Model öngörülü kontrol yöntemi ile sabit kanatlı insansız hava aracının çok amaçlı yörünge optimizasyonu
Multi objective trajectory optimization of fixed wing unmanned aerial vehicle using model predictive control method
Yazar: ABDURRAHMAN TALHA YILDIZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ KEMAL KESKİN
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kontrol ve Kumanda Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Havacılık ve Uzay Mühendisliği = Aeronautical Engineering
Dizin: Model öngörümlü denetim = Model predictive control ; Yörünge optimizasyonu = Orbit optimization ; İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle

Özet:
İnsansız hava araçları (İHA) uçan baz istasyonu, gözetleme, kargo teslimi, askeri görevler gibi farklı alanlarda yoğun olarak kullanılmaya başlanmıştır. Artan bu kullanım miktarı ve alanları İHA'ların haberleşmesinde kullanılan yöntemleri de etkilemiştir. Hücresel bağlantı yoluyla günümüzdeki 5G teknolojisini kullanan İHA'ların sayısının artmasına sebep olmuştur. Hücresel bağlantılı İHA'ların baz istasyonlarından uzaklaştıklarında normalden daha fazla enerji harcaması, bağlantı kopma süresi İHA'ların yörüngesinin belirlenmesindeki temel kısıtlardır. Çeşitli yöntemler ile maliyet, zaman, enerji tüketimi ve bağlantı kopma süresi en aza indirilerek yörüngelerin optimizasyon probleminin çözümüne yönelik çalışmalar yapılmıştır. Tez kapsamında öncelikle bu probleme sabit kanatlı İHA'lar için çözüm yöntemleri incelenmiştir. Bu tez çalışmasında ise yörünge optimizasyonu problemine model öngörülü kontrol yöntemi ile çözüm aranmıştır.
Daha önce yapılmış çalışmalardan farklı olarak bu çalışmanın hedef platformu döner kanatlı hücresel bağlantılı İHA'lar yerine sabit kanatlı hücresel bağlantılı İHA'lardır. Bu kapsamda tezin ilk kısmında hava aracının matematiksel modelinin elde edilmesine değinilmiştir. Ardından yörünge optimizasyonunun çözümünde kullanılan model öngörülü kontrol yönteminin ihtiyaç duyduğu amaç fonksiyonu ve kısıtlar tanımlanmıştır. Bu yöntemin uygulaması için  CasADi, ACADO, PyTorch, FORCES Pro ve Model Predictive Controller Toolbox gibi çeşitli çözücü araçları mevcuttur. Bu tez çalışmasında CasADi'nin MATLAB destekli versiyonu kullanılmıştır. Çözücü araç seçildikten sonra tanımlanan amaç fonksiyonu ve kısıtlar CasADi'ye entegre edilmiştir. Testlerin yapılması için baz istasyonları ve uçuşa yasak bölgelerden oluşan bir harita oluşturulmuştur. Ardından çeşitli varyasyonlarda testler yapılarak model öngörülü kontrol yöntemi ile yörünge optimizasyonunun başarısı değerlendirilmiştir.

Abstract:
Unmanned aerial vehicles (UAV) have started to be used extensively in different areas such as flying base station, surveillance, cargo delivery, and military missions. This increasing amount and areas of use have also affected the methods used in the communication of UAVs. It has led to an increase in the number of UAVs using today's 5G technology through cellular connectivity. The main constraints in determining the trajectory of UAVs with cellular connection are that they consume more energy than normal when they move away from the base stations, and the disconnection time. Studies have been carried out to solve the optimization problem of the orbits by minimizing the cost, time, energy consumption and disconnection time with various methods. Within the scope of the thesis, first of all, solution methods for fixed-wing UAVs were examined. In this thesis, a solution to the trajectory optimization problem was sought with the model predictive control method.
Unlike previous studies, the target platform of this study is fixed-wing cellular-connected UAVs instead of rotary-wing cellular-connected UAVs. In this context, in the first part of the thesis, the mathematical model of the aircraft is discussed. Then, the objective function and constraints required by the model predictive control method used in the solution of the trajectory optimization are defined. Various solver tools are available for the implementation of this method, such as CasADi, ACADO, PyTorch, FORCES Pro and Model Predictive Controller Toolbox. In this thesis, MATLAB supported version of CasADi was used. After the solver tool is selected, the defined objective function and constraints are integrated into CasADi. A map consisting of base stations and no-fly zones was created to conduct the tests. Then, the success of the trajectory optimization was evaluated with the model predictive control method by performing tests in various variations.