적응형 확장 칼만 필터를 활용한 무인기의 배터리 충전 상태 추정 (Estimation of Battery State of Charge for UAV Using Adaptive Extended Kalman Filter)

서지정보

· 발행기관 : 한국항공우주학회
· 수록지 정보 : 한국항공우주학회지 / 51권 / 4호 / 243 ~ 251페이지
· 저자명 : 엄태원, 조경용, 김승균

초록

본 연구에서는 적응형 확장 칼만 필터를 활용하여 무인기의 배터리 충전 상태를 추정하는 시스템을 제안한다. 배터리 전압과 충전 상태의 관계를 표현할 수 있는 Shepherd 모델을 적용한다. Shepherd 모델을 구성하는 파라미터는 시험 비행데이터를 활용하여 비선형 최적화 방법으로 식별한 후 그 결과를 적용한다. 제안한 시스템을 검증하기 위해 Panasonic 18650PF 공개 데이터와 비행 데이터를 활용한다. 성능 지표는 측정된 충전 상태와 추정 충전 상태의 오차로 설정하고, 확장 칼만 필터와 제안한 필터의 오차를 비교하여 평가한다. 그리고 무인기의 최대 비행시간을 확인하기 위한 목적으로 수행된 3 소티의 비행 데이터를 제안한 시스템 검증에 활용한다. Panasonic 18650PF 공개 데이터와 비행 데이터 모두에서 확장 칼만 필터의 성능과 비교하여 제안한 시스템의 충전 상태 추정 정확도가 향상됨을 확인할 수 있다.

영어초록

This paper proposes an algorithm to estimate a battery state of charge(SoC) for an UAV using an adaptive extended Kalman filter. Shepherd model is applied to represent the relationship between the battery voltage and the SoC. The parameters of the Shepherd model is identified through a nonlinear optimization method. In order to verify the proposed approach, both an open data set named the Panasonic 18650PF and flight data set are utilized. The performance of the proposed approach is evaluated based on the error between the measured SoC and the estimation of SoC, in comparison to the extended Kalman filter. Then, three sorites of flight data set performed to check an endurance of the UAV are selected in order to verify the proposed system. In comparison to the performance of the extended Kalman filter, the proposed adaptive extended Kalman filter shows better SoC estimation accuracy over both the Panasonic 18650PF data sets and the flight data sets.

참고자료

· 없음