Safe motion planning and learning for unmanned aerial systems
İnsansız hava sistemleri için güvenli hareket planlama ve öğrenme
- Tez No: 733121
- Danışmanlar: PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Uçak Mühendisliği, Aircraft Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uçak ve Uzay Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 120
Özet
İnsansız hava sistemleri son dönemde ciddi bir ̧sekilde önem kazanmıştır. Kendine has özellikleri nedeniyle bu sistemler daha atak ve tehlikeli alanlarda çalışmaya daha uygundurlar. Buna bağlı olarak optimizasyon ve öğrenme teknikleri kullanılarak insansız hava sistemlerinin kullanım alanları ve tipleri artırılmaya çalışılmaktadır.Fakat öğrenme ve optimizasyon tekniklerindeki tüm gelişmelere rağmen, emniyetli ve agresif manevralar üretmek mühendisler için halihazırda çözülmesi zor bir problemdir. Aktüatörlerin saturasyona uğraması, nonlineer ve holonomik olmayan dinamik yapı en önemli sorunlardandır. Bu araştırmadaki amacımız, biyolojik deneylerde elde edilen bulguları temel alan ve konu ile ilgili farklı uygulamaları birleştiren bir metot geliştirmektir. Kontrol yörüngeleri için kullanılan Dinamik Hareket Primitifleri (DMPs) pilot tarafından icra edilen primitifleri taklit etmekte ve DMP'ler paralel olarak birleştirilerek yeni hedeflere ulaşacak yörüngeler üretmektedir. DMP'lerin ve tüm diğer sistemin stabilitesi çekilme terorisi yardımıyla analiz edilmektedir. Hata yaparak öğrenme için yol integral tabanlı PI2 algoritması kullanılmaktadır. Bu çalışmayla, PI2 ile güncellenen yörüngelerin uygulanabilir olduğu görülmüş ve farklı primitiflerin paralel olarak birleştirilmesi ile elde edilen primiflerde öğrenmenin transfer edildiği gösterilmiştir. Teklif ettiğimiz metodoloji taklit ederek öğrenme ve müteakibinde yeniden manevra üretimi mümkün olmaktadır. Hata yaparak öğrenme ile ise manevralar iyileştirilmektedir. Buna ek olarak Model Varsayım Kontrolü (MPC) gibi optimizasyon metotları tarafından üretilen yörüngeler kullanılabilmekte ve manevra kütüphanelerinin hızlı bir şekilde manevra üretilmesi mümkün olmaktadır. Ortaya çıkan temel sonuçlar 3DOF helikopter, 2B İHA modelleri üzerinde gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
To control unmanned aerial systems, we rarely have a perfect system model. Safe and aggressive planning is also challenging for nonlinear and under-actuated systems. Expert pilots, however, demonstrate maneuvers that are deemed at the edge of plane envelope. Inspired by biological systems, in this paper, we introduce a framework that leverages methods in the field of control theory and reinforcement learning to generate feasible, possibly aggressive, trajectories. For the control policies, Dynamic Movement Primitives (DMPs) imitate pilot-induced primitives, and DMPs are combined in parallel to generate trajectories to reach original or different goal points. The stability properties of DMPs and their overall systems are analyzed using contraction theory. For reinforcement learning, Policy Improvement with Path Integrals (PI2) was used for the maneuvers. The results in this paper show that PI2 updated policies are a feasible and parallel combination of different updated primitives transfer the learning in the contraction regions. Our proposed methodology can be used to imitate, reshape, and improve feasible, possibly aggressive, maneuvers. In addition, we can exploit trajectories generated by optimization methods, such as Model Predictive Control (MPC), and a library of maneuvers can be instantly generated. For application, 3-DOF (degrees of freedom) Helicopter and 2D-UAV (unmanned aerial vehicle) models are utilized to demonstrate the main results.
Benzer Tezler
- High-speed trajectory replanning and trajectory tracking for collision avoidance
Çarpışma önlemek için yüksek hızlı rota planlama ve rota takibi
MEHMET HASANZADE
Doktora
İngilizce
2021
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE KOYUNCU
- 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
- MPC-GRAPH: Nonlinear feedback motion planning using sparse sampling based neighborhood graph
MPC-GRAPH: Seyrek örnekleme bazlı komşu grafiği kullanarak doğrusal olmayan geri beslemeli hareket planlama
SİMAY ATASOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA MERT ANKARALI
- Feedback motion planning with stochastic model predictive control
Olasılıksal model tahminlemeli kontrol ile geri beslemeli hareket planlama
TUVANA DENİZ DEVECİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA MERT ANKARALI
PROF. DR. AFŞAR SARANLI
- Çoklu otonom insansız hava araçları için paralel programlama tabanlı yol planlaması
Parallel programming based path planning for multi autonomous unmmaned vehicles
ÖMER ÇETİN
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRAY YILMAZ