中国の低高度空域開放のペースの加速やセンサー、自働制御、コンピュータなどの技術分野の発展に伴い、近年ではマイクロ小型UAVが急速な発展を遂げている。ローターUAVはドローンファミリーの重要なメンバーであり、ホバリング、垂直離着陸、接地飛行などのユニークな飛行特性のため、国内外の大学や研究機関の注目を集めています。
完全な制御システムは、制御対象、センサ、コントローラを備え、完全な閉ループを構成する必要がある。クワッドローターに対応するUAV制御システムには、無線通信を受信できるUAV、UAVの状態情報(ドローンの姿勢情報や位置情報)を取得できるセンサー、指令を送信する地上制御局が必要です。屋外環境では、UAVの位置をgpsで把握することが一般的です。しかし、アルゴリズム検証段階の実験室環境ではgpsを利用することができず、屋外環境よりも小さな実験室環境のほうが測位精度が高いため、制御回路の高精度ポーズフィードバックソリューションを見つけることが重要である。
中国石油大学無人システム実験室では、UAVの位置を特定するためにNOKOV光学式三次元モーションキャプチャーシステムに採用した。NOKOVモーションキャプチャシステムは,一定波長の赤外線を発するモーションキャプチャカメラによってドローンに搭載されたマーカー点の位置を特定し,マーカー点の位置情報をサブミリ単位の精度で出力する。一方、UAVのマーカー点間の距離は固定されているため、複数のマーカーによってUAVを剛体として構築することができ、モーションキャプチャシステムはリアルタイムで剛体の6自由度(ロール角、ピッチ角、ヨー角)の情報を得る。これらの姿勢情報を地上局に送信すると、地上局の制御アルゴリズムが運動パラメータを計算し、航法位置を推定し、航法指示を出し、それを受けてUAVが動き続けると、次の瞬間のデータ情報を取得して地上局に出力し、UAV室内の飛行制御を実現します。
制御閉ループ形成後、アルゴリズムの妥当性と安定性を検証する自律制御実験を設計することができる。自律的なホバリング実験では、UAVのホバリングの位置座標を固定値とし、ロール/ピッチ/ヨー角を0°とすることができます。複数の実験を経て、自律ホバリング状態におけるUAVの位置偏差と姿勢角データを計測し、制御アルゴリズムを検証しました。
アルゴリズムの安定性や制御精度が求められない場合には、アルゴリズムの強化学習を行うことができる。事前訓練段階では、NOKOV光学式三次元モーションキャプチャーシステムに利用して実環境のポーズ情報を収集して知能アルゴリズムのトレーニング・データセットを作成し、一定時間の訓練後に深いモデルが収束するまで特定のポーズデータで報酬値を構築し、より安定した制御効果を達成する。
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