ソース:プラシン・シャルマとエラ・M・アトキンス、ミシガン大学航空宇宙工学科、アン・アーバー、ミシガン州

マルチコプターは、さまざまな趣味や商用アプリケーションで人気が高まっています。それらはクワッドコプター(4つのスラスター)、ヘキサコプター(6つのスラスター)およびオクトコプター(8つのスラスター)構成として一般に利用できる。ここでは、マルチコプター性能を特徴付ける実験過程について述べた。推進ユニットの冗長性を提供するモジュラー小型ヘキサコプタープラットフォームがテストされます。個々の静的モーターの推力はダイナモメーターおよびさまざまなプロペラおよび入力コマンドを使用して決定される。この静的推力はモータRPMの関数として表され、そこでRPMはモータパワーと制御入力から決定されます。ヘキサコプターは5'x 7'低速再循環風洞のロードセルテストスタンドに取り付けられ、その空力挙動力およびドラッグ力の部品はさまざまなモーター信号、自由流れの流れの速度および攻撃の角度の飛行中に特徴付けられた。

この研究では、衣^者1で報告されているように、運動(推進ユニット)故障に対する弾力性があるため、ヘキサコプターが選ばれました。推進システムの冗長性に加えて、安全な飛行、特に過密地域のミッションのために、高信頼性コンポーネントの選択も必要です。Ampatis²では、モーター、ブレード、バッテリー、電子スピードコントローラなどのマルチコプター部品の最適な選択について議論しています。同様の研究は、ミッション要件を満たすためにプロペラシステムの適切な選択に焦点を当てたBershadsky³でも報告されています。コンポーネントの冗長性と信頼性に加えて、飛行エンベロープの制限を確実にし、最も効率的な設計を選択するためには、車両の性能を理解することも不可欠です。

このプロトコルはヘキサコプターの推力および空気力学を特徴付けます。この実験では、ヘキサコプターに市販の市販部品を使用し、詳細を表2に示します。フライトコントローラーでは、ヘキサコプターに発行された個々のモーターコマンドを制御する柔軟性を^{提供するオープン}ソースのオートパイロット、Librepilot 9を選択しました。

ロードセルとヘキサコプターを取り付けるためのテストスタンドは、積層合板を使用して社内で製造され、図2に示されています。テストスタンドを設計する際には、マルチコプターの攻撃角度を正確に調整し、モータの操作中に発生する曲げ力や振動に耐えるには十分に剛性が必要です。

6 軸ロード セルはテスト スタンドに取り付けられ、データ集録ボードに接続されています(図 3に示す)。エアロダイナミクスと推力は、ロードセルによってヘキサコプターのボディフレームに感知されます。ひずみゲージデータは、信号コンディショナーを通過します。データ集録(DA

ダイナモメーターテスト

図5-6では、プロットは、モータRPMを増加させ、それぞれ推力とトルクの変動を示しています。これらのプロットから、マルチコプターがホバリングするために必要な最小モータRPMを決定することができる。複数のプロペラからのデータを示すプロットは、シャル^マ12から得ることができる。また、推力対RPMとモーメン?...

ここでは、ヘキサコプターに作用する空気力力を特徴付けるプロトコルについて説明する。このプロトコルは、他のマルチコプター構成に直接適用できます。空気力の適切な特性評価は、制御設計を改善し、飛行エンベロープの限界を理解し、Xiang¹³のように局所的な風原を推定するために必要です。消費電力とスロットルコマンドに基づいてモータRPMを決定するための提示されたプ?...

1. Clothier, R.A., and Walker, R.A., “Safety Risk Management of Unmanned Aircraft Systems,” Handbook  of Unmanned Aerial Vehicles, Springer, 2015, pp. 2229–2275.
2. Ampatis, C., and Papadopoulos, E., “Parametric Design and Optimization of Multi-rotor Aerial Vehicles,” Applications of Mathematics and Informatics in Science and Engineering, Springer, 2014, pp. 1–25. 

3. Bershadsky, D., Haviland, S., and Johnson, E. N., “Electric Multirotor UAV Propulsion System Sizing for Performance Prediction and Design Optimization,” 57th AIAA/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics, and Materials Conf., 2016.
4. Bangura, M., Melega, M., Naldi, R., and Mahony, R., “Aerodynamics of Rotor Blades for Quadrotors,” arXiv preprint arXiv:1601.00733, 2016
5. Ducard, G., and Minh-Duc Hua. "Discussion and Practical Aspects on Control Allocation for a Multi-rotor Helicopter." Conf. on Unmanned Aerial Vehicle in Geomatics, 2011.
6. Powers C., Mellinger D., Kumar V. “Quadrotor Kinematics and Dynamics” In: Handbook of Unmanned Aerial Vehicles. Springer, 2015
7. McClamroch, N. Harris. “Steady Aircraft Flight and Performance.” Princeton University Press, 2011.
8. Quan, Q., “Introduction to Multicopter Design and Control”, Springer Singapore, 2017.
9. LibrePilot, https://www.librepilot.org/site/index.html
10. Foster, J. and Hartman, D., “High-Fidelity Multi-Rotor Unmanned Aircraft System Simulation Development for Trajectory Prediction under Off-Nominal Flight Dynamics,” Proc. Air Transportation Integration & Operations (ATIO) Conference, AIAA, 2017. 
11. Russell, Carl R., et al. "Wind Tunnel and Hover Performance Test Results for Multicopter UAS Vehicles," 2016.
12. Sharma, P. and Atkins, E., “An Experimental Investigation of Tractor and Pusher Hexacopter Performance,” Proc. AIAA Aviation Conference, AIAA, June 2018. (to appear)
13. Xiang, X., et al. "Wind Field Estimation through Autonomous Quadcopter Avionics." 35^th AIAA/IEEE Digital Avionics Systems Conference (DASC), IEEE, 2016.
14. Kamel, M., et al. "Model Predictive Control for Trajectory Tracking of Unmanned Aerial Vehicles using Robot Operating System." Robot Operating System (ROS). Springer, Cham, 2017, 3-39.