KR100842103B1 - 함수근사기를 이용한 무인항공기의 선형제어 성능 개선방법 - Google Patents

함수근사기를 이용한 무인항공기의 선형제어 성능 개선방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따르면, 선형제어기를 갖는 무인항공기의 선형제어 성능을 개선하는 방법에 관한 것으로서, 무인항공기의 비행운동에 관한 상태공간식을 선형부분 함수와 비선형부분 함수의 수학식으로 분리하여 나타내는 상태공간식 분리 단계; 선형부분 함수의 수학식을 선형제어기의 제어입력을 포함한 수학식 형태로 나타내는 제어입력 포함 단계; 함수근사기를 이용하여 비선형부분 함수에 대한 비선형근사치 함수를 비선형부분 함수에 반영한 값인 근사오차항을 생성하고, 상태공간식의 비선형부분 함수를 근사오차항으로 대치하여 나타내는 근사오차항 생성 단계; 및 신경망회로를 이용하여 비선형부분 대한 근사오차항을 0으로 근사화하는 신경망회로 적용 단계를 포함하는 함수근사기를 이용한 무인항공기의 선형제어 성능 개선 방법이 제공된다. 개시된 함수근사기를 이용한 무인항공기의 선형제어 성능 개선 방법에 따르면, 특정 비행 작동구간 내에서 제대로 동작하는 선형제어기 구성 및 기능이 그대로 보존되면서 작동구간 영역을 벗어나는 비행시 발생되는 비선형 특성이 함수근사기의 신경망회로에 의해 근사화됨에 따라 무인항공기의 선형제어 성능을 향상시킬 수 있다.
무인항공기, 선형제어기, 함수근사기, 신경망회로

Description

함수근사기를 이용한 무인항공기의 선형제어 성능 개선 방법{Method for improving performance of UAV linear control using function approximator}
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 함수근사기를 이용한 무인항공기의 선형제어기 성능 개선 방법의 흐름도,
도 2은 도 1의 방법을 위해 무인항공기의 선형제어처리부에 함수근사기가 포함된 실시예를 나타내는 구성도,
도 3은 도 1의 신경망회로 적용 단계에서 사용되는 신경망회로의 실시예를 나타내는 구성도이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
10...선형제어처리부 20...함수근사기
30...비행운동방정식
본 발명은 함수근사기를 이용한 무인항공기의 선형제어 성능 개선 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 무인항공기(UAV;Unmanned Aerial Vehicle)의 선형제어를 위한 선형제어기의 비선형 특성을 개선하여 무인항공기 비행운동 성능을 향상 시킬 수 있는 함수근사기를 이용한 무인항공기의 선형제어 성능 개선 방법에 관한 것이다.
일반적으로 종래에는 무인항공기의 제어를 위해 선형제어기를 이용하고 있다.
이러한 상기 선형제어기는 상기 무인항공기의 출력신호 및 외부 명령신호 간의 차이를 나타내는 오차신호를 입력받으며, 상기 입력된 오차신호를 이용하여 상기 무인항공기 제어를 위한 선형제어신호를 생성하여 상기 무인항공기에 전송함으로써 상기 무인항공기가 원하는 명령을 추종할 수 있도록 한다.
즉, 이러한 종래의 무인항공기에 사용되는 제어방법은 선형제어기법으로서, 무인항공기의 작동구간 영역 이내 또는 상기 선형제어기 설계시의 특정고도와 속도 조건 등에서는 우수한 성능을 나타내나, 상기 무인항공기의 작동구간 영역이 크게 달라지거나 외부 외란에 의해 상술한 특정고도와 속도 조건을 벗어나는 경우, 비선형 특성이 증가됨에 따라 기존에 설계된 상기 선형제어기의 급격한 성능저하가 발생되고 상기 선형제어기가 제어기로서의 역할을 제대로 수행하지 못하는 문제점이 있다.
이런 문제점을 해결하기 위하여 상기 무인항공기 제어시 상술한 선형기법 이외에 비선형 제어기법이 적용될 수 있는데, 이러한 경우 제어기의 설계가 매우 복잡해지고 설계시간이 많이 소요되는 문제점이 있으며 기존의 정상적인 상태에서 제대로 동작하는 상기 선형제어기를 처음부터 다시 설계해야하는 비효율성 문제 또한 있다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 창출된 것으로서, 특정 비행 작동구간 내에서 제대로 동작하는 종래의 선형제어기 구성 및 기능이 그대로 보존되면서 상기 작동구간 영역을 벗어나는 비행시 발생되는 비선형 특성이 함수근사기의 신경망회로에 의해 근사화됨에 따라 무인항공기의 선형제어 성능을 향상시킬 수 있는 함수근사기를 이용한 무인항공기의 선형제어 성능 개선 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 함수근사기를 이용한 무인항공기의 선형제어 성능 개선 방법은, 선형제어기를 갖는 무인항공기의 선형제어 성능을 개선하는 방법에 관한 것으로서, 상기 무인항공기의 비행운동에 관한 상태공간식을 선형부분 함수와 비선형부분 함수의 수학식으로 분리하여 나타내는 상태공간식 분리 단계; 상기 선형부분 함수의 수학식을 상기 선형제어기의 제어입력을 포함한 수학식 형태로 나타내는 제어입력 포함 단계; 함수근사기를 이용하여 상기 비선형부분 함수에 대한 비선형근사치 함수를 상기 비선형부분 함수에 반영한 값인 근사오차항을 생성하고, 상기 상태공간식의 상기 비선형부분 함수를 상기 근사오차항으로 대치하여 나타내는 근사오차항 생성 단계; 및 신경망회로를 이용하여 비선형부분 대한 상기 근사오차항을 0으로 근사화하는 신경망회로 적용 단계를 포함한다.
또한, 상기 상태공간식 분리 단계는, 수학식1에 의해 분리될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112007043540311-pat00001
x: 무인항공기의 운동변수로 이루어진 상태벡터,
f(x): 무인항공기의 비행운동에 관한 상태공간식,
fL(x): 상기 상태공간식의 선형부분 함수,
fN(x): 상기 상태공간식의 비선형부분 함수,
A: 무인항공기의 고유운동특성을 나타내는 시스템 행렬
그리고, 상기 제어입력 포함 단계는, 수학식 2 및 수학식 3에 의할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112007043540311-pat00002
[수학식 3]
Figure 112007043540311-pat00003
,
Figure 112007043540311-pat00004
b: 제어입력 행렬,
u(t): 제어입력,
v(t): 외부입력(표준입력 신호),
k: 피드백 게인벡터 상수
Ac:안정화 행렬
한편, 상기 근사오차항 생성 단계는, 수학식 4에 의할 수 있으며, 상기 근사오차항은, 상기 비선형부분 함수에 대한 상기 비선형근사치 함수의 차이 값일 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112007043540311-pat00005
Figure 112007043540311-pat00006
: 근사오차항
Figure 112007043540311-pat00007
: 비선형근사치 함수
이하 첨부된 도면을 참조로 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.
이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적인 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 함수근사기를 이용한 무인항공기의 선형제 어기 성능 개선 방법의 흐름도, 도 2은 도 1의 방법을 위해 무인항공기의 선형제어처리부에 함수근사기가 포함된 실시예를 나타내는 구성도, 도 3은 도 1의 신경망회로 적용 단계에서 사용되는 신경망회로의 실시예를 나타내는 구성도이다.
본 발명은 선형제어기를 갖는 무인항공기의 선형제어 성능을 개선하는 방법에 관한 것으로서 상기 선형제어기는 종래의 무인항공기 분야에 통용되고 있는 선형제어기와 동일한 구성일 수 있으며 이러한 상기 선형제어기는 도 2와 같은 선형제어처리부(10)의 형태로 존재할 수 있다.
이하에서는 본 발명의 실시예에 따른 함수근사기를 이용한 무인항공기의 선형제어기 성능 개선 방법에 관하여 도 1 내지 도 3을 참고로 하여 상세히 설명하고자 한다.
먼저, 도 1 및 도 2와 같이, 상기 선형제어처리부(10)가 상기 무인항공기의 비행운동에 관한 상태공간식(f(x))을 아래의 수학식 1과 같이 선형부분 함수(fL(x))와 비선형부분 함수(fN(x))의 수학식으로 분리하여 나타낸다(S110).
[수학식 1]
Figure 112007043540311-pat00008
즉, 상기 상태공간식은 상기 무인항공기의 비행운동방정식을 의미하는 것으로서 비선형 부분과 선형 부분으로 구분될 수 있다.
수학식 1에서, x는 무인항공기의 운동변수로 이루어진 상태벡터이고, f(x)는 상기 상태벡터 x를 이용한 무인항공기 비행운동에 관한 상태공간식을 나타낸다.
또한, 상기 상태공간식의 선형부분 함수(fL(x))는, 다시 상기 무인항공기의 고유운동특성을 나타내는 시스템 행렬인 A와 상기 상태벡터인 x에 의해 Ax의 형태로 재구성될 수 있다.
다음으로, 상기 상태공간식 분리 단계(S110) 이후에는, 상기 선형제어처리부(10)가 상기 선형부분 함수(fL(x))의 수학식을 상기 선형제어기의 제어입력을 포함한 수학식 2의 형태로 나타낸다(S120).
[수학식 2]
Figure 112007043540311-pat00009
이러한 수학식 2는 아래의 수학식 3을 통해 유도될 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112007043540311-pat00010
,
Figure 112007043540311-pat00011
여기서, 수학식 3의 첫째 식에 의하면, 상기 선형부분 함수(fL(x))의 수학식(Ax)에 상기 선형제어기를 나타내는 선형제어처리부(10)의 제어입력 부분(bu(t))이 추가된 것을 알 수 있다.
이러한 상기 bu(t)의 u(t)는 도 2와 같이 선형제어처리부(10)의 제어입력에 해당되는 값이며, 상기 b는 제어입력 행렬을 나타낸다.
여기서, 상기 수학식 3의 A와 b는 제어가능한 제어변수에 해당되는 것으로서 컴퓨터 프로그래밍 또는 작업자의 조작 등에 제어 가능할 수 있다.
그리고, 상기 제어입력인 u(t)은 수학식 3의 둘째 식과 같이, 다시 k와 v(t)로 이루어진 함수 형태로 나타내어질 수 있다.
여기서 v(t)는 도 2와 같이 외부입력을 나타내는 것으로서 외부로부터 입력되는 무인비행기의 표준입력신호를 의미할 수 있다. 또한, 상기 k는 피드백 게인벡터 상수(
Figure 112007043540311-pat00012
)로서, 이러한 k 값은 종래의 선형제어기법에서 많이 사용되는 상태피드백 방법을 이용하여 구해질 수 있다.
이상과 같은 수학식 3을 이용하는 것에 의해, 상기 수학식 1에서 제안된 상태공간식을 상기 수학식 2와 같은 안정화행렬(Ac)로 이루어진 수학식으로 나타낼 수 있다.
여기서, 상기 안정화행렬(Ac)는 상기 수학식 3의 셋째 식과 같이 상기 k 값을 적당히 선택하면 얻어질 수 있는 행렬로서, 이러한 행렬의 취득은 제어가능한 선형 시스템이면 항상 가능하다.
이러한 제어입력 포함 단계(S120)에 따르면, 무인항공기의 비행운동에 관한 비선형성을 보상하는데 앞서, 상기 무인항공기의 제어를 위한 기존의 선형제어기의 구성(선형제어기의 입력신호 등)을 그대로 이용함에 따라 선형제어 동작을 명확히 수행할 수 있고 상기 선형제어기의 신규 설계가 필요 없게 된다.
다음으로, 상기 제어입력 포함 단계(S120) 이후에는, 도 2의 함수근사기(20)를 이용하여 아래 수학식 4와 같이, 상기 비선형부분 함수(fN(x))에 대한 비선형근 사치 함수(
Figure 112007043540311-pat00013
)를 상기 비선형부분 함수(fN(x))에 반영한 값인 근사오차항(
Figure 112007043540311-pat00014
)을 생성하고, 상기 선형제어처리부(10)는 상기 상태공간식(f(x))의 상기 비선형부분 함수(fN(x))를 상기 근사오차항(
Figure 112007043540311-pat00015
)으로 대치하여 나타낸다(S130).
[수학식 4]
Figure 112007043540311-pat00016
상기 수학식 4의 fN(x)는 실제 비선형부분 함수이고, 또한
Figure 112007043540311-pat00017
는 상기 실제 비선형부분 함수(fN(x))의 근사치에 해당되는 값이다.
여기서, 상기 근사오차항(
Figure 112007043540311-pat00018
)은 상기 비선형부분 함수(fN(x))에 대한 상기 비선형근사치 함수(
Figure 112007043540311-pat00019
)의 차이 값을 의미할 수 있다.
상기 비선형근사치 함수(
Figure 112007043540311-pat00020
)이 상기 비선형부분 함수(fN(x)) 값에 정확하게 근사화되는 경우, 상기 근사오차항(
Figure 112007043540311-pat00021
)은 '0'이 되어 안정화된 제어시스템으로 작동 가능하다.
일반적으로 상기 근사오차항(
Figure 112007043540311-pat00022
)은 후술할 신경망회로를 적용하기 이전에는 0이 아닌 값을 나타낼 확률이 높다.
즉, 상기 근사오차항 생성 단계(S130) 이후에는, 상기 함수근사기(20)가 도 3과 같은 신경망회로를 이용하여, 상기 비선형부분 대한 상기 근사오차항(
Figure 112007043540311-pat00023
)을 '0'으로 근사화한다(S140).
도 3은 시그마-파이(Sigma-pi) 신경망 회로에 관한 것으로서, 이러한 신경망회로를 통해 나온 최종 출력(y)은 아래의 수학식 5와 같을 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112007043540311-pat00024
여기서, x1,x2는 상태벡터이고, 또한 w1,w2,w11,w22,w12는 신경망 가중치(weight)로서 이에 대한 갱신법칙(Update law)은 다음의 수학식 6과 같다.
[수학식 6]
Figure 112007043540311-pat00025
여기서,
Figure 112007043540311-pat00026
는 학습률(Learning Rate)이고,
Figure 112007043540311-pat00027
는 N차원 기저함수(N-Dimensional Basis Function)이며, 또한
Figure 112007043540311-pat00028
는 근사화오차로서 상기 근사오차항(
Figure 112007043540311-pat00029
)과 동일한 값을 의미한다.
그리고, 수학식 5의
Figure 112007043540311-pat00030
는 활성화 함수로서, Linear 또는 Sigmoidal 형태의 함수가 된다.
이러한 상기 수학식 5의 y값은 상기 비선형근사치 함수(
Figure 112007043540311-pat00031
)를 의미하므로, 결국 상기 신경망회로가 상기 상태공간식(f(x))의 비선형 성분을 근사화하는 역할을 하고, 이에 따라 상기 무인항공기의 선형제어처리부(10)가 안정화된 제어시스템으로 작동되게 된다.
상술한 바와 같이, 도 2와 같은 무인항공기의 비행운동방정식(30) 즉, 상기 상태공간식에 포함된 비선형부분 함수((fN(x))의 제거를 위해, 본 발명에서는 신경망회로를 갖는 상기 함수근사기(20)로부터 생성된 비선형근사치 함수(
Figure 112007043540311-pat00032
)를 이용함에 따라 무인항공기의 비행운동의 비선형성으로 인해 저하된 항공기 성능의 저하를 개선시킬 수 있는 효과가 있다.
즉, 상기 무인항공기의 작동구간 영역이 크게 달라지거나 외부 외란에 의해 특정고도와 속도 조건을 벗어나는 경우에 발생되는 비선형 특성에 따른 선형제어기의 성능저하 문제에 관하여, 본 발명에서는 특정 비행 작동구간 내에서 제대로 동작하는 선형제어기 구성을 그대로 보존하면서 상기 작동구간 영역을 벗어나는 비행시 발생되는 비선형 특성을 상기 함수근사기의 신경망회로에 의해 근사화함에 따라 무인항공기의 선형제어 성능을 향상시킬 수 있다. 이에 따라, 본 발명은 별도의 비선형제어기의 설계 또는 선형제어기의 재설계 과정이 부가될 필요 없어 무인비행기 제어의 효율성을 증강시킬 수 있다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술 사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.
본 발명에 따른 함수근사기를 이용한 무인항공기의 선형제어 성능 개선 방법에 따르면, 특정 비행 작동구간 내에서 제대로 동작하는 기 설계된 선형제어기 구성 및 기능이 그대로 보존되면서 상기 작동구간 영역을 벗어나는 비행시 발생되는 비선형 특성이 함수근사기의 신경망회로에 의해 근사화됨에 따라 무인항공기의 선형제어 성능을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

Claims (4)

  1. 선형제어기를 갖는 무인항공기의 선형제어 성능을 개선하는 방법에 관한 것으로서,
    상기 무인항공기의 비행운동에 관한 상태공간식을 선형부분 함수와 비선형부분 함수의 수학식으로 분리하여 나타내는 상태공간식 분리 단계;
    상기 선형부분 함수의 수학식을 상기 선형제어기의 제어입력을 포함한 수학식 형태로 나타내는 제어입력 포함 단계;
    함수근사기를 이용하여 상기 비선형부분 함수에 대한 비선형근사치 함수를 상기 비선형부분 함수에 반영한 값인 근사오차항을 생성하고, 상기 상태공간식의 상기 비선형부분 함수를 상기 근사오차항으로 대치하여 나타내는 근사오차항 생성 단계; 및
    신경망회로를 이용하여 비선형부분 대한 상기 근사오차항을 0으로 근사화하는 신경망회로 적용 단계를 포함하는 함수근사기를 이용한 무인항공기의 선형제어 성능 개선 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 상태공간식 분리 단계는,
    수학식1에 의해 분리되는 것을 특징으로 하는 함수근사기를 이용한 무인항공기의 선형제어 성능 개선 방법.
    Figure 112007043540311-pat00033
    x: 무인항공기의 운동변수로 이루어진 상태벡터,
    f(x): 무인항공기의 비행운동에 관한 상태공간식,
    fL(x): 상기 상태공간식의 선형부분 함수,
    fN(x): 상기 상태공간식의 비선형부분 함수,
    A: 무인항공기의 고유운동특성을 나타내는 시스템 행렬
  3. 제 2항에 있어서, 상기 제어입력 포함 단계는,
    수학식 2 및 수학식 3에 의한 것을 특징으로 하는 함수근사기를 이용한 무인항공기의 선형제어 성능 개선 방법.
    Figure 112007043540311-pat00034
    Figure 112007043540311-pat00035
    Figure 112007043540311-pat00036
    ,
    b: 제어입력 행렬,
    u(t): 제어입력,
    v(t): 외부입력(표준입력 신호),
    k: 피드백 게인벡터 상수
    Ac:안정화 행렬
  4. 제 3항에 있어서, 상기 근사오차항 생성 단계는,
    수학식 4에 의하고,
    상기 근사오차항은,
    상기 비선형부분 함수에 대한 상기 비선형근사치 함수의 차이 값인 것을 특징으로 하는 함수근사기를 이용한 무인항공기의 선형제어 성능 개선 방법.
    Figure 112007043540311-pat00037
    Figure 112007043540311-pat00038
    : 근사오차항
    Figure 112007043540311-pat00039
    : 비선형근사치 함수
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101021797B1 (ko) 2009-01-07 2011-03-17 주식회사 대한항공 적응함수 근사화를 이용한 무인항공기의 개선제어방법
CN112256054A (zh) * 2020-10-09 2021-01-22 北京邮电大学 一种无人机轨迹规划方法及装置

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007237873A (ja) 2006-03-08 2007-09-20 Mitsubishi Electric Corp 移動機制御装置及び移動機制御方法及びプログラム

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007237873A (ja) 2006-03-08 2007-09-20 Mitsubishi Electric Corp 移動機制御装置及び移動機制御方法及びプログラム

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101021797B1 (ko) 2009-01-07 2011-03-17 주식회사 대한항공 적응함수 근사화를 이용한 무인항공기의 개선제어방법
CN112256054A (zh) * 2020-10-09 2021-01-22 北京邮电大学 一种无人机轨迹规划方法及装置
CN112256054B (zh) * 2020-10-09 2022-03-29 北京邮电大学 一种无人机轨迹规划方法及装置

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