4. ヘリコプタのモデリング
メインロータの推力 ：
テイルロータの推力 ：
機体にかかる空気抵抗 ：
機体にかかる重力 ：
mr T
tr T
fus F
mg
メインロータのトルク :
テイルロータのトルク : tr
mr
Q
Q
発生するモーメント
Tmr
Ttr
mg
Qmr
Qtr Ffus
X
Y
Z
Roll,p
Yaw,r
Pitch,w
ヘリコプタをモデル化し，運動方程式によりヘリコプタの動きを算出
フラッピング運動を近似し，制御指令値からブレードの傾きを算出
発生する力
[加藤,1985]
5. 制御器
t
e t
m t K e t K e t K x
x Px x Ix x Dx
( )
( ) ( ) ( )
PIDコントローラ（X軸）
３つの制御器を直列構造に接続し，サーボモータへの制御指令値を算出
m(t) :目標値
e(t) :
t :
: P K 比例ゲイン 積分ゲイン
サンプリング時間[sec]
: D : K I K
t[sec] における現在値と目標値との偏差[m/sec]
微分ゲイン
PID制御により目標値を算出
Position
Controller
Velocity
Controller
Attitude
Controller
Helicopter
Dynamics
Velocity
Attitude
Input Signal
Attitude Reference
Velocity Reference
Position Reference
[野波,2004]
Position
6. 制御器
３つの制御器を直列構造に接続し，サーボモータへの制御指令値を算出
Position
Controller
Velocity
Controller
Attitude Controller
Position
Velocity
Attitude
Input Signal
Attitude Reference
Velocity Reference
Position Reference
PIDパラメータの選択
PIDパラメータの修正
データベース
速度制御器に適用 3軸：Kp
PIDパラメータ生成
レコードと類似度を算出
類似度に応じた重み付き平均を算出
制御誤差を利用
Helicopter Dynamics
[野波,2004]
[Takao,2004]
Memory-Based PID 制御
8. シミュレーション設定
範囲 5000m四方
消失点 範囲内ランダム
推定流路方向 標高から推定
探索範囲 半径1000m・角60度の扇形
遭難者位置 標高による確率分布
遭難者数 １人
制約条件：子機がアドホックネットワークを維持
評価関数： ( , ) ( ) ( )
,
,
P x y r t t penalty i
N
i
SX SY
x y
init penalty(i) ：通信範囲より出たペナルティ
制約条件：子機はバラバラに飛行し，発見後，親機まで飛行
評価関数：
N
i
SX SY
x y
init back P x y r t t t
,
,
( , ) ( ) init t
back ：遭難現場までの飛行時間 t
：親機までの飛行時間
親機数 1機体
子機数 N（1-9）機体
ビーコン通信範囲 20m
グリッド間隔 12.5m
機体間通信範囲 200m
探索時間 120min
子機体数を1-9機体に変更し，評価関数の推移を調査
実験Ⅰ
実験Ⅱ
9. 10機体の探索結果一例
シミュレーション結果
10機体の探索結果一例
棒グラフ：
線グラフ(青):
線グラフ(赤):
P(x, y)
P(x, y)r(t t) init
( , ) ( ) init back P x y r t t t
機体数
P(x, y)r(t)
機体数
実験Ⅰ P(x, y)r(t)
実験Ⅱ
探索時間の短縮という観点では，実験Ⅰの探索手法が優位
11. 実機実験
シミュレータ上で構築した制御器を実機へ導入
振動ノイズやセンサ誤差を含んだ観測値からKalman Filterを用いて状態推定
観測値yn:３軸加速度・角速度
状態xn:３軸速度・角速度・姿勢
入力un：制御指令値4ch
n n n n n x F x B u 1
n n n n y H x w
高さ及び，yaw角はマニュアル操作
内界センサを用いて，速度制御器と姿勢制御器を実装
シミュレータやマニュアル操作時の入力に基づき，
PIDパラメータを決定
目的
速度制御器 姿勢制御器
Kp Kp Ki Kd
0.７ 0.4 0.01 0.0３
角速度 deg/s
青：観測値
赤：Kalman
Filter
PIDパラメータ
動作が不安定な要因は積分誤差による為だと考えられ，
外界センサによる位置制御や補正により改善されると考えられる．
