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
- Tez No: 987418
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAYRİ ACAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Uçak Mühendisliği, Aeronautical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasının temel amacı, çoklu insansız hava aracı (İHA) formasyonlarında referans yörünge takibini gerçekleştirmek ve bu süreçte enerji verimliliğini dikkate alarak batarya seviyeleri farklı olan araçlar arasında dengeli bir kontrol yapısı geliştirmektir. İHA'ların kullanım alanı son yıllarda olağanüstü bir genişleme göstermiştir. Başlangıçta yalnızca tek araçlı görevlerde kullanılan İHA'lar artık birçok sektörde sürü halinde kullanılmaktadır. Gözetleme ve keşif görevlerinden lojistik taşımacılığa, afet yönetiminden tarımsal gözleme, askeri operasyonlardan sağlık lojistiğine kadar geniş bir yelpazede çoklu İHA formasyonları kritik roller üstlenmektedir. Bu eğilim, görevlerin karmaşıklığını artırmakta ve farklı araçların koordineli bir şekilde çalışmasını zorunlu hale getirmektedir. Formasyon uçuşu sayesinde görev süresi uzamakta, kapsama alanı genişlemekte ve görev güvenilirliği artmaktadır. Ancak bu avantajlara rağmen, pratik uygulamalarda önemli kısıtlar mevcuttur. Özellikle her bir aracın sınırlı batarya kapasitesine sahip olması, sürüdeki bireylerin farklı batarya seviyeleri ile uçuşa devam etmesi, zamanla ortaya çıkan kütle değişimleri ve dışsal bozucular formasyon bütünlüğünü zayıflatabilmektedir. Bu durum, enerji farkındalığını kontrol seviyesinde dikkate almayan yöntemlerin pratikte başarısız olmasına yol açmaktadır. Literatür incelendiğinde, formasyon kontrolü üzerine yapılan çalışmaların büyük çoğunluğunun yalnızca yörünge takibi, çarpışma önleme veya iletişim topolojisinin sürekliliği gibi konulara odaklandığı görülmektedir. Örneğin, PID tabanlı yöntemler basit yapıları ve hızlı uygulanabilirlikleri nedeniyle sıkça tercih edilmekte, ancak değişken parametreler veya batarya farklılıkları altında yetersiz kalmaktadır. Sliding Mode Control (SMC) gibi dayanıklı kontrol yöntemleri bozuculara karşı önemli avantajlar sağlasa da enerji tüketimini optimize etme kabiliyeti bulunmamaktadır. Konsensus tabanlı kontrol algoritmaları, çoklu ajan koordinasyonu için güçlü bir altyapı sunmasına rağmen çoğunlukla iletişim protokolleri ve topoloji yönetimine odaklanmış, enerji farkındalığını ikinci plana atmıştır. Bazı çalışmalar enerji planlamasını görev dağılımı seviyesinde incelemiş, örneğin araçların hangi sırayla görevi üstleneceğini veya hangi araçların daha fazla görev yapacağını belirlemiştir. Ancak bu tür yaklaşımlar gerçek zamanlı kontrol seviyesinde batarya farkındalığını doğrudan dikkate almamaktadır. Bu nedenle, formasyon içerisindeki araçların dinamik batarya seviyelerine göre kontrol girişlerinin uyarlanması literatürde son derece sınırlı olarak çalışılmıştır. Bu tez, tam da bu boşluğu doldurmayı hedeflemektedir. Enerji farkındalığını doğrudan kontrol mimarisine entegre eden, gerçek zamanlı çalışabilir ve pratik görevlerde uygulanabilir bir yöntem önerilmektedir. Çalışmanın çıkış noktası, enerji farkındalığı olmadan geliştirilen kontrolcülerin erken batarya tükenmesine, görev bütünlüğünün bozulmasına ve potansiyel güvenlik risklerine yol açabileceği gerçeğidir. Bu tezde önerilen yöntem, iki modern kontrol yaklaşımının hibrit bir yapıda birleştirilmesine dayanmaktadır. Dış döngüde (pozisyon kontrolünde) Lineer Karesel Düzenleyici (LQR) tercih edilmiştir. LQR, doğrusal sistemler için geliştirilmiş en temel optimal kontrol yöntemlerinden biridir. Riccati denkleminin çözümüyle elde edilen optimal geri besleme kazançları sayesinde pozisyon hatalarını hızlı ve kararlı biçimde bastırabilmekte, böylece aracın istenen yörüngeye yönelmesini sağlamaktadır. LQR'nin bu bağlamda en önemli avantajı, ağırlık matrisleri Q ve R üzerinden performans–kontrol çabası dengesinin sistematik olarak ayarlanabilmesidir. Bu özellik sayesinde formasyondaki araçların konumlandırma hataları hızlı şekilde azaltılabilmekte, aşırı kontrol eforu üretmeden kararlı bir pozisyon takibi elde edilmektedir. İç döngüde (tutum kontrolünde) ise Lineer Parametre Değişkenli Model Öngörülü Kontrol (LPV–MPC) kullanılmıştır. MPC, geleceğe yönelik öngörü yapabilmesi, sistem kısıtlarını doğrudan optimizasyon problemine dahil edebilmesi ve çok değişkenli sistemlerde etkin sonuçlar üretebilmesi nedeniyle tercih edilmiştir. LPV çerçevesi sayesinde, sistem parametrelerindeki değişimler doğrusal modeller üzerinden temsil edilmekte ve kontrolcü gerçek zamanlı olarak bu değişimlere uyum sağlayabilmektedir. İç döngüde kullanılan LPV–MPC, açısal hız ve tutum dinamiklerini düzenlemekte, böylece aracın yönelimini kararlı biçimde kontrol altında tutmaktadır. Bu mimaride LQR'nin hızlı geri besleme kabiliyeti ile MPC'nin öngörülü yapısı bir araya getirilmiş ve hem kısa vadeli kararlılık hem de uzun vadeli enerji verimliliği hedeflenmiştir. Tezin özgün katkısı, bu hibrit kontrol yapısına batarya farkındalığının entegre edilmesidir. Geleneksel LQR ve MPC uygulamalarında ağırlık matrisleri sabit alınmakta ve tüm uçuş boyunca değişmeden kullanılmaktadır. Bu çalışmada ise batarya seviyeleri göz önünde bulundurularak ağırlık matrisleri dinamik biçimde güncellenmiştir. Yüksek bataryaya sahip araçlar daha agresif kontrol sinyalleri üreterek formasyonun yükünü üstlenirken, düşük bataryaya sahip araçlar daha yumuşak ve enerji tasarruflu stratejiler benimsemiştir. Böylece sürü içerisinde iş yükü dengelenmiş, erken batarya tükenmeleri engellenmiş ve görev süresi uzatılmıştır. Bu mekanizmanın gerçek zamanlı uygulanabilirliğini sağlamak amacıyla Nelder–Mead türevsiz optimizasyon algoritması kullanılmıştır. Nelder–Mead yöntemi, türev bilgisi gerektirmemesi, görece düşük hesaplama maliyeti ve gömülü sistemlerde uygulanabilirliği nedeniyle bu çalışma için uygun bir tercih olmuştur. Bu sayede, kontrol ağırlıkları uçuş boyunca sürekli güncellenebilmiş ve sistem her anda enerji farkındalığını korumuştur. Çalışmada kullanılan dinamik model, Newton–Euler temelli altı serbestlik dereceli, 12 durum değişkenine sahip bir dört rotorlu İHA modelidir. Bu model hem doğrusal hem de doğrusal olmayan dinamikleri kapsamaktadır. Konum, hız, tutum ve açısal hız gibi temel durum değişkenlerini içeren bu model, hem iç döngü hem de dış döngü kontrol algoritmalarının gerçekçi koşullar altında test edilmesine imkân tanımaktadır. Ayrıca batarya modeli de sisteme entegre edilmiştir. Bataryanın boşalma eğrisi ve kapasite sınırlamaları hesaba katılmış, bu sayede enerji farkındalığının simülasyon ortamında doğru şekilde temsil edilmesi sağlanmıştır. Bu mimaride dış döngüde LQR pozisyon hatalarını azaltarak istenen tutum ve itki referanslarını üretmiş, iç döngüde LPV–MPC tutum kontrolünü sağlamış ve sistemin hem hassas konumlandırma hem de kararlı uçuş performansı sergilemesi mümkün olmuştur. Simülasyon çalışmaları iki aşamada yürütülmüştür. İlk aşamada tek İHA senaryosu incelenmiş, kontrol mimarisinin doğruluğu ve kararlılığı test edilmiştir. Bu senaryoda LQR ve Pole Placement gibi farklı kontrolcülerin karşılaştırmaları yapılmış ve LQR'nin daha pürüzsüz kontrol sinyalleri ürettiği görülmüştür. Ayrıca kütle değişimlerine karşı iç döngüde kullanılan LPV–MPC'nin adaptif yapısı avantaj sağlamış, sistemin dengeye hızlıca ulaşmasına katkıda bulunmuştur. Tek araçlı testlerde sistemin referans yörüngeyi yüksek doğrulukla takip ettiği, kontrol girişlerinin kararlı olduğu ve osilasyonların düşük seviyede kaldığı tespit edilmiştir. İkinci aşamada çoklu İHA formasyonu ele alınmıştır. Başlangıçta tüm araçlar eşit batarya seviyeleriyle göreve başlatılmış, ardından farklı batarya seviyeleri tanımlanarak sistemin tepkisi gözlemlenmiştir. Bu senaryolarda, bataryası düşük olan araçların daha az kontrol girdisi üreterek enerji tasarrufu sağladığı, bataryası yüksek olanların ise daha fazla kontrol girdisi üstlenerek formasyonu desteklediği görülmüştür. Ayrıca parametre değişiklikleri ve dışsal bozucular altında sistemin dayanıklılığı test edilmiştir. Örneğin bazı araçların kütlesi azaltılmış ve bu değişim sonucunda kısa süreli osilasyonlar gözlemlenmiştir. Ancak LPV–MPC'nin adaptif yapısı sayesinde sistem dengeye ulaşmış ve formasyon bütünlüğü korunmuştur. Elde edilen sayısal bulgular, önerilen yöntemin klasik yaklaşımlara kıyasla önemli avantajlar sunduğunu ortaya koymuştur. Örneğin enerji dağılımındaki dengesizlik yaklaşık \%15 oranında azalmış, toplam görev süresi ise \%20'ye kadar uzamıştır. Ayrıca RMS konum hatasının düşük seviyelerde tutulduğu, kontrol sinyallerinin ise pürüzsüz ve dengeli olduğu gözlemlenmiştir. Bu sonuçlar, önerilen yaklaşımın yalnızca nominal koşullarda değil, parametre değişimleri ve dışsal bozucular altında da etkin olduğunu kanıtlamaktadır. Böylece önerilen yöntem, pratik uygulamalar için güçlü bir aday haline gelmiş, enerji tasarrufu sağlarken sistem performansından ödün vermemiştir. Tezin katkıları üç ana başlık altında özetlenebilir. Birincisi, LQR ve LPV–MPC yöntemlerinin hibrit bir mimaride birleştirilmesiyle çoklu İHA formasyonlarında hem hızlı tepki verebilen hem de kısıtları dikkate alan yenilikçi bir kontrol yapısı geliştirilmiştir. İkincisi, batarya farkındalığı kontrolcü tasarımına entegre edilmiş, enerji tüketimi bireyler arasında dengelenmiş ve sürünün toplam görev süresi artırılmıştır. Üçüncüsü, yöntem yalnızca teorik düzeyde değil, parametre değişimleri ve dış bozucular altında yapılan kapsamlı simülasyonlarla da doğrulanmış, yöntemin dayanıklılığı ortaya konmuştur. Bu katkılar, literatürdeki benzer çalışmalardan farklı olarak enerji optimizasyonunu gerçek zamanlı kontrol seviyesinde ele almakta ve pratik uygulanabilirliği ön plana çıkarmaktadır. Sonuç olarak, bu tezde geliştirilen batarya farkındalıklı hibrit kontrol yapısı, çoklu İHA formasyonlarının enerji verimliliğini artırırken referans yörünge takibini başarıyla gerçekleştiren yenilikçi bir çözüm sunmaktadır. Bu çözüm, uzun süreli gözetleme, lojistik taşımacılık, arama-kurtarma ve askeri keşif gibi görevlerde uygulanabilir niteliktedir. Gelecek çalışmalarda bu yaklaşımın donanım üzerinde test edilmesi, heterojen sürülere uyarlanması, haberleşme kısıtlarının dikkate alınması ve arıza toleranslı kontrol mekanizmaları ile desteklenmesi planlanmaktadır. Ayrıca yapay zekâ tabanlı optimizasyon yöntemlerinin (örneğin takviye öğrenmesi veya genetik algoritmalar) hibrit mimariyle entegre edilmesi, formasyon görevlerinde enerji verimliliğini daha da artırabilir. Bu tür genişletmeler yöntemin kapsamını artıracak, hem akademik dünyada hem de endüstriyel uygulamalarda önemli katkılar sağlayacaktır.
Özet (Çeviri)
Unmanned aerial vehicles (UAVs) have become indispensable in a wide range of civilian and military applications such as surveillance, logistics, disaster response, and precision agriculture. With the growing demand for cooperative UAV missions, the design of reliable and efficient formation control strategies has gained substantial importance. One of the primary challenges in this field is energy management, as UAVs are strictly limited by their onboard battery capacity. Neglecting this factor can cause premature mission termination, uneven performance across agents, and even safety-critical failures. This thesis addresses the challenge by developing a battery-aware control methodology that incorporates the state of charge (SoC) of UAVs directly into the control framework of multi-UAV formations. The proposed control architecture integrates Linear Parameter-Varying (LPV) Model Predictive Control (MPC) and Linear Quadratic Regulator (LQR) strategies with battery-dependent weight matrix optimization. The novelty lies in dynamically adapting the aggressiveness of control inputs based on the available battery levels of each UAV. Vehicles with depleted batteries are assigned smoother, less demanding trajectories to conserve energy, while those with higher reserves take on more aggressive maneuvers to maintain formation performance. The adaptive tuning of weight matrices is performed using the Nelder–Mead algorithm, a derivative-free optimization method that provides fast convergence and is suitable for real-time applications. The dynamic model is based on a nonlinear six-degree-of-freedom quadrotor representation described by Newton–Euler equations, incorporating both translational and rotational dynamics. The control structure is organized into two hierarchical loops: an outer loop that handles position and trajectory tracking, and an inner loop that stabilizes orientation and angular rates. The MPC predicts system behavior over a finite horizon, enforcing constraints and optimizing control actions, while the LQR provides stabilizing feedback gains by solving the Riccati equation. This hybrid configuration achieves a balance between optimal prediction and efficient stabilization, ensuring reliable tracking under different mission and environmental conditions. A comprehensive set of simulations validates the effectiveness of the proposed approach. In the single-UAV case, the framework demonstrated accurate trajectory tracking with smooth control signals, proving the stability and feasibility of the design. The study was then extended to a multi-UAV formation scenario. Under nominal conditions where all UAVs started with equal SoC, the formation maintained coordinated flight with high accuracy. When battery-aware weight optimization was activated, the results showed a clear redistribution of control efforts: UAVs with lower battery reserves produced smoother control inputs, while UAVs with higher reserves executed more aggressive actions. This adaptation preserved formation integrity and prolonged overall mission endurance by preventing early depletion of individual UAVs. To further evaluate robustness, additional experiments introduced mass variations and external disturbances. These changes caused temporary oscillations, but the LPV-based MPC effectively adapted to parameter variations, restoring formation stability. The findings highlight the resilience of the proposed control scheme in dynamic environments where system properties may change unpredictably. The contributions of this thesis are threefold. First, it proposes a hybrid formation control framework that combines MPC and LQR, leveraging the predictive capabilities of MPC with the efficiency of LQR for inner-loop stabilization. Second, it introduces a novel battery-aware weight optimization mechanism, enabling UAVs to adjust their level of control aggressiveness according to their energy state, thus ensuring fair energy distribution across the swarm. Third, it provides simulation-based validation demonstrating that the approach improves both energy efficiency and trajectory tracking performance in realistic multi-agent scenarios. The broader implication of this research is the potential for practical applications in missions where both endurance and coordination are critical. Examples include long-duration surveillance, cooperative delivery operations, and search-and-rescue missions in resource-constrained environments. By extending the operational lifetime and maintaining coordinated performance, the proposed framework addresses two fundamental requirements for next-generation UAV swarms. In conclusion, this thesis presents a promising step toward energy-aware and adaptive multi-UAV formation control. By embedding battery-awareness directly into the control framework and employing lightweight optimization, the method achieves an effective balance between performance and endurance. Future work will focus on hardware-in-the-loop experiments, real-world flight tests, and the integration of fault-tolerant mechanisms to handle actuator or sensor failures. These directions will strengthen the applicability of the proposed framework in large-scale and safety-critical missions.
Benzer Tezler
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ
- Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi
Başlık çevirisi yok
MERİH BAYRAM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM
- Sivas-Kangal yöresinde kırsal gelişme ve pazara açılma sürecindeki farklılaşmalar (bir örnek olay incelemesi)
Başlık çevirisi yok
FAHRİ ERCEM
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
SosyolojiCumhuriyet ÜniversitesiSosyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. A. VAHAP SAĞ
- Makro besin elementlerinin (NPK) İzmir'de Mayıs ayında açığa dikilen 4-6 cm çevre büyüklüğündeki Gladiolus cinsine ait“hunting song”ve“Novalüx”kültür çeşitlerinin yumrularının gelişmeleri üzerine etkileri
Başlık çevirisi yok
TAHA ALİ AMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
ZiraatEge ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADNAN HATİPOĞLU