Öz ayarlamalı bulanık PID denetimli dört rotorlu insansız hava aracıyla otonom güzergah ve nesne takibi
Autonomous trajectory and object tracking with self tuning fuzzy PID controlled quadrotor unmanned aerial vehicle
- Tez No: 484507
- Danışmanlar: PROF. DR. RAİF BAYIR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Doğrusal olmayan kontrol teorisi, Öz kontrol, İnsansız hava aracı, Nonlinear control theory, Self-control, Unmanned aerial vehicle
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında, dört rotorlu insansız hava aracı (DRİHA) ile bir referans güzergahın ve bir nesnenin otonom takibi öz ayarlamalı bulanık PID denetleyici ile gerçek zamanlı olarak yapılmaktadır. Çalışmada, üzerinde kablosuz haberleşme, kamera ve uçuş için gerekli olan algılayıcı donanımlarına sahip AR.Drone dört rotorlu hava aracı kullanılmaktadır. Bu DRİHA ile bilgisayar arasında kablosuz bağlantı kurulabilmektedir. Bu bağlantı sayesinde istemci konumundaki bilgisayar ile sunucu konumundaki hava aracı arasında çift taraflı veri iletimi yapılabilmektedir. Güzergah ve nesne takibi için geliştirilen MATLAB/Simulink modellerine aktarılan veriler ile dört rotorlu hava aracının denetimi sağlanmaktadır. DRİHA denetiminde PID denetleyici ve PID denetleyicinin kazançlarını ayarlamada bir bulanık mantık denetleyicisi kullanılmaktadır. Önerilen kontrol yöntemi ile klasik PID denetim yönteminin karşılaştırıldığı kapalı ortamda yapılan güzergah takibi uygulamaları neticesinde, önerilen yöntem daha az hatayla referans güzergahı takip etmektedir. Açık ortamda yapılan güzergah takibinde aracın uygun hava koşullarında otonom olarak uçuş yapabilmesi için hava metreli zeki yer istasyonundan yararlanılmaktadır. Sistem hava koşullarına bağlı otonom uçuş gerçekleştirilebilmektedir. Ayrıca hareketli bir nesnenin renk tabanlı görüntü işlemeyle takibi yapılabilmektedir. Önerilen kontrol yönteminin hava aracının denetiminde gerçek zamanlı olarak kullanılması ve hava koşulu bilgisinin otonom uçuş sürecinin içerisine dahil edilmesi, bu çalışmanın özgünlüğüdür.
Özet (Çeviri)
In this thesis, real-time autonomous tracking of a reference trajectory and an object by a quadrotor unmanned aerial vehicle (QUAV) is performed by using self-tuning fuzzy PID controller. AR.Drone, a quadrotor aerial vehicle, is used in the study equipped with wireless communication, camera and sensors required for the flight. Wireless communication is established between the QUAV (server) and the computer (client) which enables a bidirectional data transmission. QUAV is controlled by the data transferred to MATLAB/Simulink models developed for trajectory and object tracking. QUAV is controlled by PID, and the gains of the PID controller is tuned by a fuzzy logic controller. Closed environment tests of trajectory tracking showed that the proposed method tracts the reference trajectory with less error compared to the classical PID controlled method. In trajectory tracking tests performed in open environment, the air metered intelligent earth station is used to allow the vehicle to autonomously fly in favorable weather conditions. Depending on the weather conditions, system is able to perform autonomous flight. Besides, color based image processing is used for tracking a moving object. The originality of this work is that the proposed control method is used real-time in the control of the air vehicle and the weather condition data is included to the flight process.
Benzer Tezler
- Self-tuning structures of interval Type-2 fuzzy PID controllers
Aralık değerli Tip-2 bulanık PID kontrolörler için öz-ayarlama yapıları
AHMET SAKALLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL
- Nöral-genetik tabanlı optimal bulanık kontrolörün gerçeklenmesi ve DC servomotora uygulanması
Design of neural-genetic based optimal fuzzy controller and application to DC servomotor
İBRAHİM BEKLAN KÜÇÜKDEMİRAL
Doktora
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP CANSEVER
- Multivariable control of a temperature process with a continuously stirred tank
Sürekli karıştırmalı kazanı içeren sıcaklık sürecinin çokdeğişkenli denetimi
HAZHAR MUSTAFA RASUL RASUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TOLGAY KARA
- Bulanık PID kontrolörleri için çevrim içi kural ağırlıklandırma yöntemleri
Online rule weighting methods for the fuzzy PID controllers
ONUR KARASAKAL
Doktora
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA
- Simulation study of an adaptive fuzzy knowledge based controller (FKBC) and neural network controller (NNC) on a pH system
pH sistemlerinde uyarlamalı bulanık bilgiye dayalı ve sinir ağlı denetleyiciler için benzetim çalışması
KHALED NESRALLAH
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Kimya MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CANAN ÖZGEN