[논문 리뷰] Robust Collaborative Object Transportation Using Multiple MAVs

Andrea Tagliabue, Mina Kamel외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 11. 23.

Distributed Control Multi-Agent Systems참고 문헌 21인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 기계적으로 결합된 어음 제어를 통해 통신 없이 다수의 마이크로 항공기(MAV)가 대형 물체를 협동하여 운반할 수 있는 강건한 방법을 제시한다. 매개변수 불확실성을 정량화하고 강건 제어 이론을 적용함으로써, 실제 환경의 간섭과 추정 오차 상황에서도 안정적인 협동 운반을 보장하기 위해 각 MAV의 허상 물리적 성질을 조정한다. 이는 시뮬레이션과 최대 3架의 MAV를 사용한 실외 실험을 통해 검증되었다.

ABSTRACT

Collaborative object transportation using multiple Micro Aerial Vehicles (MAVs) with limited communication is a challenging problem. In this paper we address the problem of multiple MAVs mechanically coupled to a bulky object for transportation purposes without explicit communication between agents. The apparent physical properties of each agent are reshaped to achieve robustly stable transportation. Parametric uncertainties and unmodeled dynamics of each agent are quantified and techniques from robust control theory are employed to choose the physical parameters of each agent to guarantee stability. Extensive simulation analysis and experimental results show that the proposed method guarantees stability in worst case scenarios.

연구 동기 및 목표

• 다수의 MAV가 암시적 상호작용 통신 없이도 안정적이고 협동적인 대형 물체 운반을 가능하게 하기 위해.
• 실제 환경 적용에서 발생하는 매개변수 불확실성, 모델링되지 않은 동역학, 완전하지 않은 상태 추정과 같은 과제를 해결하기 위해.
• 통신 장애와 다양한 환경 조건을 포함한 최악의 상황에서도 강건한 안정성을 보장하는 제어 프레임워크를 개발하기 위해.
• 다양한 능력과 제약을 가진 이종 MAV 팀에도 일반화 가능한 접근법을 개발하기 위해.
• 다수의 MAV를 대상으로 광범위한 시뮬레이션과 실제 실외 실험을 통해 방법을 검증하기 위해.

제안 방법

• 구형 조인트를 통해 강성 대형 적재물에 연결된 다수의 MAV에 대해 기계적 결합 모델을 유도하여 MAV 자세와 적재물 동역학을 분리한다.
• 특히 구조적 단일값(μ) 분석을 활용하여 각 MAV의 동역학 및 힘 추정에 대한 매개변수 불확실성을 강건 제어 이론을 통해 정량화한다.
• 최적화를 통해 각 MAV의 허상 물리적 성질(질량 및 점성)을 조정하여 강건 성능과 안정성 여유를 극대화한다.
• 현장에 구현된 차량 내 어음 제어 아키텍처를 통해 각 MAV가 외부 힘을 추정하고 전역 통신 없이 기준 경로를 추적할 수 있도록 한다.
• 중앙 집중식 유한 상태 기계(FSM)가 들어 올리기 및 착륙 단계를 조율하여, 자율 운반을 시작하기 전에 고도 변화를 동기화한다.
• 모든 MAV에서 차량 내 센서(예: VI-Navigation, ROVIO)를 사용하여 상태 추정을 수행함으로써, 운동 캡처나 전역 위치 기반 시스템에 의존하지 않는다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다수의 MAV가 에이전트 간 암시적 통신 없이도 안정적이고 협동적인 대형 물체 운반을 어떻게 달성할 수 있는가?
• RQ2 다중 MAV 물리적 상호작용에서 지배적인 불확실성 원인은 무엇이며, 이를 강건 제어 설계를 위해 어떻게 정량화할 수 있는가?
• RQ3 각 MAV의 허상 물리적 매개변수를 어떻게 조정하여 최악의 불확실성과 외란 상황에서도 강건 안정성을 확보할 수 있는가?
• RQ4 바람, 센서 노이즈, 다양한 조명 조건과 같은 실제 환경 조건에서도 제안된 방법이 안정성과 성능을 유지할 수 있는가?
• RQ5 이종 MAV와 다양한 적재 구성 조건에서 시스템의 성능은 어떠한가?

주요 결과

• 제안된 방법은 외부 바람과 변동하는 조명 조건이 있는 실외 환경에서 3대의 MAV를 사용하여 2.46 kg의 나무로 된 육각형 적재물을 안정적으로 통신 없이 협동 운반하였다.
• U턴과 같은 급격한 조작 동안에도 시스템이 안정성을 유지하였으며, 각 MAV에 작용하는 외부 힘 추정치가 기대되는 범위 내에 머물렀다.
• 5대의 MAV를 사용한 시뮬레이션 결과는 최악의 매개변수 불확실성과 모델링되지 않은 동역학 상황에서도 강건성을 입증하였다.
• 모든 슬레이브 MAV의 허상 질량(M=5)과 점성(C=10) 매개변수를 조정함으로써 다양한 실험 조건에서 강건한 안정성이 확보되었다.
• 실험적 검증을 통해 전역 기준 프레임이 없이도 시스템이 작동함을 확인하였으며, 오직 차량 내 상태 추정과 국부적 제어에 의존하고 있었다.
• 이론적 일반화가 성공적으로 이루어졌으며, 두 대의 MAV가 각각의 개별 적재 능력을 초월하여 1.8 kg의 나무 기둥을 성공적으로 운반함으로써 이종 팀에 대한 적용 가능성을 입증하였다.