[논문 리뷰] On-board Bluetooth-based Relative Localization for Collision Avoidance in Micro Air Vehicle Swarms.

Mario Coppola, Kimberly McGuire외 2명|arXiv (Cornell University)|2016. 09. 28.

Distributed Control Multi-Agent Systems참고 문헌 36인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 마이크로 항공기(MAV) 기반의 스웜에 대해 실시간 상대 위치 측정을 가능하게 하는 차량 내부 블루투스 기반 상대 위치 측정 시스템을 제안한다. 신호 강도를 이용한 거리 추정과 속도, 고도, 자세 데이터 융합을 통해 실시간 충돌 방지 기능을 구현한다. AR-Drones 2.0를 대상으로 한 테스트에서, 두 대의 드론에서는 25분간 충돌 없이 비행했고, 세 대의 드론에서는 3분간 비행했으며, 위치 측정 불확실성 하에서도 뛰어난 내구성을 입증하였다.

ABSTRACT

A current limitation of using Micro Air Vehicles (MAVs) in teams is the high risk of collisions between members. Knowledge of relative location is needed in order to facilitate evasive maneuvers. We propose an on-board Bluetooth-based relative localization method. Bluetooth is a light-weight and energy efficient communication technology that is readily available on even the smallest MAV units. In this work, it is exploited for communication between team members to exchange on-board states (velocity, height, and orientation), while the strength of the communication signal is used to infer relative range. The data is fused on-board by each drone to obtain a relative estimate of the location and motion of all other team members. Furthermore, a collision avoidance controller is proposed based on collision cones. It is designed to deal with the expected relative localization errors by adapting the collision cones during flight and enforcing a clock-wise evasion maneuver. The system was tested with a team of AR-Drones 2.0 flying in a 4mx4m arena at the same height. The system showed promising results. When using two AR-Drones and off-board velocity/orientation estimates, the drones were able to fly around the arena for a cumulative time of 25 minutes with only one collision. With three AR-Drones under the same conditions, flight time to collision was 3 minutes. With two AR-Drones flying with on-board velocity estimation, the time to collision was approximately 3 minutes due to the disturbances in velocity estimates. Simulations show that even better results can be expected with smaller MAVs.

연구 동기 및 목표

• 실시간 상대 위치 측정 기능 부족으로 인한 MAV 스웜의 높은 충돌 위험을 해결하기 위해.
• 경량이며 에너지 효율적인 블루투스 기술을 활용해 차량 내부 상대 위치 측정을 가능하게 하기 위해.
• 위치 측정 오차에 대응하고 일관된 방향 전환 행동을 보장하는 충돌 회피 제어기 개발을 위해.
• 차량 내 상태 추정과 신호 강도 기반 거리 측정을 융합하여 탈중앙화된 운영을 가능하게 하기 위해.
• 다양한 MAV 크기와 추정 정확도 조건에서 실제 비행 테스트와 시뮬레이션을 통해 시스템 검증을 위해.

제안 방법

• MAV 간의 블루투스 통신을 통해 차량 내부 상태인 속도, 고도, 자세를 교환한다.
• 블루투스 신호의 수신 신호 강도(RSSI)를 이용해 상대 거리를 추정한다.
• 각 드론에서 차량 내부 상태 데이터와 RSSI 기반 거리 추정치를 융합하여 상대 위치와 운동을 계산한다.
• 위치 측정 불확실성에 대응하는 동적 충돌 원뿔 기반의 충돌 회피 제어기를 구현한다.
• 모든 드론에서 일관된 방향 전환 행동을 보장하기 위해 시계방향으로의 방향 전환 조건을 강제한다.
• AR-Drones 2.0를 사용해 4m×4m 규모의 실내 환경에서 실시간 테스트를 실시하였으며, 추정 조건(외부 장치 vs. 차량 내부)에 따라 다양한 조건에서 수행하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 마이크로 항공기 스웜에서 상대 위치 측정에 있어 블루투스 기반 RSSI가 충분한 정확도를 제공할 수 있는가?
• RQ2 차량 내부 상대 위치 측정 성능이 다중 MAV 팀의 충돌 없이 비행할 수 있는 시간에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 실시간에서의 상대 위치 측정 오차를 보완하기 위해 적응형 충돌 원뿔이 얼마나 효과적인가?
• RQ4 속도 및 자세 추정 오차가 충돌 방지 능력에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 모의 실험에서 예측한 바와 같이, 더 작고 민첩한 MAV에서도 시스템이 안정성과 안전성을 유지할 수 있는가?

주요 결과

• 외부 장치로 속도 및 자세 추정을 수행한 두 대의 AR-Drones에서는 누적 25분간의 충돌 없이 비행을 달성하였다.
• 동일한 조건에서 세 대의 AR-Drones를 사용한 경우, 첫 번째 충돌까지의 비행 시간은 3분이었다.
• 차량 내부 속도 추정을 사용한 경우, 추정 오차가 증가하여 충돌까지의 비행 시간이 약 3분으로 감소하였다.
• 시뮬레이션 결과, 더 작은 MAV는 동역학 성능 향상과 노이즈 감소로 인해 더 우수한 성능을 기대할 수 있었다.
• 적응형 충돌 원뿔 제어기는 위치 측정 오차를 효과적으로 보완하였고, 일관된 회피 행동을 보장하였다.
• 불안정한 신호 변동이 존재하더라도 블루투스 기반 RSSI 거리 측정은 상대 위치 측정에 실용 가능하다는 것이 입증되었다.