Geri Dön

Derin sinir ağları kullanarak quadrotorun kontrolü

Quadrotor control using deep neural networks

PDF İndir

  1. Tez No: 810620
  2. Yazar: MAHMOUD CHICK ZAOUALI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERTUĞRUL ÇETİNSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

İnsansız hava aracının (İHA) olağanüstü stabilite ile karakterize edilen verimli bir uçuş gerçekleştirebilmesi için doğru durum tahminine ulaşması gereklidir. IMU'yu (Ataletsel Ölçüm Birimi) oluşturan yerleşik MEMS'in (Mikro Elektro-Mekanik Sistem) ölçümleriyle ilgili hatalar nedeniyle güvenilir durum tahmini elde etmek zor kabul edilir. İHA'nın rotorlarının titreşimi ve yatay hareket ivmelenmeleri, IMU'daki ivmeölçerden elde edilen açı tahminlerinde çok büyük sapmalara ve beklenmedik gürültü dizilerine neden olur. Kalman filtresi destekli H-1, DCM matrisleri ve kuaterniyon güncellemelerine dayalı geleneksel tahmin ediciler bu hataları telafi edebilir, ancak bunlar genellikle entegrasyon gerektirir. Entegrasyon süreci, özellikle zaman içinde, yanlışlıkları yoğunlaştırabilir. Bu nedenle, İHA'lar için durum tahminine daha doğru bir yaklaşım sunan entegrasyon ihtiyacını ortadan kaldırabilecek teknikler geliştirilmelidir. Bu yazıda, İHA tutumunu tahmin etmek için derin sinir ağlarına (DSA'ler) dayalı bir derin öğrenme (DL) çerçevesi önerilmiştir. Aşırı uymayı önlemek ve ağların hesaplama yükünü azaltmak için eğitim için yığın normalleştirme ve bırakma teknikleri uygulanmıştır. Önerilen derin öğrenme tekniği, eğitimli DSA kullanma yeteneğini kanıtlar. Ayrıca Euler kinematik denklem modeli geliştirilmiş ve DSA'yi eğitmek için sentetik veri örnekleri toplanmıştır. Son olarak, önerilen tahmin yöntemini doğrulamak için bir uçuş simülasyonu için Quadrotor için kaskad bir kontrolör tasarlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Reaching accurate state estimation is necessary for the unmanned aerial vehicle (UAV) to conduct an efficient flight characterized by exceptional stability. Achieving reliable state estimation is regarded challenging because of the errors related to the measurements of the onboard MEMS (Micro Electro-Mechanical Systems) which constitute IMU (Inertial Measurement Unit). The UAVs massive rotor's vibration causes enormous drift, biases and unexpected noise sequences which makes these measurements inaccurate. Traditional estimators, based on Kalman filter-supported H-1, DCM matrices, and quaternion updates, can compensate for these errors, but they typically require integration. The process of integration, especially over time, can intensify the inaccuracies. Therefore, techniques that can eliminate the need for integration should be developed, offering a more accurate approach to state estimation for UAVs. In this paper, a deep learning (DL) framework based on deep neural networks (DNN's) is proposed to estimate UAV attitude estimation. Batch Normalization and dropout techniques are implemented for training to prevent overfitting and decrease the computational overhead of nets. The suggested DL technique proves the ability to use trained DNN. Furthermore, Euler kinematical equations model were developed, and synthetic data samples were collected to train the DNN. Finally, a cascaded controller for Quadrotor was designed for a flight simulation to validate the proposed estimation method.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    883414

    Deep learning-based keypoints driven visual inertial odometry for GNSS-denied flight

    Yapay sinir ağları tabanlı nokta çıkarıcılı görsel-ataletsel odometri ile GPS'siz ortamda uçuş

    ARSLAN ARTYKOV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU

  2. Tez No

    612139

    Classification of the motor EEG signals by using deep neural networks

    Derin sinir ağları kullanarak motor EEG sinyallerinin sınıflandırılması

    LEYLA ABILZADE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER ÖLMEZ

  3. Tez No

    513777

    Derin sinir ağları kullanarak parmak izi tanımada yeni yaklaşımlar

    New approaches to fingerprint recognition using deep neural networks

    ORHAN KURBANOV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK

  4. Tez No

    874104

    Derin sinir ağları kullanarak periyodik sınır koşullu diferansiyel denklemlerin nümerik çözümlerinin elde edilmesi

    Obtaining numerical solutions of differential equations with periodic boundaries using deep neural networks

    GÜLSÜM İŞMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MatematikAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KORHAN GÜNEL

  5. Tez No

    625376

    Handwritten character recognition and document analysis using deep neural networks

    Derin sinir ağları kullanarak el yazısı algılama ve belge analizi

    BARIŞ KILIÇLAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ METEHAN MAKİNACI

Geri Dön