[논문 리뷰] Fast Fault Detection on a Quadrotor using Onboard Sensors and a Kalman Filter Approach

Bram Adriaan Strack van Schijndel, Sihao Sun외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 02. 12.

Fault Detection and Control Systems참고 문헌 20인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 허브의 RPM, 자이로, 가속도계 데이터를 이용해 실시간으로 작동하는 모델 경량 결함 탐지 방법을 제시한다. 칼만 필터를 사용하여 액추에이터 효율성 요소를 추정하고 가설 검증을 통해 고장난 로터를 식별한다. 실험 결과, 프로펠러 분리로 인한 고장을 포함한 온라인 및 오프라인 검증에서 28–132 ms의 탐지 지연을 기록했으며, 탐지 누락이나 오류 경고 없이 정확하게 작동하였다.

ABSTRACT

This paper presents a novel method for fast and robust detection of actuator failures on quadrotors. The proposed algorithm has very little model dependency. A Kalman filter estimator estimates a stochastic effectiveness factor for every actuator, using only onboard RPM, gyro and accelerometer measurements. Then, a hypothesis test identifies the failed actuator. This algorithm is validated online in real-time, also as part of an active fault tolerant control system. Loss of actuator effectiveness is induced by ejecting the propellers from the motors. The robustness of this algorithm is further investigated offline over a range of parameter settings by replaying real flight data containing 26 propeller ejections. The detection delays are found to be in the 30 to 130 ms range, without missed detections or false alarms occurring.

연구 동기 및 목표

• 온보드 센서 데이터만을 사용하여 드론에서 액추에이터 효율성 상실(LOE)을 신속하고 강력하게 탐지하는 방법을 개발한다.
• 질량, 관성 모멘트, 제어 효율성 행렬에 대한 정밀한 지식이 아닌 RPM 피드백과 확률적 추정에 의존함으로써 모델 의존도를 최소화한다.
• 풍동 및 고속 비행 시나리오를 포함한 다양한 비행 데이터를 이용한 실시간 비행 조건과 오프라인 재생 검증을 통해 고장 탐지 알고리즘을 검증한다.
• 프로펠러 분리와 같은 갑작스럽고 완전한 액추에이터 고장을 수십 밀리초 내에 탐지하여 신속한 제어 재구성 가능성을 확보한다.
• 외부 입력이나 복잡한 모델에 의존하지 않고도 적시에 고장을 탐지함으로써 고장 내성 제어 시스템의 안전성과 점진적 성능 저하를 향상시킨다.

제안 방법

• 실시간 RPM 측정값을 고장 탐지 논리의 직접 입력으로 사용함으로써 액추에이터 동역학과 효율성 추정을 분리한다.
• 각 4개의 로터에 대해 측정된 RPM, 각속도 및 가속도를 기반으로 칼만 추정기(예측기)를 사용해 확률적 효율성 요소(스케일링 요소)를 반복적으로 추정한다.
• 추정 정확도와 반응성의 균형을 위해 프로세스 노이즈(Q = 0.1)와 측정 노이즈(R = 1)를 사용한다.
• 효율성 요소는 500 Hz(20 ms 샘플링)로 업데이트되며, ARM Cortex-A9 프로세서에서 각 알고리즘 단계의 실행 시간은 18 μs이다.
• 가설 검증을 통해 추정된 효율성 요소를 임계값(k_thres = 0.25)과 고장 발생 확률 임계값(P_fail_thres = 0.9)과 비교하여 고장난 액추에이터를 식별한다.
• 지상 접촉 중 오류 경고를 방지하기 위해 기계가 최소 추진력 수준에 도달한 후에만 알고리즘을 활성화하는 이륙 감지기 기능을 구현한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 온보드 센서와 최소한의 모델 가정만으로도 액추에이터 고장을 수십 밀리초 내에 탐지할 수 있는가?
• RQ2 풍향 간섭 및 고속 비행과 같은 다양한 비행 동역학 상황에서 칼만 필터 기반 효율성 추정이 얼마나 강력한가?
• RQ3 Q, R, k_thres, P_fail_thres 등의 파라미터 변화가 탐지 지연, 오류 경고 비율, 탐지 누락 비율에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ4 로터 효율성에 대한 사전 지식 없이도 이륙 중 프로펠러 분리와 같은 갑작스럽고 완전한 액추에이터 고장을 신뢰성 있게 탐지할 수 있는가?
• RQ5 반복적인 이륙 및 착륙 조건을 포함한 실제 환경에서 알고리즘이 어떻게 작동하는가?

주요 결과

• 모든 26건의 프로펠러 분리 사례에서 탐지 지연은 28 ms에서 132 ms 사이였으며, 95% 신뢰구간은 [28, 132] ms였다.
• 온라인 실시간 검증 및 26건의 비행 테스트의 오프라인 재생 과정에서 탐지 누락 또는 오류 경고가 발생하지 않았다.
• 제어 효율성 파라미터(G_p, G_q, G_az)를 ±20% 범위로 조정했을 때도 알고리즘이 낮은 민감도를 보였다.
• Q, (P_fail)_thres, k_thres 등의 파라미터 변화에 대해 강건성을 보였으며, 탐지 지연은 약간 증가했지만 오류 경고 또는 탐지 누락 비율은 유의미하게 증가하지 않았다.
• 알고리즘은 500 Hz에서 실행되었으며, ARM Cortex-A9에서 단계당 계산 시간이 18 μs로, 표준 임베디드 하드웨어에서 실시간 구현이 가능했다.
• 추정된 효율성 요소의 확률 밀도 함수는 정상 상태와 고장 상태 사이에 명확한 분리가 있었으며, 고장 임계값(k = 0.25)이 두 분포를 명확히 구분하고 있었다.