[논문]퍼지 로직 기반 스마트 자세제어 알고리즘의 설계

오선진

doi:10.17703/jcct.2019.5.3.257

초록
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최근 드론 같은 무인 이동체에 대한 관심과 일상생활에 활용이 늘어나면서 많은 다양한 분야에서 이를 이용하는 응용 사례가 급속도로 확산되고 있다. 하지만 이러한 무인 이동체는 쉽게 외부 환경 요인으로 인한 균형 이탈이나 추락 등의 사고로 이어질 수 있는 많은 위험 요인을 내포하고 있다. 이러한 무인 이동체의 안전한 운용을 위하여 안정적인 자세 제어 알고리즘은 매우 중요한 부분을 차지하고 있으며 현재 널리 사용되고 있는 PID 제어 알고리즘은 거의 완벽한 단계의 자세 제어 기술을 선보이고 있다. 본 연구에서는 기존의 자세 제어 방법과는 달리 보다 외부 환경적인 요인으로 부터 안정적이고 지속적인 자세 제어를 할 수 있는 퍼지 로직을 기반으로 하는 스마트 자세 제어 알고리즘을 제안하고 모의실험을 통하여 기존의 방법과 그 성능을 비교 분석하고자 한다.

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Recently, with a great deal of attention and utilization to the UAV like a drone, many application cases using UAV in various fields have been proliferated rapidly. These UAV, however, has many risks like balance deviation and drone crash due to the external environmental factors. The attitude contr...

Recently, with a great deal of attention and utilization to the UAV like a drone, many application cases using UAV in various fields have been proliferated rapidly. These UAV, however, has many risks like balance deviation and drone crash due to the external environmental factors. The attitude control algorithm for UAV is the most important portion in order to maintain the safe management of UAV, and the best solution is PID control algorithm which is generously used and almost perfect attitude control technology nowadays. In this paper, we propose the smart attitude control algorithm using fuzzy logic in order to provide safe and continuous attitude control against external environmental factors, and compare the performance through simulation study between PID and our algorithm.

주제어

표/그림 (9)

그림 그림 1. 무인 이동체 자세 제어의 주요 요인들[2]. Figure 1. The major factors of UAV's Attitude Control.
그림 그림 2. Roll 변화량에 대한 기본 퍼지 집합 Figure 2. Basic Fuzzy Set for Change Rate of Roll.
그림 그림 3. Pitch 변화량에 대한 기본 퍼지 집합 Figure 3. Basic Fuzzy Set for Change Rate of Pitch.
그림 그림 4. Yaw 변화량에 대한 기본 퍼지 집합 Figure 4. Basic Fuzzy Set for Change Rate of Yaw.
그림 그림 5. Roll에 대한 퍼지 제어규칙. Figure 5. Fuzzy Control Rule for Roll.
그림 그림 6. Pitch에 대한 퍼지 제어규칙. Figure 6. Fuzzy Control Rule for Pitch.
그림 그림 7. Yaw에 대한 퍼지 제어규칙. Figure 7. Fuzzy Control Rule for Yaw.
그림 그림 8. 모의실험 결과. Figure 8. Results of the Simulation Study.
표 표 1. 성능평가를 위한 파리미터 Table 1. Parameters in Simulation

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 논문에서 제안하는 퍼지 논리 기반 스마트 자세 제어 알고리즘에서는 Roll과 Pitch 값의 수평으로부터의 이탈 정도를 기반으로 하여 차등적으로 무인 이동체의 모터에 퍼지 논리 기반 조작량을 부여하여 이에 따른 제어량에 의해 수평을 유지하도록 적용하였고, Yaw 값에 대해서는 회전 없는 안정적인 무인 이동체의 자세 제어를 위한 퍼지 규칙을 각각 적용하였다. 본 논문에서는 무인 이동체의 자세 제어 문제 해법을 단순화하기 위해 우선 무인 이동체의 자세 제어에 직접적으로 영향을 주는 주요 변수인 Roll, Pitch 그리고 Yaw 값들 각각 자세 제어에 영향을 미치는 이탈율에 대해 퍼지 논리 기반 조작율에 대한 제어율만 개별적으로 고려하였고, 이들 변수들이 서로 복합적으로 상호작용하여 발생되는 다양한 불균형 현상에 대한 동기화 문제는 여기서 고려하지 않는다.
본 연구에서는 기존의 방법과는 달리 보다 외부 환경적인 요인에 비교적 큰 변화량 없이 안정적이고 지속적인 자세 제어를 수행하기 위해 퍼지 로직을 이용한 스마트 자세제어 알고리즘을 제안하고 모의실험을 통하여 기존의 방법과 그 성능을 비교 검토하였다. 모의실험 결과 PID 제어 알고리즘의 경우 균형을 잡기 위한 모터의 조작에 의해 초기에는 무인 비행체가 상하 좌우로 심하게 롤링하는 것을 알 수 있었으나 그 변동량의 폭은 급격히 줄어들어 빠른 시간 안에 목표값 1의 수평을 이루는 것을 알 수 있다.
본 연구에서는 기존의 방법과는 달리 외부 환경적인 요인에 대해 무인 이동체가 지속적이고 변동량이 적은 안정적인 자세 제어를 위한 퍼지 로직을 이용한 스마트 자세 제어 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘은 기존의 PID 제어 알고리즘과 모의실험을 통하여 그 성능을 비교 분석하고자 한다.
이 장에서는 지금까지 사용되는 대표적인 자세 제어 알고리즘인 PID 제어 알고리즘을 대체할 수 있는 외부 환경 변화에 유연하고 안정적이며 지속적인 자세 제어를 수행 할 수 있는 퍼지 논리 기반 스마트 자세 제어 알고리즘을 제안하고자 한다.

가설 설정

두 알고리즘간의 성능 비교를 위해 이미 알려진 PID 제어 알고리즘의 성능평가 환경에 근접하게 맞추어서 성능평가를 진행하였으며, 본 논문에서 제안한 퍼지 로직 기반 스마트 자세 제어 알고리즘의 성능평가에서 외부 환경의 영향에 의해 수평으로부터 벗어난 정도를 나타내는 이탈율을 표에서 보인바와 같이 Strong, Medium, 그리고 Weak 등 3단계로 나누어서 퍼지 로직을 적용하였고, 이때 수평의 자세 제어를 위한 모터 조작량 역시 표에 보인바와 같이 3단계로 나누어서 적용하였다. 그리고 모터 조작에 의한 자세 제어에 반영되는 제어량의 적용에는 약간의 시간적 지연(약 평균 0.2 sec)이 있다고 가정하여 모의실험을 진행하였다.

제안 방법

본 연구에서는 기존의 방법과는 달리 외부 환경적인 요인에 대해 무인 이동체가 지속적이고 변동량이 적은 안정적인 자세 제어를 위한 퍼지 로직을 이용한 스마트 자세 제어 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘은 기존의 PID 제어 알고리즘과 모의실험을 통하여 그 성능을 비교 분석하고자 한다.
그림 5와 6과 7은 외부의 힘에 의해 작용되는 변화량에 의해 각각 무인 이동체의 자세 제어의 주요 변수인 Roll, Pitch 그리고 Yaw 값의 이탈율에 따른 자세 제어를 위한 퍼지 제어 규칙을 보여주고 있다[9][10]. 그림에서 보인바와 같이, Roll과 Pitch의 상황 정보에 대한 이탈율에 대해 외부의 7가지의 상황 규칙을 적용하여 각각 6가지의 퍼지 제어 규칙을 결정하였고, 반면 Yaw의 상황 정보에 대한 이탈율에 대해서는 외부의 3가지의 상황 규칙을 적용하여 퍼지 제어 규칙을 결정하였다.
표 1은 본 논문에서 제안한 퍼지 로직 기반 스마트 자세 제어 알고리즘을 기존의 PID 제어 알고리즘과 성능평가를 하기위해 사용한 파라미터를 보여준다. 두 알고리즘간의 성능 비교를 위해 이미 알려진 PID 제어 알고리즘의 성능평가 환경에 근접하게 맞추어서 성능평가를 진행하였으며, 본 논문에서 제안한 퍼지 로직 기반 스마트 자세 제어 알고리즘의 성능평가에서 외부 환경의 영향에 의해 수평으로부터 벗어난 정도를 나타내는 이탈율을 표에서 보인바와 같이 Strong, Medium, 그리고 Weak 등 3단계로 나누어서 퍼지 로직을 적용하였고, 이때 수평의 자세 제어를 위한 모터 조작량 역시 표에 보인바와 같이 3단계로 나누어서 적용하였다. 그리고 모터 조작에 의한 자세 제어에 반영되는 제어량의 적용에는 약간의 시간적 지연(약 평균 0.
즉, Roll은 무인 이동체의 좌우, Pitch는 상하 그리고 Yaw는 좌우 회전의 진행방향에 영향을 주는 값으로 이들 중 상대적으로 Roll과 Pitch 값에 의해 주로 무인 이동체의 수평을 유지하는데 주요 변수로 작용하게 된다. 따라서 본 논문에서 제안하는 퍼지 논리 기반 스마트 자세 제어 알고리즘에서는 Roll과 Pitch 값의 수평으로부터의 이탈 정도를 기반으로 하여 차등적으로 무인 이동체의 모터에 퍼지 논리 기반 조작량을 부여하여 이에 따른 제어량에 의해 수평을 유지하도록 적용하였고, Yaw 값에 대해서는 회전 없는 안정적인 무인 이동체의 자세 제어를 위한 퍼지 규칙을 각각 적용하였다. 본 논문에서는 무인 이동체의 자세 제어 문제 해법을 단순화하기 위해 우선 무인 이동체의 자세 제어에 직접적으로 영향을 주는 주요 변수인 Roll, Pitch 그리고 Yaw 값들 각각 자세 제어에 영향을 미치는 이탈율에 대해 퍼지 논리 기반 조작율에 대한 제어율만 개별적으로 고려하였고, 이들 변수들이 서로 복합적으로 상호작용하여 발생되는 다양한 불균형 현상에 대한 동기화 문제는 여기서 고려하지 않는다.
하지만 이때 임계치에 도달하는데 시간이 너무 걸리고 급격한 변화에 대응하기 어렵다는 문제점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 기존 PID 제어에 미분항을 추가하여 급격한 변화에도 대응하고, 목표값을 지나 넘어버리는 오버슛을 줄여 안정성을 향상시키며 임계치에 도달시간을 줄인다. 여기서 각 항에 표시된 상수값 K_p, K_i, K_d의 역할이 중요하다.

데이터처리

이 장에서는 본 논문에서 제안한 퍼지 로직 기반 스마트 자세 제어 알고리즘의 성능을 모의실험을 통해 평가하고 이를 지금까지 널리 사용되고 있는 PID 제어 알고리즘과 비교 분석하였다.

이론/모형

따라서 PID 제어는 드론 개발에 중요하게 사용되는 원리이다. 가속도 자이로 센서를 이용해서 상보필터 원리를 사용해 Roll, Pitch, Yaw값을 구하고, 해당 값들을 이용해서 4축의 모터의 속도를 어떻게 제어해야 하는지 판단하기 위해 PID 제어 알고리즘을 사용한다[6]. 예를 들어, 드론이 기울어진 상태에서 수평 상태로 복원하기 위해 만약 오른쪽으로 기울어진 상태라면 오른쪽에 있는 두 날개의 모터를 강하게 회전시키고 반대로 왼쪽에 있는 두 개의 날개는 약하게 회전시켜야 한다.

성능/효과

본 연구에서는 기존의 방법과는 달리 보다 외부 환경적인 요인에 비교적 큰 변화량 없이 안정적이고 지속적인 자세 제어를 수행하기 위해 퍼지 로직을 이용한 스마트 자세제어 알고리즘을 제안하고 모의실험을 통하여 기존의 방법과 그 성능을 비교 검토하였다. 모의실험 결과 PID 제어 알고리즘의 경우 균형을 잡기 위한 모터의 조작에 의해 초기에는 무인 비행체가 상하 좌우로 심하게 롤링하는 것을 알 수 있었으나 그 변동량의 폭은 급격히 줄어들어 빠른 시간 안에 목표값 1의 수평을 이루는 것을 알 수 있다. 반면, 본 논문에서 제안한 퍼지 로직 기반 스마트 자세 제어 알고리즘의 경우 초기 균형 복원 단계에서 PID 제어 알고리즘보다 롤링 변동량이 극히 적음을 알 수 있는데 이는 균형 복원을 위해 모터의 작동에 의한 복원의 정도에 따라 퍼지 로직을 적용하여 차등적으로 모터의 조작량이 다르게 적용됨으로써 PID 제어 알고리즘과는 달리 초기 균형 복원 단계에서 심한 롤링 현상은 볼 수 없었다.
모의실험 결과 PID 제어 알고리즘의 경우 균형을 잡기 위한 모터의 조작에 의해 초기에는 무인 비행체가 상하 좌우로 심하게 롤링하는 것을 알 수 있었으나 그 변동량의 폭은 급격히 줄어들어 빠른 시간 안에 목표값 1의 수평을 이루는 것을 알 수 있다. 반면, 본 논문에서 제안한 퍼지 로직 기반 스마트 자세 제어 알고리즘의 경우 초기 균형 복원 단계에서 PID 제어 알고리즘보다 롤링 변동량이 극히 적음을 알 수 있는데 이는 균형 복원을 위해 모터의 작동에 의한 복원의 정도에 따라 퍼지 로직을 적용하여 차등적으로 모터의 조작량이 다르게 적용됨으로써 PID 제어 알고리즘과는 달리 초기 균형 복원 단계에서 심한 롤링 현상은 볼 수 없었다. 하지만 목표값 1의 수평을 이룰 때까지의 소요되는 시간은 PID 제어 알고리즘보다 상대적으로 오랜 시간이 소요됨을 알 수 있었다.
반면, 본 논문에서 제안한 퍼지 로직 기반 스마트 자세 제어 알고리즘의 경우 초기 균형 복원 단계에서 PID 제어 알고리즘보다 롤링 변동량이 극히 적음을 알 수 있는데 이는 균형 복원을 위해 모터의 작동에 의한 복원의 정도에 따라 퍼지 로직을 적용하여 차등적으로 모터의 조작량이 다르게 적용됨으로써 PID 제어 알고리즘과는 달리 초기 균형 복원 단계에서 심한 롤링 현상은 볼 수 없었다. 하지만 목표값 1의 수평을 이룰 때까지의 소요되는 시간은 PID 제어 알고리즘보다 상대적으로 오랜 시간이 소요됨을 알 수 있었다. 이는 극단적으로 심한 균형 이탈 현상이 아닌 이상 약간의 불균형에 대한 자세 제어의 경우 제어 변동량이 상대적으로 작은 퍼지 로직 기반 스마트 자세 제어 알고리즘이 극심한 상하 좌우 롤링 현상 없는 제어 측면에서 더욱 안정적인 자세 제어가 구현될 수 있다고 생각된다.

후속연구

이는 극단적으로 심한 균형 이탈 현상이 아닌 이상 약간의 불균형에 대한 자세 제어의 경우 제어 변동량이 상대적으로 작은 퍼지 로직 기반 스마트 자세 제어 알고리즘이 극심한 상하 좌우 롤링 현상 없는 제어 측면에서 더욱 안정적인 자세 제어가 구현될 수 있다고 생각된다. 향후 연구과제로는 자세 제어에 영향을 미치는 Roll, Pitch, 그리고 Yaw 값이 복합적으로 작용하는 환경에서의 이들 변수들의 서로 복합적으로 상호작용하여 발생되는 자세 불균형 현상에 대한 동기화 문제에 관한 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	드론 운용에 있어 PID 자세 제어 기술이 널리 사용되는 이유는?	최근 드론 같은 무인 이동체에 대한 관심과 활용이 급격히 증가 하면서 많은 다양한 분야에서 무인 이동체 를 이용하는 응용 사례들이 급속히 확산되고 있는 실정이다. 무인 이동체를 운용하는데 있어 가장 중요한 요소로 꼽을 수 있는 것이 바로 안전이라 할 수 있으며 안전한 운영을 위해선 무엇보다도 무인 이동체의 안정적인 자세제어를 들 수 있다. 이를 구현하기 위해 지금까지 가장 널리 사용되고 있는 기술은 소위 PID 자세 제어 기술이라 불리는 비례․적분․미분(Proportional -Integral-Derivative) 제어기라 할 수 있다[4].
	드론을 이용하는 주요 분야는 무엇인가?	오늘날 드론과 같은 무인 이동체 관련 기술은 하루가 다르게 빠른 속도로 발전하고 있으며, 이러한 무인 이동체를 이용하는 활용분야 역시 급속도로 팽창하고 있다[1]. 주로 드론을 이용하는 주요 분야를 살펴보면 드론 항공사진 및 동영상 촬영과 영상 분석 분야, 사람들이 도달하기 어려운 장소나 고도에서의 센서들을 이용한 상황분석 응용 분야, 국방 및 군사 목적용 조사 및 정찰과 침투 공격 응용 분야, 의료와 의약품 수송 지원과 생물 및 환경 관련 활동 분야, 오지나 산악지형 등의 생태계 관련 탐사 및 조사 활동 분야, 자연재해로 접근이 어려운 지역의 조사나 인명구조 활동, 농약 살포 및 방제와 영농작업 활동 지원분야, 물류 배달 운송 서비스 및 로지스틱스 분야, 보안 및 통신과 엔터테인먼트 분야 등 그 활용 영역이 지속적으로 확산되고 있는 실정이다[1]. 원래 Drone은 무인 항공기를 뜻하는 단어로, 사전적으로는 수컷 꿀벌을 지칭한다[2].
	PID 제어란?	기계 공학 등 공학 분야 전반에서 주로 유연하고 세밀한 제어를 목적으로 자주 사용되는 기술로 PID 제어 기술을 들 수 있다. PID 제어란 자동제어 방식 가운데서 가장 흔히 이용되는 제어방식으로 원하는 값에 도달 하기 위한 기초적인 자동 피드백 제어 방법 중 하나이다. 여기서 PID는 각각 P : Proportional(비례), I : Integral(적분), D : Derivative(미분)의 3가지 조합으로 제어하는 것으로 유연한 제어가 가능해 진다[5].

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