[論文レビュー] Energy Model for UAV Communications: Experimental Validation and Model Generalization

Ning Gao, Yong Zeng+6 more|arXiv (Cornell University)|May 4, 2020

UAV Applications and Optimization参考文献 20被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、広範な飛行実験を通じて回転翼ドローンの理論的エネルギーモデルを検証し、任意の2次元水平飛行における一般化されたヒューリスティックエネルギーモデルを提案する。12,000点以上のパワー・スピードデータ点を用いたモデルベースの曲線近似とモデルフリーのディープラーニングの両方により、理論と測定値の間で強い一致が確認され、特に半径が小さいために遠心加速度が大きくなる円形飛行において、パワーが増加するというモデルの正確性が裏付けられた。

ABSTRACT

Wireless communication involving unmanned aerial vehicles (UAVs) is expected to play an important role in future wireless networks. However, different from conventional terrestrial communication systems, UAVs typically have rather limited onboard energy on one hand, and require additional flying energy consumption on the other hand, which renders energy-efficient UAV communication with smart energy expenditure of paramount importance. In this paper, via extensive flight experiments, we aim to firstly validate the recently derived theoretical energy model for rotary-wing UAVs, and then develop a general model for those complicated flight scenarios where rigorous theoretical model derivation is quite challenging, if not impossible. Specifically, we first investigate how UAV power consumption varies with its flying speed for the simplest straight-and-level flight. With about 12,000 valid power-speed data points collected, we first apply the model-based curve fitting to obtain the modelling parameters based on the theoretical closed-form energy model in the existing literature. In addition, in order to exclude the potential bias caused by the theoretical energy model, the obtained measurement data is also trained using a model-free deep neural network. It is found that the obtained curve from both methods can match quite well with the theoretical energy model. Next, we further extend the study to arbitrary 2-dimensional (2-D) flight, where, to our best knowledge, no rigorous theoretical derivation is available for the closed-form energy model as a function of its flying speed, direction, and acceleration. To fill the gap, we first propose a heuristic energy model for these more complicated cases, and then provide experimental validation based on the measurement results for circular level flight.

研究の動機と目的

• 直線水平飛行下における回転翼ドローンの理論的エネルギーモデルの実験的検証を目的とする。
• 理論的導出が非現実的となる複雑な2次元飛行シナリオにおける一般化されたエネルギーモデルの開発を目的とする。
• 飛行速度、半径、遠心加速度がドローンのパワー消費に与える影響を定量化することを目的とする。
• モデルベースのフィッティングとモデルフリーのディープラーニングを比較し、エネルギー消費曲線推定に用いる。
• 異なる速度（1–6 m/s）と半径（10–20 m）での円形水平飛行において、ヒューリスティックモデルの検証を目的とする。

提案手法

• 直線水平飛行下で約12,000件の有効なパワー・スピードデータ点を収集するための広範な飛行実験を実施した。
• ロータークラフトの空力学および推進物理学に基づいて導出された理論的閉形式エネルギーモデルを用いたモデルベースの曲線近似を適用した。
• 理論的モデルからの仮定を避けるために、同じ測定データにモデルフリーのディープニューラルネットワークを適用した。
• 任意の2次元水平飛行におけるヒューリスティックエネルギーモデルを提案し、エネルギーを速度および遠心加速度の関数として表現した。
• 異なる速度（1–6 m/s）と半径（10–20 m）での円形水平飛行における実験データを用いて、ヒューリスティックモデルを検証した。
• ステディステートの円形飛行挙動を分離するために、離陸および着陸フェーズのデータを除外した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 回転翼ドローンの理論的エネルギーモデルは、直線水平飛行下の実世界の飛行測定値とどの程度一致するか？
• RQ2 仮定を理論的モデルに依存しないモデルフリーのディープニューラルネットワークは、理論的エネルギーモデルを再現できるか？
• RQ3 円形水平飛行において、ドローンのパワー消費は飛行速度および飛行半径にどのように変化するか？
• RQ4 遠心加速度は曲がりくねった飛行におけるエネルギー消費にどの程度の影響を及ぼすか？
• RQ5 一般化されたヒューリスティックエネルギーモデルは、直線運動を越えた任意の2次元水平飛行を正確に記述できるか？

主な発見

• モデルベースの曲線近似とモデルフリーのディープラーニングの両方とも、理論的エネルギーモデルと非常に近い曲線を生成し、その有効性が確認された。
• 理論的エネルギーモデルは、単純な多項式近似よりもドローンのパワー消費を特徴づける上で優れていた。
• 高速度（≥4 m/s）において、飛行半径が小さくなるとパワー消費が顕著に増加した。これは遠心加速度の影響を裏付けた。
• 速度が≤4 m/sの場合、飛行半径はパワー消費にほとんど影響を与えず、低速旋回域では感受性が小さいことが示された。
• ヒューリスティックエネルギーモデルは、異なる半径および速度において、円形水平飛行のパワー消費を正確に予測した。
• タングェンシャル加速度の累積的効果がパワーに与える影響は、初期速度および最終速度にのみ依存し、中間の値に依存しないことが、運動エネルギー項の予測通りに示された。