Geri Dön

Control in unmanned aerial vehicles

İnsansız hava araçlarının kontrolü

  1. Tez No: 845968
  2. Yazar: MOUSS-AB MOUSSA DIRIEH
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER CİVELEK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çankırı Karatekin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

Quadcopter teknolojisi önemli ölçüde ilerlemiş olmasına rağmen, değişen koşullarda hassas kontrol ve stabil uçuşu gerçekleştirmek hala bir meydan okumadır. Mevcut kontrol sistemleri, özellikle Orantısal-İntegral-Türev (PID) kontrolörleri, quadcopter uçuşunun dinamik doğasıyla başa çıkmakta zorlanmakta, genellikle istenen tutumları ve pozisyonları hassasiyetle koruyamamaktadır. PID kontrolörlerinin Genişletilmiş Kalman Filtresi (EKF) gibi gelişmiş tahmin algoritmaları ile entegrasyonu, rüzgar darbeleri, sistem dinamikleri ve sensör hataları gibi öngörülemeyen faktörlere karşı duyarlılığı ve stabiliteyi dengeleyerek kontrolü geliştirme potansiyeline sahiptir. Bu çalışma, quadcopter uçuş kontrolünde PID kontrolörlerinin EKF ile entegrasyonunun etkinliğini araştırmayı amaçlamaktadır. Araştırma, bu sistemlerin birleşik güçlerinin uçuş kontrolünde hassasiyeti, uyumluluğu ve otonomiyi nasıl iyileştirebileceğini keşfedecektir. Çalışma, istenen yörüngeler ve gerçek uçuş yolları arasındaki hatayı en aza indirmek için bir PID kontrolörünün uygulanmasına ve EKF'nin, birden fazla sensörden gelen verileri birleştirerek durum tahmini doğruluğunu artırmadaki rolünü değerlendirmeye odaklanacaktır. Entegrasyon, çevresel değişikliklere uyum sağlayabilen ve kapalı alan navigasyonu, engel kaçınma ve hareketli hedefleri takip etme gibi karmaşık manevralar yapabilen sağlam bir kontrol sistemi oluşturmayı amaçlamaktadır.

Özet (Çeviri)

Quadcopter technology has significantly progressed, yet achieving precise control and stable flight in varying conditions remains a challenge. Current control systems, particularly Proportional-Integral-Derivative (PID) controllers, struggle with the dynamic nature of quadcopter flight, often failing to maintain desired attitudes and positions with precision. The integration of PID controllers with advanced estimation algorithms like the Extended Kalman Filter (EKF) is a potential solution, promising to enhance control by balancing responsiveness and stability against unpredictable factors like wind gusts, system dynamics, and sensor inaccuracies. This study aims to investigate the efficacy of integrating PID controllers with the EKF in quadcopter flight control. The research will explore how these systems' combined strengths might improve precision, adaptability, and autonomy in flight control. The study will focus on implementing a PID controller for error minimization between desired trajectories and actual flight paths, and evaluate the EKF's role in improving state estimation accuracy by fusing data from multiple sensors. The integration aims to create a robust control system, adaptable to environmental changes and capable of complex maneuvers like indoor navigation, obstacle avoidance, and tracking moving targets.

Benzer Tezler

  1. Obstacle avoidance in unmanned aerial vehicles using image segmentation and deep learning

    Başlık çevirisi yok

    AMRO ALI OBAID

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilim ve TeknolojiAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KOYUNCU

  2. İnsansız hava araçlarında kümelenme ve sürü kontrolü

    Clustering and swarm control in unmanned aerial vehicle

    BATUHAN KARAÇAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mekatronik MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CAN BÜLENT FİDAN

  3. Otonom araçların yön güdümünde PAF tabanlı EZKH yönteminin geliştirilmesi

    PFF based SLAM method development for autonomous vehicles' navigation

    EROL DUYMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  4. Design and implementation of an AHRS based on an adaptive complementary filter using low-cost sensors

    Düşük maliyetli sensörler kullanan uyarlanabilir tamamlayıcı filtreye dayalı AHRS tasarımı ve uygulaması

    SENA BÜYÜKBEZİRCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mekatronik MühendisliğiÇankaya Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİT ERGEZER

  5. İnsansız hava aracı fotogrametrisinde yer kontrol noktalarının konum doğruluğuna etkisinin incelenmesi

    Investigation of the effect of ground control points on position accuracy in unmanned aerial vehicles photogrammetry

    HACER ŞURA KAPICIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve FotogrametriSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KEMAL ÖZGÜR HASTAOĞLU