AFD-CAMLs: 케이블 현수형 다중 UAV 운반을 위한 장력 분배 인식 계획 및 제어

궤적 기반 케이블 현수 다중 UAV 시스템에서 4대 이상일 때 동일한 화물 힘과 모멘트를 유지하는 여러 장력 분배 중 어떤 분배를 계획하고, 기하 오차와 추적 오차가 있어도 이를 실현하도록 보정할 수 있는가?

UAV가 4대 이상이면 케이블 장력 해가 유일하지 않아 화물 자세 추적이 정확해도 개별 UAV가 과부하되거나 케이블이 느슨해질 수 있다. 부착점과 케이블 길이 오차, 저수준 추적 오차는 장력 분배를 널공간 방향으로 이동시키며, 장력 대 힘 할당 행렬이 특이하거나 거의 특이한 구성에서는 작은 오차도 장력 변화를 크게 증폭한다.

기존 위치 기반 방식은 느린 운동에는 효과적이지만 동역학 결합을 무시하고 실행 가능한 장력을 보장하지 못했다. 힘 기반 방식은 화물 렌치를 계산해 케이블에 할당하지만 계층 제어의 시간 척도 분리 때문에 고기동이 제한되고 질량, 관성, 부착점, 케이블 길이 오차에 민감했다. 궤적 기반 중앙 NMPC 방식도 기민성은 높였지만 4대 이상에서 힘 분배를 명시적으로 선택하거나 피드백으로 규제하지 않았다.

전역 플래너는 화물 자세와 사용자 지정 내부 힘 수준을 받아 최소 스냅 궤적과 SLERP 자세 보간으로 화물 기준을 만든다. 이때 힘과 모멘트 균형의 널공간 기저를 탐색하고 바깥 방향 예압, 최소 장력, 최소 반지름 방향 힘 성분을 비용으로 최적화해 렌치를 보존하는 장력과 케이블 방향 기준을 생성한다. 중앙 NMPC는 기존 비용에 케이블 방향 오차와 힘 오차 항을 추가해 지역 궤적이 이 기준을 따르게 한다. 어드미턴스 필터는 계획 장력과 온보드 힘 추정에서 얻은 관측 장력을 비교하고 가상 질량-스프링-댐퍼를 통해 위치, 속도, 가속도 보정을 만든다.

시뮬레이션에서 4대 정지 비행 시 피치 30도 조건에서 널공간 최적화 없이는 전역 플래너 기준 장력이 국소 플래너 최소 장력 3N 아래로 내려갔고, 최적화를 적용하면 장력 추적 오차가 줄었다. 4대 수평 구성의 역조건수는 0.0012로 나빴고 어드미턴스 필터를 켜면 장력 오차가 크게 줄었으며, 기울어진 구성에서는 역조건수가 0.1916이라 필터 없이도 오차가 낮았다. 10대는 할당 행렬이 열 전체 랭크를 갖지 못해 필터가 없을 때 장력 오차가 커졌다. 고기동 8자 궤적(최대 속도 5m/s, 가속도 8m/s^2, 저크 16m/s^3, 경로 5m x 4m, 고도 1m)에서 케이블 1의 모델 길이를 1cm 줄인 불일치 조건에서 3D 평균 절대 오차가 필터 없이 0.221m, 필터 적용 시 0.199m였다. 실물 4대 정지 비행에서는 필터를 약 15초 후 켰을 때 대각선 방향 UAV 2와 4에 집중되던 장력이 기준 근처로 수렴했다. 실물 고기동 궤적에서 기존 궤적 기반 기준의 3D 평균 절대 오차 0.1787m 대비 제안 방식은 0.1525m였고, 0.6kg 농구공을 화물에 넣은 미지 하중 조건에서는 0.1974m였다. 장력 추적 RMSE는 필터 적용으로 전체 케이블 합계가 3.51N에서 2.09N으로 줄었다.

저자는 실물 정지 비행에서 어드미턴스 필터 후 약 2N의 정상 상태 오차가 남았고, 이는 관측기에 포함되지 않은 로터 다운워시 같은 공기역학 효과 때문일 수 있다고 밝혔다. 시뮬레이션에서는 약 0.5N이었다. 직접 장력 측정이 관측기 편향과 공기역학 하중을 구분하는 데 도움이 될 수 있다고 제안했다. 향후 역조건수 k(A)로 어드미턴스 파라미터를 온라인 조정하는 방안과 보정이 국소 플래너 제약을 보존하는 방법은 다루지 않았다. arXiv 프리프린트이며, 실물 실험은 4대에 한정됐고 시험 횟수나 통계적 반복은 논문에 보고되지 않았다. 코드 공개 여부도 논문에 보고되지 않았다.