[논문 리뷰] Autonomous Landing of a Multirotor Micro Air Vehicle on a High Velocity Ground Vehicle

Alexandre Borowczyk, Duc-Tien Nguyen외 4명|arXiv (Cornell University)|2016. 11. 22.

Robotic Path Planning Algorithms참고 문헌 13인용 수 26

한 줄 요약

이 논문은 오프더쇼프 센서만을 사용하여 상업용 멀티로터 드론이 최대 시속 50km로 이동하는 지상 차량에 자율적으로 착륙할 수 있는 완전한 자율 시스템을 제시한다. 장거리 접근 단계에 비례항법(PN) 지도법을 적용하고, 최종 단계에는 PID 제어기를 사용하며, 시각 피드백(아프리르태그) 추적, GPS/IMU, 관성 측정을 융합한 맞춤형 칼만 필터를 통해 고속 이행 중 센서의 한계에도 불구하고 상대 위치 및 속도를 정확히 추정한다.

ABSTRACT

While autonomous multirotor micro aerial vehicles (MAVs) are uniquely well suited for certain types of missions benefiting from stationary flight capabilities, their more widespread usage still faces many hurdles, due in particular to their limited range and the difficulty of fully automating their deployment and retrieval. In this paper we address these issues by solving the problem of the automated landing of a quadcopter on a ground vehicle moving at relatively high speed. We present our system architecture, including the structure of our Kalman filter for the estimation of the relative position and velocity between the quadcopter and the landing pad, as well as our controller design for the full rendezvous and landing maneuvers. The system is experimentally validated by successfully landing in multiple trials a commercial quadcopter on the roof of a car moving at speeds of up to 50 km/h.

연구 동기 및 목표

• 실세계 운영에서 범위 및 회수 문제를 해결하면서도 고속 이동 지상 차량에 다중로터 MAV를 자율적으로 착륙시키는 것을 목적으로 한다.
• 특히 광학 유속이 신뢰할 수 없어지는 상황에서 고속 도킹 중 정확한 상대 상태 추정을 수행하는 과제를 해결한다.
• 실용적 구현을 위해 상업용 오프더쇼프 구성 요소만을 사용하여 견고한 완전 자율 시스템을 설계한다.
• 최대 시속 50km에서 실험적으로 시스템을 검증하여 MAV가 이동 플랫폼에 착륙하는 데 있어 새로운 기준을 설정한다.

제안 방법

• 장거리 접근 단계에 비례항법(PN) 지도법을 사용하여 GPS 및 IMU 데이터를 기반으로 이동 목표 향한 매끄러운 궤도 수렴을 가능하게 한다.
• 최종 착륙 단계에서 PN에서 PID 제어기로의 하이브리드 제어 전략을 통해 정밀한 정지 유지 및 착륙을 확보한다.
• MAV의 INS, 스마트폰의 GPS/IMU, 아프리르태그 시각 피드백 감지 데이터를 융합하여 상대 위치 및 속도를 추정하는 맞춤형 확장 칼만 필터(EKF)를 구현한다.
• 아프리르태그 마커(30×30cm)를 사용하여 강력한 시각 추적을 수행하며, X3 카메라에서는 30fps, BlueFox 카메라에서는 20fps로 감지가 수행된다.
• 시각 유속에 의존하지 않기 위해 x-y 평면에서는 순수 자세 제어를, z축에서는 속도 제어를 사용하여, 드론이 이동 플랫폼 위에 정지할 때 발생하는 문제를 방지한다.
• 시각 추적에 실패할 경우 측정 노이즈 공분산을 동적으로 증가시켜 일시적인 시각 장애 상황에서도 내성적 안정성을 향상시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 저비용의 완전 자율 MAV 시스템이 상업용 센서만을 사용하여 고속 이동 지상 차량에 안정적으로 착륙시킬 수 있는가?
• RQ2 시각 유속이 실패하는 상황에서 지상 기반 운동에서 플랫폼 기반 운동으로의 전환 시 상대 상태 추정을 어떻게 정확히 유지할 수 있는가?
• RQ3 협동 차량 시스템이나 고정밀 GPS 없이도 고속 이동 목표물에 안정적이고 매끄러운 도킹 및 정밀 착륙을 가능하게 하는 제어 전략은 무엇인가?
• RQ4 시각 피드백 피드백을 포함한 칼만 필터가 고속 착륙 조작 중 센서 장애 및 측정 드리프트를 얼마나 잘 보완할 수 있는가?

주요 결과

• 이 시스템은 다수의 이동 플랫폼에 대한 MAV 착륙 기록 중 가장 높은 속도인 시속 50km로 이동하는 지상 차량에 자율적으로 착륙하는 데 성공하였다.
• 비례항법 제어기가 스마트폰의 GPS 및 IMU 데이터만을 사용하여 시각 피드백이 필요 없이도 매끄럽고 안정적인 장거리 접근을 가능하게 하였다.
• 칼만 필터는 시각 추적 장애 발생 시 측정 노이즈 공분산을 동적으로 조정함으로써 시각 장애 상황에서도 상대 상태 추정을 효과적으로 유지함을 입증하였다.
• PID 제어기가 정밀한 속도 일치 및 안정된 하강을 보장하였으며, 필터링된 아프리르태그 고도 및 속도 곡선을 통해 드론이 목표물의 속도를 정확히 추적하는 것으로 나타났다.
• 24초와 27초에 발생한 시각 추적 장애는 칼만 필터의 혁신(예측 오차) 피크와 정확히 일치하였으며, 이는 일시적인 시각 차단 상황에서도 추정 성능을 유지할 수 있음을 확인하였다.
• M100의 내부 속도 추정기능은 드론이 차량 바로 위에 있을 경우에 신뢰성이 떨어졌으며, 이는 칼만 필터의 동적 노이즈 조정이 정확도 유지에 기여했음을 뒷받침한다.