Gerçek zamanlı uzaysal operatör cebrine dayalı doğrusal olmayan model öngörülü robot kontrol algoritmalarının geliştirilmesi
Development of real-time spatial operator algebra-based nonlinear model predictive robot control algorithms
Yazar: TUĞÇE YAREN
Danışman: DOÇ. DR. SELÇUK KİZİR
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Doğrusal olmayan model öngörülü kontrol (MÖK), oldukça önemli, güncel ve uygulama alanı geniş bir yaklaşımdır. Özellikle karmaşık ve doğrusal olmayan sistemlerin kontrolünde etkili bir şekilde kullanılmaktadır. Bu yöntem, gerçek zamanlı olarak sistem değişkenlerini ve kısıtlarını dikkate alarak optimize edilmiş bir kontrol stratejisi sağlar. Araştırma ve geliştirme çalışmaları, doğrusal olmayan MÖK'ün daha da geliştirilmesi ve uygulama alanlarının genişletilmesi üzerine odaklanmaktadır. Bu açıdan günümüzde hala aktif olarak araştırılan ve geliştirilen bir alandır.
Kontrol teorisinde, tasarım, kontrol edilecek sistemin dinamik modeli ve istenen davranış modeline dayanır. Özyinelemeli yöntemler, karmaşık robotların kinematik ve dinamik modellerini elde etmede klasik yöntemlere göre daha etkilidir. Uzaysal operatör cebri (UOC) özyinelemeli yapısı sayesinde diğer kinematik ve dinamik analiz metotlarına göre daha sistematik ve kolay programlanabilir bir yüksek performanslı hesaplama algoritmasıdır.
Doğrusal olmayan MÖK'ün, yüksek hesaplama yükü, dışbükey olmayan optimizasyon problemi ve büyük bellekli, güçlü ve hızlı işlemcilerin gerekliliği gibi zorlukları mevcuttur. Bu tez çalışması kapsamında, bu zorlukların üstesinden gelmek için UOC teorisi kullanılarak yeni bir doğrusal olmayan MÖK stratejisi önerilmiştir.
UOC algoritmasının gerçek zamanlı kontrol yapısında geçerliliği 3 serbestlik dereceli manipülatörde, ileri beslemeli tork uygulaması ile test edilmiştir. Bu testlerden başarılı sonuç alındıktan sonra MÖK çalışmalarına geçiş yapılmıştır. 5 serbestlik dereceli manipülatöre yörünge takip problemi doğrusal olmayan MÖK ile uygulanmış, 3 ve 5 serbestlik dereceli yapılarda tekli, çoklu statik ve dinamik engel deneyleri gerçekleştirilmiş, yörünge takip ve engelden kaçınma performansı analiz edilmiştir. MÖK, çok değişkenli kısıtlı sistemlerin denetiminde kullanılan güçlü bir kontrol stratejisi olduğundan; hem kontrol yapısının geliştirilmesi ile hem UOC dinamik model üstünlüğü ile uygulamalarda avantaj sağlanmıştır.

Abstract:
Nonlinear model predictive control (NMPC) is a highly important, contemporary, and widely applicable approach. It is particularly effective in controlling complex and nonlinear systems. This method provides an optimized control strategy by considering real-time system variables and constraints. Research and development efforts are focused on further enhancing NMPC and expanding its application areas. From this perspective, it remains an actively researched and developed field today.
In control theory, design relies on the dynamic model of the system to be controlled and the desired behavior model. Recursive methods are more effective than classical methods in obtaining the kinematic and dynamic models of complex robots. Spatial Operator Algebra (SOA), with its recursive structure, is a high-performance computing algorithm that is more systematic and easily programmable compared to other kinematic and dynamic analysis methods.
NMPC has challenges such as high computational burden, nonconvex optimization problems, and the necessity of powerful, fast processors with large memory. In this thesis, a new NMPC strategy is proposed using SOA theory to overcome these challenges.
The validity of the SOA in real-time control structure has been tested on a 3-degree-of-freedom manipulator with feedforward torque application. After successful results from these tests, the focus shifted to NMPC studies. The trajectory tracking problem for a 5-degree-of-freedom manipulator was implemented with nonlinear NMPC, and single and multiple static and dynamic obstacle experiments were conducted on both 3 and 5-degree-of-freedom structures. Trajectory tracking and obstacle avoidance performance were analyzed. Since NMPC is a powerful control strategy used in the control of multivariable constrained systems, advantages were obtained in applications both through the development of the control structure and the superiority of the SOA dynamic model.