본 논문은 쿼드로터 자세제어의 신뢰성 향상을 목적으로 다종 센서 구성 및 다종 센서 데이터 융합 알고리즘 적용을 연구한 결과이다. 먼저, 쿼드로터에 대한 동역학적 모델링에 관한 수식을 도출하였으며, 획득된 수식을 기초로 쿼드로터에 대한 수학적 모델링을 진행하였고 이를 기반으로 신뢰성이 향상된 다종 센서 데이터를 입력으로 하는 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 쿼드로터 자세제어를 위해 다종 센서 데이터의 신뢰성 향상이 필요했으며 이를 위해 다종 센서 데이터 입력에 대한 칼만 필터링를 진행하였고, 이후 쿼드로터의 수학적 모델링에 적용하여 오차를 보상토록 하였다. 관련 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 실제 쿼드로터 시스템에 적용하기 위하여 쿼드로터를 짐벌에 장착한 실제 시스템을 구성하였고 이후 쿼드로터를 호버링 상태에서 사용자가 요구하는 각도 변화에 따른 실험을 수행하였다. 실제 실험을 통한 쿼드로터 자세제어 데이터를 산출하였으며, 이를 바탕으로 추가적인 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 설계한 다종 센서 및 쿼드로터 자세 제어 시스템의 성능 검증을 진행하였다.
본 논문은 무인항공기의 한 종류인 쿼드로터의 고장허용 제어기를 제안한다. 라그랑지안 방정식을 이용하여 쿼드로터를 모델링하고 인접한 두 로터가 작동하지 않는 경우에 쿼드로터에 작용하는 힘을 고려한다. 두 로터가 작동하지 않는 경우에 몸체의 평형을 유지하기 위한 고장허용 제어기를 제안하고, 리아프노프 정리에 입각하여 제안한 제어기를 입력한 경우 쿼드로터가 점근적으로 안정하게 되는 것을 보인다. 두 로터가 작동하지 않는 쿼드로터에 제안한 제어기를 입력하여 모의실험을 시행하고, 이를 통해 제어기의 우수성을 입증한다.
통상적인 쿼드로터 항공기는 네 개 로터의 회전 속도에 의한 추력 벡터의 크기를 조절하여 자세를 제어한다. 본 연구에서는 기존에 개발된 쿼드로터 항공기의 단점을 개선하기 위해서 사이클릭 피치 제어가 가능한 쿼드로터 항공기를 설계하였다. 콜렉티브와 사이클릭 제어를 사용하는 쿼드로터 항공기는 각 로터의 회전속도를 모두 동일하게 유지함으로써 진동에 의한 구조적인 문제를 해소할 수 있으며, 12개의 자유도를 가지므로 다양한 자세에서의 비행이 가능하기 때문에 자동 비행과 실용적 임무가 가능한 고성능 항공기로서 적합하다. 본 연구에서 개발하는 쿼드로터 항공기의 모델링은 FLIGHTLAB을 이용하여 비선형 모델을 구성하였으며, 각 비행 조건에서의 선형 모델을 이용하여 LQR 제어기 설계 및 비선형 시뮬레이션을 통해 제어기의 성능을 검증하였다. 본 논문은 사이클릭 피치 제어가 가능한 쿼드로터의 모델링 및 시뮬레이션 결과를 보여준다.
본 눈문은 쿼드로터 무인항공기의 모델링 및 제어기 설계에 대해서 논의한다. 라그랑지안 방정식을 이용하여 쿼드로터 무인항공기 시스템을 모델링하며, 실험을 통해 모델 파라미터를 결정한다. 쿼드로터 모델과 구해진 파라미터 값을 PID 제어 기법과 동적표면제어기법을 이용하여 쿼드로터 무인항공기의 제어기를 설계한다. 마지막으로, 모의실험을 통해 PID 제어기와 본 논문에서 제안한 동적표면 제어기의 성능을 비교하고, 제안한 제어기의 우수성을 입증한다.
최근까지 무인 항공기는 군사적인 목적으로 활용하기 위해 활발하게 연구 되어 왔다. 근래에 들어 레저용, 또는 상업용으로 활용도가 급격히 증대되고 있다. 이에 국내외의 대학 및 연구기간에서 무인항공기의 자동비행 제어시스템을 위한 연구를 활발히 진행되고 있다. 최근 들어 무인항공기로 제어하기가 쉽고 활용도가 높은 쿼드로터 비행체가 각광을 받고 있는데 이미 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 쿼드로터는 4개의 로터의 속도 제어로 비행체의 위치제어가 가능하다. 쿼드로터의 구조적인 이점으로 제어가 쉬운 반면 바람과 같은 외란에 매우 취약하다는 단점이 있어 실제 위치 제어가 쉽지가 않다. 본 논문에서는 외란(disturbance)에 취약한 쿼드로터의 위치제어를 안정하게 제어하기 위해 비행체의 자세 측정 센서인 관성측정장치(Inertial Measurement Unit)를 만들어 비행체의 자세를 측정 할 수 있도록 하였다. IMU는 자이로(Gyro)와 가속도(Accelerometer) 센서를 융합하여 비행체의 Roll, Pitch, Yaw 자세를 계측할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 일반적인 PID 제어기법을 적용하여 기존의 쿼드로터의 비행체에 대한 제어 성능을 실험을 제시하고자 한다.
쿼드로터는 대칭적인 구조로 모델링이 간단하지만 외란과 시스템의 불확실성에 민감하다는 단점이 있다. 쿼드로터의 제어를 위해 비교적 간단하게 적용이 가능한 PID 제어가 많이 연구되고 있지만, 비선형 시스템에서는 정밀한 제어가 힘들다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 외란과 시스템의 불확실성에 강인한 특징을 가지는 슈퍼 트위스팅 알고리즘(Super twisting algorithm)을 이용한 쿼드로터 제어를 제안한다. 이 제어기법을 이용하여 쿼드로터의 자세제어기를 구성하였다. 구성한 제어기의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션 및 실제 비행시험을 진행하였다. 제어기의 보다 객관적인 성능 검증을 위해 PID 제어와 성능 비교를 진행하였다.
쿼드로터는 일반 무인항공기와 달리 구조가 단순하고 그 활용 가치가 매우 높아 많은 사람들의 관심을 받고 있다. 하지만 드론에 대한 관심이 높아짐에 따라 항공 안전사고 또는 분실에 대비한 비행체의 안정성과 위치파악의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 쿼드로터의 모델링을 수식적으로 유도하여 이를 선형화시켜 간단한 제어기로 모델을 안정화시키고 다양한 센서로부터 얻은 데이터를 필터를 거쳐 기울어진 정도를 파악하여 보다 안정한 호버링이 가능한 추적 시스템을 제안하였다. 개발된 추적시스템은 비행 중인 쿼드로터의 위치를 컴퓨터로 전송해 이를 경로로 나타내어 비행경로를 파악할 수 있고 비행속도, 고도 등의 다양한 정보를 동시에 확인할 수 있게 하였다. 그리고 실제 쿼드로터에 사용되는 센서는 외란과 진동에 의해 정확한 센서 값을 측정할 수 없기 때문에 칼만필터와 상보필터를 통한 센서 결합으로 이를 극복하여 쿼드로터 호버링의 안정성을 PID 제어를 통해 구현하였다. 이를 모의 실험을 통하여 쿼드로터의 속도, 위치, 고도 등의 다양한 정보를 실시간으로 확인하였다.
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.
본 논문은 쿼드로터형 무인 비행체를 비전센서를 이용한 목표 추적 위치 제어기 설계하였고, 이를 시뮬레이션 및 실험을 통해서 확인하였다. 우선 제어기 설계에 앞서 쿼드로터의 동역학 분석 및 실험데이터를 통한 모델링을 수행하였다. 이때, 모델의 계수들은 실제 비행 데이터를 이용한 PEM(Prediction Error Method)을 이용하여 얻었다. 이 추정된 모델을 바탕으로 LQR(Linear Quadratic Regulator) 기법을 이용한 임의의 목표를 따라가는 위치 제어기를 설계하였으며, 이때 위치 정보는 비전센서의 색 정보를 이용한 Color Tracking기능을 이용하여 쿼드로터와 물체의 상대적인 위치를 얻어내었고, 초음파 센서를 이용하여 고도 정보를 얻어 내었다. 마지막으로 실제 움직이는 물체의 추적 제어 실험을 수행하여 LQR 제어기 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 쿼드트리(Quadtree) 기반의 합성곱 신경망을 통해 빠르게 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 적응형 트리인 쿼드트리를 기반으로 유의미한 영역만을 분류한다. 이 과정에서 손실 없이 온전하게 DoF영역을 추출하기 위한 필터링 과정을 거친다. 이러한 과정에서 얻어진 이미지 패치들은 전체 이미지에 비해 적은 영역으로 나타나며, 이 적은 개수의 패치들을 이용하여 네트워크 단계에서 사용할 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 네트워크 과정에서 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 쿼드트리 기반 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 결과적으로 학습에 필요한 데이터 영역이 줄어듦으로써 학습 시간과 메모리를 절약했으며, 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 더욱더 빠른 시간 내에 찾아낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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