High-speed trajectory tracking controller design
Yüksek hızlı iz takip kontrolörü tasarımı
- Tez No: 864672
- Danışmanlar: Assoc. Prof. Dr. EMRE KOYUNCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Aeronautical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- 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: 77
Özet
Yakın zamana kadar, yüksek performans düzeylerinde sofistike rehberlik, navigasyon ve kontrol sistemlerinin kullanılmasını gerektiren aktiviteler veya görevler, taktik boyutta olan insansız hava araçlarının kullanımını gerektirirdi. Bunun temel nedeni, yüksek performanslı algoritmaları barındırmak için daha büyük veya daha ağır aviyoniklere veya ileri hesaplama yeteneklerine sahip güvenilir iletişim hatlarına ihtiyaç duyulmasıydı. Ancak, teknolojideki gelişmeler, bu yeteneklerin daha küçük aviyoniklere entegre edilmesini mümkün kıldı ve küçük insansız hava araçlarının kullanımına imkan sağladı. Ayrıca, yeni hafif algılama sistemleri, bu küçük insansız sistemlere gelişmiş durumsal farkındalık kazandırdı ve karmaşık görevleri yerine getirebilir hale getirdi. Teknolojik gelişmelere rağmen, insansız hava araçlarının kontrol, navigasyon ve hareket planlama yöntemleri, genellikle“muhafazakar”ve belirli kullanım durumlarına özgü olarak tasarlanmıştır ve çok yönlü operasyonlar yapma yeteneklerinde sınırlamalara neden olabilir. ˙Insansız Hava Araçları (İHA'lar), gözetim, taşımacılık ve çevre izleme de dahil olmak üzere geniş bir endüstri ve uygulama yelpazesinde son derece çok yönlü ve verimli bir araç olarak ortaya çıkmıştır. İHA'ların kritik fonksiyonlarından biri, optimal performans için hassas ve güvenilir kontrol algoritmaları gerektiren yüksek hızda iz yolu takibidir. Kontrol algoritmaları, İHA'nın dinamik tepkisini, stabilitesini, çevikliğini ve istenen iz yolunu takip etme doğruluğunu belirlemede hayati bir rol oynar. Güvenli, verimli ve etkili bir yüksek hızlı iz yolu takibi için uygun kontrol algoritmalarının seçimi ve uygulanması önemlidir. Bunun tersi, etkisiz veya doğru olmayan kontrol algoritmaları, performansta azalmaya, istikrarsızlığa, iz yolunda azalmış doğruluğa ve hatta kazalara veya çarpışmalara neden olabilir. Bu nedenle, verimli ve sa˘glam kontrol algoritmalarının geliştirilmesi, İHA'ların yüksek hızda iz yolu takibi görevlerinde performansını artırmak, güvenilirliğini, güvenliğini ve genel başarısını sağlamak için çok önemlidir. Bu tezde, iz takibi konusunda çalışmalar yapılmıştır. Çalışma, üç farklı türde iz takibi denetleyicisi önermektedir ve iz takibi performansının kök ortalama kare hatası gösteren simülasyon ve gerçek zamanlı deneysel sonuçlar sunmaktadır. ˙Ilk denetleyici türü, LQR ve LQI teknikleri her ikisi de kullanılan bir diferansiyel düzlemsellik tabanlı denetleyicidir. ˙Ikinci denetleyici türü, bir Proksimal Politika Optimizasyonu (PPO) algoritmasına dayanan derin pekiştirmeli öğrenme tabanlı bir iz takibi denetleyicisidir ve denetleyici rastgele oluşturulan uygun izler üzerinde e˘gitilir. Üçüncü ve son denetleyici türü, pozisyonel ve hızlı iz hata hatasını azaltmaya olanak sağlayan bir çapraz entropi optimizasyon tabanlı denetleyicidir. Tüm üç denetleyici türü için, düşük seviye denetleyiciler olarak hava aracının durum denetleyicisi için PI ve durum hızı denetleyicisi için PID kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Until recently, activities or tasks that necessitated the use of sophisticated guidance, navigation, and control systems at high performance levels would have mandated the deployment of unmanned aerial vehicles that were of tactical size. The underlying reason for this was the requirement for larger or heavier avionics with advanced computing capabilities or reliable communication buses that were connected to the ground systems to accommodate high-performance algorithms. However, advancements in technology have made it possible to incorporate these capabilities into smaller avionics, enabling the use of small unmanned aerial vehicles. Furthermore, new lightweight sensory systems have endowed these small unmanned systems with advanced situational awareness, making them capable of executing complex missions. Despite technological advancements, the control, navigation, and motion planning methods for unmanned aerial vehicles remain primarily“conservative”and tailored to specific use cases, resulting in limitations on their ability to carry out versatile operations. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have emerged as a highly versatile and efficient tool in a wide range of industries and applications, including but not limited to surveillance, transportation, and environmental monitoring. One of the critical functions of UAVs is high-speed trajectory tracking, which requires precise and reliable control algorithms for optimal performance. Control algorithms play a vital role in determining the dynamic response of a UAV, including its stability, agility, and accuracy in tracking the desired trajectory. The proper selection and implementation of control algorithms are essential for achieving safe, efficient, and effective high-speed trajectory tracking. Conversely, ineffective or inaccurate control algorithms can result in decreased performance, instability, reduced accuracy in trajectory tracking, and even accidents or crashes. Thus, the development of efficient and robust control algorithms is paramount for improving the performance of UAVs in high-speed trajectory tracking tasks, ensuring their reliability, safety, and overall success. In this thesis, studies were carried out on the topic of trajectory tracking. The study proposes three different types of trajectory tracking controllers and provides simulation and real-time experimental results showing the root mean square error of the trajectory tracking performance. The first controller type is a differential flatness based controller where both LQR and LQI techniques are utilized. The second controller type is a deep reinforcement learning-based trajectory tracking controller, enabling to minimize the positional and velocity track error for aerial vehicles based on a Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm where the controller is trained through randomly generated feasible trajectories. The third and last controller type is a cross entropy optimization based controller, enabling to minimize the positional and velocity track error for aerial vehicles. For all the three controllers type, PI was utilized for the attitude controller and PID for the attitude rate controller as the aerial vehicle's low-level controllers.
Benzer Tezler
- Incremental nonlinear dynamic inversion based trajectory tracking controller for an agile quadrotor
Çevik bir döner kanat hava aracı artımlı doğrusal olmayan dinamik ters çevirme tabanlı yörünge izleme denetleyicisi
EMRE SALDIRAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ
- Evaluation of model-based predictive control methods in high-speed automated ground vehicle path following
Yüksek hızlı bir otonom kara taşıtının yörünge takibinde model bazlı öngörülü kontrol yöntemlerinin değerlendirilmesi
VOLKAN BEKİR YANGIN
Doktora
İngilizce
2024
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGEN AKALIN
- Dinamik sistemler için gerçek zamanda bulanık mantıkla kontrolör tasarımı
Fuzzy logic controller design for dynamic systems in real time
GÖKHAN GÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYDEMİR ARISOY
- A model based flight control system design approach for micro aerial vehicles using integrated flight testing and hil simulations
Küçük boyutlu insansız hava araçları üzerinde sistem tanılama, uçuş kontrol sistem tasarımı ve donanım ile benzetim uygulamaları
BURAK YÜKSEK
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN
- Yapay sinir ağları ile robotlarda hareket kontrolü
Motion control of robots with artificial neural networks
HAKAN ARSLAN
Doktora
Türkçe
1999
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AHMET KUZUCU