Geri Dön

Development and testing novel guidance algorithms for visual drone interception

Görsel dron yakalama için yeni güdüm algoritmalarının geliştirilmesi ve testi

PDF İndir

  1. Tez No: 872005
  2. Yazar: AHMET TALHA ÇETİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Uçak Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Aeronautical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Uçak ve Uzay Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

İnsansız Hava Araçlarının (İHA'ların) artan yaygınlığı, gözetimden teslimat hizmetlerine kadar çeşitli alanlarda birçok firsatın kapısını aralamıştır. Ancak, İHA kullanımındaki bu artış, kasıtlı kötü niyetli eylemler ve kazara meydana gelen olaylar da dahil olmak üzere potansiyel tehditlerin de artmasına yol açmıştır. Sonuç olarak, izinsiz drone operasyonlarına karşı etkili karşı-drone sistemlerinin gerekliliği kritik bir önem kazanmıştır. Ayrıca, GPS ve RF bağlantıları gibi geleneksel yöntemlerden bağımsız olarak çalışan yenilikçi drone teknolojilerinin ortaya çıkışı, mevcut karşı önlemleri daha da sınırlamaktadır. Bu gelişme, bir quadrotorun hızlı hareket eden hedefleri yakalamasını görsel geri bildirimle yönlendirmenin önemli bir zorluk olduğunu vurgulamakta ve sağlam güvenlik çözümlerine olan acil ihtiyacı öne çıkarmaktadır. Geleneksel karşı önlemlere ek olarak, karşı-drone stratejilerinde GPS dışı navigasyon sistemlerine duyulan ihtiyaç artmaktadır. Bu sistemler, geleneksel navigasyon yöntemlerinin kesintiye uğradığı veya kullanılamadığı durumlarda durdurma ve etkisiz hale getirme çabalarının etkili kalmasını sağlamak için gereklidir. Bu oldukça pratiktir, çünkü karş1-drone sistemleri genellikle karıştırma ve GPS aldatma yeteneklerine sahiptir. GPS dışı navigasyon teknolojileri, görsel odometri ve diğer sensör tabanlı yaklaşımlar gibi, istenmeyen drone'ların doğru bir şekilde takip edilmesini ve etkisiz hale getirilmesini sağlamak için alternatif yollar sunar, böylece giderek daha sofistike hale gelen İHA tehditlerine karşı kapsamlı bir koruma sağlar. $\mathrm{Bu}$ çalışma, hızlı hareket eden hedefleri görsel ve radar geri bildirimiyle yakalamak için bir quadrotoru yönlendirme zorluğunu ele almaktadır. Önerilen sistem, karşı İHA çözümü olarak tasarlanmış olup, hava tehdidinin yerleşik kamera ve radar bilgilerini kullanmaktadır. Hedef yakalama süreci iki aşamaya ayrılmıştır. Birincisi, hedef bilgilerinin radar geri bildiriminden geldiği ön-terminal aşaması rehberliğidir. Hedef kamera tarafindan görülene kadar, önleyici radar geri bildiriminden yönlendirilir. Hedef kamera tarafindan tespit edildiğinde, quadrotor görsel geri bildirimle hava hedefine yönlendirilen terminal aşaması rehberliğine geçer. Ön-terminal rehberliği için iki farklı algoritma geliştirilmiştir. Model Öngörülü Kontrol (MPC) tabanlı bir rehberlik algoritması ön-terminal rehberliği için tasarlanmıştır. Ön-terminal rehberliğinde, baş veya arka yöne doğru paralel kesişmeler, terminal aşamasında kaçınılmaz görsel işleme gecikmesine karşı yanal angajmanlara göre daha fazla dayanıklılık sağlar. Bu sorunları ele alarak, önerilen yöntem esas olarak, istenen açıyla angajmanı sağlamak için ek terminal kısıtlamaları olan Model Öngörülü Kontrol (MPC) yöntemini kullanır. MPC formüle edilirken, MPC'nin hedef fonksiyonu, yolun sonunda önleyicinin manevra gereksinimini azaltmak için değiştirilir. MPC tahmin ufku, sorunun uygulanabilirliğini sağlamak için araç limitleri dikkate alınarak hesaplanır. Bir diğer yöntem ise quadrotoru yönlendirmek için Bezier Eğrileri kullanmamızdır. Quadrotorların sınırlı yerleşik hesaplama gücü olduğu için, bazı durumlarda MPC pratik olmayabilir. Bezier Eğrileri ile sürekliliği sağlayarak, sistem optimal kesişme yönünü (baş veya kuyruk) belirler ve hedefin konumu ve hızı ile önleyicinin kinematik kısıtlamalarını dikkate alarak geçiş süresini hesaplar. Bu yöntem, hedef tespitindeki gecikme sorunlarını özellikle yüksek hızlı hedefleri etkili bir şekilde yakalamak için ele alır. Ayrıca, hedef tespiti ve yer belirleme sırasında oluşan gecikmeler, özellikle sınırlı hesaplama gücüne sahip küçük quadrotorlar için önemli zorluklar oluşturur. Önerilen yaklaşım, hedefin hız vektörüne paralel angajmanı baş veya arka tarafindan sağlayarak, gecikmeleri en aza indirir ve hedef yerleşik kamera tarafindan tespit edilmeden önce görsel izleme zorluklarını aşar. Bu strateji, yakalamanın son aşamalarında görüntü çerçevesinde yanal ivmeyi azaltarak daha küçük kaçırma mesafeleri elde edilmesini sağlar. Bu sonuç, yakalama yolunun sonunda ivmenin azaltılmasının avantajlarını tanıyan yerleşik rehberlik literatürü ile tutarlıdır. Hedef, nesne tespit algoritmaları kullanılarak kamera tarafından tespit edildiğinde, terminal aşaması rehberliği başlatılır. Hava tehditlerini tespit etmek için,“You Only Look Once”(YOLO) nesne tespit algoritması kullanılmışıır. Kamera ile tespit ve takibi sağlamak, hareket bulanıklığı, görüntüdeki gürültü ve kameranın görüş alanının dışına çıkması gibi sınırlamalar nedeniyle kesintiye uğrayabilir. Tespit kesintiye uğradığında, hedefin tahmini içın Kalman Filtresi kullanılır. Görüntü tabanlı rehberlik için bazı modifikasyonlarla orantılı rehberlik kullanılmıştır. Bu çalışmada, kameranın yönelimini koruyan bir dengeleme mekanizmasının kullanılmadığı varsayılmıştır. Kamera için herhangi bir dengeleme mekanizması kullanılmadığından, orantııı rehberlik kurallarını kamera yöneliminden etkilenmemek için roll ve pitch stabilize edilmiş çerçevede formüle ettik. Hedefe doğru gezinmek için iki farklı navigasyon yöntemi kullandık: ön-terminal aşamasında hedefe doğru GPS tabanlı navigasyon ve Görsel Ataletli Navigasyon. GPS tabanlı navigasyon için iyi bilinen açık kaynak ArduPilot platformu kullanılırken, Görsel Ataletli Navigasyon için VINS-Mono uygulanmıştır. Kontrolörler açısından, bu sistemlerden gelen tahmini odometri verilerinin farklı frekansları nedeniyle, her bir navigasyon çözümü için farklı konum kontrolörleri kullanılmıştır. GPS tabanlı navigasyon için ArduPilot yerleşik kontrolör kullanılırken, VIO geri bildirimi ile başa çıkmak için özel bir kontrolör tasarlanmış ve uçuş testleri yapılmışıır. Yukarıda belirtilen navigasyon ve kontrol yöntemleri, performanslarını farklı senaryolarda karşılaştırmamıza ve değerlendirmemize olanak sağladı. GPS tabanlı navigasyon, net GPS sinyallerine sahip ortamlarda güvenilir ve doğru bir çözüm sağlarken, Görsel Ataletli Navigasyon, GPS sinyallerinin zayıf veya mevcut olmadığ 1 durumlarda sağlam bir alternatif sunmuştur. VIO geri bildirimi için tasarlanan özel kontrolör, görsel atalet verilerinin benzersiz özelliklerini işleyerek quadrotorun düzgün ve hassas kontrolünü sağladı. Bu yaklaşım sayesinde, çeşitli operasyonel koşullara uyum sağlayabilen kapsamlı bir navigasyon sistemi geliştirebildik ve bu da quadrotorun rehberlik ve kontrolünün genel güvenilirliğini ve etkinliğini artırdI. Son olarak, sistemin genel performansını değerlendirmek için gerçek dünya uçuş testleri gerçekleştirilmiştir. GPS tabanlı ve VIO tabanlı navigasyon algoritmalarının performansını değerlendirmek için kesişme uçuş testleri ayrı ayrı yapılmış ve rehberlik algoritmasının performansı buna göre değerlendirilmiştir. Gerçek dünya uçuş testlerinde, ön-terminal ve terminal aşaması için Bezier eğrileri ve görüntü tabanlı görsel servo kullanımı test edilmiştir. Bunu yaparken, GPS tabanlı ve VIO tabanlı navigasyon algoritmalarının kullanımı incelenmiştir. Sonuçlar, önerilen metodolojinin performansını göstermektedir.

Özet (Çeviri)

The growing prevalence of UAVs has unlocked a multitude of opportunities across various fields, ranging from surveillance to delivery services. However, this surge in UAV usage has also brought about an increase in potential threats, including both deliberate malicious actions and accidental incidents. As a result, the necessity for efficient counter-drone systems to address the risks associated with unauthorized drone operations has become critically important. Moreover, the emergence of innovative drone technologies that operate independently of traditional methods like GPS and RF-links further limits the available countermeasures. This development has highlighted the significant challenge of using visual feedback to guide a quadrotor in intercepting rapidly moving targets, emphasizing the urgent need for robust security solutions. In addition to traditional countermeasures, there is a growing need for non-GPS navigation systems in counter-drone strategies. These systems are essential to ensure that interception and neutralization efforts remain effective even when conventional navigation methods are disrupted or unavailable. This is highly practical, because of the counter drone systems generally have jamming and GPS-spoofing capability. Non-GPS navigation technologies, such as visual odometry and other sensor-based approaches, provide alternative means to maintain accurate tracking and engagement of rogue drones, ensuring comprehensive protection against increasingly sophisticated UAV threats. This study tackles the challenge of guiding a quadrotor to intercept fast-moving targets visual and radar feedback by Visual Inertial Odometry or GPS respectively. Proposed system, designed as a counter UAV solution, utilizes onboard camera and radar information of the aerial threat. Target interception process has been divided into two parts. One is pre-terminal phase guidance where target information comes from radar feedback. Unless the target has not been seen at the camera, interceptor guided from radar feedback. Once the target is detected by the camera, the quadrotor switches to terminal phase guidance which is guiding counter drone to aerial target by visual feedback. For pre-terminal guidance, two different algorithms were developed. A Model Predictive Control based guidance algorithm has been designed for pre-terminal guidance. For pre-terminal guidance, parallel interceptions (toward the head or back) provide robustness to inevitable visual processing latency in terminal phase compared to lateral engagements. By addressing these issues, the proposed methodology mainly utilizes Model Predictive Control (MPC) method with added terminal constraints to satisfy engagement at the desired angle. While formulating the MPC, the objective function in the MPC is modified to reduce the interceptor's requirement for maneuvering at the end of the trajectory. MPC prediction horizon is calculated by considering vehicle limits to satisfy the feasibility of the problem. Another method is we use Bezier Splines to guide the quadrotor. Since quadrotors has limited onboard computational power, MPC might not be practical for some cases. By ensuring continuity with Bezier Splines, the system determines the optimal interception direction (towards the head or tail) and calculates the time-to-go, considering in the target's position and velocity along with the interceptor's kinematic constraints. This method specifically addresses latency issues in target detection, crucial for intercepting high-speed targets effectively. Moreover, the delays introduced by target detection and localization pose significant challenges, particularly for small quadrotors with limited computational power. The proposed approach aims to achieve parallel engagement with the target's velocity vector, whether from the front or rear, thus minimizing delays and overcoming visual tracking difficulties before target is detected by onboard camera. This strategy reduces lateral acceleration within the image frame during the final stages of interception, resulting in smaller miss distances. This outcome is consistent with established guidance literature, which recognizes the advantages of reduced acceleration at the end of the interception path. When the target is detected by camera using object detection algorithms, terminal phase guidance is initiated. For detecting aerial threats, the object detection algorithm You Only Look Once (YOLO) is used. Maintaining detection and tracking by camera can be interrupted due to limitations such as motion blur, noise in the image and getting out of the camera field of view. When detection is interrupted, Kalman Filter is used for prediction of the target. For image based guidance we utilized proportional guidance with some modifications. For this work we assume that no stabilizing mechanism that preserve orientation of the camera is used. Since no stabilizing mechanism is used for the camera, we formulized propotional guidance rules in roll and pitch stabilized frame in order not to being affected from camera orientation. We employed two distinct navigation methods: GPS-based navigation and Visual Inertial Navigation for navigating towards to target at the pre-terminal phase. The well-established open-source ArduPilot platform was utilized for GPS-based navigation, while VINS-Mono was implemented for Visual Inertial Navigation. As for controllers, due to the differing frequencies of estimated odometry data from these systems, different position controllers were employed for each navigation solution. The ArduPilot built-in controller was utilized for GPS-based navigation, whereas a custom controller was designed and flight-tested for handling VIO feedback. The aforementioned navigation and control methods allowed us to compare and evaluate their performance in different scenarios. The GPS-based navigation provided a reliable and accurate solution in environments with clear GPS signals, while the Visual Inertial Navigation offered a robust alternative in situations where GPS signals were weak or unavailable. The custom controller designed for VIO feedback was optimized to handle the unique characteristics of visual inertial data, ensuring smooth and precise control of the quadrotor. Through this approach, we were able to develop a comprehensive navigation system that can adapt to various operational conditions, enhancing the overall reliability and effectiveness of the quadrotor's guidance and control. Finally, real world flight tests were conducted for assessing overall performance of the system. To evaluate the performance of the GPS-based and VIO-base navigation algorithms, interception flights tests were conducted separately and the performance of the guidance algorithm was assessed accordingly. In real-world flight tests, we tested the use of Bezier splines in the pre-terminal along and image-based visual servoing for the terminal phase. In doing so, we examined the use of GPS-based and VIO based navigation algorithms. Results show performance of the proposed methodology.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    798395

    Novel polynomial shaping method for impact time and angle guidance law designs: Bézier curve approach

    Vuruş süresi ve açisi güdüm kanunu tasarimlarinda yenilikçi polinom şekillendirme yöntemi: Bézier eğrileri yaklaşimi

    AKIN ÇATAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU

  2. Tez No

    514962

    Uluslararası hızlı servis restoranlarının ticari alan analizine dayalı bir yer seçimi modeli önerisi

    A site selection model proposal based on trade area analysis of international quick service restaurants

    HANZADE KUĞU BAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURAN ZEREN GÜLERSOY

  3. Tez No

    441700

    Fabrication and characterization of support layer for thin film nanocomposite desalination membranes

    İnce film nanokompozit desalinasyon membranları için destek tabakası üretimi ve karakterizasyonu

    KADER ÖZGÜR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Nanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET GÖKTUĞ AHUNBAY

  4. Tez No

    877783

    Eksenel statik çekme yüküne maruz betonarme tekil kazık davranışı ve orijinal bir kazık deney ve imalat yaklaşımı

    A novel construction and testing approach for cast in-situ piles subjected to tension/uplift load

    ORHAN ESAT İNANIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYKUT ŞENOL

    PROF. DR. MEHMET MUHİT BERİLGEN

  5. Tez No

    648531

    Online real-time simulation of vehicles

    Başlık çevirisi yok

    MERT ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN FATİH UĞURDAĞ

Geri Dön