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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 정구민
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 국민대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수28
이 논문의 연구 히스토리 (2)
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본 논문은 모델 예측 제어(Model Predictive Control, MPC) 기법을 활용하여 쿼드콥터 드론의 외란 대응 및 경로 추종 성능을 개선하는 방법에 대해 제안한다. 연구에서는 드론이 복잡한 환경 및 다양한 기상 조건 하에서도 안정적으로 경로를 추종할 수 있는 능력의 중요성을 강조하며, 특히 드론 배송 시스템의 신뢰성과 효율성에 핵심적인 역할을 한다.
기존에 널리 사용된 비례-적분-미분(PID) 제어 방식은 정적이거나 예측 가능한 환경에 적합하지만, 변화가 심한 동적 환경에는 적용에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 보다 정교한 경로 추종을 위해 MPC를 적용하는 방안을 제시한다. MPC는 시스템의 미래 동작을 예측하고 최적의 제어 입력을 계산하는 방식으로, 복잡한 시스템과 동적인 환경에서의 효율적인 제어가 가능하다는 장점을 가진다.
연구에서는 MATLAB/Simulink와 UAV Toolbox를 사용하여 쿼드콥터 드론의 MPC 제어기를 시뮬레이션하고 검증해주었으며, PX4를 이용한 시뮬레이션 환경에서도 검증을 해주었다. 이러한 시뮬레이션을 통해 MPC 제어기의 경로 추종 성능과 외란에 대한 강인함을 평가하였다.
제안된 설계 방법으로, MPC 제어기가 압력 변화와 공기 밀도 변동과 같은 외란에 대하여 MPC와 PID 제어기의 성능을 비교했을 때 쿼드콥터 드론의 입력받은 주행 경로와 실제 경로의 Mean Squared Error 수치가 외란을 주기 전에는 0.2의 성능 차이를 보였고, 외란을 주었을 때에는 0.8의 차이를 보이며 MPC 제어기의 향상된 경로 추종 정확도를 보여준다.
기존에 널리 사용된 비례-적분-미분(PID) 제어 방식은 정적이거나 예측 가능한 환경에 적합하지만, 변화가 심한 동적 환경에는 적용에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 보다 정교한 경로 추종을 위해 MPC를 적용하는 방안을 제시한다. MPC는 시스템의 미래 동작을 예측하고 최적의 제어 입력을 계산하는 방식으로, 복잡한 시스템과 동적인 환경에서의 효율적인 제어가 가능하다는 장점을 가진다.
연구에서는 MATLAB/Simulink와 UAV Toolbox를 사용하여 쿼드콥터 드론의 MPC 제어기를 시뮬레이션하고 검증해주었으며, PX4를 이용한 시뮬레이션 환경에서도 검증을 해주었다. 이러한 시뮬레이션을 통해 MPC 제어기의 경로 추종 성능과 외란에 대한 강인함을 평가하였다.
제안된 설계 방법으로, MPC 제어기가 압력 변화와 공기 밀도 변동과 같은 외란에 대하여 MPC와 PID 제어기의 성능을 비교했을 때 쿼드콥터 드론의 입력받은 주행 경로와 실제 경로의 Mean Squared Error 수치가 외란을 주기 전에는 0.2의 성능 차이를 보였고, 외란을 주었을 때에는 0.8의 차이를 보이며 MPC 제어기의 향상된 경로 추종 정확도를 보여준다.
목차
1. 서론 12. 관련 연구 32.1 쿼드콥터 드론 동역학 모델 32.1.1 쿼드콥터 드론 좌표계 32.1.2 쿼드콥터 드론 상태 32.1.3 쿼드콥터 드론 동작 방식 32.1.4 동역학 모델 42.1.5 관성 행렬 52.2 모델 예측 제어(MPC) 62.2.1 모델 에측 제어의 원리 62.3 PX4 92.3.1 PX4 Software Architecture 92.3.2 uORB 102.3.3 QGroundControl (QGC) 112.3.4 MAVLink 122.3.5 Pixhawk 152.4 쿼드콥터 드론의 Adaptive PID 제어기를 통한 돌풍 환경에서의 강인성 연구 153. 모델 예측 제어를 이용한 쿼드콥터 드론의 외란 대응 및 경로 추종 성능 개선 174. MATLAB/Simulink와 PX4 기반 시뮬레이션 구현 검증 194.1 MATLAB/Simulink 시뮬레이션 환경 시나리오 선정, 설계 194.1.1 시나리오 구성 및 외란 모델링 194.1.2 모델 예측 제어 시스템 설계 204.2 PX4 플랫폼 연동 시뮬레이션 구현 214.2.1 PX4 기반 MATLAB/Simulink 시뮬레이션 환경 224.2.2 PX4 비행 스택 234.2.3 MAVLink 및 uORB 통신 구현 244.2.4 PX4 기반 컨트롤러 모델 예측 제어기 설계 285. 실험 결과 315.1 시뮬레이션 기반 실험 검증 315.1.1 외란이 주어지지 않은 상황에서의 PID, MPC 성능 비교 315.1.2 외란이 주어진 상황에서의 PID, MPC 성능 비교 335.2 PX4 플랫폼 기반 시뮬레이션 검증 346. 결론 36참고문헌 37Abstract 40
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