A comparative study of learning based control policies and conventional controllers on 2D bi-rotor platform with tail assistance
Öğrenme temelli kontrolcüler ile geleneksel kontrolcülerin iki boyutta kuyrukla desteklenmiş iki rotorlu uçan robotik platform üzerinde karşılaştırmalı çalışması
- Tez No: 582600
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AFŞAR SARANLI, DOÇ. DR. SİNAN KALKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Gelişen teknoloji ile birlikte çok rotorlu platformlar yaygınlaştı ve kontrolleri önemli bir problem haline geldi. Bu tezde, rotor platformlarının daha iyi kontrolü için fiziksel uzantıları ve kontrol yaklaşımlarını analiz ediyoruz. Tezin ilk ana katkısı, çok rotorlu bir platformun altına yerleştirilmiş kuyruk eklentisinin çoklu rotorun performansını arttırıp arttırmayacağıdır. Ayrıca, kuyruk eklentisi olan veya olmayan rotor platformalarını kontrol etmek için geleneksel kontrol yaklaşımlarının yanı sıra Derin Pekiştirmeli Öğrenme'yi de kullandık. Derin Pekiştirmeli Öğrenme ile daha iyi eğitim ve test performansı elde etmek için, eğitim örneklerinin zorluğunun kademeli olarak arttığı bir müfredatla öğrenme yaklaşımı kullandık. Deneyler için, üç boyutlu bir dört-rotorun iki boyuttaki karşılığı olan iki-rotorlu uçan sistemi için bir benzetim ortamı geliştirdik. Her iki kontrol stratejisini, bu simülasyon ortamında kuyruk eklemesi olan ve olmayan platformun kontrolü için titizlikle analiz ettik.
Özet (Çeviri)
With the developing technology, multi-rotor platforms have become widespread and their control has become an important problem. In this thesis, we analyze physical extensions and control approaches for better control of rotor platforms. The first main contribution of the thesis is whether a tail-appendage that is attached under a multi-rotor platform can improve the multi-rotor's performance. Moreover, we used conventional control approaches as well as Deep Reinforcement Learning to learn a policy for controlling rotor platforms with or without tail appendage. To obtain better training and testing performance with Deep Reinforcement Learning, we adopted a curricular learning approach, where the difficulty of training samples is gradually increased. For the experiments, a two-dimensional simulation environment is developed to simulate a bi-rotor flying system, the counterpart of quad-rotors in three-dimensions. Both control strategies are rigorously analyzed for controlling the platform with and without tail appendage in this simulation environment.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi tabanlı iç ortam sıcaklık kontrolü için bir simülatör yazılımı tasarımı
Design of a simulator software for machine learning-based indoor temperature control
AYDIN BOSTANCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN
- A comparative study of deep learning architectures for multivariate cloud workload prediction
Çok değişkenli bulut iş yükü tahmini için derin öğrenme mimarilerinin karşılaştırmalı çalışması
DERYA GÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM KÖRPEOĞLU
- İş güvenliği politikalarının etkisini değerlendirmek için makine öğrenimi destekli tanılama ve karşılaştırma aracı
A machine learning- aided diagnosticand comparative tool toevaluate the i̇mpact of occupati̇onal safety poli̇ci̇es
LÜTFİYE ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriİstanbul Yeni Yüzyıl Üniversitesiİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BEYRUL CANBAZ
- A neorealist analysis of Iran-Russia relations: Tajik and Syrian civil wars
İran-Rusya ilişkilerinin neorealist bir analizi: Tacik ve Suriye iç savaşları
ESRA YANIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Uluslararası İlişkilerOrta Doğu Teknik ÜniversitesiOrtadoğu Araştırmaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA GÖÇER AKDER
DR. ZELAL ÖZDEMİR
- Derin öğrenme yöntemleriyle karşılaştırmalı elektrik enerjisi üretim tahminleri
Comparative electrical energy production estimates with deep learning methods
MEHMET ALİ ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuş Alparslan ÜniversitesiNükleer Enerji ve Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. ZEYDİN PALA