Research on enabling autonomous flight and missions in both outdoor and indoor environments has been steadily increasing. Due to the open propeller configuration of traditional quadcopters, there is a higher likelihood of mission failure in complex and obstacle-rich indoor spaces. Drones with propellers positioned inside the platform have an advantage in consistently performing missions in such environments. Additionally, for navigating through narrow indoor spaces, a drone with coaxial contra rotating rotors is advantageous due to its compact design. The effect of thrust between two propellers is reduced to less than twice that of a single propeller due to coaxial contra rotating rotors, making precise yaw control challenging during altitude adjustments. In addition, mission in indoor spaces ground effect occurs and combined with the contra rotating rotor effect makes yaw control more difficult than when there is no ground effect. In this context, this paper derives the nonlinear model of a coaxial contra rotating drone, constructs a simulator, and analyzes altitude and yaw control considering the interference effect between the two contra rotating rotors and the ground effect. Uncertainties arising from ground effect and losses in thrust and moments due to contra rotating rotors are obtained through PID controller. These uncertainties are then compensated using a deep neural network regression method.
실외 뿐만 아니라 실내에서도 자율 비행 및 미션이 가능하도록 하는 연구들이 지속적으로 늘어나고 있다. 기존 쿼드로터의 오픈 프로펠러로 인해 실내의 복잡하고 장애물이 많은 공간에서 미션을 실패할 가능성이 높기 때문에 프로펠러가 플랫폼 안쪽으로 위치된 동춘반전 드론 플랫폼이 지속적인 미션을 수행함에 있어 유리함을 가지고 있다. 또한 실내의 좁은 공간을 지나가기 위해서는 소형화에 유리해야하기 때문에 기존 쿼드콥터에 비해 동축반전 로터 형태의 드론이 실내에서의 자율 비행 및 미션을 함에 있어 적합하다. 하지만 동축 반전 로터로 인하여 두 프로펠러간의 추력의 효과가 단일 프로펠러의 2배보다 작아지고, 고도의 움직임에 있어 요의 정밀 제어에 어려움을 만든다. 실내의 복잡하고 좁은 공간에서 동축반전 로터 형태의 드론의 운용 시, 지면 효과가 발생하고 동축 반전 로터 효과와 결합되어 지면 효과가 없을 때보다 요의 제어에 어려움을 만든다. 본 논문에서는, 동축반전 드론의 비선형 모델을 유도하여 시뮬레이터를 구성하고 두 로터의 간섭효과와 지면효과로 인한 고도와 요의 제어에 대하여 분석하였다. 지면효과와 동축반전 로터로 인한 추력 및 모멘트 손실에 대한 불확실성을 PID 제어기를 통해 데이터를 얻어, 깊은 신경망 회귀 방법으로부터 불확실성을 보상하여 해당 문제점을 해결하고자 하였다.
