멀티로터 드론의 비행조종방법 설명

멀티로터 무인기 비행 제어 방식 설명

일부 선형 제어 방식의 한계를 극복하기 위해 일부 비선형 제어 방식이 제안되어 항공기 제어에 적용되고 있다. 다음은 멀티 로터 드론의 비행 제어 방법에 대한 설명입니다. 읽고 찾아보세요.

1 선형 비행 제어 방법

기존 항공기 제어 방법과 초기 항공기 제어 시도는 모두 선형 비행 제어 이론을 기반으로 하며 그 중에는 PID, H?, LQR 및 이득 스케줄링 방법.

1.PID PID 제어는 전통적인 제어 방법으로 현재 가장 성공적이고 널리 사용되는 제어 방법 중 하나입니다. 제어 방법이 간단하고 사전 모델링 작업이 필요하지 않으며 매개변수의 물리적 의미가 명확하여 높은 비행 정확도를 요구하지 않는 제어에 적합합니다.

2.H?는 강력한 제어 방법입니다. 고전적 제어 이론에서는 다중 입력 다중 출력 비선형 시스템 문제를 해결하기 위해 제어 대상의 정확한 수학적 모델이 필요하지 않습니다. 현대 제어 이론은 다중 입력 및 다중 출력 비선형 시스템 문제를 정량적으로 해결할 수 있지만 제어 대상의 동적 특성을 설명하는 수학적 모델에 전적으로 의존합니다. 강력한 제어는 간섭 및 기타 요인으로 인한 모델링 오류 문제를 잘 해결할 수 있지만, 매우 많은 양의 계산이 필요하고 동시에 주파수 영역 설계 방법, 매개변수 조정이기 때문에 고성능 프로세서에 의존합니다. 상대적으로 어렵습니다.

3.LQR LQR은 드론을 제어하는데 사용되는 가장 성공적인 방법 중 하나입니다. 그 객체는 상태 공간 표현식으로 표현될 수 있는 선형 시스템입니다. 목적 함수는 상태 변수 또는 제어 변수입니다. 이차 함수의 적분입니다. 또한 Matlab 소프트웨어를 사용하면 LQR 제어 방법에 대한 우수한 시뮬레이션 조건을 제공하고 엔지니어링 구현을 용이하게 합니다.

4. 게인 스케줄링 방법 게인 스케줄링은 시스템이 실행 중일 때 스케줄링 변수의 변경으로 인해 컨트롤러의 매개변수가 변경되는 스케줄링 변수에 따라 시스템이 다른 시간에 다른 방식으로 작동하는 것을 의미합니다. 제어 규칙은 시스템의 비선형 문제를 해결하기 위해 영역 내에서 작동합니다. 알고리즘은 두 부분으로 구성됩니다. 첫 번째 부분은 주로 이벤트 구동을 완료하고 매개변수 조정을 실현합니다. 시스템의 작동 조건이 변경되면 이 부분을 사용하여 모드를 식별하고 전환할 수 있습니다. 두 번째 부분은 오류 구동이며 해당 제어 기능은 선택한 모드에 의해 실현됩니다. 이 제어 방법은 수직 이착륙 제어, 고정점 호버링 및 회전익 UAV의 경로 추적에 탁월한 성능을 발휘합니다.

2. 학습 기반 비행 제어 방법

학습 기반 비행 제어 방법의 특징은 항공기의 동적 모델을 이해할 필요가 없고 일부 비행만 이해할 수 있다는 점입니다. 테스트 및 비행 데이터. 그 중 가장 인기 있는 연구 방법으로는 퍼지 제어 방법, 인체 학습 방법, 신경망 방법 등이 있다.

1. 퍼지 제어 방법(Fuzzy logic) 퍼지 제어는 모델의 불확실성을 해결하는 방법 중 하나이며, 모델이 알려지지 않은 경우 무인 항공기의 제어를 구현합니다.

2. 인간 기반 학습 소형 무인 항공기를 더 잘 제어할 수 있는 제어 방법을 찾기 위해 미국 MIT 연구진은 항공기가 군사 훈련에 참여하고 곡예 비행을 하는 것을 통해 학습한 데이터를 수집합니다. 드론의 입력 순서와 피드백 메커니즘을 더 잘 이해하기 위해 다양한 상황에서 조종사의 항공기 작동을 분석합니다. 이 방법은 소형 무인항공기의 자율비행에 적용됐다.

3. 신경망 고전적인 PID 제어 구조는 간단하고 사용하기 쉽고 구현하기 쉽습니다. 그러나 제어 대상이 복잡한 비선형 특성을 가지며 정확한 수학적 모델을 구축하기 어려운 경우에는 다음과 같습니다. 종종 만족스러운 제어 결과를 얻기가 어렵습니다. 신경망 적응형 제어 기술은 정확하게 설명하기 어려운 다양한 불확실하고 비선형적이며 복잡한 프로세스의 제어를 효과적으로 실현하고 제어 시스템의 견고성과 내결함성을 향상할 수 있으며 제어 매개변수에는 적응형 및 자체 학습 기능이 있습니다.

3 모델 기반 비선형 제어 방법

일부 선형 제어 방법의 한계를 극복하기 위해 몇 가지 비선형 제어 방법이 제안되어 항공기 제어에 적용되었습니다. 이러한 비선형 제어 방법은 일반적으로 모델 기반 비선형 제어 방법으로 분류할 수 있습니다. 여기에는 피드백 선형화, 모델 예측 제어, 다중 포화 제어, 백스테핑 및 적응 제어가 포함됩니다.

1. 피드백 선형화는 비선형 시스템에 일반적으로 사용되는 방법입니다. 수학적 변환 방법과 미분 기하학에 대한 지식을 사용하여 먼저 상태 및 제어 변수를 선형 형태로 변환한 다음 기존 선형 설계 방법을 사용하여 설계 결과를 역변환을 통해 원래의 결과로 변환합니다. 상태 및 제어 양식. 피드백 선형화 이론에는 미분 기하학 방법과 동적 역법이라는 두 가지 중요한 분기가 있습니다. 동적 역법은 미분 기하학 방법보다 계산 특성이 간단하므로 비행 제어 시스템 설계에 더 적합합니다.

그러나 동적 역법은 상당히 정확한 항공기 모델을 요구하기 때문에 실제 상황에서는 매우 어렵다. 또한 시스템 모델링 오류와 다양한 외부 간섭으로 인해 설계 시 견고성 요소를 고려해야 합니다. 동적 반전 방법은 특정 엔지니어링 응용 가능성을 가지고 있으며 비행 제어 연구 분야에서 뜨거운 주제가 되었습니다.

2. 모델 예측 제어(Model Predictive Control) 모델 예측 제어는 특별한 형태의 제어 방법입니다. 각 샘플링 순간에서 유한 시간 영역 개방 루프 최적 제어 문제를 해결하여 현재 제어 동작을 얻습니다. 최적 제어 문제의 초기 상태는 프로세스의 현재 상태이며 최적 제어 시퀀스는 첫 번째 제어 동작에만 적용됩니다. 이것이 제어 법칙을 미리 계산하는 알고리즘과 가장 큰 차이점입니다. 본질적으로 모델 예측 제어는 개방 루프 최적 제어 문제를 해결하는 것입니다. 이는 특정 모델과 관련이 없지만 구현은 모델과 관련됩니다.

3. 중첩 포화 제어(nested saturation)는 수많은 엔지니어링 문제에 존재하는 매우 일반적인 물리적 현상입니다. 다중 포화 제어 방법을 사용하여 다중 로터 UAV를 설계하면 다른 제어 방법으로는 해결할 수 없는 많은 실제 문제를 해결할 수 있습니다. 특히 마이크로 UAV의 경우 액추에이터는 큰 경사 움직임과 외부 방해로 인해 자주 포화될 수 있습니다. 액추에이터 포화는 작동 범위를 제한하고 제어 시스템 안정성을 손상시킵니다. 입력 포화 문제를 해결하기 위해 다양한 방법이 사용되었지만 이상적인 결과를 얻지 못했습니다. 다중 포화 제어는 포화 입력 제어에 있어 전체적인 안정성이 우수하므로 이 방법은 마이크로 UAV의 안정성을 제어하는 ​​데 자주 사용됩니다.

4. 백스테핑 제어는 비선형 시스템 컨트롤러 설계에 가장 일반적으로 사용되는 방법 중 하나이며 온라인 제어에 더 적합하며 온라인 계산 시간을 줄일 수 있습니다. 백스테핑을 기반으로 한 컨트롤러 설계 방법의 기본 아이디어는 복잡한 시스템을 시스템 차수를 초과하지 않는 여러 하위 시스템으로 분해한 후 역재귀를 통해 각 하위 시스템에 대한 부분적인 Lyapunov 기능과 중간 가상 제어량을 설계하는 것입니다. 전체 컨트롤러가 설계되었습니다. 비행제어시스템 제어기의 설계에 사용되는 백스테핑(back-stepping) 방식은 일종의 비선형 및 불확정 요인의 영향을 처리할 수 있으며, 안정성과 오류 수렴성이 상대적으로 우수한 것으로 입증되었습니다.

5. 적응제어(Adaptive Control) 적응제어 역시 수학적 모델을 기반으로 한 제어방식으로, 시스템의 내부모델과 외부요인에 대한 정보에 덜 의존한다는 점이 가장 큰 특징이다. 모델은 시스템을 실행하는 과정에서 지속적으로 정보를 얻어 점차적으로 모델을 개선합니다. 모델이 지속적으로 개선됨에 따라 모델에서 얻은 제어 효과도 향상되므로 제어 시스템은 어느 정도 적응성을 갖게 됩니다. 그러나 동시에 적응형 제어는 기존 피드백 제어보다 더 복잡하고 비용이 많이 듭니다. 따라서 적응형 방법은 기존 피드백이 원하는 성능을 달성할 수 없는 경우에만 고려됩니다.

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