Trajectory based UAV coordination
Yörünge tabanlı İHA koordinasyonu
- Tez No: 557800
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE KOYUNCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Teknolojiye erişilebilirliğin artışı ile İnsansız Hava Araçları (İHA) çoğunlukla askeri uygulamalardan sivil ve ticari uygulamalara kadar geniş bir yelpazede kullanılmaya başlamıştır. Askeri uygulamalar olarak başlıca alan tarama, hedef bulma ve takip etme ve saldırı görevleri yer almaktadır. Sivil ve ticari uygulamaları ise ziraat, arama ve kurtarma, afet yönetimi, fotoğrafçılık gibi alanlarda kullanılmaktadır. Ziraat sektöründe İHAlar ekin ve sürülerin uzaktan gözetimi yapılarak zararlı durumlara hızlı müdahale etme imkânı sunar. Arama ve kurtarma ekiplerine ve afet yönetiminde ise hayati malzemelerin ulaşımı, geniş alanların aranması, güvenilir ulaşım yollarının tespit edilmesinde yardımcı olurlar. Bahsedilen uygulamaların çoğunda İHA eğitilmiş bir personel tarafından uzaktan kontrol edilerek gerçekleştirilir. Bu durum hem İHA kullanımın maliyetini arttırır hem de eğitilmiş personelin bulunmadığı yerlerde İHAlardan faydalanmayı kısıtlamaktadır. Son zamanların popüler araştırma konusu olan çoklu robotik sistemlerin koordinasyonu İHAlar üzerinde uygulanması ise insan - İHA etkileşimini minimuma indirerek İHA görevlerini otonom hale getirmeyi hedeflemektedir. Çoklu robotik sistemler üç veya daha fazla hücresel veya çeşitli görevlere göre özelleştirilmiş robotların insan müdahalesiz ve birbirleriyle etkileşimli bir şekilde verilen görevleri icra eden sistemlerdir. Çoklu robotik sistemlerde bulunması gerek alt birimler ise görev dağıtıcı, rota planlayıcı, yörünge planlayıcı ve haberleşme olarak listelenebilir. Görev dağıtıcı birimi verilen görevi uygun olan robota veya gerektiği durumlarda görevi robotlara bölen birimdir. Rota planlayıcı ise robotun bulunduğu ortamı haritalandırarak engellerden kaçınarak robotun ilk konumundan görevin tamamlanması gerektiği konuma rota bulur. Nispeten yeni bir alan olan yörünge planlama ise robotun dinamik kısıtlarını da dikkate alarak rota üzerinde robotun takip edebileceği bir yörünge planlamaktadır. Haberleşme birimi ise robotlar arası haberleşmeden sorumludur. Çoklu İHA sistemlerinde takip edilebilir yörünge üretimi çok araştırılmayan bir konudur. Yapılan uygulamalarda Quadrotor İHAlar için parçalı lineer rotalarda her lineer rota parçasının sonunda İHAlar durmakta ve tekrar başlamakta. Sabit kanat İHAlar için ise minimum dönüş yarıçapı ile linear rota parçasının sonunda İHA dönüş yapmakta. Her iki durum görev başı uçuş süresini arttırarak verimi düşürmektedir. Yörünge üretimi literatürde üç yöntem ile sıklıkla yapılır: B-Spline eğrileri kullanarak, İHAnın dinamik kısıtlarını rota planlama esnasında uygulayarak ve (Quadrotorlar için) diferansiyel düz çıktıları parçalı polinom fonksiyonlar olarak yazıp baz olarak kullanarak minimum snap yörüngeler için optimize eden değerleri bulmak. Yapılan bu çalışmada deprem gibi bina ve yapılara zarar veren afetler sonrası acil müdahale ekiplerine yardımcı olacak çoklu İHA sistemi için yörünge koordinasyonu sağlanması hedeflenmektedir. Bu senaryolarda binalar insanların giremeyeceği veya güvenliklerini tehdit edecek derecede hasar görmektedir, lakin kurtarma operasyonlarında aranmaları gerekmektedir. Hasar seviyesine göre binada dar ve yüksek geçitler bulunabilir. Bu durumlarda kara robotları hareket engellerinden dolayı ideal değildir. Çoklu İHA sistemleri kullanılabilir. Dar geçitlerden tek şerit halinde ve atik bir şekilde geçmeleri gerekmektedir. Bunun için en büyük engel rota bulunduktan sonra İHAların bu rotayı takip etme sırasında birbirleriyle çarpışmalarıdır. Bunu engellemek için İHA yörüngelerini aralarında paylaşılması ve İHAların birbirleriyle çarpışmayı önleyecek rotalar bulmalı. Kablosuz haberleşme kısıtlarından dolayı İHA ların yörünge paylaşımları aksaklığa uğraya bilir, transfer edilen verilerin bütünlüğünü sağlamak ise veri sayısı arttıkça zorlaşmaktadır. Ayrıca, tekrar tekrar rota ve yörünge hesaplamak verimli değildir. Bu sebeplerden dolayı geliştirilen algoritma kriterlerinde veri transferini minimuma indirmek ve tek seferde rota hesaplamak bulunmaktadır. Bu koşulu sağlayan çoklu İHA sistemlerde ve üç boyutlu ortamlarda kullanılmak üzere bir rota ve yörünge planlama algoritması geliştirilmiştir. Sistemdeki İHAlar ortak bir Rastlantısal Yol Haritasını (Probabilistic Road Map – PRM) kullanılarak bilinen engellere çarpmadan bulundukları konumdan hedef konuma doğru bir rota bulur. Bulunan rotaların konum noktalarından geçen bir kübik B-Spline eğrisi oluşturulur. Ortak PRM kullanıldığından dolayı bulunan rotaların ve dolayısı ile yörüngelerin hedefe yaklaştıkça birleşmesi beklenmektedir. Çoğu durumda bu durum gerçekleşir. Yörüngelerin birleşme noktası veya ortak noktası üzerinde İHAların birbirleriyle çarpışma durumu olursa tespit edilir. Bu durumlarda B-Spline'ların parametreleri optimize edilerek yörüngelere 'zamanda ölçeklendirme' işlemi uygulanır. İHAların yörüngeleri değişmez iken bu yöntem sayesinde yörüngelerin birinci ve ikinci türevleri, yani hız ve ivmeleri, değişir ve çarpışmalar önlenir. Yeni bir engelin tanımlanması veya tespit edilmesi durumunda yörüngeler olası çakışmalar için kontrol edilir ve PRM güncellenir. Orijinal rotada çakışmadan önce ve sonra gelen konum noktaları tespit edilir ve engeli atlatan yeni bir rota bulunur, yörüngeye eklenir. PRM ilk defa 90larda robotların iki boyutlu düzlemde rota bulmaları ve çok boyutlu robot (örneğin robotik kollar) eklemlerinin engellere çarpmayan bir hareket dizisi bulması için kullanılmıştır. Bu algoritmanın en büyük avantajları rastgele örnekleme yapmalarından dolayı ortamı eşit bir şekilde kontrol etmeleri ve örnekleme sayısına göre çok boyutlu uygulamalarda diğer yöntemlerden daha az işlem gerektirdiğidir. Algoritma iki süreçten oluşur: Öğrenme süreci ve Sorgulama süreci. Öğrenme sürecinde ortam rastgele örneklenir, engellerin içinde olamayan örnekler nod olarak saklanır. En yakın n nod doğrular ile birleştirilmeye çalışılır. Eğer nodlar arasında bir engel bulunmuyor ise birleştirilirler. Bu şekilde harita oluşturulur. Sorgulama sürecinde ise başlangıç ve hedef nokta verilir. Bu noktalar geçici olarak en yakın nodlara doğrular ile birleştirilir. Daha sonra buluşsal rota planlama yöntemleri ile başlangıç noktasından hedef noktasına giden nodlar üzerinden rota bulunur. B-Spline eğrileri tasarım ve animasyon alanında az sayıda parametre ile eğri ve yüzeyleri tanımlama özelliklerinden dolayı sıklıkla kullanılır. Bu parametreler kontrol noktaları, knot vektörü ve b-spline nın derecesi olmaktadır. Kontrol noktaları eğrinin şeklini etkiler. Eğri sadece belli şartlar sağlanırsa kontrol noktaların üzerinden geçer, ama her zaman kontrol noktalarını takip eder. Knot vektörü ise artan gerçek değerlerden oluşmaktadır. Knot vektöründe eleman sayısı b-spline nın derecesi ve kontrol nokta sayısına bağlı olarak değişiklik gösterir. B-spline nın derecesi bir eğri üretmek için gerekli minimum kontrol nokta sayısını belirler. Aynı zamanda, b-pline nın derecesi arttıkça oluşan eğri veya yüzey kontrol noktalarından uzaklaşır ve eğri türevlerin derecesi artar. n. dereceden bir b-spline eğrisinin n-1. Dereceye kadar türevi süreklidir. Bu şekilde Quadrotor İHAların çoklu sistem uygulamalarında yörünge manipülasyonu ile koordinasyonu sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
With the increase of availability of technology, Unmanned Aerial Vehicles have made their way from military applications to commercial and civilian use. Many sectors, such as law enforcement, emergency response, agriculture and photography have the potential to heavily rely on the use of UAVs. However, due to regulations and qualifications, civilians are not able to operate specialized commercial drones without some sort of training. Furthermore, most applications in these sectors would require the piloting of a few drones at a time, such as crowd surveillance or missing person searches, which take up resources that might otherwise be better allocated elsewhere. In order to remove these barriers, autonomous UAV swarms could be used. Such a system would only require an operator to define a mission, therefore removing the technology barrier. In this thesis, an autonomous, decentralized UAV swarm algorithm is designed for navigating through narrow corridors in a known environment with static and dynamic obstacles. A multi start, single goal scenario is assumed, similar to that of emergency response teams searching for survivors in damaged buildings or cave explorations. Possible methods in the literature are mentioned and suitable methods and algorithms are suggested. Similar systems to the suggested one are reviewed. As a result, a Probabilistic Road Map path planner is used with Dijkstra's shortest path planning algorithm to navigate through the static obstacles. Path smoothening is applied to shorten the path and reduce the number of unnecessary maneuvers. A viable trajectory is generated by passing a cubic B-Spline through the way points. Pseudo control points are calculated from the way points and are placed appropriately among the way points so as to ensure that the trajectory generated by the cubic B-Spline passes through the way points. This prevents too much deviation from the path and assures first and second derivative continuity in case the path is changed after a certain way point due to new obstacles. Collisions between UAVs are avoided by calculating neighboring UAV's trajectory and adjusting the B-Splines' knot vector, thus adjusting the velocity of the UAV. This is necessary as the application is for a multi start, single goal scenario, hence the assumption that UAV trajectories will converge after a certain point is not unreasonable. Kinodynamic path planning is used if a dynamic obstacle is detected and a collision is expected. The B-Spline knot vector is updated. In this manner, viable trajectories are generated and the UAVs follow the leader in single file.
Benzer Tezler
- UAV based group coordination of UGVs
Bir grup IKA'nın İHA tabanlı koordinasyonu
SONER ULUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÜNEL
- Adaptive elliptic trajectory based received signal strength indicator antenna tracking algorithm
Adaptif eliptik yörünge tabanlı alınan sinyal gücü göstergesi anten takip algoritması
ALİ İHSAN TAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET İŞCAN
- High-speed trajectory tracking controller design
Yüksek hızlı iz takip kontrolörü tasarımı
OMAR SHADEED
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. EMRE KOYUNCU
- Pekiştirmeli öğrenme yöntemleri ile iha baz istasyonu için veri iletim hızı tabanlı optimal güzergah belirlenmesi
Data transmission rate based optimal trajectory determination for uav base station using reinforcement learning methods
MELİH DOĞANAY SAZAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ MURAT DEMİRTAŞ
- Optimizing rotary-wing UAV trajectory tracking: A comparative study of optimization methods
Döner kanatlı İHA yörünge takibinin optimize edilmesi: Optimizasyon yöntemlerinin karşılaştırmalı bir çalışması
AHMET SABAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BAYEZİT