İnsansız hava araçlarında kümelenme ve sürü kontrolü
Clustering and swarm control in unmanned aerial vehicle
- Tez No: 726808
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CAN BÜLENT FİDAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 140
Özet
Bu çalışmada, insansız hava araçlarında sürü kontrolü ve kümelenmesi incelenerek, sürü davranışının matematiksel modeli için Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), formasyon kontrol işlemi için PD tabanlı kontrol algoritması ve sürü İHA'lar arası çarpışma engelleme işleminde potansiyel fonksiyon kullanılmıştır. Diğer sürü kontrol algoritmaları, Kuş Sürüsü (BSA), Yapay Arı Kolonisi (ABA), Yarasa Algoritması (BA) ve Ateş Böceği (FA) algoritmaları modellenerek simülasyon ortamında minimum arama performansı karşılaştırılmıştır. Merkezi kontrol işlemleri için özgün yazılım çerçevesi geliştirilmiştir. Sürü üyelerinin merkezi kontrol olmadan lider tarafından kontrolü için algoritma geliştirilmiştir. Sürü liderinin belirlenmesi işleminde tek katmanlı yapay sinir ağı modeli oluşturularak sürü merkezine ve görev gereksinimlerine uygun lider atama işlemi gerçekleştirilmiştir. Her sürü bireyinin diğer sürü bireylerinin bilgilerine ulaşması için, oluşturulan Wi-Fi ağına, yer istasyonundan telemetri (konum, hız vb.) verilerini göndererek merkezi veya lider tarafından kontrolü sağlanmış ve konum eniyileme işlemi gerçekleştirilmiştir. Geometrik şekillerin (çizgi, üçgen, kare, beşgen, hilal vb.) formasyon noktaları oluşturulmuştur. Oluşturulan geometrik formasyon noktalarına hangi bireyin gideceğini belirlemek için eş zamanlı atama algoritması kullanılmıştır. Modellerin MATLAB ile analizleri yapılarak, GAZEBO simülasyon ortamında döner kanat insansız hava araçlarının modellenmesi ve uçuş testleri ile görevlerin doğruluğu sağlanmıştır. Çalışma da askeri ve sivil alanlarda sürü halinde görev icra edilerek, askeri alanlarda üstünlük, sivil alanlarda avantaj ve kolaylık elde edilmesine olanak sağlanacaktır.
Özet (Çeviri)
In this paper, swarm control and clustering for unmanned aerial vehicles are investigated. Particle swarm optimisation (PSO) is used for the mathematical model of swarm behaviour, the PD -based control algorithm is used for the formation control process, and the potential function is used for the collision avoidance process between swarm UAVs. Other swarm control algorithms, Bird Swarm (BSA), Artificial Bee Colony (ABA), Bat Algorithm (BA) and Firefly (FA) were modelled and the minimum search performance was compared in the simulation environment. A unique software framework for central control operations was developed. An algorithm was developed for leader control of herd members without central control. In determining the herd leader, a single-layer artificial neural network model was created and the process of assigning the leader was carried out according to the herd centre and task requirements. In order for each individual of the herd to reach the information of the other herd members, the created Wi-Fi network was controlled by the control centre or the leader by sending telemetry data (position, speed, etc.) from the ground station and performing the location optimisation process. Formation points with geometric shapes (line, triangle, square, pentagon, crescent, etc.) were created. The simultaneous assignment algorithm was used to determine which person would go to the created geometric formation points. Analysis of the models using MATLAB, modelling of unmanned rotorcraft and flight tests in the simulation environment GAZEBO ensured the accuracy of the missions. In the study, it will be possible to achieve superiority in military domains and advantage and convenience in civil domains by performing tasks in a swarm in military and civil domains.
Benzer Tezler
- Scalable planning and learning framework development for swarm-to-swarm engagement problems with reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme ile sürüden sürüye angajman problemleri için ölçeklenebilir planlama ve öğrenme sistemi geliştirilmesi
UMUT DEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE
- İnsansız hava aracı ile elde edilen görüntülerin derin öğrenme yöntemleri ile analizi
Analysis of images obtained by unmanned aerial vehicle by deep learning methods
ÖZGÜR KUTLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖNDER DEMİR
DR. BARIŞ DOĞAN
- Hava trafik kontrolör iş yüküne bağlı hava sahasının modellenmesi
Remodeling the airspace according to workload of air traffic controller workload
MURAT YAVUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA KAYA
- Distributed clustering approach for wireless sensor networks in uav integrated heterogeneous architectures
İha içeren heterojen mimarilerde kablosuz sensor (duyarga) ağlar için dağıtık kümeleme yaklaşımı
HÜSEYİN OKCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDeniz Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. MÜJDAT SOYTÜRK
- Gelecek nesil haberleşme sistemlerinde insansız hava araçları için kaynak yönetim teknikleri
Resource management techniques for unmanned aerial vehicles in next generation communication systems
UYGAR DEMİR
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENK TOKER