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Implementation of Quad-rotor Hovering Systems with Tracking

추적이 가능한 쿼드로터 호버링 시스템 구현

  • Jung, Won-Ho (Department of Electronic Engineering, Gachon University) ;
  • Chung, Jae-Pil (Department of Electronic Engineering, Gachon University)
  • 정원호 (가천대학교 전자공학과) ;
  • 정재필 (가천대학교 전자공학과)
  • Received : 2016.11.29
  • Accepted : 2016.12.29
  • Published : 2016.12.31

Abstract

Unlike general unmanned aerial vehicles, the quad-rotor is attracting the attention of many people because of simple structure and very useful value. However, as the interest in drones increases, the safety and location of vehicles are becoming more important provide against aviation safety accidents or lost accidents. Therefore, in this paper, we propose a tracking system that stabilizes the model with a simple controller by linearized modeling and grasp tilt angle data from various sensor through the filter. The developed tracking system transmits the position of the quad-rotor in flight to the computer and shows it through the route, so it can check the flight path and various information such as flight speed and altitude at the same time. Then the sensor used in the actual quad-rotor can not measure exact sensor data for disturbance and vibration. So we use sensor fusion of Kalman filter and Complementary filter to overcome this problem and the stability of the quad-rotor hovering is realized by PID control. Through simulation, various information such as the speed, position, and altitude of the quad-rotor were confirmed in real time.

쿼드로터는 일반 무인항공기와 달리 구조가 단순하고 그 활용 가치가 매우 높아 많은 사람들의 관심을 받고 있다. 하지만 드론에 대한 관심이 높아짐에 따라 항공 안전사고 또는 분실에 대비한 비행체의 안정성과 위치파악의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 쿼드로터의 모델링을 수식적으로 유도하여 이를 선형화시켜 간단한 제어기로 모델을 안정화시키고 다양한 센서로부터 얻은 데이터를 필터를 거쳐 기울어진 정도를 파악하여 보다 안정한 호버링이 가능한 추적 시스템을 제안하였다. 개발된 추적시스템은 비행 중인 쿼드로터의 위치를 컴퓨터로 전송해 이를 경로로 나타내어 비행경로를 파악할 수 있고 비행속도, 고도 등의 다양한 정보를 동시에 확인할 수 있게 하였다. 그리고 실제 쿼드로터에 사용되는 센서는 외란과 진동에 의해 정확한 센서 값을 측정할 수 없기 때문에 칼만필터와 상보필터를 통한 센서 결합으로 이를 극복하여 쿼드로터 호버링의 안정성을 PID 제어를 통해 구현하였다. 이를 모의 실험을 통하여 쿼드로터의 속도, 위치, 고도 등의 다양한 정보를 실시간으로 확인하였다.

Keywords

References

  1. S. J. Song, and B. O. Kil, "A study on the global UAV market," Korea Association of Defense Industry Studies, Vol. 22, No. 4, pp.49-76, Dec. 2015
  2. W. H. Jung, and J. P. Chung, "Implementation of quadcopter control using Arduino module," in The Korea Navigation Iinstitute autumn conference, Seoul: Korea, pp.191-192, Oct. 2015.
  3. Korea Institute of Industrial Technology. Quadrotors unmanned aerial vehicle dynamic modeling [Internet]. Available: http://blog.daum.net/pg365/64.
  4. F. Hamano, "Derivative of rotation matrix - direct matrix derivation of well-known formula," in Proceedings of Green Energy and Systems Conference, Los Angeles: CA, pp.10-11, Nov. 2013.
  5. E. H. Sun, T. H. Luat, D. Y. Kim, and Y. T. Kim, "A study on image based automatic flight control of mini-drone," Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 25, No. 6, pp.536-541, Dec. 2015. https://doi.org/10.5391/JKIIS.2015.25.6.536
  6. H. G. Min, J. H. Yoon, J. H. Kim, S. H. Kwon, and E. T. Jeung, "Design of complementary filter using least square method," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, Vol.16, No. 12, pp.125-130, Dec. 2010.
  7. S. P. Kim, Essential Kalman Filter, 1-st ed. Seoul, Korea: Ajin, 2010.
  8. D. H. Yu, J. H. Seung, J. H. Park, D. J. Lee, and K.T. Chong, "Attitude control for quadcopter based on fusion using Kalman filter," in The Institute of Electronics Engineers of Korea Summer Conference, Jeju: Korea, pp.1162-1163, Dec. 2014.
  9. A. V. Oppenheim, A. S. Willsky, and S.H. Nawab, Signals and Systems, 2th Ed. London, Pearson, 2013.
  10. T. W. Yoo, High precision drone path control using real time location system based on UWB communication, Master's thesis, Hanyang University, Seoul, Korea, Dec. 2016.
  11. F. Golnaraghi, and B. C. Kuo, Automatic Control Systems, 9th Ed. New York, NY: Wiley, 2009.