Paraşütlü kargo iniş sisteminin derin öğrenme yöntemleriyle modellenmesi ve kontrolü
Modeling and control of parachute cargo landing systems using deep learning methods
Yazar: KEMAL GÜVEN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ANDAÇ TÖRE ŞAMİLOĞLU
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Makine Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Havacılık ve Uzay Mühendisliği = Aeronautical Engineering ; Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Model öngörümlü denetim = Model predictive control ; Paraşüt = Parachute ; Sinir ağları = Nerve net ; Sistem tanıma = System identification ; İniş sistemleri = Landing systems

Özet:
Bu tez çalışmasında, günümüzde askeri operasyonlarda kargo teslimatı için kullanılan paraşüt kontrollü bir iniş sisteminin geliştirilmesi ve bilgisayar ortamındaki simülasyonları üzerine çalışılmıştır. İlk olarak sistem matematiksel olarak modellenmiştir. Bu model MATLAB simulink ortamına aktarılarak yönlenme kontrolleri ele alınmıştır. Geliştirilen kontrolcüler ile sistem istenilen sapma açısı ve sapma açısı hızlarında kontrol edilmiştir. Bir sonraki aşamada sistemin donanımsal ve yazılımsal testlerinin entegrasyonu için Döngüde Yazılım ve Döngüde Donanım çalışmalarına yoğunlaşılmıştır. Bu aşamada sistem Gazebo ortamında modellenmiş ve ROS entegrasyonu için gerekli yazılımlar geliştirilmiştir. Sistemde veri toplama, haberleşme ve motor kontrolleri için Pixhawk autopilot kartı kullanılmıştır. Burada PX4 olarak bilinen açık kaynak yazılımlar, sitemin simülasyon ortamına entegre edilerek gerçek uçuş testleri ilk olarak Gazebo'da simülasyonu yapılmıştır. Simülasyon sonuçları, sistem tanımlama ve model öngörülü kontrol çalışmalarında girdi olarak kullanılmıştır. Sistem tanımlama çalışmalarında NARX Sinir ağının parametrik olarak performansları elde edilmiş ve incelenmiştir. Yapılan incelemeler sonucunda tek katmanlı 5 nörondan oluşan modelin yeterli olduğu görülmüştür. Son olarak, simülasyon verileri ile geliştirilen algoritmalar gerçek uçuş verisi ile test edilmiştir. İki ayrı ortam ve sistem değişkenleri kullanılarak yapılan uçuş testleri gerçekleştirilmiştir. Kontrolcü algoritmasına çevrimiçi eğitim yöntemleri de eklenerek geliştirilen sistem modelinin sürekli güncel olması hedeflenmiştir. Bu doğrultuda, eğitilen model farklı çevresel durumların ve sistem ağırlığına ait uçuş verisi üzerinde hücum açısında ortalama 12 derecelik tahmin ortalaması tutturmuştur. Gerçek zamanlı kontrolcü çalışmaları yapılarak sistemin istenilen hedef konuma inişi rüzgarsız ortamda 3m, rüzgarlı ortamda ise 7m hata ile gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
In this thesis, the development of a parachute-controlled descent system for cargo delivery in military operations and the study of its simulation in a computer environment were investigated. The system was first mathematically modeled, and the guidance controls were addressed by transferring the model to the MATLAB Simulink environment. The developed controllers were used to control the system at the desired yaw angle and yaw rates. In the next stage, efforts were focused on hardware and software integration tests for the system. At this stage, the system was modeled in the Gazebo environment and the necessary software for ROS integration was developed. The Pixhawk autopilot card was used for data collection, communication, and motor controls. Here, the open-source software known as PX4 was integrated into the system's simulation environment and the first flight tests were carried out in Gazebo. The simulation results were used as input in system identification and model predictive control studies. In the system identification studies, the performance of the NARX neural network was obtained and analyzed parametrically. As a result of the review, it was seen that a one-layer model consisting of 5 neurons was sufficient. Finally, the developed algorithms were tested with real flight data using simulation data. Flight tests were carried out using two different environments and system variables. By adding online training methods to the controller algorithm, it was aimed to keep the developed system model continuously updated. In this direction, the trained model has been able to achieve an average estimation of 12 degrees in attack angle on flight data for different environmental conditions and system weight. Real-time controller studies were carried out and the system's descent to the desired target position was achieved with an error of 3m in windless environment and 7m in windy environment.