[논문 리뷰] Model Predictive Contouring Control for Near-Time-Optimal Quadrotor Flight.

Ángel Romero, Sihao Sun외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 08. 30.

Advanced Control Systems Optimization참고 문헌 48인용 수 12

한 줄 요약

이 논문은 실시간으로 거의 시간 최적의 비행을 가능하게 하기 위해 시간 최적의 경로 계획과 큼디로터 제어를 동시에 해결하는 모델 예측 윤곽 제어(MPCC)를 제안한다. 향후 상태를 최적화하여 경로 진행도를 극대화하고 편차를 최소화함으로써, MPCC는 실생활 시험에서 최대 시속 60km의 랩 타임을 달성하여 최신 기술 및 숙련된 인간 조종사보다 뛰어난 성능을 보였다.

ABSTRACT

We tackle the problem of flying time-optimal trajectories through multiple waypoints with quadrotors. State-of-the-art solutions split the problem into a planning task - where a global, time-optimal trajectory is generated - and a control task - where this trajectory is accurately tracked. However, at the current state, generating a time-optimal trajectory that takes the full quadrotor model into account is computationally demanding (in the order of minutes or even hours). This is detrimental for replanning in presence of disturbances. We overcome this issue by solving the time-optimal planning and control problems concurrently via Model Predictive Contouring Control (MPCC). Our MPCC optimally selects the future states of the platform at runtime, while maximizing the progress along the reference path and minimizing the distance to it. We show that, even when tracking simplified trajectories, the proposed MPCC results in a path that approaches the true time-optimal one, and which can be generated in real-time. We validate our approach in the real-world, where we show that our method outperforms both the current state-of-the-art and a world-class human pilot in terms of lap time achieving speeds of up to 60 km/h.

연구 동기 및 목표

• 현재 분석에 소요되는 수분에서 수시간이 걸리는 전동적 모델을 사용한 큼디로터에 대한 시간 최적 경로 계획의 계산 비가능성을 해결하기 위해.
• 분리된 계획 및 제어 파이프라인의 한계를 극복하여 간섭 상황에서 실시간 재계획이 가능한 시스템을 확보하기 위해.
• 시간 최적성에 근접하면서도 정확한 경로 추적을 보장하는 실시간 제어 프레임워크를 개발하기 위해.
• 최소한의 경로 편차와 최대한의 기준 경로 진행도를 확보하면서 웨이포인트를 고속으로 비행할 수 있는 능력을 제공하기 위해.

제안 방법

• 경로 계획과 제어를 하나의 모델 예측 윤곽 제어(MPCC) 프레임워크로 통합하여 동시 최적화를 가능하게 하였다.
• 실행 시 향후 상태를 최적화하여 기준 경로를 따라 진행도를 극대화하고 거리 편차를 최소화하는 MPCC를 수립하였다.
• 실시간 상태 피드백과 경로 제약 조건을 기반으로 제어 입력을 동적으로 조정하는 예측 제어 프레임워크를 사용하였다.
• 계산 효율성을 확보하기 위해 단순화된 기준 경로를 활용하면서도 거의 시간 최적의 성능를 유지하였다.
• 경로 편차 최소화와 정면 진행도 극대화를 위해 비용 함수를 최적화하여 안정성과 정확성을 확보하였다.
• 실제 큼디로터 플랫폼에 MPCC 알고리즘을 구현하여 실제 환경 조건에서 성능을 검증하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 단일 제어 프레임워크가 실시간 운영에 적합한 계산 효율성을 확보하면서도 거의 시간 최적의 비행 성능을 달성할 수 있는가?
• RQ2 MPCC를 통한 동시 계획 및 제어는 분리된 계획 및 추적 방식에 비해 랩 타임과 경로 정확도 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ3 단순화된 기준 경로를 MPCC에서 얼마나 넓게 사용할 수 있으며, 추적 성능을 희생시키지 않고 시간 최적성을 유지할 수 있는가?
• RQ4 MPCC는 고속 웨이포인트 항법 과제에서 숙련된 인간 조종사보다 뛰어난 성능를 보일 수 있는가?
• RQ5 伝통적인 시간 최적 경로 생성 방식과 비교해 MPCC는 간섭 상황을 어떻게 다루며 실시간 재계획을 어떻게 지원하는가?

주요 결과

• 제안된 MPCC 프레임워크는 실생활 실험에서 최대 시속 60km의 랩 타임을 기록하여 고속 자율 비행 성능을 입증하였다.
• MPCC는 랩 타임 측면에서 최신 기술과 세계적 수준의 인간 조종사 모두를 능가하여 시간 최적성 측면에서의 우수성을 입증하였다.
• 단순화된 기준 경로를 사용하고도 MPCC는 실제 시간 최적 경로에 매우 가까운 경로를 생성하였다.
• 전통적인 시간 최적 계획 방식이 수분에서 수시간이 걸리는 데 비해, MPCC는 거의 시간 최적의 제어 입력을 실시간으로 계산할 수 있었다.
• 통합된 계획-제어 설계 덕분에 MPCC는 간섭 상황에서도 높은 경로 정확도와 강건성을 유지하였다.
• 경로 진행도 극대화와 편차 최소화 사이의 균형을 효과적으로 확보하여 효율적이고 안정적인 비행을 가능케 하였다.