[論文レビュー] Development of a Low-Cost Experimental Quadcopter Testbed Using an Arduino Controller and Software

Ankyda Ji, Kamran Turkoglu|arXiv (Cornell University)|Aug 20, 2015

Robotics and Sensor-Based Localization参考文献 13被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、自律飛行制御のためのオフザシェル部品を用いた低コストのArduino Megaベースのマルチコプター試験台を提示する。制御アルゴリズムをPIDを超える高度なものに拡張可能な、新規のモジュラーなソフトウェアアーキテクチャを導入し、システム同定と飛行試験により、ロール、ピッチ、ヨーの動的特性を同定した伝達関数で検証した。

ABSTRACT

This paper explains the integration process of an autonomous quadcopter platform and the design of Arduino based novel software architecture that enables the execution of advanced control laws on low-cost off-the-shelf products based frameworks. Here, quadcopter dynamics are explored through the classical nonlinear equations of motion. Next, quadcopter is designed, built and assembled using off-the-shelf, low-cost products to carry a camera payload which is mainly utilized for any type of surveillance missions. System identification of the quadcopter dynamics is accomplished through the use of sweep data and $CIFER^{\circledR}$ to obtain the dynamic model. The unstable, non-linear quadcopter dynamics are stabilized using a generic control algorithm through the novel Arduino based software architecture. Experimental results demonstrate the validation of the integration and the novel software package running on an Arduino board to control autonomous quadcopter flights.

研究の動機と目的

• オフザシェル部品とArduino Megaコントローラーのみを用いて、低コストで自律飛行可能なマルチコプター試験台を設計・構築すること。
• 標準のPID制御を超える高度な制御手法をサポートする、拡張性のあるArduino上での新規なソフトウェアアーキテクチャを構築すること。
• 自動チープスイープとシステム同定ツール（CIFER®）を用いて、マルチコプターの動的モデルを同定・検証すること。
• 補完的フィルタリングとカルマンフィルタリング技術を用いて、校正済みのIMUおよびGPSデータによる正確な状態推定を可能にすること。
• ダブルット入力とコherエンス解析を用いて、同定された線形モデルが実際の飛行データとどの程度一致するかを検証すること。

提案手法

• 制御論理と低レベルの作動を分離するモジュラーなArduino Megaソフトウェアフレームワークを開発し、多様な制御則のプラグイン実装を可能にした。
• マルチコプターの非線形運動方程式（EoMs）を導出し、制御設計用の状態空間モデルに線形化した。
• 自動チープ信号とCIFER®ソフトウェアを用いてシステム同定を実施し、ロール、ピッチ、ヨーのSISO伝達関数を抽出した。
• 同定された状態空間モデルを用いてSimulinkで閉ループPID制御器を設計し、その後その制御論理をArduino Megaに移植した。
• 補完的フィルタリングとカルマンフィルタリングを用いてIMUおよびGPSセンサーを校正し、状態推定の精度を向上させた。
• マイクロSDカードに飛行データを記録し、ダブルットマニューバーを用いた後処理分析とモデル検証を実施した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 オフザシェル部品とカスタムのArduinoベースのソフトウェアアーキテクチャを用いた低コストなマルチコプター平台は、PIDを超える高度な制御アルゴリズムを実装できるか？
• RQ2 自動チープスイープとCIFER®ソフトウェアを用いることで、マルチコプターの動的挙動をどの程度正確に同定できるか？
• RQ3 同定されたSISO伝達関数（ロール、ピッチ、ヨー）は、時間領域および周波数領域において実際の飛行データとどの程度一致するか？
• RQ4 ノイズと非軸方向測定のコherエンスが低いことによる影響を受けて、完全な高次元の結合状態空間モデル（SSM）を抽出する際の制限は何か？
• RQ5 低コストプラットフォームにおいて、IMUとGPSデータのフィルタリング統合が、安定的でリアルタイムな状態推定にどの程度有効であるか？

主な発見

• 新規のArduinoソフトウェアアーキテクチャは、制御論理とハードウェアを効果的に分離し、低コストマイコン上でPIDを超える高度な制御アルゴリズムの実装を可能にした。
• 自動チープを用いたシステム同定により、ロールとピッチの安定したSISO伝達関数が得られ、時間遅延はそれぞれ0.197 sおよび0.2 sであり、多数の周波数帯域でコherエンス値が0.8〜1.0の範囲に収まった。
• ロール角伝達関数（TF_RollAngle = 2.305s / (s² + 3.894s + 3.967) × e^(-0.197s)）は、時間遅延と大きさの両面で飛行データとよく一致し、モデルの妥当性が検証された。
• ピッチ角伝達関数は正しい時間遅延を示したが、飛行データより低めの大きさを示した。これは、高次元および結合ダイナミクスを無視する低次等価システム（LOES）を用いたことによるものと推定された。
• ヨー率の伝達関数（TF_YawRate = (10.68s + 138.8) / (s² + 11.64s + 163.8) × e^(-0.0592s)）は高いコherエンスを示したが、完全なSSM抽出に必要な非軸方向データには問題が残った。
• ノイズ比が低く、非軸方向測定のコherエンスが悪いため、完全な状態空間モデル（SSM）抽出に失敗した。特に結合ダイナミクスの部分で顕著であり、データ取得またはフィルタリングの改善が求められることが示された。