Geri Dön

Optimizing rotary-wing UAV trajectory tracking: A comparative study of optimization methods

Döner kanatlı İHA yörünge takibinin optimize edilmesi: Optimizasyon yöntemlerinin karşılaştırmalı bir çalışması

PDF İndir

  1. Tez No: 886401
  2. Yazar: AHMET SABAH
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BAYEZİT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, 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: 87

Özet

Son zamanlarda, birçok alanda İnsansız hava araçlarının (İHA), özellikle de döner kanatlı olanlarının kullanımı artış göstermektedir ve bu durum, karmaşık gözetleme görevlerinden dağıtım hizmetlerine kadar çeşitli görevler için bu gelişmiş sistemlere olan güvenin arttığını yansıtmaktadır. Bu İHA'lar maliyetlerin düşmesi ve kullanım kolaylığından dolayı, birçok akademik ve ticari çalışmalarda da kullanılmaktadır. Bu genişleyen uygulama kapsamı; karmaşık uçuş yollarını yönetmek, güvenlik ve verimliliği sağlamak için gelişmiş kontrol yöntemlerine ihtiyacı artırmaktadır. Model Öngörülü Kontrol (MPC), katı operasyonel kısıtlamalar dahilinde çok değişkenli kontrol sorunlarını etkili bir şekilde yönetme kapasitesi nedeniyle ve güvenirlik, hassasiyet ve uygulanabilirlik açısından bu ihtiyaca cevap olabilmektedir. MPC tekniği uzun süreler boyunca bilinse de son zamanlarda yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Bunun nedeni, kontrolcünün içinde bir model simülasyonu yapılması ve bu simülasyonların yüksek bir hesaplama maliyeti getirmesidir. Ancak teknolojideki gelişmeler bize bu çözümleri çok hızlı yapabilecek bilgisayar sistemlerinin kullanılmasına olanak sağlamıştır. Böylelikle model bilgisiyle orantılı olarak etkili olan bu kontrol yönteminin kullanımı da yaygınlaşmıştır. Bu kontrol yöntemi, aslında konvansiyonel kontrol yöntemleri gibi bir geri besleme yöntemiyle modeli istenilen şekilde kontrol eder. Diğer kontrolcülerden farkı ise model bilgisine göre, içerideki minimizasyon problemini çözmek için modelin kendisini veya lineer halini kendi içerisinde birçok kez simüle ederek, en uygun kontrolcü çıktısını elde eder. Bu içerisindeki modelin lineer olup olmamasına göre, lineer MPC veya non-lineer MPC olarak adlandırılır. MPC, gelecekteki sistem durumlarını tahmin etmesine ve kontrol girdilerini proaktif olarak ayarlamasına olanak tanıyan tahmin yetenekleri nedeniyle İHA operasyonlarında özellikle avantajlıdır. Bu öngörü, ani değişikliklere anında tepki verilmesinin hayati önem taşıdığı dinamik ortamlarda gezinmek için hayati öneme sahiptir. Bazı çalışmalarda, MPC'nin etkinliğini artırmak için tahmin ufku (MPC içerisinde her adımdaki simülasyon sayısı) ve zaman adımı gibi parametreler de optimize edilmektedir. Ama tahmin ufkunun aşağı yukarı bir analizde optimum büyüklüğü değişmez ve zaman aralığını optimize etmek de, katalog bir değer olduğu için hesaplama maliyeti getirecek verimsiz analizlere neden olacaktır. Bu yüzden bu parametreler başta belirlenmiş ve geri kalan Q ve R matrisleri optimize edilmiştir. Bu kontrolcünün performansı, Q ve R matrislerinin ne kadar iyi ayarlandığıyla önemli ölçüde ilişkilidir. Bu matrisler, sistem duyarlılığı ile enerji verimliliği arasındaki dengelerin yönetilmesinde önemli bir rol oynar ve referans yörünge takibinden, kontrolcü eforuna kadar her şeyi etkiler. Bu matrislerin uygun şekilde kalibre edilmesi çok önemlidir, çünkü bu, İHA'ların karmaşık manevraları gerçekleştirme ve stabiliteyi koruyarak ve güç tüketimini en aza indirirken istenen uçuş rotalarına uyma hassasiyetini belirler. Bu matrislerin ayarlanması Pekiştirmeli Öğrenme (RL), data beslemeli algoritmalar, ve optimizasyon algoritmaları gibi fraklı yöntemlerle yapılabilmektedir. Optimizasyon algoritmaları haricindeki diğer çalışmalar nispeten İHA dinamikleri kadar karmaşık olmayan üretim süreçlerinde MPC kullanımı gibi alanlarda yapılmaktadır. Aynı zamanda maliyetli ve uzun süreler gerektiren gerçek zamanlı analizlerde de bu yöntemlere başvurulabilmektedir. Bunların yanında optimizasyon algoritmaları uygulama açısından daha pratik analizlere olanak sağlayabilmektedir. MPC'nin bahsedilen matrislerini optimize etmek yalnızca uçuş doğruluğunu artırmakla ilgili değildir; bu, İHA'nın genel operasyonel yeteneklerini geliştirmek ve onu çeşitli koşullarda daha güvenilir hale getirmekle ilgilidir. Q matrisi öncelikle İHA'nın uçuş yoluna ne kadar sıkı uyduğunu etkileyerek manevralar sırasında stabiliteyi ve performansı etkiler. Aynı zamanda verilen referans girdideki durumların önemine bağlı olarak önceliklendirilmesini sağlar. Tersine, R matrisi, kontrolcü girdilerini ceza katsayılarıyla sınırlandırarak hızlı aşınma ve yıpranmaya veya enerji israfına yol açabilecek aşırı çalıştırmaları önleyerek kontrol girişi büyüklüğünün modüle edilmesine yardımcı olur. Aynı zamanda kontrolcü girdilerindeki ani veya yüksek değişimlerin, ele alınan modelde istenmeyen kararsız davranışlar oluşturmasının da önüne geçmiş olur. Bu çalışma, bahsedilen matrislerin kritik rolü göz önüne alındığında, bu matrisleri etkili ve verimli bir şekilde ayarlamak için çeşitli optimizasyon stratejilerini keşfetmeyi amaçlamaktadır. Bu çaba, farklı optimizasyon stratejilerinin ve algoritmalarının karşılaştırmalı bir analizini içermektedir ve bu tekniklerin optimum kontrol performansı sağlamak için matrisleri hassaslaştırma yeteneklerini değerlendirmektedir. Çalışmanın odak noktası, İHA'nın görevlerini yalnızca yüksek hassasiyetle değil, aynı zamanda daha fazla verimlilik ve güvenilirlikle yerine getirmesini sağlayacak yöntemlerin belirlenmesidir. Çalışma metodolojik olarak iki ana bölüme ayrılmıştır. İlk bölümde küresel, yerel ve hibrit optimizasyon stratejileri değerlendirilmektedir. Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritması küresel optimizasyon stratejisi olarak, Nelder-Mead Simplex algoritması yerel optimizasyon stratejisi olarak ve bunların birlikte kullanıldığı algoritma da hibrit optimizasyon stratejisi olarak seçilmiştir. Her strateji, Q ve R matrislerini ayarlamadaki etkinliğini ölçmek için simüle edilmiş koşullar altında titizlikle test edilmiştir. Bu koşullar, lineer bir MPC'nin lineer bir model üzerine uygulanması ve bu modelin noktadan-noktaya basit bir yörüngeyi takip etme simülasyonlarıdır. Aynı zamanda bu yörünge, kullanılan modele uygun olacak şekilde yörünge optimizasyonu ile elde edilmiştir. Çalışmanın her iki kısmında lineer MPC kullanılmasının nedeni hızlı çözümler sağlayan ama non-lineer MPC kadar güvenilir çözümler vermeyen lineer MPC'nin parametrelerinin uygun bir şekilde optimize edildiğinde efektif sonuçlar verdiğini göstermektir. Çalışmanın bu kısmında lineer model ve basit bir yörünge kullanılmasının nedeni ise, optimizasyon stratejilerini karşılaştırırken non-linear uçuş dinamiklerinden dolayı oluşacak hesaplama maliyetinden kaçınmak ve sadece optimizasyon analizlerini bu maliyete dahil etmektir. Değerlendirme kriterleri, her yöntemin pratik uygulanabilirliğini belirleyen önemli etmenler olan hesaplama verimliliğini, yörünge takibinin hassasiyetini ve genel sistem kararlılığını içerir. Bu kapsamlı analiz, İHA dinamiklerinde yaygın olan karmaşık problemli alanlar için ideal olan, kapsamlı arama yetenekleriyle bilinen küresel optimizasyon stratejilerinin ayrıntılı bir incelemesiyle başlar. Daha sonra yerel stratejiler, kısıtlı operasyonel bağlamlarda çözümleri iyileştirmedeki verimlilikleri açısından incelenir ve yalnızca yerel optimuma ulaşmanın potansiyel maliyeti karşılığında daha hızlı hesaplamalar sunar. Küresel yaklaşımların kapsamlılığını, yerel optimizasyonların çevikliğiyle birleştiren hibrit yöntemlerin özellikle umut verici olduğu ve potansiyel olarak İHA yörünge kontrolündeki çok yönlü zorluklarla baş edebilecek dengeli bir çözüm sunabileceği bu kısımdaki analizler sonucunda anlaşılmıştır. İlk değerlendirmelerden elde edilen bilgiler üzerine inşa edilen tezin ikinci bölümü, belirli küresel optimizasyon algoritmalarının Nelder-Mead Simplex algoritması ile birleştirilmiş hallerini karşılaştırarak daha derinlemesine inceleme sunmaktadır. Bu bölüm beş farklı küresel arama algoritmalarını test etmektedir: PSO, Genetik Algoritma (GA), Simüle Tavlama (SA), Karınca Kolonisi Optimizasyonu (ACO) ve Büyük Patlama-Büyük Çöküş (BB-BC). Her algoritma, seçilen hibrit optimizasyon çerçevesi dahilinde Q ve R matrislerini verimli ve etkili bir şekilde optimize etme becerisi açısından değerlendirilmektedir. Bu değerlendirmeleri yapmak için oluşturulan kontrolcü-model yapısında; kontrolcü olarak lineer MPC ve model olarak da non-lineer döner kanatlı dört rotorlu bir İHA modeli seçilmiştir. Aynı zamanda çoğu yenilikçi kontrol algoritmaların ve gerçek zamanlı analizlerin yapıldığı sarmal ve 8 şeklindeki iki farklı yörünge de referans yörüngeleri olarak analizlerde kullanılmıştır. Optimizasyon algoritmalarının karşılaştırılması için kullanılacak simülasyonların non-lineer İHA modelinin iki farklı karmaşık yörüngeyi takip etmesi ile oluşturulması, ne kadar fazladan hesap yükü ve karmaşıklığı getirse de daha güvenilir ve gerçek zamanlı çözümlere olabildiğince yakın sonuçlar vermektedir. Bu karşılaştırma kriterleri yalnızca hesaplama verimliliğini ve yakınsama oranlarını değil, aynı zamanda simüle edilmiş dinamik uçuş koşulları altında istenen uçuş rotalarını korumanın doğruluğunu da içerecek şekilde genişletilmiştir. Bu kapsamlı karşılaştırmalı çalışmadan elde edilen bulgular, PSO ve BB-BC gibi bazı algoritmaların verimlilik ve hassasiyet açısından önemli vaatler verirken, ACO gibi algoritmaların İHA kontrolünün spesifik talepleri altında iyi performans göstermeyebileceğini göstermektedir. Çalışma nihai olarak, hibrit optimizasyon stratejilerinin, özellikle BB-BC ve Nelder-Mead Simplex yöntemlerinin birleştirilmesiyle elde edilenin, İHA'larda MPC parametrelerini etkin bir şekilde ayarlamak için güvenilir ve verimli bir yöntem sunduğu sonucuna varmaktadır. İleriye dönük olarak tez, bu stratejilerin gerçek zamanlı uygulamasına yönelik daha fazla araştırma yapılmasını, daha geniş algoritma karşılaştırmalarının araştırılmasını ve metodolojilerin daha karmaşık ve çeşitli uçuş senaryolarını içerecek şekilde genişletilmesini önermektedir. Aynı zamanda önemli bir doğrulama olması açısından bu çalışmalar gerçek zamanlı olarak uygulanabilir. Gelecekteki bu çalışma, giderek daha karmaşık hale gelen operasyonel ortamlarda İHA yeteneklerinin sınırlarını zorlayarak MPC sistemlerinin pratik uygulanabilirliğini ve güvenilirliğini artırmayı amaçlamaktadır.

Özet (Çeviri)

The rising popularity of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for surveillance, and delivery systems in different sectors have made it essential to implement control mechanisms that provide greater precision required during operations. Model Predictive Control (MPC) is known for its ability to handle large scale, multi-variable control problems with constraints in a systematic way. One of the most important parameters in MPC and which significantly affects confidence and its performance is $Q$ (gain) and $R$ (penalty). These matrices are important because they control the state errors and controlling effort that in turn is of immense use for exact stability to desired trajectories and optimum performance of the UAV. The thesis investigates the application of MPC in navigation and control of rotary-wing UAVs; also, particularly, it focuses on the critical tuning of the $Q$ (gain) and $R$ (penalty) matrices within the MPC framework. The work covers two main sections addressing fundamental aspects of optimization in the context of efficiency and effectiveness of MPC in complex flight maneuvers. The first part of the thesis assess variety of optimization strategies such as global, local, and hybrid; in order to find the most effective path for tuning the $Q$ and $R$ matrices. The evaluation is based on several criteria, including computational efficiency, precision in following a predefined trajectory, and overall system stability. The evaluation extensively considers the UAVs' operational dynamics modelled linearly, as well as their ability to follow a simple point-to-point trajectory in order to count in only computational cost of the optimization algorithms. Also, this portion of the thesis systematically compares the performance of each strategy through simulation tests and computational analyses, providing a quantitative foundation to support conclusions about the optimal approach, hybrid optimization strategy stands out with respect to these analyses. The objective is to identify a strategy that significantly enhances the operational capabilities of MPC-equipped UAVs, ensuring both high performance and stability in their control systems. The second part dives deeper into the practical applications of the selected hybrid optimization strategy by comparing five optimization algorithms to identify the most effective for adjusting the MPC parameters of UAVs. This part of the study is crucial for fine-tuning the earlier decision on the hybrid method in the first part of the study, ensuring that the chosen algorithm optimally supports the UAV's dynamic operations across various flight conditions. A detailed comparative analysis is carried out with five specific global optimization algorithms combined with the Nelder-Mead Simplex method within the structure of the hybrid optimization method. The assessed algorithms consist of Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA), Simulated Annealing (SA), Ant Colony Optimization (ACO), and Big Bang-Big Crunch (BB-BC) versus a background of complex model dynamics and various trajectory requirements. This model of the UAV is tested in non-linear formats to include many different flight situations seen throughout real-world implementation; furthermore, this model is employed to simulate the flight paths of the UAVs that fly trajectories with different complexities, such as helical and“8”shape patterns, which tests the precision and adaptability of the algorithms. The research in this chapter is an effort to find the best algorithm used for dynamic UAV operations based on their performance through conversions rates, computational requirements and following a trajectory. In summary, the results of the study show a great potential that PSO and BB-BC have to reduce computational runtime while improving trajectory precision. While SA is offering the best convergence rate, it brings high computational costs. Also, ACO failed to perform satisfactorily on either criteria. The thesis findings are supported by the claim that: the hybrid optimization strategy integrating BB-BC and Nelder-Mead Simplex method proved to be the most efficient for tuning MPC parameters in quadrotor aircraft; thus, it introduces an interesting resource of improvements to UAV control. This thesis highlights the ability of hybrid optimization methods to greatly improve MPC application in UAVs, thus promoting research on a wider range of optimization algorithms and real-time implementation further enhance operational systems for unmanned aerial vehicles. This work not only offers an aid in theoretical advancements of control engineering but also root for practical implementations to improve the performances of drone-based applications.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    907007

    Döner kanat uçuşlarında düşük görüş şartları: Çok ölçütlü karar verme yöntemiyle en uygun gece görüş gözlüğü tespitine yönelik bir çalışma

    Low visibility conditions in rotary wing flights: A study on detection of optimal night vision goggles using multi-criteria decision making

    İSMAİL GEVREK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Havacılık ve Uzay MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Kazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN GÜRÜ

  2. Tez No

    885365

    Orientation analysis between helmet mounted imaging and turreted gun systems in helicopter avionics systems

    Helikopter aviyonik sistemlerinde kaska monteli görüntüleme ve taretli top sistemleri arasındaki yönlendirme analizi

    KEREM ÇALIŞKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Aviyonik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UFUK SAKARYA

  3. Tez No

    642822

    Kapasitif rotary enkoderler için analog anahtarlama tabanlı okuma devresi

    Analog switch based readout circuit for capacitive rotary encoders

    MUHAMMET ROJHAT KARA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET AKİF ERİŞMİŞ

  4. Tez No

    151647

    Klima santrallarında ısı geri kazanım cihazlarının incelenmesi ve optimizasyonu

    Analysing and optimizing of heat recovery devices in air handling units

    ÇAĞRI KARAİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Makine MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. DOĞAN ÖZGÜR

  5. Tez No

    523105

    Design of vibration isolation systems that incorporate axial to rotary motion conversion mechanisms

    Eksenel hareketi dönme hareketine çeviren atalet artırım mekanizması tasarımı

    ADİL HAN ORTA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Makine MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇETİN YILMAZ

Geri Dön