Döner kanatlı iha'lar için konvolüsyonel model öngörülü kontrol
Convolutional model predictive control for rotary-wing uavs
Yazar: SEYEDTOFIGH HOSSEINIMOGHADDAM
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDEM ARSLAN ; DR. ÖĞR. ÜYESİ MEMDUH SUVEREN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Havacılık ve Uzay Mühendisliği = Aeronautical Engineering ; Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Denetim sistemleri = Control systems ; Konvolüsyon = Convolution ; Model öngörümlü denetim = Model predictive control ; Optimal denetim teorisi = Optimal control theory ; İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle ; İnsansız otonom hava sistemleri = Unmanned autonomous aerial vehicles

Özet:
Döner kanatlı İHA'lar, özellikle quadrotorlar, çeşitli uygulamalardaki çeviklikleri ve çok yönlülükleri sayesinde yaygın bir kullanım alanı bulmuştur. Bu sistemlerin doğrusal olmayan ve eksik tahrikli dinamikleri, kararlı ve verimli bir operasyon sağlamak için gelişmiş kontrol stratejileri gerektirmektedir. Model Öngörülü Kontrol (MPC), performansı optimize etme ve sistem kısıtlarını dikkate alma yeteneğiyle bu zorlukları ele almak için öne çıkan bir yöntem haline gelmiştir. Geleneksel MPC çerçevelerinde, kuadratik maliyet fonksiyonunun ağırlık matrisleri (Q ve R) başlangıçta ayarlandıktan sonra sabit kalır, bu da dinamik senaryolarda uyarlanabilirliği sınırlar. Bu çalışma, maliyet fonksiyonu ağırlıklarını gerçek zamanlı olarak dinamik bir şekilde ayarlayan yenilikçi bir Konvolüsyonel Model Öngörülü Kontrol (CMPC) çerçevesi sunmaktadır. Belirli bir kontrol sinyaliyle yapılan konvolüsyon işlemi sayesinde, CMPC, iteratif adaptif yöntemlere kıyasla daha düşük hesaplama karmaşıklığı ile yüksek bir duyarlılık sağlamaktadır. Önerilen CMPC çerçevesi, zaman-optimal yol parametrelendirmesi ve minimum snap yörünge planlamasına dayalı iki zorlu yörünge ile bir quadrotor platformunda test edilmiştir. Bu simülasyonlar, CMPC'nin yüksek performanslı hareket gereksinimleri altında etkili bir şekilde uyum sağlama yeteneğini ortaya koymaktadır. Sonuçlar, CMPC'nin Doğrusal, Doğrusal Olmayan ve Adaptif MPC ile LQR gibi geleneksel yöntemlere kıyasla daha düşük izleme hatası ve azaltılmış enerji tüketimi sağladığını göstermektedir. Hesaplama verimliliği ile kontrol hassasiyeti arasındaki dengeyi başarıyla sağlayan CMPC, dinamik ve kaynak kısıtlı kontrol uygulamaları için umut verici bir çözüm sunmaktadır.

Abstract:
Rotary-wing UAVs, particularly quadrotors, have gained widespread use due to their agility and versatility in various applications. Their nonlinear and underactuated dynamics necessitate advanced control strategies to achieve stable and efficient operation. Model Predictive Control (MPC) has become a prominent method for addressing these challenges, offering the ability to optimize performance while considering system constraints. In traditional MPC frameworks, the quadratic cost function's weighting matrices (Q and R) are fixed after initial tuning, limiting adaptability in dynamic scenarios. This study introduces Convolutional Model Predictive Control (CMPC), a novel framework that dynamically adjusts cost function weights in real-time through convolution with a predefined control signal. Unlike iterative adaptive methods, CMPC reduces computational complexity while maintaining high responsiveness. The proposed CMPC framework is validated on a quadrotor platform with two challenging trajectories: one using time-optimal path parametrization and the other employing minimum snap trajectory planning. These simulations demonstrate CMPC's ability to adapt effectively under high-performance motion requirements. Results show that CMPC outperforms traditional MPC methods, including Linear, Nonlinear, and Adaptive MPCs, as well as LQR, by achieving lower tracking errors and reduced energy consumption. Its balance between computational efficiency and control precision highlights CMPC as a promising solution for dynamic and resource-constrained control applications.