[논문 리뷰] Attitude Estimation and Position Control of VTOL UAVs using IMU and GPS Measurements

Andrew D. Roberts, Abdelhamid Tayebi|arXiv (Cornell University)|2011. 05. 31.

Robotic Path Planning Algorithms인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 자이로스코프 및 GPS 측정치를 직접 사용하여 자세 추정에 의존하지 않고 VTOL-UAV에 대한 새로운 위치 제어 전략을 제안한다. 가속도계를 통해 중력 벡터 외에도 명백한 가속도를 측정함으로써, 비정지 비행 동안에도 뛰어난 성능을 유지하며, 시뮬레이션 결과 노이즈와 외란 조건 하에서도 효과적인 안정성을 보였다.

ABSTRACT

We propose a new position control strategy for VTOL-UAVs using IMU and GPS measurements. Since there is no sensor that measures the attitude, our approach does not rely on the knowledge (or reconstruction) of the system orientation as usually done in the existing literature. Instead, IMU and GPS measurements are directly incorporated in the control law. An important feature of the proposed strategy, is that the accelerometer is used to measure the apparent acceleration of the vehicle, as opposed to only measuring the gravity vector, which would otherwise lead to unexpected performance when the vehicle is accelerating (i.e. not in a hover configuration). Simulation results are provided to demonstrate the performance of the proposed position control strategy in the presence of noise and disturbances.

연구 동기 및 목표

• 자세 지식이나 재구성 없이 VTOL-UAV의 위치 제어 전략을 개발하는 것.
• 기존 방법이 차량이 가속할 경우 성능 저하가 발생하는 문제를 해결하기 위해, 중력 벡터 외에도 IMU의 명백한 가속도를 사용하는 것.
• 실제 비행 조건에서 노이즈와 외란에 대한 강건성을 향상시키기 위해 제어 법칙에 직접 IMU 및 GPS 데이터를 통합하는 것.

제안 방법

• 제어 법칙이 차량의 자세를 추정하지 않고도 원시 IMU 및 GPS 측정치를 직접 통합한다.
• 가속도계를 사용하여 중력과 동적 가속도 성분을 포함한 차량의 명백한 가속도를 측정한다.
• IMU의 명백한 가속도를 제어 알고리즘의 직접 입력으로 간주함으로써 자세 재구성을 피한다.
• 가속도가 비영이 되는 비정지 비행 단계 동안에도 효과적인 제어 전략을 유지하도록 설계된다.
• GPS 위치 및 속도 데이터를 통합하여 드리프트를 보정하고 정밀도를 향상시킨다.
• 실제 노이즈 및 외란 조건 하에서 제어 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자세 추정이나 재구성 없이 VTOL-UAV의 위치 제어를 어떻게 달성할 수 있는가?
• RQ2 차량이 가속할 경우 기존의 IMU 기반 제어에서 발생하는 성능 저하의 원인은 무엇이며, 이를 어떻게 완화할 수 있는가?
• RQ3 IMU에서의 명백한 가속도를 직접 사용하면 비정지 비행 중 제어의 강건성이 향상되는가?
• RQ4 노이즈와 외부 외란이 시뮬레이션에서 제안된 제어 전략에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 자세 계산 없이 제어 법칙에 직접 IMU와 GPS 측정치를 통합하는 데서의 효과성은 어떠한가?

주요 결과

• 제안된 제어 전략은 가속도 상황에서도 안정적인 성능을 유지하며, 가속도계의 중력 벡터만을 사용하는 기존 방법에서 발생하는 예상치 못한 동작을 방지한다.
• IMU 및 GPS 측정치를 직접 통합함으로써 자세 기반 접근 방식에 비해 정밀도가 향상되고 드리프트가 감소한다.
• 시뮬레이션 조건 하에서 노이즈와 외란에 강건하여 실용적인 타당성을 입증한다.
• 중력 벡터 외에 명백한 가속도를 사용함으로써 다양한 비행 단계에서 일관된 제어 성능을 달성한다.
• 시뮬레이션 결과, 명백한 가속도를 활용한 제어 법칙이 자세 추정 없이도 UAV를 효과적으로 안정화시킨다.
• 복잡한 자세 관측기나 추정기의 필요성을 제거함으로써 전체 제어 아키텍처를 단순화한다.