MATLAB/Simulinkによる無人航空機の設計・開発
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- まいか すわ
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1 MATLAB /Simulink による無人航空機の設計 開発 MathWorks Japan Application Engineering Application Engineer 能戸フレッド Fred Noto 2017 The MathWorks, Inc. 1
2 無人航空機の進化 2
3 Model-Based Design はじめに Platform Sense 無人航空機 (UAV) はますます普及 UAV 自律機能の役割が増加 MATLAB/Simulink は UAV 開発の統一環境 Perceive Autonomous Algorithm Decide & Plan Hobby Drones Entertainment Coverage Delivery Drones Act Connect Solar-Powered Drones Surveillance and Defense 3
4 アジェンダ :UAV 開発プロセス Platform 機体ダイナミクスと制御アルゴリズム Autonomous Algorithm 自律アルゴリズム Test & Refine in Simulation シミュレーション Test & Refine on Real H/W 実装 & 実機実験 ステップ 1: 機体ダイナミクスの理解と飛行制御アルゴリズムの設計 ステップ 2: ビジョン レーダ 知覚アルゴリズムの設計 検証 ステップ 3: アルゴリズムの検証と実装 4
5 アジェンダ :UAV 開発プロセス Platform 機体ダイナミクスと制御アルゴリズム Autonomous Algorithm 自律アルゴリズム Test & Refine in Simulation シミュレーション Test & Refine on Real H/W 実装 & 実機実験 ステップ 1: 機体ダイナミクスの理解と飛行制御アルゴリズムの設計 ステップ 2: ビジョン レーダ 知覚アルゴリズムの設計 検証 ステップ 3: アルゴリズムの検証と実装 5
6 MATLAB/Simulink でのシステムシミュレーション システムレベルシミュレーションを目的としたモデル設計 コントローラ プラント 環境 6
7 MATLAB/Simulink によるプラントモデリング Simulink 環境で様々な作成方法を柔軟に対応 物理法則に基づく方法数式モデリング 実験データに基づく方法データドリブンモデリング プログラミング MATLAB ブロック線図 Simulink 数式処理 Symbolic Math Toolbox 物理モデリング Simscape 製品群 統計的手法 Model Based Calibration Toolbox パラメータチューニング Simulink Design Optimization システム同定 System Identification Toolbox ニューラルネットワーク Neural Network Toolbox 7
8 Simscape による制御対象の物理モデリング 数式不要で直感的にコンポーネントの追加 削除が容易 強電パワエレ 弱電デジアナ 油圧 熱流体 機械 3D 動力伝達 1D 基本部品ライブラリ Simscape 機械油圧電気磁気 初期段階ではトレードオフスタディーで活用 N S 熱 熱流体 二相流体 空気圧 Simscape Language によるカスタム部品 / ドメイン開発 CAD モデルインポート可能 8
9 Aerospace Blockset でのダイナミクスモデリング 航空機コンポーネンツのモデリングを簡略化 効率化 運動方程式ブロックを活用 9
10 Aerospace Blockset でのダイナミクスモデリング センサー 推進力 アクチュエータ 環境ブロックを提供 10
11 制御アルゴリズムの設計 プラントとコントローラを同一環境で組み合わせたシステムレベルの動作検証 Simulink Control Design と Control System Toolbox プラントモデルの線形化 PID コントローラの自動チューニング 周波数応答を考慮した調整 S1 S2 ステップ応答を考慮した調整 S3 11
12 制御アルゴリズムの設計 Stateflow を活用したモードロジック等の瞬間的変化の設計を容易化 Simulinkは動的システムの連続的な変化の設計を得意としますシステムは連続的と瞬間的な変化に対応する必要があります モードロジック設計 12
13 Stateflow による色々なロジック表現 設計したいアルゴリズムに応じて様々なデザインスタイルを活用できます フローチャート状態遷移図状態遷移表真理値表 13
14 アジェンダ :UAV 開発プロセス Platform 機体ダイナミクスと制御アルゴリズム Autonomous Algorithm 自律アルゴリズム Test & Refine in Simulation シミュレーション Test & Refine on Real H/W 実装 & 実機実験 ステップ 1: 機体ダイナミクスの理解と飛行制御アルゴリズムの設計 ステップ 2: ビジョン レーダ 知覚アルゴリズムの設計 ステップ 3: アルゴリズムの検証と実装 14
15 Responsibility 自律テクノロジーのトレンド 設計したいアルゴリズムに応じて様々なデザインスタイルを活用できます Computer Human Degree of Autonomy 15
16 パスプランニングの追加 ガイダンスアルゴリズムを組み合わせたシステムシミュレーション S1 S2 ガイダンス S3 コントローラ プラント 16
17 パスプランニングの追加 ガイダンスアルゴリズムを組み合わせたシステムシミュレーション プラント コントローラ ガイダンス (Waypoints) 17
18 センシングアルゴリズムの追加 視覚アルゴリズムによる自律機能の増加 センシング S1 S2 ガイダンス S3 コントローラ プラント カメラ, レーダー, LiDAR, GPS, IMU,, IMU GPS Optical Flow INS Nav Kalman Filter Position Velocity Attitude 18
19 MATLAB による認識ソリューション AR( 拡張現実 ) カメラカリブレーション 物体の検出 文字認識 (OCR) ステレオビジョン 3 次元点群処理 Image Processing Toolbox Computer Vision System Toolbox 顔 人物認識 トラッキング センサーフュージョン 画像検索 分類 (BoF) 機械学習による分類 ディープラーニング (CNN/Faster R-CNN) Neural Network Toolbox Statistics and Machine Learning Toolbox Automated Driving System Toolbox 19
20 センサーデータの取得 Image Acquisition Toolbox 直接ハードウェアからデート取得 MATLAB/Simulink 保存データの読み込み Robotics System Toolbox ROS によるデータ通信 20
21 Robot Operating System (ROS) の登場 仮想センサーからデータ取得してアルゴリズムを評価 ROS + Gazebo LIDAR Camera RADAR GPS/IMU NODE NODE NODE さまざまなハードウェアのドライバーが提供されている 軌道計画 NODE 軌道制御 NODE 位置推定 NODE 障害物回避 NODE 地図連携 NODE 制御 + 自律アルゴリズム 21
22 ROS(Robot Operating System) とは? ロボットの内部プロセス間通信のための標準的なプロトコルを提供 複数の開発言語とのインタフェース (C++, Python, Lua, Java, etc.) ランタイムやデータ解析用ツール 良く使用されるアルゴリズムやドライバのパッケージ オープンソース 研究者の皆様が 標準的なツールやインタフェースを使用して既存のコンポーネントを一から作り直さずに 新しいロボティクスシステムを手早く開発することが出来るようにすること を意図しています Jonathan Bohren ROS Crash-Course, Part I: Introduction to ROS distribution, build system and infrastructure 22
23 MATLAB と ROS による自律制御システム開発 MATLAB/Simulink の柔軟な開発環境と ROS を連携しロボティクス開発を加速化 Robotics System Toolbox MATLAB/Simulink を ROS ネットワーク上のノードとして登録可能 ROS マスターとして起動することも可能 MATLAB 上で開発したアルゴリズムを 直接 ROS ネットワークに接続して検証可能 Simulink モデルからのコード生成機能を使い C++ ROS ノードを生成可能 ROS Log MATLAB/Simulink でロボットアルゴリズム開発 ログデータの解析 解析や可視化 シミュレータと接続可能 ROS ML/SL ノード ハードウェアにデプロイ可能 実機と接続可能 23
24 Robotics System Toolbox を使用した ROS 連携 ROS との連携によるロボティクス開発加速化 MATLAB ネットワーク 実機 MATLAB コード ROS すぐに使える組み込みアルゴリズム Simulink モデル C コード生成による ROS ノード生成 組み込み ROS ノード シミュレーション環境 24
25 MATLAB Simulink ROS によるシステム設計 視覚アルゴリズム ( 物体認識 & 状態管理 ) ROS 通信 ( 受信 ) ROS 通信 ( 送信 ) ステータス 25
26 自律アルゴリズムのシミュレーション 検証 Robotics System Toolbox の ROS 連携機能による自律アルゴリズムの検証 MATLAB/Simulink ROS + Gazebo 26
27 アジェンダ :UAV 開発プロセス Platform 機体ダイナミクスと制御アルゴリズム Autonomous Algorithm 自律アルゴリズム Test & Refine in Simulation シミュレーション Test & Refine on Real H/W 実装 & 実機実験 ステップ 1: 機体ダイナミクスの理解と飛行制御アルゴリズムの設計 ステップ 2: ビジョン レーダ 知覚アルゴリズムの設計 ステップ 3: アルゴリズムの検証と実装 27
28 コード生成 実装 作成したモデルを自動コード生成機能を使用して容易に実装 if (LeftPos > 4.0F) { rtb_switch1_idx_0 = LOCK; } else if (LeftPos < 1.0F) { rtb_switch1_idx_0 = UNLOCK; } else { rtb_switch1_idx_0 = NEUTRAL; } C/C++ コード生成 ROS ノード C/C++ コード生成 コード生成レポート ROS ノード 28
29 コード生成 実装関連ツール MATLAB Coder MATLAB プログラムからの C/C++ コード生成 スタンドアロン ライブラリのアプリ作成 Simulink Coder Simulink/Stateflow モデルからの C/C++ コード生成 RCP/HIL 試験用コードの生成 Embedded Coder 組込み実装に適した効率的な C/C++ コードを自動生成 プロセッサに合わせたコード最適化 サポートパッケージ モデル & 生成コード間トレーサビリティ モデル 生成コード間等価性検証 (B2B テスト ) Robotics System Toolbox と組み合わせることで ROS ノード用コード生成可能 Embedded Coder Simulink Coder MATLAB Coder 29
30 ハードウェアサポートパッケージ 30
31 自動コード生成の実装 31
32 UAV 開発プロセス MATLAB/Simulink 環境でのModel-Based Design Platform 機体ダイナミクスと制御アルゴリズム Autonomous Algorithm 自律アルゴリズム Test & Refine in Simulation シミュレーション Test & Refine on Real H/W 実装 & 実機実験 ステップ 1: 機体ダイナミクスの理解と飛行制御アルゴリズムの設計 ステップ 2: ビジョン レーダ 知覚アルゴリズムの設計 ステップ 3: アルゴリズムの検証と実装 32
33 Model-Based Design MATLAB/Simulink は無人航空機システムに必要な要素を網羅 Platform Control System Toolbox Simscape Simulink Real- Time Sense HW Support Packages Data Acquisition Toolbox Perceive Autonomous Algorithm Decide & Plan Computer Vision Robotics System Toolbox Phased Array Stateflow Statistics and Machine Learning Act WLAN System Toolbox Robotics System Toolbox Communications Toolbox Embedded Coder Connect 33
34 Autonomous System with MATLAB/Simulink Airnamics Develops Unmanned Aerial System for Close-Range Filming with Model-Based Design Challenge Design and develop an unmanned aerial camera motion system for close-range aerial filming Solution Use Model-Based Design with MATLAB and Simulink to accelerate the design, debugging, and implementation of the vehicle s fly-by-wire and flight management system software Results Time-to-market shortened by up to an order of magnitude Test flight anomalies quickly resolved Debugging time reduced from weeks to hours Link to user story With Model-Based Design our threeengineer team found more than 95% of control software bugs before the first flight. We used the test flights to increase our Simulink models fidelity and isolate remaining bugs with high precision. The result is a safer, more reliable, and higherquality product. Airnamics co-founders Marko Thaler and Zoran Bjelić with the R5 MSN1 prototype after its first flight. Marko Thaler Airnamics 34
35 Autonomous System with MATLAB/Simulink BAE Systems Controls Develops Autopilot for Unmanned Aerial Vehicle Using MathWorks Tools Challenge Enable teams working in separate locations to design a sophisticated UAV autopilot system quickly and inexpensively Solution Use MathWorks tools, modify existing software designs with Model-Based Design, and automatically generate embedded control code An Eagle 150 unmanned aerial vehicle flight. (Image courtesy of Composites Technology Research Malaysia.) Results Design and rework costs substantially reduced Testing cycle time minimized Coding errors and manual documentation work minimized MATLAB and Simulink greatly reduced development cycle time and cut system software design and testing costs by 50%. Feng Liang BAE Systems Controls Link to user story 35
36 まとめ 自律アルゴリズムの設計 検証にはシステムシミュレーションが重要! MATLAB/Simulink による UAV 設計 開発のサポート : プラント コントローラモデリングによるダイナミクス評価 ガイダンス 視覚アルゴリズム設計 検証の容易化 シミュレーションでの動作確認後に自動コード生成 実装 MATLAB/Simulink: UAV 設計 開発の統一環境! 36
37 Thank You For Your Attention ご清聴ありがとうございました 2017 The MathWorks, Inc. MATLAB and Simulink are registered trademarks of The MathWorks, Inc. See for a list of additional trademarks. Other product or brand names may be trademarks or registered trademarks of their respective holders. 37
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