[논문 리뷰] Robust Co-design Optimisation for Agile Fixed-Wing UAVs

Adrian Andrei Buda, Xavier Chen외 2명|arXiv (Cornell University)|2026. 03. 11.

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한 줄 요약

본 논문은 매개변수 불확실성과 풍동 교란을 CMA-ES 외부 루프와 저수준 궤적 계획 및 LQR 추적이 결합된 이중 수준 최적화에 내재화한 강건한 공동 설계 프레임워크를 제시하고, 세 가지 애자일 비행 과제에서 결정론적 기준선 대비 향상된 강건성을 보인다.

ABSTRACT

Co-design optimisation of autonomous systems has emerged as a powerful alternative to sequential approaches by jointly optimising physical design and control strategies. However, existing frameworks often neglect the robustness required for autonomous systems navigating unstructured, real-world environments. For agile Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) operating at the edge of the flight envelope, this lack of robustness yields designs that are sensitive to perturbations and model mismatch. To address this, we propose a robust co-design framework for agile fixed-wing UAVs that integrates parametric uncertainty and wind disturbances directly into the concurrent optimisation process. Our bi-level approach optimises physical design in a high-level loop while discovering nominal solutions via a constrained trajectory planner and evaluating performance across a stochastic Monte Carlo ensemble using feedback LQR control. Validated across three agile flight missions, our strategy consistently outperforms deterministic baselines. The results demonstrate that our robust co-design strategy inherently tailors aerodynamic features, such as wing placement and aspect ratio, to achieve an optimal trade-off between mission performance and disturbance rejection.

연구 동기 및 목표

• 실세계 환경에서의 불확실성과 교란에 대응하기 위해 애자일 고정익 UAV에서 강건한 공동 설계의 필요성을 제고한다.
• 동시에 기체 설계와 제어 전략을 최적화하는 이중 수준 최적화 프레임워크를 제안한다.
• 여러 애자일 비행 과제에서 결정론적 기준선 대비 강건성 이점을 입증한다.

제안 방법

• 매개변수화된 기체 설계 벡터 D = {b_w, c_w, x_w}를 갖는 6자유도 고정익 UAV 모델을 정의한다.
• 다수의 윙 스트립에 걸친 연결 및 피크 이후 영역을 처리하기 위해 시그모이드 혼합을 갖는 스트립 이론 기반의 비선형 공력 모델을 사용한다.
• 시간 및 에너지를 최소화하기 위해 Direct Collocation으로 해결되는 다중 목적 궤적 최적화(OCP)를 형식화하고, 역학은 암시적 사다꼴(collocation) 스킴으로 강제한다.
• 참조 궤적 주위에서 선형화하고 Riccati 방정식을 풀어 K_t를 얻어 온라인 상태 피드백을 위한 시간가변 선형제곱제어(LQR)를 활용한다.
• 매개변수 변화를 가우시안 퍼터브레이션으로 모델링하고 Von Kármán 난류를 통한 난류 풍동으로 몬테카를로 집합의 교란 시뮬레이션에 대해 각 설계를 평가하여 로버스트니스를 내재화하고, 기대비용 J_r를 최적화한다.
• 외부 루프는 공적합-공분산 적응 진화 전략(CMA-ES)을 사용해 3-매개변수 설계 공간을 탐색하고, 후보를 병렬 평가하며 비용과 설계가 수렴하면 종료한다."

실험 결과

연구 질문

• RQ1 매개변수적 불확실성과 풍동 교란을 동시 설계에 포함시키면 애자일 고정익 UAV의 최적 기체 설계와 제어 쌍에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 교란하에서 추적 성능과 임무 성공 측면에서 강건한 공동 설계 프레임워크가 결정론적 기준선보다 우월한가?
• RQ3 강건성이 애자일 기동을 위해 최적화될 때 나타나는 일반적인 설계 적응(예: 익 배치, 종비, 코드) 은 무엇인가?

주요 결과

• 강건한 공동 설계 프레임워크는 세 가지 애자일 비행 과제에서 결정론적 기준선 대비 일관되게 우수한 성능을 보인다.
• 과제 전반에 걸쳐 강건한 설계는 확률적 교란 및 매개변수 불확실성 하에서 높은 성공률(보고된 사례에서 최대 100%)을 달성한다.
• 강건한 설계는 고정된 마진 확보와 교란 저항 향상을 위한 익의 재배치 및 익의 폭 증가와 같은 의미 있는 공력-관성 트레이드오프를 나타낸다.
• 몬테카를로 강건성 평가와 LQR 추적을 결합하면 명목 설계에 비해 구동기 트래젝터가 더 부드럽고 제어 노력 분산이 감소한다.
• 이 접근법은 강건성이 임무 성능과 교란 거부를 균형 잡도록 기체 형태에 본질적으로 반영된다는 것을 보여준다.