[논문 리뷰] Trajectory Tracking Control of UAV Bicopter using Linear Quadratic Gaussian

Fahmizal Fahmizal, Hanung Adi Nugroho외 2명|arXiv (Cornell University)|2023. 09. 15.

Adaptive Control of Nonlinear Systems인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 적재물로 인한 관성 외란 상황에서 UAV 비코프터의 궤도 추적 성능을 향상시키기 위해 선형 정규분포 제어기(LQG)를 제안한다. 기존의 표준 LQR 제어기보다 우수한 성능을 보이며, 외란 상황에서도 원형 및 '8'자 형태의 궤도 추적에서 평균 제곱근 오차(RMSE)를 감소시킨다.

ABSTRACT

This paper describes the design of a linear quadratic gaussian (LQG) for trajectory tracking control of UAV Bicopter. In this work, disturbance in the form of payload significantly affects the trajectory tracking control process on the UAV Bicopter when using a linear quadratic regulator (LQR) controller. The use of a LQR control will be optimal in the case of a state regulator towards an equilibrium point in a system, but for the tracking case, the LQR controller is not capable of optimally, especially in systems that have high levels of nonlinearity and system dynamic changes such as inertial disturbances. Therefore, this paper proposes the design of a LQG control that is expected to overcome system dynamic changes, in this case in the form of inertial disturbances to the UAV Bicopter when carrying a payload. The success of LQG control was tested in two scenarios, the first trajectory tracking at a circular position and the second with the position of the trajectory number "8". The simulation results show that the proposed LQG controller successfully overcame inertial disturbances when the UAV Bicopter performs trajectory tracking. When given an inertial disturbance, the trajectory tracking test results show that the LQG control has a lower root mean square error (RMSE) value than the LQR control.

연구 동기 및 목표

• 고비선형성과 동적 변화가 발생하는 상황에서 선형 제곱형 규칙(LQR) 제어기가 궤도 추적 성능에 한계를 보이는 문제를 해결한다.
• 적재물 변화와 같은 관성 외란이 발생하는 추적 시나리오에서 LQR의 열악한 성능을 극복한다.
• 최적 제어와 상태 추정을 융합한 LQG 제어기를 설계하고 검증하여 동적 외란에 대한 강건성을 향상시킨다.
• 원형 및 '8'자 형태의 복잡한 궤도에서 관성 외란 상황에서 LQG 제어의 효과성을 입증한다.
• 외란 조건 하에서 추적 정확도를 측정하기 위해 RMSE를 성능 향상 지표로 정량화한다.

제안 방법

• 이동 및 회전 운동을 포함한 3차원 Descartes 좌표계에서 비코프터 UAV의 비선형 동적 모델을 수립한다.
• 균형점 주변에서 비코프터 동역학을 선형화하여 LQR 및 LQG 제어 설계에 적용할 수 있도록 한다.
• 외란 없이 목표 궤도로 상태를 최적 조절하기 위해 LQR 제어기를 구현한다.
• 과정 노이즈와 측정 노이즈를 처리하기 위해 LQG 프레임워크 내에서 칼만 필터를 통한 상태 추정을 통합한다.
• LQR 피드백 이득과 칼만 필터의 상태 추정치를 조합하여 외란 제거 성능을 향상시킨 LQG 제어기를 설계한다.
• 시뮬레이션에서 제어 노력, 추적 정확도 및 외란 제거 성능를 균형 잡기 위해 가중치 행렬(Q, R, w, v)을 튜닝한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 적재물로 인한 관성 외란이 발생할 경우, LQG 제어기가 LQR 대비 궤도 추적 오차를 효과적으로 감소시키는가?
• RQ2 원형 및 '8'자 형태의 복잡한 궤도 추적 작업에서 LQG 제어기는 외란 상황에서 어떻게 성능을 발휘하는가?
• RQ3 LQR 제어 비코프터 시스템에서 Q-행렬의 가중치가 다르게 설정되었을 때 잠재 응답과 RMSE에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 LQG 프레임워크 내에서 칼만 필터를 통한 상태 추정이 LQR에 비해 외란 제거 성능을 크게 향상시키는가?
• RQ5 적재물로 인한 시스템 관성 변화가 발생할 경우, LQG 제어기는 안정성과 정확성을 어느 정도 유지하는가?

주요 결과

• 원형 궤도 추적 상황에서 관성 외란 발생 시 LQG 제어기는 위치 x의 RMSE를 15.4% 감소시켰다(LQR: 1.0204, LQG: 0.8630).
• '8'자 형태 궤도에서 LQG 제어기는 LQR 대비 위치 x의 RMSE를 37.8% 감소시켰다(LQR: 1.1891, LQG: 0.7395).
• LQG 제어기는 외란 상황에서도 추적 정확도가 높고, 과도 응답이 최소화되고 수면 시간이 짧아지는 등 일관된 성능 향상을 보였다.
• 원형 추적 시 위치 y의 RMSE는 1.46% 감소했고, '8'자 형태 추적 시에는 1.20% 감소하여 모든 축에서 강건성을 입증했다.
• 두 시나리오 모두에서 LQG 제어기는 LQR를 능가하는 성능을 보이며, 뛰어난 외란 제거 능력과 추적 정밀도를 입증했다.
• LQG 프레임워크 내에서 칼만 필터를 활용한 상태 추정은 불확실성 하에서 시스템 상태를 효과적으로 추정하여, LQR 단독 대비 더 나은 제어 성능을 가능케 했다.