으로 인해 드론의 고도가 계속 변한다.
가속도센서를 사용하여 드론의 고도를 측정하는 방법의 문제점은?
드론의 고도 측정 방법은 일반적으로 가속도센서를 사용한다. 이 방법은 적분 오차 누적으로 인한 측정값이 발산하는 문제와 드론의 기체 진동조차 고도 변화로 인지하는 문제가 존재한다. 그래서 상용 드론이나 기존 연구에서는 가속도센서를 제외한 별도의 센서를 추가하여 고도 측정에 사용한다.
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