Formation control of unmanned aerial vehicles fordynamic formation reshaping to abruptly arisingenvironmental features
Aniden ortaya çıkan çevresel durumlara göreşekillenen dinamik formasyonlar için insansız havaaraçlarının formasyon kontrolü
- Tez No: 824062
- Danışmanlar: PROF. DR. AYDAN MÜŞERREF ERKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Aeronautical Engineering, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kalabalık ortamlarda formasyon halinde uçan bir grup İHA, ani ortaya çıkan yeni çevresel özelliklere hızlı bir şekilde uyum sağlamak için formasyonlarını değiştirme konusunda kararlar almalıdır. Alan kaplama, keşif ve kolektif taşımacılık gibi tipik görevlere ek olarak, yeni özelliklere hızlıca adapte olabilen, alarm halinde bir formasyon kontrol yöntemi gerekmektedir. Bu yaklaşım, formasyon parametrelerini hesaplamak için kısıtlı optimizasyon ve çoklu robot uzlaşısı kullanan mevcut bir yöntemi temel almaktadır. Bu formasyon kontrol yöntemini, çevresel özelliklere adapte olma sırasında meydana gelen aksamalarda formasyonu yeniden yapılandırabilmek için ayrılma ve birleşme yeteneği ile geliştirdik. Bu yaklaşımda, robotlar birlikte hareket etmek için bir yön belirler ve ardından engelden arınmış konveks bölgeleri belirleyerek seçilen yöne hizalı bir hacim hesaplar. Sonrasında, istenen formasyon şekli tarafından belirlenen kısıtlarla bu bölgelerin kesişimini dikkate alarak optimizasyon süreci gerçekleştirilir ve çevresel koşullara uygun formasyon parametreleri belirlenir. Formasyon parametreleri belirlendikten sonra, her robotun hedef pozisyonu, görevin tamamlanma süresini en aza indirecek şekilde atanır. Sistemin geçerliliği, Microsoft AirSim ortamında gerçekleştirilen simülasyonlarla gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
A group of UAVs flying in formation in crowded environments must make decisions on changes to their formation in order to adapt to sudden emergence of new environmental features with minimal delays. In addition to typical tasks such as area coverage, exploration, and collective transportation, an alert formation control method is required to quickly adapt to new features. This approach builds upon an existing method that utilizes constrained optimization and multi-robot consensus to calculate formation parameters. We have enhanced this formation control method with a novel ability to split and merge in order to reconstruct the formation when disruptions occur during adaptation to environmental features. In this approach, the robots collectively decide on a direction to move, and then identify obstacle-free convex regions to determine a volume where the formation can fit, aligned with the chosen direction. Next, an optimization process is performed by considering the intersection of these regions with constraints imposed by the desired formation shape, in order to determine suitable formation parameters that align with the environmental conditions. Once the formation parameters are determined, target positions are assigned to each robot with the objective of minimizing the overall mission completion time. The validity of the system is demonstrated through simulations conducted in the Microsoft AirSim environment.
Benzer Tezler
- Development of LPV-MPC and LQR control strategıesfor multı-uav formatıon wıth battery-awareweıght matrıx optımızatıon
Batarya farkındalığına sahip ağırlık matrisi optimizasyonuile çoklu iha formasyonu için lpv-mpc ve LQRkontrol stratejilerinin geliştirilmesi
HACI MUHAMMED YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİ ACAR
- 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
- Çoklu otonom insansız hava araçları için paralel programlama tabanlı yol planlaması
Parallel programming based path planning for multi autonomous unmmaned vehicles
ÖMER ÇETİN
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜRAY YILMAZ
- Cooperative control of multi-agent system under time delay
Çok ajanlı sistemlerin zaman gecikmesi altında eş zamanlı kontrolü
ŞİRİN AKKAYA
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
- Swarm fighter aircraft control with deep reinforcement learning approach
Derin pekiştirmeli öğrenme ile sürü savaş uçaklarının kontrolü
METİN SARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN