X타 무인수중체의 입자 군집 최적화 기반 PID 제어

Particle Swarm Optimization-Based PID Control for an X-plane Unmanned Underwater Vehicle

무인수중체(Unmanned Underwater Vehicle, UUV)는 해양 탐사, 수중 감시, 구조 작업 등 다양한 해양 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 자율 항법 기술의 발전과 함께, 무인수중체는 단순한 이동뿐만 아니라 궤적 추적과 자세 안정화를 위한 정밀한 제어 성능이 요구된다. 그러나 수중 환경에서는 해류, 부력, 유체역학적 저항과 같은 다양한 외란이 존재하여, 무인수중체가 정확한 궤적을 유지하고 안정적인 자세를 유지하는 것이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization, PSO)를 활용하여 비례-적분-미분(Proportional-Integral-Derivative, PID) 제어기의 이득을 자동으로 최적화하는 방법을 제안한다. 제안된 제어 시스템은 6자유도(Six-Degree-of-Freedom, 6-DOF) 동역학 모델을 기반으로 설계되며, PSO를 적용하여 최적의 제어 이득을 자동으로 결정한다. 이 접근 방식은 환경 변화에 대한 적응성을 향상시키며, 기존의 수동 조정 방식보다 더 효율적인 PID 제어 성능을 제공한다. 또한, 수치 시뮬레이션을 수행하여 제안된 제어 시스템의 효과를 검증하며, PSO 기반 PID 제어기와 기존의 극점 배치(Pole-Placement) 방법을 비교한다. 시뮬레이션 결과, PSO 기반 PID 제어기가 극점 배치 방법보다 수중 환경에서 보다 강인한 성능을 제공함을 확인하였다.

Unmanned Underwater Vehicles (UUVs) are extensively used in a variety of maritime applications, including ocean exploration, underwater surveillance, and rescue operations. With the development of autonomous navigation technologies, UUVs require not merely simple movement but also precise control performance for effective trajectory tracking and posture stabilization. The underwater environment introduces multiple disturbances such as ocean currents, buoyancy, and hydrodynamic resistance, which complicate the maintenance of accurate trajectories and stable attitudes for UUVs. To tackle these challenges, this study presents a methodology for automatically optimizing the gains of a Proportional-Integral-Derivative (PID) controller using Particle Swarm Optimization (PSO). Our control system is developed around a six-degree-of-freedom (6-DOF) dynamic model, and employs PSO to determine optimal control gains autonomously. This strategy increases adaptability to changes in the environment and enhances the efficiency of the PID control performance over traditional manual tuning methods. Furthermore, a numerical simulation is performed to assess the effectiveness of the control system by comparing the PSO-enhanced PID controller with a conventional Pole-Placement Method. The simulation outcomes demonstrate that the PSO-based PID controller achieves superior robustness in the underwater setting relative to the Pole-Placement Method.