데이터 수집 및 필터링

센서 데이터 수집

드론은 다양한 센서들을 이용하여 실시간으로 데이터를 수집한다. 여기에는 IMU(Inertial Measurement Unit), GPS, 나침반, 바비큐센서 등이 포함된다. 이 데이터들은 비행 안정성, 위치 제어, 및 자율 비행 등에 필수적이다.

1. IMU 데이터 수집: IMU는 가속도계(accelerometer)와 자이로스코프(gyroscope)를 포함하여 드론의 선형 가속도와 각속도를 측정한다. IMU 센서로부터 데이터를 수집하기 위해 보통 SPI 또는 I2C 통신이 사용된다.

// 예시: I2C를 통해 IMU 데이터 읽기
#include <Wire.h>

void setup() {
  Wire.begin();
  // IMU 초기화
  initIMU();
}

void loop() {
  Wire.beginTransmission(IMU_ADDRESS);
  Wire.write(0x3B); // 가속도 데이터 시작 주소
  Wire.endTransmission(false);
  Wire.requestFrom(IMU_ADDRESS, 6, true); // 6 바이트 읽기

  int16_t ax = Wire.read() << 8 | Wire.read();
  int16_t ay = Wire.read() << 8 | Wire.read();
  int16_t az = Wire.read() << 8 | Wire.read();

  // 데이터를 g 단위로 변환
  float ax_g = ax / 16384.0;
  float ay_g = ay / 16384.0;
  float az_g = az / 16384.0;
}

센서 데이터 필터링

수집된 센서 데이터는 노이즈가 포함되어 있을 수 있으며, 이를 제거하기 위해 다양한 필터링 기법이 사용된다. 가장 일반적인 필터링 기법에는 저역통과 필터(Low-pass filter), 고역통과 필터(High-pass filter), 및 칼만 필터(Kalman filter)가 있다.

1. 저역통과 필터: 저역통과 필터는 주로 고주파 노이즈를 제거하는 데 사용된다.

필터의 출력 $y(t)$는 다음과 같이 계산된다:

여기서: - $x(t)$는 현재 입력 값 - $y(t-1)$는 이전 출력 값 - $\alpha$는 필터 계수 (0 < \alpha < 1)

float alpha = 0.5; // 필터 계수
float previous_output = 0;

float lowPassFilter(float current_input) {
  float filtered_output = alpha * current_input + (1 - alpha) * previous_output;
  previous_output = filtered_output;
  return filtered_output;
}

2. 고역통과 필터: 고역통과 필터는 저주파 신호를 제거하고 고주파 신호를 유지하는 데 사용된다.

필터의 출력 $y(t)$는 다음과 같이 계산된다:

여기서: - $x(t)$는 현재 입력 값 - $y(t-1)$는 이전 출력 값 - $x(t-1)$는 이전 입력 값 - $\alpha$는 필터 계수 (0 < \alpha < 1)

float previous_input = 0;

float highPassFilter(float current_input) {
  float filtered_output = alpha * (previous_output + current_input - previous_input);
  previous_input = current_input;
  previous_output = filtered_output;
  return filtered_output;
}

3. 칼만 필터: 칼만 필터는 예측 및 갱신 단계로 구성된 재귀 필터로, 노이즈가 포함된 측정 데이터를 최적화하여 추정값을 제공한다.

칼만 필터는 다음과 같은 수식으로 표현된다:

1. 상태 예측:

1. 오차 공분산 예측:

1. 칼만 이득 계산:

1. 상태 갱신:

1. 오차 공분산 갱신:

위의 공식들은 칼만 필터의 기본적인 동작 원리를 설명하며, 이 공식들을 통해 드론의 위치 및 자세 추정을 개선할 수 있다.

데이터 처리와 필터링의 실전 적용

실전에서 센서 데이터를 처리하고 필터링하는 것은 매우 중요하다. 필터링을 통해 노이즈를 줄이고 정확한 데이터를 얻음으로써 드론의 안정적인 비행 제어가 가능해진다. 예를 들어, 드론의 고도를 정확하게 측정하기 위해 바비큐 센서 데이터를 저역통과 필터를 통해 노이즈를 제거할 수 있다.

필터링의 실전 코드 예시

다음은 IMU 데이터의 예를 들어, 저역통과 필터를 적용하는 코드 예시이다:

#include <Wire.h>

#define IMU_ADDRESS 0x68

float alpha = 0.5;
float filtered_ax = 0, filtered_ay = 0, filtered_az = 0;

void setup() {
  Wire.begin();
  initIMU();
  Serial.begin(9600);
}

void loop() {
  int16_t ax, ay, az;
  readIMU(&ax, &ay, &az);

  filtered_ax = lowPassFilter(ax, filtered_ax);
  filtered_ay = lowPassFilter(ay, filtered_ay);
  filtered_az = lowPassFilter(az, filtered_az);

  Serial.print("Filtered AX: "); Serial.println(filtered_ax);
  Serial.print("Filtered AY: "); Serial.println(filtered_ay);
  Serial.print("Filtered AZ: "); Serial.println(filtered_az);

  delay(100);
}

void initIMU() {
  Wire.beginTransmission(IMU_ADDRESS);
  Wire.write(0x6B);
  Wire.write(0);
  Wire.endTransmission(true);
}

void readIMU(int16_t* ax, int16_t* ay, int16_t* az) {
  Wire.beginTransmission(IMU_ADDRESS);
  Wire.write(0x3B);
  Wire.endTransmission(false);
  Wire.requestFrom(IMU_ADDRESS, 6, true);

  *ax = Wire.read() << 8 | Wire.read();
  *ay = Wire.read() << 8 | Wire.read();
  *az = Wire.read() << 8 | Wire.read();
}

float lowPassFilter(int16_t input, float previous_output) {
  float output = alpha * input + (1 - alpha) * previous_output;
  return output;
}

이 예시는 IMU 센서에서 데이터를 읽고 저역통과 필터를 적용하여 노이즈를 줄이는 과정을 보여준다. 이렇게 필터링된 데이터를 사용하면 드론의 제어 알고리즘이 더 정확한 정보를 기반으로 동작할 수 있다.

필터링을 통한 비행 안정성 향상

필터링된 데이터는 드론의 PID 컨트롤러, 자율 비행 알고리즘 등에 사용되어 비행 안정성을 향상시킨다. 예를 들어, 자이로스코프 데이터를 필터링하여 얻은 각속도 값을 기반으로 드론의 롤, 피치, 요를 안정적으로 제어할 수 있다.

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센서 데이터의 수집과 필터링은 드론의 비행 성능을 높이는 데 매우 중요한 요소이다. 다양한 필터링 기법을 적절히 활용하면 노이즈를 줄이고 정확한 데이터를 얻을 수 있어, 드론의 안정적인 비행과 정확한 위치 추정에 크게 기여한다.

다음 장으로 넘어가기

다음 장에서는 이렇게 처리된 센서 데이터를 기반으로 드론의 자세를 추정하고, 이를 통해 비행 제어 알고리즘을 구현하는 방법에 대해 다루겠다.