Dönerkanat tipinde İHA için akıllı kontrolcü tasarımı

Abstract

Bu tez çalışmasında klasik PD kontrolcülere alternatif olarak akıllı bir yapı olan Yapay Sinir Ağı kullanılarak günümüz yaygın insansız hava araçlarında dönerkanatlı insansız hava aracının kontrolüne odaklanılmıştır. Çalışmada klasik PD kontrolcüler ile dönerkanat insansız hava aracının kontrolü ile ilgili benzetim çalışmaları yapılmış ve gürültü içeren senaryo için insansız hava aracının davranışı gözlemlenmiştir. Devamında 256 farklı yörünge için PD kontrolcülü benzetimler yapılmış, burada alınan eğitim verileriyle iç döngüdeki yuvarlanma, yunuslama, yalpalama ve z’ye ait ileri beslemeli yapay sinir ağları eğitilerek PD kontrolcülerin yerini almıştır. Daha sonra tek eğitim yörüngesiyle eğitilmiş yapay sinir ağlarıyla benzetimler yapılmıştır. Elde edilen sonuçlardan dönerkanat insansız hava aracı için yapay sinir ağlı kontrolcülerin klasik PD kontrolcüler yerine geçebileceği gösterilmiştir.

In this thesis study, it is focused on the control of quadrotor, which is a common unmanned aerial vehicle, using the Artificial Neural Network, which is an intelligent structure as an alternative to the classical PD controllers. In the study, simulations are carried out with respect to the control of the unmanned aerial vehicle with conventional PD controllers, and the behavior of the unmanned aerial vehicle is observed for the scenario involving noise. In the following, PD controller simulations are made for 256 different trajectories, then PD controllers are replaced by feedforward neural networks which are trained by using these training data regarding roll, pitch, yaw, and z in the inner loop. Then, simulations are implemented using artificial neural networks trained by a single training trajectory. From the results obtained, it is shown that artificial neural network controllers can be substituted for classical PD controllers for quadrotors.