[논문 리뷰] Performance, Precision, and Payloads: Adaptive Nonlinear MPC for Quadrotors

Drew Hanover, Philipp Foehn외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 09. 09.

Adaptive Control of Nonlinear Systems참고 문헌 47인용 수 141

한 줄 요약

이 논문은 비행체의 모델 불확실성인 알 수 없는 적재물, 항공역학적 효과 및 바람 간섭을 실시간으로 학습하고 보상함으로써 다우로터 성능을 향상시키는 하이브리드 적응형 비선형 모델 예측 제어 프레임워크인 L1-NMPC를 제안한다. 비선형 NMPC와 L1 적응 제어기를 계층적으로 연결함으로써, 보정이 없는 비적응형 NMPC에 비해 추적 오차를 90% 이상 감소시켜, 70 km/h의 고속 비행 조건에서도 큰 알 수 없는 간섭 상황에서도 고정밀 비행을 가능하게 한다.

ABSTRACT

Agile quadrotor flight in challenging environments has the potential to revolutionize shipping, transportation, and search and rescue applications. Nonlinear model predictive control (NMPC) has recently shown promising results for agile quadrotor control, but relies on highly accurate models for maximum performance. Hence, model uncertainties in the form of unmodeled complex aerodynamic effects, varying payloads and parameter mismatch will degrade overall system performance. In this paper, we propose L1-NMPC, a novel hybrid adaptive NMPC to learn model uncertainties online and immediately compensate for them, drastically improving performance over the non-adaptive baseline with minimal computational overhead. Our proposed architecture generalizes to many different environments from which we evaluate wind, unknown payloads, and highly agile flight conditions. The proposed method demonstrates immense flexibility and robustness, with more than 90% tracking error reduction over non-adaptive NMPC under large unknown disturbances and without any gain tuning. In addition, the same controller with identical gains can accurately fly highly agile racing trajectories exhibiting top speeds of 70 km/h, offering tracking performance improvements of around 50% relative to the non-adaptive NMPC baseline.

연구 동기 및 목표

• 알 수 없는 적재물, 항공역학적 효과 및 바람 요동과 같은 모델 불확실성으로 인한 다우로터 비선형 모델 예측 제어(NMPC)의 성능 저하 문제를 해결하기 위해.
• 모델 재조정이나 재학습이 필요 없이 매개변수적 및 비매개변수적 간섭을 보상하는 실시간 적응형 제어 프레임워크를 개발하기 위해.
• 고속 비행 조건, 예를 들어 70 km/h의 레이싱 비행 및 알 수 없는 슬링드 편중 적재물 조건에서도 고정밀 고속 궤적 추적을 가능하게 하기 위해.
• 단일 제어기 설정과 고정된 이득을 사용하여 바람이 많은 환경이나 질량 변화가 있는 환경 등 다양한 환경에서 안정성과 유연성을 유지하기 위해.
• 최신 데이터 기반 및 모델 기반의 NMPC 방법과 비교해도 뛰어난 추적 성능를 달성하면서도 계산 오버헤드를 최소화하기 위해.

제안 방법

• 비선형 모델 예측 제어기(NMPC)와 L1 적응 제어기를 계층적 아키텍처로 결합하여, 적응 계층이 실시간으로 모델 불일치를 보정한다.
• 적응 법칙은 동일한 비선형 역학 모델을 사용하는 각 로터의 추진력 수준에서 유도되어 일관성과 안정성을 확보한다.
• 적응 제어기는 10 마이크로초 이내에 보정 제어 신호를 계산하여 최소한의 계산 오버헤드로 빠른 실시간 보정을 가능하게 한다.
• 사전 지식이나 모델 업데이트 없이도 알 수 없는 간섭—예를 들어 최대 다우로터 질량의 60%에 이르는 알 수 없는 적재물 질량과 외부 항공역학적 힘—을 학습하고 보상한다.
• 제어기는 이전에 경험하지 않은 환경 간에도 이식 가능하며, 바람 간섭, 알 수 없는 슬링드 적재물, 고가속도 비행 궤적 등에 대해 재조정 없이도 안정적으로 작동한다.
• 정확한 항공역학 모델이나 데이터 기반 모델의 온라인 재학습에 의존하지 않고, 모델링되지 않은 역학을 보정하기 위해 적응 추정을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 알 수 없는 모델 불확실성, 예를 들어 변화하는 적재물과 항공역학적 효과가 존재하는 상황에서 적응 제어기가 NMPC의 추적 성능을 크게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 단일 고정 이득 제어기가 재조정 없이도 바람, 알 수 없는 질량, 고가속도 비행 조건 등 다양한 간섭을 얼마나 잘 처리할 수 있는가?
• RQ3 유사한 조건에서 비적응형 NMPC 및 최신 데이터 기반의 MPC 방법과 비교했을 때, 적응형 NMPC의 성능은 어떠한가?
• RQ4 적응 제어기가 최소한의 계산 비용으로 실시간으로 간섭을 효과적으로 보정할 수 있는가?
• RQ5 이 방법은 고속 비행(예: 70 km/h) 및 극한 가속도(4g 초과) 조건에서도 높은 정확도를 유지하는가?

주요 결과

• 알 수 없는 적재물 질량이 다우로터 질량의 최대 60%에 이르는 상황에서 L1-NMPC는 비적응형 NMPC 대비 추적 오차를 90% 이상 감소시켰다.
• 비행 속도가 최대 36 km/h인 고속 원형 궤적에서, 항공역학 모델이 없는 비적응형 SRT-NMPC 기준으로 L1-NMPC는 추적 성능을 49% 향상시켰다.
• 다우로터 질량의 13%에 이르는 알 수 없는 슬링드 적재물이 존재할 경우, L1-NMPC는 적재물이 없는 비적응형 NMPC보다 44% 더 높은 정확도를 달성했다.
• 바람 간섭 상황에서도 뚜렷한 저항성을 보였으며, 허브 기반 난류 영역을 통과하는 동안 참조 궤적에 매우 가까운 추적을 유지했다.
• 적응 제어기는 보정 신호를 단 10 마이크로초 내에 계산하여 최소한의 계산 오버헤드를 유지하면서도 실시간 보정을 가능하게 했다.
• 동일한 이득을 가진 동일한 제어기가 70 km/h의 고속 레이싱 비행 궤적을 추적하는 데 성공했으며, 비적응형 NMPC 대비 추적 정확도에서 약 50% 향상된 성능을 보였다.