Robust nonlinear model predictive control for quadrotor collision avoidance with interacting multiple model-based obstacle motion prediction
Etkileşimli çoklu model tabanlı engel hareketi tahmini ile dört pervaneli hava araçları için gürbüz doğrusal olmayan model öngörülü çarpışma kaçınma kontrolü
- Tez No: 972929
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HALİL ERSİN SÖKEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Aeronautical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnsansız hava araçları (İHA'lar) karmaşık ortamlarda daha sık kullanıldıkça, engellerin yakınında güvenli ve güvenilir navigasyon ihtiyacı giderek daha önemli hale gelmektedir. Bu tez, statik ve dinamik engellerin bulunduğu ortamlarda çalışan dörtpervaneli İHA'ların çarpışmadan kaçınması için doğrusal olmayan bir model öngörülü kontrol (DO-MÖK) çerçevesi sunmaktadır. MÖK, birleşik bir optimizasyon probleminde sistem dinamiklerini, girdi sınırlarını ve engellerden kaçınma kısıtlamalarını ele almak için ana kontrol stratejisi olarak kullanılır. Tahmin ufku boyunca engel hareketini tahmin etmek için Etkileşimli Çoklu Model Kalman Filtresi (EÇM-KF) kullanılır. EÇM-KF birden fazla hareket modelini paralel olarak çalıştırır ve hareketli ve sabit engellerin gelecekteki konumlarını uyarlamalı olarak tahmin etmek için çıktılarını birleştirir. Bu tahminler doğrudan MÖK formülasyonuna entegre edilir ve kontrolcünün potansiyel çarpışmaları öngörmesine olanak tanır. Buna ek olarak, MÖK ceza fonksiyonuna belirsizliğe duyarlı bir itici maliyet terimi dahil edilmiştir. Bu terim, engel tahminlerinin güvenine dayalı olarak kaçınma gücünü ayarlar ve tahminler güvenilir olduğunda, sert kısıtlama etkinleştirilmeden önce bile erken ve yumuşak manevraları teşvik eder. Önerilen yaklaşım çeşitli referans yörüngeler, model uyuşmazlığı ve farklı seviyelerde sensör gürültüsü altında test edilmiştir. Simülasyon sonuçları, çerçevenin iyi yörünge izleme performansını koruduğunu ve çarpışmalar veya sistem kısıtlamaları ihlalleri olmadan güvenli navigasyon sağladığını göstermektedir. Hareket tahmini sayesinde, engellerin yakınındaki kontrol girdileri daha yumuşak bir şekilde geçiş yaparak ani değişikliklerden kaçınır ve daha güvenli manevralar sağlar.
Özet (Çeviri)
As unmanned aerial vehicles (UAVs) are deployed more frequently in complex environments, the need for safe and reliable navigation near obstacles becomes increasingly important. This thesis presents a nonlinear model predictive control (NMPC) framework for collision avoidance of quadrotors operating in environments with static and dynamic obstacles. NMPC is used as the main control strategy to handle system dynamics, input limits, and obstacle avoidance constraints in a unified optimization problem. To predict obstacle motion over the prediction horizon, an Interacting Multiple Model Kalman Filter (IMM-KF) is employed. The IMM-KF runs multiple motion models in parallel and combines their outputs to adaptively estimate future positions of moving and stationary obstacles. These predictions are directly integrated into the NMPC formulation, allowing the controller to anticipate potential collisions. In addition, an uncertainty-aware repulsive cost term is included in the NMPC objective function. This term adjusts the strength of avoidance based on the confidence of the obstacle predictions, encouraging early and smooth maneuvers when predictions are reliable, even before the hard constraint is activated. The proposed approach is tested under various reference trajectories, model mismatch and different levels of sensor noise. Simulation results show that the framework maintains good trajectory tracking performance and ensures safe navigation without collisions or violations of system constraints. Thanks to the motion prediction, control inputs near obstacles transition more smoothly, avoiding abrupt changes and enabling safer maneuvers.
Benzer Tezler
- Dört rotorlu insansız hava araçları için fizik rehberli artık geri beslemeli sinir ağı ile çok ajanlı dağıtılmış lineer olmayan model öngörülü formasyon kontrolü
Multi-agent distributed nonlinear model predictive formation control for quadrotor UAVs using a physics-guided residual feedback neural network
DENİZ MUHACİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAPRAK YALÇIN
- A robust nonlinear MPC and ıncremental nonlinear dynamic ınversion control of quadrotors under rotor failure
Rotor arızası durumunda dört pervaneli hava araçlarının doğrusal olmayan model benzetimli ve artımsal dinamik tersleme tabanlı gürbüz kontrolü
CİHANGİR MEHMETÇİK ELİF
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Havacılık ve Uzay MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiHavacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OZAN TEKİNALP
- Bridging model-based to data-driven event-triggered safe model predictive control: Theory and practice
Model tabanlıdan veri tabanlı yaklaşımlara olay tetiklemeli güvenli model öngörülü kontrol: Teori ve uygulama
ALİ CAN ERÜST
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA YILDIZ TAŞCIKARAOĞLU
- Doğrusal olmayan sistemler için model öngörülü kontrol yöntemine ters optimal kontrol yapısının katılması
Injection of inverse optimal control structure to model predictive control method for non-linear systems
LÜTFİ ULUSOY
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA
- Improved trajectory tracking via multi obstacle avoidance utilizing nonlinear model predictive controller
Doğrusal olmayan model öngörülü kontrol kullanılarak çoklu engellerden kaçınma ile geliştirilmiş yörünge takibi
ÖNDER HOROZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ