중국의 저고도 공역 개방이 가속화되고 센서, 자동 제어, 컴퓨터 및 기타 기술 분야의 발전으로 최근 몇 년 동안 초소형 무인 항공기가 빠르게 발전했다. UAV 제품군의 중요한 구성원으로 공중에서 호버링, 수직으로 이착륙, 지상에서 비행과 같은 독특한 비행 특성으로 인해 국내외 대학 및 연구 기관의 초점이 되었다.
완전한 제어 시스템은 완전한 폐쇄 루프를 형성하기 위해 제어된 물체, 센서 및 제어기가 필요하다. 쿼드로터 UAV의 제어 시스템에 대응하여 무선 통신을 수신할 수 있는 UAV, UAV 상태 정보(UAV의 자세 정보 및 위치 정보)를 얻을 수 있는 센서, 명령을 송신하는 지상 관제소 등이 필요하다. 실외 환경에서 UAV의 위치는 일반적으로 GPS에 의해 실현된다. 그러나 알고리즘 검증 단계의 실험실 환경에서는 GPS를 사용할 수 없으며, 소규모 실험실 환경에서의 위치 결정 정확도 요구 사항이 실외 환경보다 훨씬 높기 때문에 제어 루프의 고정밀 위치를 찾고 피드백 솔루션을 제시하는 것이 매우 중요하다.
따라서 중국 석유 대학의 무인 시스템 연구소는 UAV를 찾기 위해 NOKOV 광학 3D 모션 캡처 시스템을 채택했다. NOKOV 메트릭 모션 캡처 시스템은 특정 파장의 적외선을 방출하는 움직이는 카메라를 통해 무인 항공기에 배치된 마커 포인트를 찾고 마커 위치 정보 출력의 정확도는 서브 밀리미터 수준에 도달할 수 있다. 그러나 UAV의 마커 사이의 거리는 고정되어 있으므로 UAV는 여러 마커에 의해 강체로 구성될 수 있으며 동적 캡처 시스템은 실시간 롤 각도, 피치 각도 및 강체의 6자유도 정보를 얻을 수 있다. 요 각도. 포즈 정보를 지상 관제센터에 전송함으로써 지상 관제센터의 제어 알고리즘은 모션 매개변수를 계산하고, 웨이포인트 위치를 추정하고, 웨이포인트 명령을 발행할 수 있으며, UAV는 명령을 수신한 후 계속 이동하고 데이터 정보는 다음 순간을 포착하여 지상 관제센터로 출력하여 UAV의 실내 비행 제어를 실현한다.
폐쇄 루프 제어가 형성된 후에는 알고리즘의 실현 가능성과 안정성을 검증하기 위해 자율 제어 실험을 설계할 수 있다. 예를 들어, 자율 호버링 실험에서 UAV의 호버링 위치 좌표를 고정값으로 설정할 수 있으며, 롤/피치/요 각도는 모두 0이다. 많은 실험 후 자율 호버링 상태에서 UAV의 위치 편차 및 자세 각도 데이터를 측정하여 제어 알고리즘을 검증한다.
알고리즘의 안정성과 제어 정확도가 요구 사항을 충족할 수 없는 경우 알고리즘의 강화 학습을 수행할 수 있다. 사전 훈련 단계에서는 NOCOV 메트릭 모션 캡처 시스템을 사용하여 지능형 알고리듬의 훈련 데이터 세트로 실제 환경에서 포즈 정보를 수집하고, 보상 값은 훈련 기간 후 깊이 모델이 수렴될 때까지 특정 포즈 데이터로 구성되므로 보다 안정적인 제어 효과를 얻을 수 있다.
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