[논문 리뷰] CMPCC: Corridor-based Model Predictive Contouring Control for Aggressive Drone Flight

Jialin Ji, Xin Zhou외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 07. 07.

Robotic Path Planning Algorithms참고 문헌 11인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 충격이나 풍속 변화와 같은 외란 상황에서도 실시간으로 경로 재계획 및 동적 속도 최적화를 통해 급격하고 견고한 드론 비행을 가능하게 하는 코너리아기반 모델 예측 윤곽 제어(CMPCC)를 제안한다. 비행 코리도라 제약 조건과 종료 속도 조건을 포함한 볼록 최적화 문제로 공식화함으로써 안전성, 실현 가능성, 실시간 성능을 보장하며, 실험에서 5ms 이내의 해법 시간을 달성하고, 접촉력과 풍속 변화에 대한 추적 정확도 향상과 강인성 향상을 크게 개선하였다.

ABSTRACT

In this paper, we propose an efficient, receding horizon, local adaptive low-level planner as the middle layer between our original planner and controller. Our method is named as corridor-based model predictive contouring control (CMPCC) since it builds upon on MPCC and utilizes the flight corridor as hard safety constraints. It optimizes the flight aggressiveness and tracking accuracy simultaneously, thus improving our system's robustness by overcoming unmeasured disturbances. Our method features its online flight speed optimization, strict safety and feasibility, and real-time performance, and will be released as a low-level plugin for a large variety of quadrotor systems.

연구 동기 및 목표

• 갑작스러운 접촉이나 풍속 변화와 같은 측정되지 않은 외란에 노출되었을 때 자율 드론 비행의 강인성 부족 문제를 해결하기 위해.
• 고수준 경로 계획과 저수준 제어 사이의 격차를 해소하기 위해 실시간으로 적응 가능한 국소 계획자(로컬 플래너)를 도입하여 추적 정확도 향상과 비행의 급격함을 향상시키기 위해.
• 다각형 튜브 제약 조건과 종료 속도 조건을 활용해 동적으로 비행 코리도라를 구성함으로써 비정형 환경에서도 안전성과 실현 가능성을 확보하기 위해.
• 효율적인 차량 내 계산을 위해 볼록 공식화를 사용한 실시간 온라인 경로 최적화를 가능하게 하기 위해.
• 다양한 드론 시스템에 통합 가능한 플러그인을 공개하여 컨트롤러 재조정 없이도 전체 시스템의 강인성을 향상시키기 위해.

제안 방법

• 드론 동역학을 기술하기 위해 3차 적분 모델을 사용하는 후행 수평 모델 예측 제어(MPC) 프레임워크를 활용하여 유한한 수평 기간 동안 상태 및 입력 예측을 정밀하게 수행한다.
• 추적 오차 최소화와 비행 속도 최대화 사이의 균형을 확보하기 위해 목적 함수를 설정하며, 참조 경로의 시간 할당을 조정하기 위해 재타이밍 함수를 사용한다.
• 전역 경로의 다면체 경계에서 유도된 전방 확장 다각형 튜브를 통해 비행 코리도라 제약 조건을 구성하여 충돌 없는 운동을 보장한다.
• 참조 경로에 기반한 종료 속도 제약 조건을 도입하여 일관성 유지와 수렴성 향상을 도모한다.
• 최적화 문제를 이산화하고 OSQP를 사용하여 온난 스타트 성능 향상을 통해 볼록 2차 계획 문제(QP)로 풀며, 평균 해법 시간은 약 5ms를 기록한다.
• 기존의 글로벌 플래너(예: Teach-Repeat-Replan)와 통합되며, 저수준 재계획기로 기능하여 외란 발생에 따라 실시간으로 경로를 조정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 측정되지 않은 외란 상황에서 실시간으로 적응 가능한 국소 플래너가 추적 정확도 향상과 비행의 급격함 향상에 기여할 수 있는가?
• RQ2 사전 정의된 경로 경계에 의존하지 않고도 비정형 환경에서 드론에 대한 안전 제약 조건을 효과적으로 구성할 수 있는가?
• RQ3 볼凸, 온라인 최적화 프레임워크가 급격한 드론 비행 상황에서 실현 가능성과 실시간 성능을 얼마나 잘 확보할 수 있는가?
• RQ4 제안된 방법은 접촉이나 풍속 변화와 같은 급격한 외란에 대해 표준 피드백 제어보다 얼마나 우수한 성능을 보이는가?
• RQ5 코리도라 기반 MPC의 통합은 컨트롤러 재조정 없이도 시스템의 강인성을 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• CMPCC는 접촉 및 풍속 외란 상황에서 평균 5ms 미만의 해법 시간으로 실시간으로 안전하고 동적 실현 가능한 경로를 재계획한다. (Intel i7-6700 CPU 기준)
• 갑작스러운 접촉 외란 발생 후 드론의 국소 경로는 빠르게 글로벌 參考 경로로 복귀하며, 진동 최소화와 비행 안정성 유지가 가능하다.
• 바람 외란 상황에서는 코리도라 제약 조건 내에서 재계획을 수행함으로써 충돌을 피하는 반면, 표준 피드백 제어만으로는 즉각적인 충돌이 발생한다.
• 외란으로 인해 원래 경로 계획이 변경된 상황에서도 비행 속도와 시간 분포를 동적으로 조정함으로써 추적 정확도 향상과 강인성 향상을 달성한다.
• 정적 코리도라 기반의 다각형 튜브 제약 조건을 사용함으로써 엄격한 안전성과 실현 가능성을 확보하였지만, 현재는 동적 장애물이나 환경 변화에는 대응하지 못한다.
• GitHub에 공개된 오픈소스 CMPCC는 다양한 드론 플랫폼에 통합 가능하게 하여 광범위한 보급과 커뮤니티 기반 개발을 지원한다.