Geri Dön

Fuzzy logic based position control system design for nano quadcopter

Nano quadkopter için bulanık mantık tabanlı pozisyon kontrol sistemi tasarımı

PDF İndir

  1. Tez No: 541846
  2. Yazar: FETHİ CANDAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

Günümüzde, quadrotor olarak da bilinen quadkopter, dört rotorlu bir helikopterdir. Rotorlar yukarı doğru yönlendirilir ve dörtgenin kütlesinin merkezinden eşit uzaklıkta bir kare formasyona yerleştirilir. Quadkopter, elektrik motorları tarafından bükülen rotorların açısal hızlarını ayarlayarak kontrol edilir. Quadkopter, basit yapısı nedeniyle küçük insansız hava araçları (İHA) için tipik bir tasarımdır. Quadkopterler gözetim, arama ve kurtarma, inşaat denetimleri ve diğer bazı uygulamalarda kullanılmaktadır. Quadkopter, karmaşık yapılara sahip olması nedeniyle araştırmacılar tarafından çeşitli alalarda ilgi görmüştür. Quadkopterin temel dinamik modeli, tüm çalışmaların başlangıç noktasıdır, ancak daha karmaşık aerodinamik özellikler de sahiptir. Bu özellikler ve yapılar sistem üzerinde kullanılan motorların türü ve sayısı, yapısı quadkopterin kasasının büyüklüğü kullanılan pervane çeşidi, batarya ve elektronik kartı olmak üzere birçok etmen vardır. Quadkopterler, büyük, orta, küçük ve nano boyutlar olarak dörde ayrılabilir. Bu ayrımlar büyüklük ve ağırlık dikkate alınarak yapılmıştır. Büyük quadkopterler sekiz, altı veya klasik olarak dört motorlu olabilir. Diğer türlerinde en çok dört motorlu tercih edilmektedir. Orta ölçekliler daha çok yarış için kullanılmaktadır ve 3 kanatalı pervanelere sahiptir. Küçük ve nano robotlar da ise diğer türlerinde kullanılan BLDC motor yerine mini boyutlarda DC motor kullanılmaktır. Bu sayede elektronik kart üzerindeki komponentlerden ve enerji tüketiminden tasarruf edilmiş olunur. Bu tez kapsamında nano quadkopterler tercih edilmiştir. Nano quadkopterler yüksek manevra kabiliyetine sahip ve hızlı olmaları nedeniyle araştırma konularında ilgi çekmektedir. Boyutlarının vermiş olduğu avantaj sayesinde iç mekânlarda kullanımı, manevra kabiliyeti sayesinde de hızlı cevap verme gibi özellikleri mevcuttur. Piyasada çeşitli özelliklerde nano quadkopterler mevcuttur. Genellikle eğlence amaçlı kullanılan bu nano quadkopterler, boyutlarının vermiş olduğu avantajlar sayesinde gözleme, izleme, takip ve sürü hareketi gibi birçok alanda da kullanılmaya başlanmıştır. Tez kapsamında, nano quadkopterin gerçek dünya ortamında konum kontrolünü çözmek için Bulanık PID (FPID) kontrol yapısının tasarımı sunulmuştur. Bu bağlamda, Bitcraze firması tarafından Crazyflie 2.0 adlı açık kaynaklı nano quadkopter platformu seçilmiştir. Seçilen bu model, yazılım ve donanımsal tam erişime açıktır. Açık kaynak yazılım sayesinde Crazyflie 2.0 nano quadkopter üzerindeki tüm kodlara tam erişim sağlanmaktadır. Bu duruma ek olarak açık kaynak donanım olması sayesinde de farklı sensörler tasarlanabilir hatta mevcut tasarım üzerinde modifiye gibi işlemlere de olanak vermektedir. Yapılan çalışmalar da konum kaydetme, mesafe algılama, ses ekleme gibi eklentiler de farklı modifikasyonlar yapıldığı görülmektedir. Bu sayede mevcut nano quadkopter istenilen duruma uygun hale getirilebilir. Bu yapılan modifikasyon sistemin dinamik parametrelerini etkilemekte ve kontrol yapısının değiştirilmesine neden olmaktadır. İlk aşama olarak, mevcut durumdaki quadkopter dinamiklerini açıklayan bir matematiksel model çıkarılmıştır. Bu çıkarılan matematiksel işlemler için geniş kapsamlı bir literatür taraması yapılmış ve farklı yöntemler bulunmuştur. Bunlardan Tait-Bryan ve Quaternion iki farklı matematiksel model oluşturma yöntemidir. Tez kapsamında Tait-Bryan yöntemi seçilmiştir. Crazyflie 2.0'ın davranışı, irtifa ve pozisyon kontrolörleri belirlenen bu matematiksel modelde tasarlanmıştır. Matematiksel model, doğrusal ve doğrusal olmayan bir yaklaşım kullanarak quadkopter sistem dinamiğine dayanarak geliştirilmiştir. Quadkopter sisteminin çevirme ve dönme dinamiği parametreleri ayarlanmıştır. Geleneksel yöntem olarak bilinen PID kontrol quadkopterlerde en çok kullanılan kontrol metodudur. Bu kapsamda, gerçek ortamda tezde kullanılan nano quadkoptere pozisyon kontrol problemini çözmek için bir Bulanık PID (FPID) denetleyici yapısının tasarımı ve dağıtımı sunulmuştur. Bulanık PID kontrol yapısının temeli Bulanık mantık temellerine dayanmaktır. Uzman bilgisi girişi sayesinde üyelik fonksiyonlarının değerleri en uygun noktalara belirlenmiş ve arzu edilen kontrol yapısı oluşturulmuştur. Bu kontrol yapısının testi bilgisayar ortamında oluşturulan Crazyflie 2.0 matematiksel model üzerinde test edilerek yapılmıştır. Aynı test mekanizması sayesinde geleneksel yöntem olarak PID katsayıları da en uygun değerlerde belirlenmiş ve test edilmiştir. Bu sayede, Crazyflie 2.0 insansız hava aracı için bir kontrol sistemi geliştirilmesi amaçlanmıştır. Geliştirilen bu kontrol sisteminin doğru ve kararlı bir geri besleme sağlaması için görüntü algılama tabanlı kamera sistemi eklenmiştir. Eklenen bu kamera sistemi genellikle quadkopterler gibi robotları algılamak için kullanılan OptiTrack veya VICON kamera sistemi yerine düşük maliyetli bir kamera sisteminin uygulandığı deneysel bir ortam sunulmuştur. Sunulan bu kamera sistemi sayesinde daha önce bahsedilen VICON ve OptiTrack gibi pahalı kamera sistemlerinden farklı olarak maliyet ve kullanımı açısından daha elverişlidir. Hatta sadece kamera sistemi değil kullanılan bilgisayarda bu sayede daha düşük maliyetli seçilmiştir. Bu tarz yüksek maliyetli kamera sistemleri işlem yükü açısından bilgisayarları yormaktadır. Bu bağlamda bu tez kapsamında ucuz maliyetli Logitech C920 kamera kullanılmıştır. Ardından, Crazyflie 2.0'ın konumunu düşük maliyetli bir kameradan takip edilen, görüntü tabanlı bir konumlandırma sistemi kullanılarak bulanık mantık tabanlı bir pozisyon kontrolörü yapısı sunulmuştur. Her yükseklikle doğru konumu elde etmek için farklı geometrik dönüşümler uygulanmıştır. Bu sayede hangi yükseklikte olursa olsun nano quadkopter doğru ölçüm verecektir. Kameranın katalog bilgisinden gelen değerler sayesinde piksel değerleri uzunluk birimlerine dönüştürülmüştür. Bu sayede doğru konum bilgileri yansıtılmıştır. Elde edilen bu konum bilgileri ham veri olarak geçmektedir. Konum bilgisinde elde edilen bu ham pozisyon noktaları Kalman filtresine sokularak işlenmiş bir bilgi quadkoptere verilmiştir. Her iki kontrol yapısı için aynı örnekleme zamanları ve aynı düzenekler kullanılmıştır. Deneyin uygulama aşamasında, öncelik olarak sabit ve belirli bir yükseklikte ve siyah renkte deney platformu belirlenmiştir ve belirli bir yükseklikten tavana sabit olacak şekilde belirlenen düşük maliyetli kamera yerleştirilmiştir. Ayrıca, kamera sistemine uygulanan görüntü işleme yöntemleri açık kaynak kodlu Python programı yapısında kurulmuştur. Crazyflie 2.0 ve diğer quadkopterler dinamik yapısı ve kontrolü göz önüne alındığında çok girişli çok çıkışlı bir sistemdir. Bu da model üzerinde birbirine bağlı parametrelerin olduğunu göstermektedir. Bu nedenlerden dolayı, düşük maliyetli bir kameranın kullanılması, geri bildirim belirsizlikleri ile sonuçlanabileceğinden, FPID kontrol cihazlarını, gürültünün ve mevcut yüksek derecede birbirine bağlı olan Crazyflie 2.0 doğrusal olmayan durumunun varlığında sağlam ve tatmin edici bir kontrol sistemi performansı ile sonuçlanacak şekilde tasarlanmıştır. Kullanılan bu kamera görüntü işleme yöntemleri kullanılarak Crazyflie 2.0 nano quadkopterin konumu piksel olarak algılamaktadır. Fakat bu algılama işlemi ilk iki deney için belirli bir yüksek için sabit olarak bilinmektedir. Yapılan bu deney platformu, kontrolörlerin test edilmesinde ve performanslarının yörünge takibinde karşılaştırılmasında kullanılmıştır. Karşılaştırmalar için dört farklı deney yapılmıştır. Yapılan deneylerin ilki kontrol katsayılarını uygun değerlere ayarlamak için yapılmıştır ve daha sonraki deneylerde bu katsayılar kullanılmıştır. Ardından yapılan deneyde ise her iki eksendeki hareketi incelenmiştir. Bu yapılan iki deney için z ekseni sabit tutulmuş sadece iki eksen için hata verileri incelenmiştir. Diğer iki deney ise referans değişimidir. Referans değişimi sırasında ayrıca z ekseni de değişkendir. Bu değişken olan z ekseni belirli yükseklik aralığında artmış ve azalmıştır. Belirli örneklerle artıp azalan bu z ekseni periyodiktir. Bu sayede hem PID hem de FPID için aynı örneklerdeki davranışları incelebilmektedir. Bu karşılaştırma hata performanslarının ölçümü ile yapılmaktadır. Ölçüm için her iki kontrol yapısı olan FPID ve PID'nin ISE hata değerleri farklı referans noktaları ve referans takipleri sonuçları toplanmış ve birbirleri ile karşılaştırılmıştır. Bu sayede, FPID yapısının elde edilen performansının çeşitli çalışma noktalarında üstün olduğunu gösteren ve PID ile karşılaştırıldığında gürültü ve doğrusal olmayanlara karşı daha dayanıklı olduğunu gösteren karşılaştırmalı deneysel sonuçları sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

we will present the design and novel deployment of Fuzzy PID (FPID) controllers to solve the position control of the nano quadcopter Crazyflie 2.0 in a real-world environment. In this way, the existing nano-quadcopter can be adapted to the desired situation. This modification affects the dynamic parameters of the system and causes the control structure to be changed. As a first stage, we have extracted a mathematical model that describes the dynamics of the quadcopter. Comprehensive literature reviews and different methods have been found for these mathematical processes such as Tait-Bryan and Quaternion are two different mathematical models. Tait-Bryan method was chosen for the thesis. Behaviors of Crazyflie 2.0 nano quadcopter like altitude and position controllers are designed in this determined mathematical model. The mathematical model was developed on the basis of quadcopter system dynamics using a linear and nonlinear approach. The rotation and rotation dynamic parameters of the quadcopter system were set. PID control, known as conventional method, is the most commonly used control method in quadcopters. In this context, the design and deployment of a Fuzzy PID (FPID) controller structure has been presented to solve the position control problem in the nano quadcopter used in the thesis. The basis of the FPID control structure is to rely on fuzzy logic foundations. Thanks to the expert knowledge input, the values of the membership functions are determined to the most appropriate points and the desired control structure is created. The testing of this control structure was done by testing on the Crazyflie 2.0 mathematical model created in the computer environment. Thanks to the same test mechanism, the PID coefficients as the traditional method have been determined and tested at the most appropriate values. In this way, a control system for the Crazyflie 2.0 unmanned aerial vehicle (UAV) is intended to be developed. The image detection based camera system has been added to ensure that this improved control system provides accurate and stable feedback. This added camera system is usually presented in an experimental environment where a low-cost camera system is implemented instead of the OptiTrack or VICON camera system used to detect robots like quadcopters. Unlike costly camera systems such as VICON and OptiTrack, this camera system is more suitable for cost and usage. Even only the camera system is not used on the computer so that the low-cost is selected. Such high cost camera systems are exhausting computers in terms of processing load. In this context, a low-cost Logitech C920 camera was used. Next, a fuzzy logic-based position controller structure is presented using the image-based positioning system, followed by Crazyflie 2.0, a low-cost camera. Furthermore, the image processing methods applied to the camera system are built in the open-source Python program structure. Crazyflie 2.0 and other quadcopters are a multi-input multi-output system considering the dynamic structure and control. This shows that there are coupled parameters on the model. Because of these reasons, the use of a low-cost camera may result in feedback uncertainties, the FPID controllers are designed to result in a robust and satisfying control system performance in the presence of noise and the highly coupled Crazyflie 2.0 nonlinearities. Using this camera image processing methods, the Crazyflie 2.0 detects the nano quadcopter's position in pixels for the two experiments, the z-axis was kept constant and only the error signal for the two axes were examined. The other two experiments are reference changes. The z axis is also variable during the reference change. The z-axis, which is the variable, has increased and decreased in a certain height range. This z-axis, which increases or decreases with specific examples, is periodic. In this way, both the PID and FPID can examine the behavior of the same examples. This comparison is made by measuring error performance. For the measurement, both the control structure FPID and the PID 's ISE error values, different reference points and reference trajectory results were collected and compared with each other. In this way, comparative experimental results showing that the obtained performance of the FPID structure is superior at various operating points and showing that it is more robust to noise and nonlinear compared to PID is presented.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    837073

    Differential flatness-based fuzzy controller design for aggressive maneuvering of quadcopters

    Çok rotorlu hava araçlarının agresif manevra kontrolü için diferansiyel düzlük tabanlı bulanık kontrolör tasarımı

    ÇAĞRI GÜZAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  2. Tez No

    397320

    Otomatik kalp masaj sistemi tasarımı ve akıllı denetimi

    Automatic cardiac massage system design and its' intelligent control

    MEHMET EKİCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL İBRAHİM OKUMUŞ

  3. Tez No

    824870

    On control of direct-drive permanent magnet synchronous machines in micromobility applications

    Mikromobilite uygulamalarında kullanılan direkt sürüşlü kalıcı mıknatıslı senkron makinelerin kontrolü üzerine

    KÜRŞAD METEHAN GÜL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYHAN KURAL

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  4. Tez No

    245924

    Lyapunov fonksiyonu tabanlı bulanık denetleyici tasarımı

    Lyapunov function based fuzzy logic controller design

    ONUR BAŞTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiCumhuriyet Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MANAFEDDİN NAMAZOV

  5. Tez No

    119814

    Design and implementation of a fuzzy logic based drive system for current, position and speed control of a brushless DC motor

    Fırçasız DC motorların tork, pozisyon, akım ve hız kontrolleri için bulanık mantık kontrollü sürücü dizaynı

    DURDU KILINÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNGÖR

Geri Dön