실시간 제어 시스템 개요

Preempt RT 실시간 제어 시스템의 구현은 전반적인 시스템의 안정성과 정확성을 유지하면서도 고성능을 요구한다. 이 장에서는 제어 시스템의 각 모듈을 구현하고, 이를 통합하는 과정을 다룬다. 시스템의 각 모듈은 실시간으로 작동해야 하며, 다양한 입력에 신속하게 반응해야 한다. 따라서, 각 모듈의 구현은 성능 최적화와 실시간성 보장을 고려하여 설계되어야 한다.

1. 센서 입력 모듈 구현

실시간 제어 시스템에서 센서 입력은 시스템의 상태를 결정하는 중요한 요소이다. 센서 입력 모듈은 다양한 센서로부터 데이터를 수집하고 이를 실시간으로 처리하여 제어 시스템에 전달하는 역할을 한다.

1.1 센서 데이터 수집

센서 데이터는 일반적으로 아날로그 신호로부터 수집된다. 아날로그 신호는 A/D 변환기를 통해 디지털 신호로 변환된다. 이를 위해 Linux의 ADC 드라이버를 활용할 수 있다.

#include <linux/module.h>
#include <linux/kernel.h>
#include <linux/init.h>
#include <linux/adc.h>

static int __init sensor_input_init(void) {
    printk(KERN_INFO "Initializing Sensor Input Module\n");
    // Initialize ADC
    int adc_value = adc_read(0);  // Read from ADC channel 0
    printk(KERN_INFO "Sensor Value: %d\n", adc_value);
    return 0;
}

static void __exit sensor_input_exit(void) {
    printk(KERN_INFO "Exiting Sensor Input Module\n");
}

module_init(sensor_input_init);
module_exit(sensor_input_exit);
MODULE_LICENSE("GPL");

이 코드는 ADC(Analog-to-Digital Converter) 드라이버를 사용하여 특정 채널에서 아날로그 데이터를 읽어오는 예제이다. 이를 통해 실시간으로 센서 데이터를 수집할 수 있다.

1.2 데이터 필터링 및 전처리

센서에서 수집된 데이터는 노이즈가 포함될 수 있으므로, 이를 제거하기 위해 필터링 과정이 필요하다. 대표적인 필터링 방법으로는 이동 평균 필터(Moving Average Filter)가 있다.

이동 평균 필터는 다음과 같이 정의된다.

여기서 $\mathbf{y}[n]$은 필터링된 출력 데이터, $\mathbf{x}[n]$은 원본 입력 데이터, $N$은 필터의 길이이다.

#define FILTER_LENGTH 5

int moving_average_filter(int *data, int length) {
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < FILTER_LENGTH; i++) {
        sum += data[length - i - 1];
    }
    return sum / FILTER_LENGTH;
}

위 코드는 간단한 이동 평균 필터를 구현한 예제이다. 필터의 길이 FILTER_LENGTH에 따라 입력 데이터의 평균을 계산하여 노이즈를 제거한다.

2. 제어 알고리즘 구현

제어 시스템의 핵심은 제어 알고리즘이다. 센서로부터 입력된 데이터를 바탕으로 제어 알고리즘이 실행되어 적절한 출력 명령을 생성한다. 이 장에서는 가장 기본적인 제어 알고리즘인 PID(Proportional-Integral-Derivative) 제어를 구현한다.

2.1 PID 제어 개요

PID 제어는 비례(Proportional), 적분(Integral), 미분(Derivative) 제어로 구성된 피드백 제어 알고리즘이다. PID 제어기의 출력 $u(t)$는 다음과 같이 표현된다.

여기서 $K_p$, $K_i$, $K_d$는 각각 비례, 적분, 미분 게인이고, $e(t)$는 현재 시간 $t$에서의 오차이다.

2.2 PID 제어 알고리즘 구현

PID 제어 알고리즘은 시스템의 오차 값을 바탕으로 제어 신호를 생성한다. 이 과정은 연속적으로 수행되며, 실시간으로 정확한 제어를 위해 최적화되어야 한다.

struct pid_controller {
    double Kp;
    double Ki;
    double Kd;
    double prev_error;
    double integral;
};

double pid_compute(struct pid_controller *pid, double setpoint, double measured_value) {
    double error = setpoint - measured_value;
    pid->integral += error;
    double derivative = error - pid->prev_error;
    double output = (pid->Kp * error) + (pid->Ki * pid->integral) + (pid->Kd * derivative);
    pid->prev_error = error;
    return output;
}

이 코드에서 pid_compute 함수는 PID 제어 알고리즘을 구현한다. 입력 값인 setpoint와 measured_value 사이의 오차를 계산하여, PID 제어 신호를 반환한다. 이 함수는 실시간 제어 시스템에서 주기적으로 호출되어야 하며, 각 주기에서 최신 센서 데이터를 입력으로 받아 제어 신호를 계산한다.

2.3 PID 제어 튜닝

PID 제어기의 성능은 게인 $K_p$, $K_i$, $K_d$의 값에 의해 크게 좌우된다. 이 게인의 값을 적절히 조정하는 과정을 PID 튜닝이라고 한다. 일반적으로 사용하는 튜닝 방법은 지글러-니콜스(Ziegler-Nichols) 방법이다.

지글러-니콜스 방법에서 $K_p$는 다음과 같이 설정된다.

여기서 $K_u$는 시스템이 지속적인 진동을 보일 때의 최댓값이다.

적분 게인 $K_i$와 미분 게인 $K_d$는 다음과 같이 설정된다.

여기서 $T_u$는 주기의 진동 주기이다.

3. 액추에이터 출력 모듈 구현

제어 알고리즘에서 계산된 제어 신호는 액추에이터(Actuator)로 전달되어야 한다. 이 과정에서 제어 신호는 액추에이터가 이해할 수 있는 형태로 변환되고, 실시간으로 전달되어야 한다.

3.1 PWM 신호 생성

많은 액추에이터는 PWM(Pulse Width Modulation) 신호를 통해 제어된다. PWM은 신호의 듀티 사이클(Duty Cycle)을 조절하여 출력 전력을 제어하는 방법이다.

#include <linux/pwm.h>

struct pwm_device *pwm;

void pwm_setup(int duty_cycle) {
    pwm = pwm_request(0, "pwm_test");  // Request PWM device
    pwm_config(pwm, duty_cycle, 1000000);  // Configure PWM with given duty cycle
    pwm_enable(pwm);  // Enable PWM
}

void pwm_cleanup(void) {
    pwm_disable(pwm);  // Disable PWM
    pwm_free(pwm);  // Free PWM device
}

위 코드는 간단한 PWM 제어 예제이다. pwm_setup 함수는 주어진 듀티 사이클을 기반으로 PWM 신호를 설정한다. 이 PWM 신호는 액추에이터에 전달되어 제어 신호로 사용된다.

3.2 액추에이터 제어

액추에이터에 따라 제어 신호를 다르게 처리해야 할 수 있다. 예를 들어, 모터 제어의 경우 속도와 방향을 제어해야 할 수 있다.

void motor_control(int speed, int direction) {
    int duty_cycle = calculate_duty_cycle(speed);
    pwm_setup(duty_cycle);
    set_direction_pin(direction);
}

이 함수는 모터의 속도와 방향을 제어한다. calculate_duty_cycle 함수는 속도에 따른 듀티 사이클을 계산하며, set_direction_pin 함수는 모터의 회전 방향을 설정한다.

4. 통합 및 테스트

모든 모듈이 구현되면, 이를 통합하여 전체 시스템을 구성해야 한다. 통합 과정에서는 각 모듈이 예상대로 작동하는지 확인하고, 모듈 간의 인터페이스가 올바르게 연결되는지 점검한다.

4.1 모듈 통합

통합 단계에서는 센서 입력 모듈, 제어 알고리즘 모듈, 액추에이터 출력 모듈을 하나의 루프에서 실행시켜야 한다. 각 모듈은 실시간으로 데이터를 주고받으며, 시스템의 각 부분이 올바르게 동작하는지 확인한다.

int main(void) {
    struct pid_controller pid = {1.0, 0.1, 0.01, 0, 0};
    while (1) {
        int sensor_value = read_sensor();
        double control_signal = pid_compute(&pid, 100.0, sensor_value);
        motor_control(control_signal, FORWARD);
        sleep(1);  // Control loop period
    }
    return 0;
}

이 코드에서는 센서 데이터의 주기적인 읽기, PID 제어 신호 계산, 모터 제어 명령 전송이 하나의 루프에서 통합되어 수행된다.

4.2 실시간성 검증

통합된 시스템이 실시간성을 만족하는지 확인하기 위해 각 모듈의 실행 시간을 측정하고, 전체 시스템의 응답 시간을 평가해야 한다. 이를 통해 시스템이 요구되는 시간 내에 모든 작업을 수행할 수 있는지 검증한다.

#include <linux/time.h>

void measure_execution_time(void (*func)()) {
    struct timespec start, end;
    getnstimeofday(&start);
    func();
    getnstimeofday(&end);
    printk(KERN_INFO "Execution time: %ld ns\n", (end.tv_nsec - start.tv_nsec));
}

위 코드는 특정 함수의 실행 시간을 측정하는 예제이다. 이 방법을 활용하여 각 모듈의 실행 시간을 측정하고, 실시간 제어 시스템의 성능을 평가할 수 있다.

5. 코드 최적화

실시간 제어 시스템의 성능을 극대화하기 위해 코드 최적화가 필요하다. 이는 시스템의 응답 시간을 줄이고, 자원의 효율적인 사용을 보장하기 위해 중요하다.

5.1 캐시 최적화

CPU 캐시를 효율적으로 사용하기 위해 데이터 구조와 메모리 접근 패턴을 최적화할 수 있다. 이는 캐시 미스를 줄이고, 데이터 접근 속도를 높인다.

struct sensor_data {
    int data[64];  // Align data to cache line
} __attribute__((aligned(64)));

이 예제에서는 sensor_data 구조체를 캐시 라인에 맞춰 정렬하여 캐시 효율을 높인다.

5.2 루프 최적화

루프 언롤링(Loop Unrolling)과 같은 기법을 사용하여 반복문을 최적화할 수 있다. 이는 반복문 내에서 반복되는 연산을 최소화하여 성능을 향상시킨다.

for (int i = 0; i < 4; i++) {
    sum += data[i];
    sum += data[i + 1];
}

위 코드는 반복문을 언롤링하여 반복 횟수를 줄이고, 실행 시간을 단축시킨 예제이다.