Gimbalin hassas kontrolü için IMU/GNSS füzyonu ile dört pervaneli helikopter durumlarının tahmin edilmesi
State estimation of quadcopter using IMU/GNSS fusion for precise gimbal control
Yazar: BURAK YAPICI
Danışman: PROF. DR. AYDIN YEŞİLDİREK
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Bu çalışmada matematiksel olarak modellenen ve kontrolü sağlanan dört pervaneli helikopter hava aracında (HA) bulunan gimbalin yerde bulunan hareketli bir hedefe kitlenmesi sağlanmıştır. HA'nın gövde ve kamera ekseni çakışık kabul edilmiş olup iki serbestlik dereceli gimbal için yalnızca yaw – pitch hareket kabiliyetinin olduğu varsayılmıştır. HA'nın pozisyonu ve hedefin pozisyonu aynı GPS ekseninde tanımlanmış olup HA'nın konumu ve yönelimi için sensör füzyonu kullanılarak sensör ekseni ve gövde ekseni arasındaki dönüşüm yardımıyla gimbalin hedefe kitlenip takip etmesi sağlanmıştır. Bu dönüşüm kullanılarak simülasyon ortamında girişleri sabit hızda hareket eden HA'nın yönelimi, pozisyonu ve hedefin pozisyon bilgileri, çıkışı gimbalin yaw ve pitch açıları olan sistemin modeli oluşturulmuştur. HA'da bulunan sensörlerin kayık, gürültülü ve yavaş olmasından dolayı HA'nın kontrolünü ve gimbal hedef açısının titreşimini iyileştirmek için Kalman ve tamamlayıcı filtresi kullanılmıştır. HA'nın durumları üzerinden GPS, ivmeölçer ve gyro sensörlerinin modelleri çıkartılmıştır. HA'nın yaw açısı kestiriminde gyro sensörü durum uzayında modellenmiş olup sensörün çalışma frekansına göre ayrıklaştırılmıştır. GPS sensöründen gelen yavaş yaw açı verisi kullanılarak Kalman filtresi ile yaw açısı ve gyro sensöründe bulunan kayıklığın kestirimi sağlanmıştır. Tamamlayıcı filtresinde gürültülü olmayan fakat kayıklığı olan gyro sensörü için yüksek geçiren filtre, kayıklığı olmayan fakat gürültülü olan ivmeölçer sensörü için alçak geçiren filtre tasarlanmış olup bu iki filtre belirli bir ağırlık katsayıları ile çarpılarak HA'nın roll ve pitch açıları kestirilmiştir. HA pozisyonlarının kestiriminde ivmeölçer sensörü durum uzayında modellenmiş olup ayrıklaştırılmıştır. Çizgisel hız kestiriminde gyro sensöründen gelen açısal hız değerleri kullanılarak merkezcil ivme ifadesi ivmeölçer modelinde kullanılmıştır. GPS sensöründen gelen gelen yavaş hız verisi ölçüm olarak kullanılmış olup HA'nın çizgisel hızı Kalman filtresi ile kestirilmiştir. Kalman filtresi ile bulunan çizgisel hız bilgileri başka bir durum uzayında modellenen Kalman filtresinin girişine uygulanmış olup GPS sensöründen gelen yavaş konum verisi kullanılarak HA'nın pozisyonları kestirilmiştir. Simülasyon ortamında HA ve hedef için pozisyon senaryosu oluşturulmuş olup gimbalin yaw – pitch açıları ve HA'nın durum değişkenleri incelenmiştir.

Abstract:
In this study, the gimbal on quadcopter is mathematically modeled and controlled to lock onto a moving target on the ground. The body and camera axis of the aircraft were considered coincident. It assumed that the gimbal had only yaw-pitch mobility for the two degree of freedom gimbal. Position of the aircraft and target are defined on the same GPS axis. The gimbal is enabled to lock onto the target with help of the transformation between the sensor and body axis by using the sensor fusion for position and orientation of the aircraft. Using this transformation, model of the system was created in simulation. Inputs of this system are the orientation and position of the aircraft moving at a constant speed and output of this model are the yaw and pitch angles of the gimbal. Due to drift, noisy and slow in sensors, Kalman and complementary filter were used to improve the control of the aircraft and the vibration of the gimbal target angle. Models of GPS, accelerometer and gyro were created based on states of the aircraft. Estimation the yaw angle of the aircraft, gyro was modeled in state space and discretized according to frequency of the gyro. Using the slow yaw angle data from the GPS, estimation of bias on the gyro and yaw angle was provided by Kalman filter. In the complementary filter, high pass filter was designed for the gyro which has no noise but has bias and low pass filter was designed for the accelerometer which has no bias but has noise. By multiplying these two filters with certain coefficients, the roll and pitch angles of the aircraft were estimated. Estimation the position of the aircraft, accelerometer is modeled in the state space and discretized. While linear velocity estimation, centripetal acceleration was used in the accelerometer model by using the angular velocity data from the gyro. The slow GPS data used as measurement and linear velocity of the aircraft was estimated with Kalman filter. This linear velocity term was applied to the input of the another Kalman filter and the positions of the aircraft were estimated by using the slow position GPS data. Position scenario was created for the aircraft and target in simulation and yaw-pitch angles of the gimbal and state of the aircraft were examined.