[論文レビュー] Modeling and Optimal Control of Hybrid UAVs with Wind Disturbance

Sunsoo Kim, Niladri Das+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 19, 2020

Adaptive Control of Nonlinear Systems参考文献 26被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、固定翼と垂直離着陸型の利点を組み合わせたハイブリッドVTOLドローンを提示しており、剛体力学、翼の空力（VLMを介して）、およびモーター・プロペラ推力（実験的ラックアップテーブルを介して）を統合した非線形6自由度モデルを採用している。$θ_{2}$最適制御器を設計し、風の乱れに対する抑制性能がPIDおよびLQRを上回り、垂直飛行および水平飛行の両状況で、より低いRMS誤差とより速い応答を達成した。

ABSTRACT

This paper addresses modeling and control of a six-degree-of-freedom unmanned aerial vehicle capable of vertical take-off and landing in the presence of wind disturbances. We design a hybrid vehicle that combines the benefits of both the fixed-wing and the rotary-wing UAVs. A non-linear model for the hybrid vehicle is rapidly built, combining rigid body dynamics, aerodynamics of wing, and dynamics of the motor and propeller. Further, we design an H2 optimal controller to make the UAV robust to wind disturbances. We compare its results against that of PID and LQR-based control. Our proposed controller results in better performance in terms of root mean squared errors and time responses during two scenarios: hover and level-flight.

研究の動機と目的

• 垂直離着陸と長距離飛行を可能にするハイブリッドUAVの設計を開発すること。固定翼の効率性と垂直型の垂直離着陸能力を統合する。
• 剛体力学、翼の空力（バーテックス・ラティス法を介して）、推力動力学（実験的推力・トルクラックアップテーブルを介して）を統合した高精度な非線形6自由度動的モデルを構築すること。
• 風の乱れを効果的に抑制できる耐障害性の高い制御システムを設計すること。これは、実世界のUAV運用における重要な課題である。
• 垂直飛行および水平飛行の両状態で、風の突風にさらされた状況下において、$θ_{2}$最適制御と従来のPIDおよびLQR制御の性能を比較すること。
• $θ_{2}$制御が、より低いRMS誤差と改善された過渡応答を示し、より優れた乱れ抑制と安定性を実現することを実証すること。

提案手法

• 垂直離着陸用に4つのプロペラを備えた飛行翼型のハイブリッドUAVをモデリングし、CADおよび物理的パラメータを用いて検証する。
• バーテックス・ラティス法（VLM）を用いて、飛行状態全域にわたる揚力および抗力の正確なモデル化を可能にする、翼の空力的力とモーメントを計算する。
• モーター・プロペラペアの実験的測定を実施し、回転数および迎角の関数としての推力およびトルクのラックアップテーブルを生成する。
• ニュートン・オイラー力学を用いて、質量、慣性モーメント、および空力的力を取り入れた、完全な非線形6自由度運動方程式を定式化する。
• 垂直飛行および水平飛行のトリム条件の周囲で非線形モデルを線形化し、線形制御器（LQR、PID、$θ_{2}$）の設計を可能にする。
• CVXおよびMATLABを用いた線形計画法（LMI）最適化により、$θ_{2}$最適制御を実装する。コスト関数には、乱れエネルギーと状態／制御ペナルティを含める。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 垂直離着陸と前進飛行の両方の動的特性を十分に捉えるために、ハイブリッドVTOLドローンをどの程度の精度でモデリングできるか。
• RQ2 $θ_{2}$最適制御は、垂直飛行および水平飛行の両状態で、風の乱れをPIDおよびLQRよりもどの程度効果的に抑制できるか。
• RQ3 $θ_{2}$制御を用いることで、RMS誤差および過渡応答において、PIDおよびLQRと比較してどの程度の定量的改善が得られるか。
• RQ4 $θ_{2}$制御設計に風の乱れを組み込むことで、標準的なLQRおよびPIDアプローチと比較して、どの程度耐障害性が向上するか。
• RQ5 Drydenモデルで表される現実的な風乱流下でも、$θ_{2}$制御は安定性と性能を維持できるか。

主な発見

• 水平飛行状態において、$θ_{2}$最適制御器は角速度追従のRMS誤差が0.0457 rad/secにまで低下し、LQR（0.0573）およびPID（0.0859）を上回った。
• 垂直飛行状態では、$θ_{2}$制御器がヨー角のRMS誤差を0.4370°にまで低減し、LQR（3.0217°）およびPID（5.7745°）を顕著に下回った。これは、回転制御における優れた乱れ抑制性能を示している。
• $θ_{2}$制御器は、垂直飛行および水平飛行の両状態で、PIDおよびLQRと比較してより速い応答時間と低いオーバーシュートを示した。
• 制御器設計は風の乱れを明示的に設計要因として組み込んでいるため、PIDおよびLQRとは異なり、本質的により高い耐障害性を有する。
• Dryden風乱流モデルを用いたシミュレーション結果から、$θ_{2}$制御が現実の大気乱流下でもシステムの安定性と性能を維持することが確認された。
• VLM、実験的ラックアップテーブル、およびSimScapeベースのシミュレーションを統合した本手法のモデリングフレームワークは、ハイブリッドUAVの迅速かつ高精度な動的モデリングを可能にした。