[論文レビュー] Dynamic System Identification, and Control for a cost effective open-source VTOL MAV

Inkyu Sa, Mina Kamel+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 30, 2017

Adaptive Control of Nonlinear Systems参考文献 16被引用数 9

ひとこと要約

本論文では、DJI Matrice 100 プラットフォームを用いた低コストでオープンソースの垂直離着陸型マイクロエアロボット（VTOL MAV）システムを提示する。地上のIMUデータを用いて動的特性と制御行動を同定し、高精度なモデル予測制御（MPC）を実現する。静止状態下においても風の影響を受けても、位置のRMS追従誤差はx方向で0.021 m、y方向で0.016 m、z方向で0.029 m、ロール方向で0.392°、ピッチ方向で0.618°、ヨー方向で1.087°を達成。全コードとドキュメントをコミュニティに公開。

ABSTRACT

This paper describes dynamic system identification, and full control of a cost-effective vertical take-off and landing (VTOL) multi-rotor micro-aerial vehicle (MAV) --- DJI Matrice 100. The dynamics of the vehicle and autopilot controllers are identified using only a built-in IMU and utilized to design a subsequent model predictive controller (MPC). Experimental results for the control performance are evaluated using a motion capture system while performing hover, step responses, and trajectory following tasks in the present of external wind disturbances. We achieve root-mean-square (RMS) errors between the reference and actual trajectory of x=0.021m, y=0.016m, z=0.029m, roll=0.392deg, pitch=0.618deg, and yaw=1.087deg while performing hover. This paper also conveys the insights we have gained about the platform and returned to the community through open-source code, and documentation.

研究の動機と目的

• 限られたオンボードセンサから得られるデータを用いて、正確な動的特性と制御行動を同定することで、低コストVTOL MAVにおける高精度な自律飛行を実現すること。
• DJI Mシリーズのような商業用VTOL MAVプラットフォームにおいて、自動飛行制御装置の構造や動的モデルといった、公開可能な科学的リソースの不足に対処すること。
• 同定された動的特性に基づくモデル予測制御（MPC）を設計・検証し、外部の摂動下でも優れた制御性能を発揮すること。
• 研究コミュニティが高パフォーマンスなMAVをロボットアプリケーションに展開できるよう、オープンソースのソフトウェア、ドキュメント、およびシステム同定ツールを共有すること。

提案手法

• DJI Matrice 100が内蔵するIMUデータのみを用いて、オフラインでシステム同定を実施し、機体の動的モデルおよび自動飛行制御装置の挙動を推定する。
• 同定されたパrameterに基づいて、MPC設計に使用する線形化された状態空間モデルを構築する。
• 同定されたモデルを用いて最適な制御入力を計算するモデル予測制御（MPC）を実装し、位置および姿勢の追従制御を実現する。
• 静止状態、ステップ応答、軌道追従タスクの各状況において、100 Hzの高周波でリアルタイムの状態推定を実現するため、モーションキャプチャシステムを用いて制御システムを検証する。
• 静穏な空気中および風の影響を受ける状況の両方で実験を行い、耐障害性と性能を評価する。
• 改変済みSDK、システム同定ツール、MPC実装をオープンソースソフトウェアとして公開し、包括的なドキュメントを併記する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 DJI Matrice 100のような商業用VTOL MAVのオンボードIMUのみを用いて、正確な動的システム同定が可能か？
• RQ2 同定された動的特性に基づくモデル予測制御（MPC）は、外部の風の影響を受ける状況下でも、軌道追従性能をどの程度発揮できるか？
• RQ3 静止状態および動的運動中における位置および姿勢の追従誤差（RMS誤差）として、どの程度の制御精度が達成可能か？
• RQ4 機体の質量および構造的特性が、制御応答時間および摂動抑制性能にどの程度の影響を及ぼすか？
• RQ5 オープンソースツールおよびドキュメントは、低コストプラットフォームにおける自律MAVアプリケーション開発をどの程度加速できるか？

主な発見

• 風の影響を受ける状況下でも、静止状態下での位置追従誤差はx方向で0.021 m、y方向で0.016 m、z方向で0.029 mを達成した。
• 姿勢制御性能は非常に高く、静止状態下でのロール誤差は0.392°、ピッチ誤差は0.618°、ヨー誤差は1.087°であった。
• 風の影響に対して優れた摂動抑制性能を示し、風速11～11.5 m/sの範囲でも位置誤差が一定に保たれた。3.3 kgの機体質量では風の影響が顕著に現れないため、風の力が機体に与える影響は限定的であった。
• ステップ応答特性は、機体の質量に起因する遅いダイナミクスを示したが、MPC制御器が過渡応答および安定化を効果的に管理した。
• 軌道追従実験では、静穏および風の影響下の両方で1×1 mの正方形パスを正確に追従した。ただし、急な運動遷移時にはヨー誤差が観察された。
• SDK、システム同定ツール、MPC実装のオープンソース公開により、他のDJI Mシリーズプラットフォームでも再現可能で高パフォーマンスな制御開発が可能になった。