(Sayfa 547-616).

Transkript

(Sayfa 547-616).

Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2013, 26-28 Eylül 2013, Malatya
İNSANSIZ ARAÇLAR
547
Quadrocopterin Matematiksel Modeli ve Kontrolü
Erman SELĐM1, Erol UYAR2, Musa ALCI3
1
Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü
Ege Üniversitesi, Đzmir
[email protected]
2
[email protected]
3
[email protected]
Fakat quadrocopter sabit mekanik yapıya sahip olduğu
için yatay hareketi kendi eksenlerini eğerek yapar. [6]
Özetçe
Klasik helikopterlere göre avantajları olan
quadrocopterler, günümüzde araştırmacılar arasında oldukça
popüler bir konudur. Quadrocopterlerin fiziksel yapıları diğer
uçan platformlara göre basittir. Fakat yine de uçan platform
olmasından dolayı kararsız yapıdadır. Quadrocopterin kararlı
davranış göstermesi kontrolcü tasarlanarak sağlanabilir.
Kontrolcü tasarımı yapabilmenin ilk aşaması ise sistem
modelinin oluşturulmasıdır. Ancak sistem tanımlandıktan
sonra kontrolcü tasarımı yapılabilir. Bu çalışmada doğası
gereği kararsız olan quadrocopterin Newton yasalarına göre
hareket ve dönüş denklemleri çıkarılarak matematiksel modeli
belirlenmiştir. Đkinci aşamada quadrocopterin yükseklik
değerini sabit tutacak kontrolcü tasarlanmıştır. Kontrol
sonuçları son bölümünde gösterilmiştir.
1. Giriş
Şekil 1. Kaldırma kuvvetlerine göre quadrocopterin
hareketleri (kalın ve turuncu halkalar; hızlı dönüş,
ince ve yeşil halkalar; yavaş dönüş)
Quadrocopter, dört rotor ile uçuşa geçebilen ve
hareket edebilen bir helikopterdir. Üç boyutlu uzayda
yönlendirebilmek için dört motorun ürettiği kuvvetler
Şekil 1.’e göre uygulanır. Quadrocopterin açısal
momentini korumak için dört motordan iki tanesi (rotor
2 ve 4) saatin tersi yönünde dönerken diğer ikisi (rotor 1
ve 3) saat yönünde dönmektedir. Quadrocopter gibi
çoklu rotorlu helikopterler akademik alanda giderek
artan bir ilgiye ve doğrusal olmayan doğasından dolayı
potansiyel bir araştırma değerine sahiptir. [1][2][3]
Bu
çalışmada
quadrocopterin
matematiksel
modellenmesi yapılmış ve gelecek çalışmalar için temel
prensipler belirlenmiştir. Newton-Euler denklemlerine
göre ilerleme ve dönme hareket denklemleri
üretilmiştir[7].
Matematiksel
model
üzerinde
quadrocopterin yükseklik kontrol benzetimi MaltabSimulink programı ile yapılmıştır.
Đkinci bölümde matematiksel modelin çıkarılması
gösterilmiştir. Kuvvet ve moment denklemleri temel
alınarak ilerleme ve dönme hareketi modellenmiştir.
Üçüncü bölümde quadrocopterin açık çevrim çalışması
yapılarak verdiği cevaplar incelenmiş, model
parametrelinden alınan geri belemelere göre belirlenen
referans yükseklikte sabit tutulması için kontrolcü
tasarlanmıştır.
Đnsansız hava araçları (ĐHA), sınır kontrolü,
gözetim,
mayın
tespiti
gibi
askeri
amaçlı
uygulamalarda[4] veya çevre koruma, orman yangını
kontrolü, yük taşıma, film çekimi gibi sivil
uygulamalarda da[5] kullanılmaktadır.
Quadrocopterin temel hareket mantığı Şekil 1.’de
gösterilmiştir. Genelde uçan platformlar yatay
hareketlerin mekanik donanımlar yardımıyla sağlar.
548
Model üzerindeki hareketli eksenin sabit eksene
göre çizgisel hareketlerini belirlemek için altı durum
değişkeni daha tanımlanır. Aracın ağırlık merkezinin
çizgi sel hızı [U,V,W] ile konumu [X,Y,Z] dünya
üzerindeki koordinat eksen takımına göre belirlenmiştir.
Her iki eksen takımı üzerinde toplam on iki durum
tanımlanmıştır.
Son bölümde tasarlanan kontrolcünün model
üzerinde testi yapılarak quadrocopterin hareketleri
incelenmiştir.
2. Quadrocopterin Matematiksel Modeli
Herhangi bir modelin kontrol tasarımına geçmeden
önce yapılması gereken ilk işlem matematiksel modelin
başarıyla oluşturabilmesidir. Bu bölümde Newton’un
hareket denklemlerinden yararlanılarak matematiksel
modeli çıkarılıp quadrocoptere uygulanmıştır.
Model üzerindeki hareketli eksen takımının sabit
eksen takımına göre dönme hareketlerini belirlemek için
dönüşüm matrisini (S) yazılmıştır. Dönüşüm matrisi her
bir Euler açısının dönüşüm matrisinin çarpımıyla bulunmuştur.
Quadrocopterin yapısı Şekil 2.’de gösterilmiştir.
Şekil üzerinde motorların ürettiği kaldırma kuvvetleri,
iskelet üzerindeki koordinat sistemi ve dünya
üzerindeki sabit koordinat sistemi gösterilmiştir.
Quadrocopterin hareketlerini tanımlamak için iki eksen
takımı
gerekmektedir.
Birinci
eksen
takımı
quadrocopter üzerinde gövdeye sabitlenen eksen
takımıdır, görece hareketli olduğu için mobil eksen
takımı olarak adlandırılabilir. eksen takımı
açısal hareketleri tanımlamak için kullanılır. Đkinci
eksen takımı ise dünya üzeninde sabitlenmiştir. Hareket
etmediği için sabit eksen takımı veya olarak
isimlendirilir. eksen takımıyla, mobil eksen
takımının merkezinin hareketleri tanımlanır. Đki eksen
takımı arasında parametre geçişi “S dönüşüm matrisi”
kullanılarak yapılmıştır.
!" %#$
#
#$
#
%#$
#$
&
#
(1)
%#$
&
#
#$
#
(2)
&
(3)
' (
##
#$#$# % #
#$
#
#$# ) #$
#$
##$
#
# ) #$
#$#$
#$#
#$ % #$
#
(5)
(4)
%#$
#$
# &
##
Quadrocopterin sabit fiziksel yapıya sahip
olmasından
dolayı
Newton-Euler
denklemleri
uygulanarak dinamik modeli çıkarılabilir.
2.1. Hareketin Đlerleme ve Dönüşüm Denklemleri
Quadrocopterin üzerine etkiyen toplam kuvvet
(*+ ) ve toplam moment (,+ ) denklemleri denklem
(6) ve (7) deki gibi çıkarılmıştır.[9]
-./0 9./0 1
1
1
23456 ) 7 8 23456
1
2:756 ) 7 8 2:756
(6)
(7)
Burada I atalet matrisi, 4 çizgisel hızı ve 7 açısal
hızı tanımlamaktadır. Yer çekim kuvveti ( *; ) ihmal
etmek için çok büyüktür.
Şekil 2. Quadrocopterin kaldırma kuvvetleri ve
kullanılan koordinat eksen takımları
-< 3(2 =5> 3=2%#$
Kontrol teorisinde, sistemin dinamik davranışı
sistem
durum değişkenlerine
göre
belirlenir.
Quadrocopterin dönüş hareketleri için eksen
takımı üzerinde altı durum değişkeni tanımlanmıştır.
Bunların üçü Euler açıları olan , ,
’dır. Diğer üç durum değişkeni ise
quadrocopterin açısal hızlarını tanımlayan [P,Q,R]
değişkenleridir.
##$
##
5>6
(8)
Quadrocopter üzerinde etkiyen kuvvetlerin toplamı
-./0 ’e eşittir. Toplam kuvveti oluşturan -? pervanelerin
ürettiği kuvvettir.
549
-< ) -? -./0
açıya bağlı olarak değişmektedir. Şekil 3.’de merkezleri
çakışık iki eksenin aralarındaki Euler açıları
belirtilmiştir.
(9)
Toplam kuvveti ve onun bileşenlerini tanımlayan
denklemler olan (6),(8),(9) numaralı denklemler birlikte
çözüldüğünde, sabit eksen takımı üzerinde gösterilen
çizgisel hızların tanımladığı denklem olan (10) numaralı
diferansiyel denklem elde edilir.
*FG
%#$
KC % B
@A
D
BA & E*FH J ) = ##$
& % @ % LC &
LB % K@
##
*FI
CA
Açısal hızlar, seri olarak yapılan Poll, Pitch ve Yaw
dönüşlerine bağlı olarak üretilmiştir. [8]
A
ccd & ) A& ) & (17)
A
(10)
Newton-Euler kurallarının moment denklemine göre
(7) döneme hareketi tanımlanmıştır [10]. Atalet matrisi
denklem (11) deki gibi tanımlanmıştır. Bağıl ataletler
ihmal edilebilir olduğu için sadece temel eksenler
üzerindeki hareketler dikkate alınıp atalet matrisi
simetrik formda yazılmıştır.
:DD
M
:NN
&
:OO
(11)
ZZ XX
T
R UVV K ]
R
]
U
VV
LA
\
QSW \ Q UVVÛZZ
L \
EKAJ QU \ % Q U
XX
XX
Q SY \ Q UXXÛVV
\
A
PUZZ [ P UZZ LK [
S
U
Û
Şekil 3. Euler açıları
Denklem (16) ve (17) diferansiyel denklem olarak
birlikte ele alındığında açısal oranlar belirtir.
Denklem (18) de gösterildiği gibi d pozisyon
vektörü olarak kullanılacaktır. d vektörü hareketli
eksenin sabit eksene olan uzaklığını göstermektedir. d
vektörünün türevi hareketli eksenin anlık hızını(19)
vermektedir ki bu hız aynı zamanda quadrocopterin
çizgisel hızı olmaktadır.
(12)
Quadrocopterin momentlerine bağlı olarak açısal
hızlarını belirleyen dönüş hareket denklemi (12)
diferansiyel denklem olarak yazılmıştır. Moment
vektörü bileşenleri [,G ,H ,I ] olarak verilmiştir. Bu
üç eksenli momentler, pervanelerin ürettiği kaldırma
kuvvetlerine göre türetilmiştir (12),(13),(14). Moment
denklemlerindeki _F sabiti pervanelerin ağırlık
merkezine olan uzaklığını göstermektedir. ` sabiti ise
z ekseni etrafında oluşan momentin metre cinsinden
katsayısıdır.
,G ab % aN _F
,H aD % aN _F
,I aD % aN ) aO % ab `
cd
d hed ) ifd ) jg
1d
cd
hA ed ) iAfd ) jAg
1
Dönüşüm
yararlanılarak
söyleyebiliriz.
2.1. Euler Açıları Ve Kinematik Denklemler
cd A ) A ) A
ccd Led ) Kfd ) g
(16)
Euler oranları dönme hareketinden dolayı
değişkendir. Sabit eksenle hareketli eksen arasındaki
(19)
Denklem (19) ile bulunan hız dönüşüm matrisiyle
çarpılırsa doğrusal hız(20) bulunmuş olur.
(13)
(14)
(15)
Zamana bağlı olarak verilen Euler oranları
kinematik denklem için tanımlanmalıdır. Euler oranları
açısal hızlara eşittir.
(18)
@
hA
B & ( iA &
C
jA
matrisinin
devriğine
(20)
ortogonal
olmasından
tersine eşit olduğunu
@
hA
iA & (k B &
C
jA
@ ) #
# % #B ) # ) #
#C
E#@ ) ) #
##B ) #
# % #
#C J
%#@ ) #
B ) C
(21)
550
[X,Y,Z] terimlerine bağlı olarak uçuş yolu, denklem
(21)’in integrali alınarak bulunmuştur. Denklem (21)de
‘s’ sinüs, ‘c’ cosinüs fonksiyonlarının kısaltması olarak
kullanılmıştır. Bu integral işleminin yapılabilmesi için
Euler açılarının bilinmesi gerekmektedir.
3.1. Modelin Açık Çevrim Testi
Oluşturulan matematiksel modele pervanelerin
ürettiği kaldırma kuvvetleri uygulanmaktadır. Sistem
açık çevrim olduğu için uygulanan kuvvetler bizim
tarafımızdan kontrol edilmektedir.
Uygulanan
kuvvetlere
göre
quadrocopterin
havalanma, sabit durma ve inme işlemleri yapılmıştır.
Senaryoya göre quadrocopter t=0 anında z=0
konumunda durmaktadır. t=1 ve t=3 zamanları arasında
1.0 m yüksekliğe çıkacak (z=-1) ve 1s boyunca burada
kalacaktır. Sabit yükseklikte kalması için yerçekimi
kuvvetine denk kaldırma kuvveti üretmelidir. t=4 ve t=6
süresi boyunca iniş işlemini gerçekleştirerek kalktığı
konuma geri inecektir. Bu senaryoya uygun kuvvetler
hesaplanmış ve açık çevrim olarak uygulanmıştır.
Modelin açık çevrim çalıştırılmasının nedeni,
yazılan denklemlerin belirli kuvvet girdilerine karşı
belirli cevapları verdiğini ispatlamaktır. Uygulanan
kuvvetler ve bunlara karşı oluşan hız, konum cevapları
Şekil 5. de gösterilmiştir.
3.Matematiksel Modelin Açık Çevrim Çalışması
ve Kontrolcü Tasarımı
oluşturduğumuz
Denklemlerini
çıkararak
quadrocopter modelini, şekil-4 de görüldüğü gibi
Matlab-Simulink ortamına aktararak bilgisayar üzerinde
benzetimi yapılmıştır. Denklemlerde kullandığımız bazı
sabit değerlerin fiziksel modelden ölçülen karşılıkları
Tablo 1. de verilmiştir.
Tablo 1. Fiziksel modelin parametreleri
Parameter
l
u
uuyzy{
}~
Parameter
qr
qx
q|
u
Value
mno3p# N
nvwg=
nowg=
nt3
Value
nst3
nst3
ntmv3
ntmv3
Tabloda verilen sabit değerlere göre atalet moment
matrisi denklem (22),(23) ve (24) de hesaplanmıştır.
:DD 3 :HN ) :IN ) 3 :HN ) :IN )

t3 _FN ntsg=3N
(22)
D
D
:DD 3 :HN ) :IN ) 3 :HN ) :IN )

(23)
t3 _FN ntsg=3N
D
D
:DD 3 :HN ) :IN ) 3 :HN ) :IN )

t3 _FN ntwvg=3N
(24)
D
D
Şekil 5. Açık çevrimde senaryoya göre uygulanan
a)kuvvetler, b)hız ve c)yükseklik değerleri
Şekil 4. Quadrocopterin Simulink üzerindeki matematiksel modeli
551
3.2. Sabit Yükseklik Đçin Kontrolcü Tasarımı
Açık
çevrimde
beklenen
sonuçları
veren
matematiksel modelin sabit yükseklikte tutulabilmesi
için PID kontrolcü tasarımı yapılmıştır. PID
Kontrolcünün
kazanç
katsayıları
ayarlanmıştır.
Parametre ayarı için Matlab programı üzerinde genlik
kazancı ve faz kazancı belirlenerek adım cevabı
incelenmiştir. Sistemin kuvvet girdisine karşı yükseklik
çıkışını veren adım cevabı Şekil 6.’da gösterilmiştir.
Şekil 6 Genlik ve faz kazancına göre ayarlanan PID'li
sistemin adım cevabı
Adım cevabına göre ayar yapılan PID
parametrelerinde aranan özellik çok fazla aşım
yapmamasıdır. Çünkü aşım yapması motorların gereksiz
yere çalışması anlamına gelir. Adım cevaptaki aşım/hız
oranını faz marjinini 55 dereceye, bant genişliğini
3.46rad/s değerine ayarlayarak belirlenmiştir. Bu
ayarlara göre PID kontrolcü, yaklaşık 2s de %20 aşım
oranının
altında
kalarak
birim
yüksekliğe
gelebilmektedir.
Şekil 7 sabit yükseklik için üretilen a)kuvvet sinyali ve
b)yükseklik
Matematiksel modelin, bilinen girdilere karşı
beklenen çıkışları ürettiğinin ispatlanması için açık
çevrim çalışması yapılarak test edilmiş ve modelin
doğruluğu sağlanmıştır.
Son aşamada da quadrocopteri sabit yükseklikte
tutacak PID kontrolcü tasarlanıp faz marjini ve bant
genişliğine göre katsayıları ayarlanarak kapalı çevrim
kontrol testi yapılmıştır. Yapılan testte quadrocopterin
5m yüksekliğe çıkıp o yükseklikte sabit durması
sağlanmıştır. Teorik olarak çok hızlı cevap verebilen
modelin gerçekçi olabilmesi için motorların ürettiği
kaldırma kuvveti 20N ile sınırlandırılmıştır. Bu
durumda quadrocopterin 5m yüksekliğe çıkması 4s
almıştır.
Sisteme girdi olarak uygulanabilecek kaldırma
kuvvetleri fiziksel olarak sınırlıdır. Bu sınır, her bir
motor için en fazla 20N olarak ölçülmüştür. Ayrıca
motorların ters yönde dönüp negatif kuvvet oluşturma
olasılığı olmadığı için en alt kuvvet sınırını da 0N
olarak belirlenmiştir. Bu durumda sistemin 5m
yüksekliğe çıkıp sabitlenmesi 2s sürmektedir. Kontrol
sonuçları Şekil 7.’de gösterilmiştir.
4.Sonuçlar
Bu çalışma sürmekte olan bir çalışmanın ilk
aşamasıdır. Nihai amaç fiziksel olarak tasarlanan
quadrocopterin kontrolüdür. Bir sonraki aşama bu amaç
doğrultusunda sürdürülecektir.
Bu çalışmada bir quadrocopterin matematiksel
modeli Newton-Euler kurallarına göre üretilmiştir.
Sistem toplam 12 durum ile tanımlanmıştır. Açısal
hızları ve Euler açılarını tanımlayan 6 durum değişkeni
hareketli koordinat takımıyla, çizgisel hız ve konumu
belirleyen 6 durum değişkeni ise sabit koordinat
takımıyla tanımlanmıştır.
Kaynakça
[1] N. Kundak and B. Mettler, “Experimental Framework for
Evaluating Autonomous Guidance and Control
Algorithms for Agile Aerial Vehicles”, European Control
Conference, 2007, pp. 293–300.
[2] M. Valenti, B. Bethke, G. Fiore, J. P. How and E. Feron,
“Indoor Multi-Vehicle Flight Tested for Fault Detection,
Oluşturulan matematiksel model fiziksek olarak
üretilmekte olan mekanik yapıya denk olacak şekilde
tasarlanmış ve gerekli kısıtlar eklenmiştir.
552
[3]
[4]
[5]
[6]
Isolation, and Recovery”, AIAA Guidance, Navigation
and Control Conference and Exhibit, 2006.
S. L. Waslander, G. M. Hoffman, J. S. Jang and C. J.
Tomlin, “Multi-Agent Quadrotor Tested Control Design:
Integral Sliding Mode vs. Reinforcement Learning”,
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots
and Systems, 2005, pp. 3712–3717.
B. Samir, M. Pierpaolo and S. Roland, “Towards
Autonomous Indoor Micro VTOL”, Autonomous Robots,
2005, vol. 18, no. 2, pp. 171–183.
R. Sugiura, T Fukagawa and N. Noguchi, “Field
Information System Using an Agricultural Helicopter
towards Precision Farming”, IEEE/ASME International
Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, 2003,
pp. 1073–1078.
Muhammad Saad Shaikh, “Quadrocopter Fuzzy Flight
Controller”, Master’s Thesis, Örebro University
[7] F. Šolc, “Modeling and Control of a Quadrocopter”,
Advances in Military Technology Vol. 5, No. 2,
December 2010
[8] Jorge Miguel Brito Domingues, “Quadrotor Prototype”,
Master Thesis, Universidade Tecnica de Lisboa.
[9] Tepp o Luukkonen, “Modeling and Control of
Quadcopter”, Aalto University, Independent research
project in applied mathematics Espoo, August 22, 2011.
[10] Frank Hoffmann, Niklas Goddemeier, Torsten Bertram,
“Attitude Estimation and Control of a Quadrocopter”, The
2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent
Robots and Systems October 18-22, 2010, Taipei, Taiwan.
553
İNSANSIZ HAVA ARAÇLARI İÇİN ROTA PLANLAMASI
İlkay Gümüşboğa
Havacılık Elektrik ve Elektroniği Bölümü
Anadolu Üniversitesi, Eskişehir
[email protected]
Özetçe
alındığında, maliyet açısından büyük önem taşımaktadır. Kaldı
ki günümüzde insansız hava araçlarının sağladığı bilgiye göre
oluşan operasyon maliyetleri tartışılır durumdadır.
Bu çalışmanın amacı İHA’ların harita üzerinde belirlenen
hedef noktaları için keşif ve gözetleme yapabileceği rotayı
optimize etmektir. Oluşturulacak bu rota, İHA’nın kinematik
kısıtlarından olan minimum dönme yarıçapı kısıdı göz önünde
bulundurularak oluşturulmuştur.
K. Savla ve arkadaşları yayınladıkları çalışmalarda gezgin
satıcı probleminin çözümünü Dubins araçları için uygulamıştır
[1], [2]. Bu çalışmada, önce gezgin satıcı problemi öklidyen
uzaklıkların oluşturduğu maliyet fonksiyonlarına göre
çözülmüştür. Daha sonra oluşturulan bu çözüme alternatif
algoritma uygulanarak her bir hedef noktası için yönelimler
belirlenmiştir. Son olarak, hedeflerin konumları ve
yönelimlerine göre Dubins eğrileri oluşturularak uçağın
kinematik kısıtlarına uygun bir rota planı elde edilmiştir. Bahsi
geçen bu çalışma, rota planının uçulabilir olması sebebiyle
insansız hava araçlarının rota planlaması probleme bir çözüm
olmuştur fakat çözüm yöntemi itibari ile rotanın uçulabilir
olması rotanın en kısa olması gereksiniminin önüne geçmiştir:
Gezgin satıcı problemi çözülürken maliyet fonksiyonu olarak
öklidyen uzaklıklar kullanıldığından dolayı optimizasyon,
aslında
uçulabilir
olmayan
bir
plan
üzerinden
gerçekleştirilmiştir. Optimizasyon işleminden sonra elde
edilen uçuş planı daha sonra uçulabilir bir rota planına
çevrildiği için optimal çözümden uzaklaşılmıştır.
D. Macharet ve arkadaşları gezgin satıcı probleminin çözümü
için maliyet fonksiyonu olarak sadece iki nokta arasındaki
öklidyen uzaklıkları kullanmak yerine buna ek olarak birbirini
izleyen yönelimler arasındaki açısal sapmayı da
kullanmışlardır [3]. Oluşturulan bu maliyet fonksiyonu ile
problemin çözümünün ilk aşamasında dahi uçağın manevra
kabiliyetine uygun bir plan elde edilmiştir.
Bu konu ile ilgili olarak J. Ny ve arkadaşları da bir çalışma
yayınlamıştır [4]. Yapılan bu çalışmada yukarıda belirtilen
diğer çalışmaların aksine, problemin çözümünün ilk
aşamasında maliyet fonksiyonu olarak Dubins eğrilerinin
uzunlukları kullanılmıştır ve asimetrik gezgin satıcı problemi
çözülmüştür. Dolayısı ile insansız hava aracının kinematik
kısıtlarına uygun bir rota planı için optimizasyon işlemi
yapılmıştır. Daha sonra her bir hedef için yönelimler
belirlenerek Dubins eğrileri oluşturulmuştur. Son olarak, elde
edilen rota planı üzerinde tüm hedef noktaları için farklı
yönelimler kullanarak, rota optimal çözüme daha da
yaklaştırılmaya çalışılmıştır.
Bu çalışmada insansız hava araçlarının (İHA) harita üzerinde
belirlenen hedef noktaları için keşif ve gözetleme yapabileceği
rota planı, genetik algoritma kullanılarak optimize edilmiştir.
Bu rota oluşturulurken kullanıcının belirleyeceği hedef
noktaları, yön noktaları (waypoints) olarak varsayılmış ve bu
noktaların üzerinden geçen bir rota oluşturulmuştur. Belirli bir
pistten kalkacak ve belirlenen hedef noktalarını en kısa
mesafede yol kat ederek keşfedip tekrar kalktığı pistte
dönecek bir hava aracının rota planlama problemi, çok yaygın
bilinen bir optimizasyon problemi olan gezgin satıcı
problemine benzemektedir. Gezgin satıcı problemi; belirli bir
şehirden başlayıp, gitmesi gereken tüm şehirlere uğrayıp
tekrar aynı şehre dönen bir satıcının en kısa rotayı oluşturma
problemi olarak özetlenebilir. Orijinal gezgin satıcı problemi,
öklidyen uzaklıkları maliyet fonksiyonu olarak hesaba katar.
Fakat öklidyen uzaklıklarla oluşturulan rota, uçakların bir
kinematik kısıdı olan minimum dönme yarıçapı kısıdı
sebebiyle İHA’lar tarafından takip edilemez. Gezgin satıcı
problemi çözümü neticesinde elde edilen rota planı, insansız
hava aracında uçuş planı olarak kullanılacaktır. Daha
sonrasında bu uçuş planı uçulabilir bir rotaya
dönüştürülecektir.
İHA’ların minimum dönme yarıçapı kısıdına uygun bir uçuş
planı oluşturabilmek için gezgin satıcı probleminin
çözümünde sadece öklidyen uzaklıkları kullanılmak yerine
buna ek olarak ardışık uçuş kolları arasında oluşan açısal
sapma da kullanılmıştır (açısal ağırlıklandırılmış gezgin satıcı
problemi). Bu etki neticesinde uçağın manevra kabiliyetlerine
daha uygun bir uçuş planı elde edilmiştir. Bu aşamadan sonra,
üzerinde çalışılan yön noktaları için alternatif algoritma
kullanılarak yönelimler belirlenmiştir. Yön noktalarının
konum ve yönelim bilgisi kullanılarak, daha önce oluşturulan
uçuş planı üzerinde dubins eğrileri kullanılarak optimale yakın
uçulabilir bir rota elde edilmiştir.
1. Giriş
Günümüzde İHA’lar keşif, gözetleme, bilimsel araştırma ve
askeri saldırı amaçları ile yaygın şekilde kullanılmaktadır.
Yakın bir gelecekte bu kullanım oranının daha da artacağı
öngörülmektedir. Artan İHA gereksiniminden dolayı İHA’lar
için görev planlaması problemi günümüzde oldukça popüler
bir konudur. İHA’lar için rota planlaması konusu bu görev
planlaması probleminin en önemli bileşenlerinden birisidir.
Çok uzun süreler görev icra eden İHA’ların, rotalarının
optimize edilmesi, sağlayacağı yakıt tasarrufu göz önüne
554
2. Problemin Tanımı
sonucu ortaya atılmıştır [5]. Genetik algoritma, karmaşık
düzenli problemlerin çözümlerinin genetik temsili ile
oluşturulan kromozomlardan yeni diziler üretmeyi esas alan
sezgisel bir araştırma yöntemidir. Bu yöntem matematiksel
fonksiyonların optimizasyonu için kullanılır. Genetik
algoritma ile çözüme ulaşmak için başlangıçta bir popülasyon
oluşturulur. Bu popülasyon yalnızca, rastgele dizilmiş
kromozomlardan da oluşabilir, mevcut durumda var olan iyi
çözümlerden de oluşabilir. Genetik algoritmayı diğer araştırma
yöntemlerinden ayıran en önemli özellik ise oluşturulan
başlangıç popülasyonu üzerinde canlılar için evrimsel bir
süreç olan doğal seçilim sürecinin işletilmesidir. Genetik
algoritma her zaman optimal çözümü vermez fakat optimale
yakın bir çözümü garanti eder.
Genetik algoritmanın temel adımları aşağıdaki gibidir [6]:
İnsansız hava araçlarında rota planlaması problemi, haritada
üzerinde belirlenen hedef noktaları için oluşturulan en kısa
uzunluktaki rotanın planlanması olarak tanımlanır.
1.
Şekil 1. Belirlenen hedef noktalarını keşfeden İHA
2.
Yapılan bu çalışmada belirli bir pistten kalkıp tanımlanan
hedef noktaları üzerinde keşif yapıp tekrar aynı piste iniş
yapacak bir İHA için oluşturulacak rotanın optimize edilmesi
problemi üzerinde çalışılmıştır (Şekil 1). Bu problem geneli
itibari ile yaygın olarak bilinen gezgin satıcı optimizasyon
problemine benzemektedir. Fakat gezgin satıcı problemi
çözülürken kullanılan maliyet fonksiyonu salt hedef noktaları
arasındaki öklidyen uzaklıklardan oluşmuştur. Böyle bir
maliyet fonksiyonu ile elde edilen rota planı, İHA’ların
manevra kabiliyetlerini göz önünde bulundurduğumuzda,
optimallikten uzaklaşacaktır.
İHA’ların manevra kabiliyetlerine uygun bir rota planı
oluşturmak için gezgin satıcı problemi çözülürken sadece
öklidyen uzaklıklar kullanılmayıp aynı zamanda uçuş kolları
arasındaki açısal sapma da hesaba katılmış ve problem genetik
algoritma ile çözülmüştür.
3.
4.
Çözümlerden oluşan bir başlangıç popülasyonunu
oluştur.
Popülasyondaki her kromozom için uygunluk değeri
hesapla
Durdurma kriteri sağlanıyorsa araştırmayı durdur.
Sağlanmıyorsa;
Doğal seçilim ve genetik operatörleri uygula.
2’ye dön
3. Açısal Ağırlıklandırılmış Gezgin Satıcı
Probleminin Genetik Algoritma ile Çözümü
Uçaklar için rota planlaması, uçakların kinematik kısıtlarına
uygun olacak şekilde yapılır. Bunlardan en önemlisi minimum
dönme yarıçapı kısıdıdır. Yapılan bu çalışmada İHA’lar için
rota planlaması minimum dönme yarıçapı kısıdına uygun
olarak tasarlanmıştır. Şekil 3’de minimum dönme yarıçapı
kısıdına uygun dönüş manevraları temsil edilmiştir.
2.1. Gezgin Satıcı Problemi
Gezgin satıcı problemi, bir şehirden yola çıkıp belirli şehirleri
gezerek en son tekrar başladığı şehre dönmek isteyen bir
satıcının optimum rotayı oluşturması problemi üzerine
kurulmuştur. Bu problemin çözümü için gezilmesi gereken
şehirlerin listesi ve bu şehirlerin birbirlerine olan uzaklıkları
(uzaklık matrisi) bilinmelidir. Şekil 2’de A, B, C, D ve E
şehirleri için gezgin satıcı probleminin çözümü temsil
edilmiştir.
Şekil 3. Minimum dönme yarıçapı üzerinde dönüş manevrası
Gezgin satıcı problemi, İHA rota planlaması için çözülürken
oluşturulan maliyet fonksiyonu sadece minimum uzunlukta
rota oluşturma kriterine göre değil uçağın manevra
kabiliyetlerine uygun olan minimum uzunlukta rota oluşturma
kriterine göre belirlenmelidir. Böyle bir maliyet fonksiyonu ile
elde edilecek gezgin satıcı problemi çözümü uçulabilir bir
rotaya dönüştürülmeye uygun olacaktır.
Sabit irtifada uçan bir İHA’nın minimum dönme yarıçapı
kısıdına eşdeğer olacak bir model olarak Dubins aracı modeli
belirlenmiştir ve rota planlaması bu model üzerinden
uçulabilir bir rotaya dönüştürülmüştür.
Şekil 2. Gezgin satıcı problemi
2.2. Genetik Algoritma
Genetik algoritmanın temeli ilk olarak John Holland ve
arkadaşlarının Michigan Üniversitesi’nde yürüttükleri çalışma
555
3.1. Açısal Ağırlıklandırılmış Maliyet Fonksiyonu
Sabit irtifada uçan bir İHA’nın minimum dönme yarıçapına
uygun bir uçuş planı oluşturabilmek için salt öklidyen
uzaklıkları kullanarak bir planlama yapmak yeterli
olmayacaktır. Sadece öklidyen uzaklıkların kullanıldığı bir
uçuş planı, uçağın manevra kabiliyetinden bağımsız olacağı
için minimum dönme yarıçapı içerisinde kalan tüm hedefler
için sürekli olarak bir çember hareketi yapması gerekecektir.
Şekil 4’te minimum dönme yarıçapı 2ϵ olan bir insansız hava
aracının keşfetmesi gereken hedef noktaları temsil edilmiştir.
Bu hedef noktaları için sadece öklidyen uzaklıklar kullanılarak
bir uçuş planı yapıldığı takdirde 𝑞1 , 𝑞2 , 𝑞3 , 𝑞4 , 𝑞5 , 𝑞6 , 𝑞7 , 𝑞8 ,
𝑞1 olacak şekilde bir uçuş planı yapılacaktır. Fakat ardışık tüm
hedef çiftleri için aralarındaki uzaklık minimum dönme
yarıçapı olan 2ϵ değerinden küçük olacaktır. Dolayısı ile İHA
bu hedefleri izleyebilmek için her iki uçuş kolundan birinde
gereksiz çember hareketi yapmak zorunda kalacaktır [4].
Şekil 6. Üç hedef noktası arasındaki açısal sapma
Açısal sapma ölçütü olarak
cos(𝛼𝑖−1,𝑖,𝑖+1 ) = [𝑑𝑖𝑟(𝑞𝑖−1 , 𝑞𝑖 ) . 𝑑𝑖𝑟(𝑞𝑖 , 𝑞𝑖+1 )]
(1)
kullanılmıştır [3]. Burada 𝑑𝑖𝑟(𝑞𝑚 , 𝑞𝑛 ), m ve n hedef noktaları
arasındaki doğrultu (birim vektör) olarak tanımlanmaktadır.
𝑞 −𝑞𝑚
𝑑𝑖𝑟(𝑞𝑚 , 𝑞𝑛 ) = ‖𝑞𝑛
𝑛 −𝑞𝑚 ‖
(2)
Sonuç olarak, toplam maliyet fonksiyonunu, C, elde etmek
için açısal sapma değerlerinin 0 ile λ aralığına set edilmiş
değerleri ile öklidyen uzaklıklar toplanmıştır.
λ
C = ∑𝑖 �λ − � (cos(𝛼𝑖−1,𝑖,𝑖+1 ) + 1)�� + ∑𝑖‖𝑞𝑖+1 − 𝑞𝑖 ‖
Şekil 4. Hedef noktaları
2
(3)
Oluşturulan bu maliyet fonksiyonu, genetik algoritma ile
gezgin satıcı problemi çözümünde kullanılmıştır.
Bu aşamadaki amaç; şekil 4’te temsil edilen hedef noktaları
için
uçağın
minimum
dönme
yarıçapına
uygun
𝑞1 , 𝑞3 , 𝑞5 , 𝑞7 , 𝑞8 , 𝑞6 , 𝑞4 , 𝑞2 , 𝑞1 gibi bir uçuş planı elde
etmektir. Yapılan çalışmada bu gereksinimi sağlamak için
sadece hedef noktaları arasındaki öklityen uzaklıkları
kullanmak yerine buna ek olarak ardışık uçuş kolları arasında
oluşan açısal sapma da hesaba katılmıştır. Şekil 5’te α açısal
sapması gösterilmiştir. Sonuç olarak, bu örnek için 𝑞1 ile 𝑞2
noktası arasında öklityen uzaklığa α açısal sapma değerini de
ekleyecek olursak bu iki nokta arasındaki maliyet artacaktır.
Eğer bu maliyet 2ϵ değerini aşacak düzeye gelecek olursa uçuş
planlaması sırasında 𝑞1 noktasından sonra 𝑞3 noktası
seçilecektir.
3.2. Genetik Algoritma ile Uçuş Planı Optimizasyonu
Harita üzerinde belirlenen hedef noktaları girdi olarak alınarak
bu hedef noktaları arasındaki mesafeler hesaplanmış ve
“uzaklık matrisi” olarak kaydedilmiştir. Hedef noktalarının
oluşturduğu vektörün (kromozom) popülasyon sayısı kadar
rastgele permutasyonu alınarak bir popülasyon matrisi
(popülasyon sayısı x kromozom büyüklüğü) oluşturulmuştur.
Sonrasında bir global minimum değişkeni tanımlanıp değeri
sonsuz olarak atanmıştır. Algoritmanın bundan sonraki amacı;
tanımlanan bu global minimum değerini her bir yinelemede
(iterasyon) aşağıya çekmektir.
Popülasyon matrisi içerisinde rastgele oluşturulmuş her bir
satır için açısal ağırlıklandırılmış maliyet hesaplanmıştır. Bu
maliyetler karşılaştırılarak en düşük maliyetli olan tur, mevcut
yineleme için, optimum tur olarak belirlenmiştir. Global
minimum değeri ise belirlenen bu optimum turun maliyeti
olarak güncellenmiştir.
Bir sonraki yinelemede daha iyi sonuçlar elde edebilmek için
genetik operasyonlar şu şekilde yapılmıştır: Kromozomlar
rastgele sıralanmıştır. Bu sıra içerisindeki ilk dört kromozom
alınarak maliyetlerine göre en iyi olanı belirlenmiştir. Bu en
iyi kromozom (4 x kromozom büyüklüğü) boyutundaki bir
matrisin ilk satırına atanmıştır. Daha sonraki üç satırda ise
belirlenen bu en iyi kromozom üzerinde sırasıyla çevirme
(flip), değiştirme (swap), kaydırma (slide) genetik
operasyonları uygulanarak yeni kromozomlar elde edilmiştir.
Yapılan bu işlem sonucu üzerinde çalışılan bu dört kromozom
içerisindeki en iyi kromozom korunurken diğerlerinin yerine
Şekil 5. Uçuş kolları arasındaki açısal sapma
Seyahat eden pazarlamacı problemini bir İHA’nın minimum
dönme yarıçapı kısıdına uygun şekilde çözebilmek için
oluşturulan maliyet fonksiyonu şu şekildedir: Koordinatları
𝑞𝑖−1 , 𝑞𝑖 , 𝑞𝑖+1 olan herhangi üç hedef noktası için açısal
sapma 𝛼𝑖−1,𝑖,𝑖+1 olarak tanımlanmıştır (Şekil 6).
556
en iyi kromozomdan elde edilen kromozomlar getirilmiştir. Bu
işlem dörtlü gruplar halinde popülasyonun diğer tüm
kromozomları için yapılmıştır. Sonuç olarak, iyi
kromozomlardan türetilmiş yeni bir popülasyon elde
edilmiştir. Bu işlemler belirlenen yineleme sayısı kadar tekrar
ettirilmiştir.
Denklem
3’deki
açısal
ağırlıklandırılmış
maliyet
fonksiyonunda λ değeri açısal sapmanın maliyete olan
katkısını belirler. Daha büyük λ değerleri için açısal sapma
terimi, toplam maliyeti daha çok arttırır. Dolayısı ile
algoritma, daha az açısal sapmaların olduğu bir uçuş planı
üretir. Tam tersi, eğer λ = 0 olarak seçilirse açısal sapma
teriminin, toplam maliyet üzerinde etkisi olmayacaktır.
Dolayısı ile klasik gezgin satıcı problemi çözümü elde edilir.
Şekil 7’de ve şekil 8’de birbiçim dağılıma sahip rastgele
seçilmiş 32 hedef noktası için genetik algoritma işletilmiştir
(Popülasyon sayısı=100, yineleme sayısı=5000 ). Şekil 7’de
λ=0, şekil 8’de λ=2 olarak seçilmiştir ve açıkça görülmektedir
ki λ=2 için elde edilen uçuş planı İHA için daha az manevra
gerektirecektir.
3.3. Dubins Eğrileri
Sabit irtifada uçan İHA’nın kinematik kısıtlarına denk gelecek
bir model olarak Dubins aracı belirlenmiştir [7]. Bu modelde
sabit hızda ve sadece ileri yönde gidebilen bir araç
tanımlanmıştır. Bu araç, manevra kabiliyetini belirleyen
minimum dönme yarıçapı ile belirlenen çember üzerinde
dönüş yapabilmektedir. Geometrik olarak Dubins eğrileri, iki
boyutlu düzlemde iki noktayı belirli yönelimlere göre
birleştiren belirli bir eğrilik sınırına sahip en kısa eğridir. Bu
eğriler başlangıç ve bitiş noktalarında eğrilik sınırına göre
belirlenen bir çembere teğet olurlar.
Dubins aracının başlangıç ve hedef noktaları arasındaki
hareketini tanımlamak için bu noktaların (x,y,ѳ) şeklinde bir
lokalizasyon bilgisi tanımlanır. Burada x ve y iki boyutlu
düzlem üzerindeki konumu, ѳ ise o konumdaki yönelimi ifade
eder. Aracın başlangıç ve hedef noktası arasındaki hareketi
[8]’de bazı kısaltmalardan oluşan konfigürasyonlar şeklinde
tanımlanmıştır. Bu kısaltmalar şu şekildedir:
S : Düz Gidiş
L : Sola Dönüş
R : Sağa Dönüş
Bir başlangıç noktasından bir hedef noktasına ulaşmak için
muhtemel olabilecek altı optimal rota vardır:
{ LRL, RLR, LSL, LSR, RSL, RSR }
[8]’de iki lokalizasyon arasındaki en kısa uzaklık her zaman
bu altı konfigürasyondan biri ile tanımlanmıştır. Bu
konfigürasyonlara Dubins eğrileri denir. Şekil 9’de Dubins
eğrilerinde RSR ve LSR konfigürasyonları temsil edilmiştir.
Şekil 7. Öklidyen gezgin satıcı problemi çözümü (λ=0)
(i)
(ii)
Şekil 9. Dubins eğrileri. (i) RSR, (ii) LSR
Dubins eğrilerinin tasarlanması için literatürde analitik
geometri yöntemi, diferansiyel geometri yöntemi gibi
yöntemler önerilmiştir [8]. Bu yöntemler, başlangıç konumu
ve yönelimi; hedef konumu ve yönelimi bilgileri ile iki
boyutlu düzlemde muhtemel altı optimal Dubins eğrisini
oluştururlar. Oluşturulan bu eğrilerden en kısa uzunlukta olanı
optimal eğri olarak rota planı içerisinde kullanılır.
Şekil 8. Açısal ağırlıklandırılmış gezgin satıcı problemi
çözümü (λ=2)
557
3.4. Hedef Noktalarının Yönelimlerinin belirlenmesi
Açısal ağırlıklandırılmış maliyet fonksiyonu kullanılarak
genetik algoritma ile optimize edilen uçuş planının uçulabilir
bir rota planlamasına dönüştürülebilmesi için Dubins
eğrilerinin oluşturulması gerekmektedir. Dubins eğrilerinin
oluşturulabilmesi her bir hedef noktası için konum bilgisi,
yönelim bilgisi ve bu noktalarının sıralamasını gerektirir.
Genetik algoritma kullanılarak elde edilen uçuş planında
konumları belirli bu hedef noktalarının yönelimleri, bölüm
3.2’de elde edilen uçuş planı bilgisi ile alternatif algoritma
kullanarak belirlenmiştir [9]. Bu algoritma ile her bir hedef
noktası için ihtiyaç duyulan (x,y,ѳ) konfigürasyonu elde
edilmiştir. Şekil 10’da şekil 8’de verilen çözüm için alternatif
algoritma uygulanmıştır.
Şekil 11. Orijinal gezgin satıcı problemi çözümü
Şekil 10. Uçuş planı için alternatif algoritma uygulaması
4. Deneysel Sonuçlar
Şekil 12. Açısal ağırlıklandırılmış gezgin satıcı problemi
çözümü
Tasarlanan planlama algoritmasını test etmek için 12×12
boyutunda bir harita üzerinde 20 adet birbiçim dağılıma sahip
rastgele hedef noktası belirlenmiştir. Çalışılan harita üzerinde
bu hedef noktalarını keşfedecek İHA’nın minimum dönme
yarıçapı 1 olarak varsayılmıştır. Şekil 11’de orijinal gezgin
satıcı problemi çözümü, şekil 13’de ise bu çözüm kullanılarak
elde edilen İHA rota planı gösterilmiştir. Oluşturulan bu
çözümde optimizasyon problemi İHA’nın minimum dönme
yarıçapı kısıdı dikkate alınmadan çözülmüştür. Şekil 12’de
açısal ağırlıklandırılmış gezgin satıcı problemi çözümü
gösterilmiştir. Bu çözümde uçuş kolları arasındaki açısal
sapma dikkate alındığı için İHA’nın minimum dönme yarıçapı
kısıdına uygun bir çözüm elde edilmiştir. Bu çözüm
kullanılarak elde edilen İHA rota planı şekil 14’de
gösterilmiştir. Problemin bu çözümünde denklem 3’deki λ
değeri 6 olarak seçilmiştir. Dolayısı ile uçuş kolları arasındaki
açısal sapma, 0 ile 6 arasında değişen bir değer ile toplam
maliyet fonksiyonuna katılmıştır.
Şekil 13. Şekil 11’deki sonuca göre elde edilen İHA rota planı
558
[9] K. Savla, “On traveling salesperson problems for Dubins’
vehicle: stochastic and dynamic environments,” 44th
IEEE Conference on Decision and Control, and the
European Control Conference, Spain, December 12-15,
2005
Şekil 14. Şekil 12’deki sonuca göre elde edilen İHA rota planı
5. Sonuçlar
Yapılan bu çalışmada İHA rota planlarının minimum dönme
yarıçapı kısıdı göz önünde bulundurularak optimize edilmesi
konusunda tatmin edici sonuçlara ulaşılmıştır. Bundan sonraki
süreçlerde İHA rotalarının diğer bazı kinematik kısıtlar ve bazı
askeri kısıtlar göz önünde bulundurularak planlanması
problemleri üzerinde çalışılacaktır.
Kaynakça
[1] K. Savla, E. Frazzoli ve F. Bullo, “On the point-to-point
and traveling salesperson problems for Dubins’ vehicle,”
American Control Conference, Portland, June 8-10, 2005
[2] K. Savla, E. Frazzoli ve F. Bullo, “Traveling salesperson
problems for the Dubins vehicle,” IEEE Transactions on
Automatic Control, Vol. 53, No. 6, July 2008
[3] D. Macharet, A. Neto, V. Neto ve M. Campos,
“Nonholonomic Path Planning for Dubins’ Vehicles,”
2011 IEEE International Conference on Robotics and
Automation, Shanghai International Conference Center,
May 9-13, 2011, Shanghai, China
[4] J. Ny, E. Feron ve E. Frazzoli, “On the Dubins Travelling
Saleman Problem,” IEEE Transactions on Automatic
Control, vol. 57, no. 1, January 2012
[5] J. H. Holland, “Adaption in Natural and Artificial
Systems,” University of Michigan Pres, Ann Arbor, MI,
1975.
[6] D. Karaboğa, “Yapay zekâ optimizasyon algoritmaları,”
Nobel, 2011
[7] L. E. Dubins, “On curves of minimal length with a
constraint on avarage curvature, and with prescribed
initial and terminal positions and tangents,” American
Jurnal of Mathematics, Vol. 79, No. 3 (July,1975), pp.
497-516
[8] A. Tsourdos, B. A. White ve M. Shanmugavel,
“Cooperative Path Planning of Unmanned Aerial
Vehicles,” Wiley, 2011
559
Bir Zeplinin Otonom Hava Aracı Olarak Tasarımı,
Modellenmesi ve Kontrolü
Ertuğrul Bayraktar, Pınar Boyraz
1
Mekatronik Mühendisliği
Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul Teknik Universitesi
[email protected]
2
Makina Mühendisliği Bölümü
İstanbul Teknik Üniversitesi, Beyoğlu
[email protected]
Bu çalışmada, uzaktan kumandayla kontrol
edilebilen standart bir zeplini otonom çalışır hale
getirebilmek için, zeplin uzaktan kumandası yer
istasyonu olarak adlandırdığımız bir bilgisayar ile
kontrol sinyali gönderebilir hale getirilmiştir.
Ayrıca zeplin bilinen bir çevrede kablosuz kamera
ve ataletsel ölçüm ünitesinden alınan verilerin
birleştirilmesiyle konumunu bilebilmektedir.
Özetçe
Otonom (insansız) araçlar özellikle savunma sanayi ve
akademik dünyanın son 15 yıldır en çok ilgi gösterdiği
konuların başında gelmektedir. Yenilikçi yaklaşımlara
örnek olarak farklı otonom araçların birbirleriyle
etkileşimli halde çalışabilmesi ve bir görevin farklı
bölümlerini gerçekleştirebilmeleri gösterilebilir. En
yaygın belirlenen görev olarak gözetleme, takip, nesne
tanıma ve uzaktan müdahale sayılabilir. Bu çalışmada,
iç-mekân kullanımına uygun boyutlardaki uzaktan
kumandalı bir zeplinin otonom hale getirilmesi,
modellenmesi ve kontrolüyle ilgili deneysel, teorik ve
benzetim çalışmaları verilmektedir. Zeplin üzerinde
atalet ölçüm ünitesi ve kameralar ile navigasyon ve
konumlama yapılabilmekte, yer istasyonundan zeplin
hareketleri kablosuz iletişim kullanılarak belli bir
hassasiyet dâhilinde kontrol edilebilmektedir.
Zeplinlerle ilgili literatürde yer alan çalışmalar
birçok farklı sensör ve farklı kontrol algoritmaları
kullanılarak gerçekleştirilmişlerdir. Bu çalışmada
literatür kontrol ve kooperatif kontrol, görüntü
işleme, navigasyon ve haritalama temelli
çalışmalar baz alınarak incelenmiştir.
Zeplin kontrolü üzerine literatürde oldukça çeşitli
çalışmalar bulunmaktadır. [1]’de modele bağlı
olmaksızın güçlendirme öğrenme prensibine bağlı
olarak, çevrimiçi zeplin yüksekliği kontrolü, küçük
ölçekli bir zepline ses-ötesi algılayıcılar monte
edilerek gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada, Gauss
işlem modeli kullanılarak öğrenme işlemi sürekli
hale getirilmiştir. Çoklu yer aracı oluşumu ile
kooperatif hareket eden ve sensör olarak ataletsel
ölçüm ünitesi taşıyan otonom zeplini içeren [2]’de
ise kontrol yöntemi olarak model tahmini kontrol,
sistem kısıtlarına ait girdi ve çıktılarını işlemek
için kullanılmıştır. Çok sayıda ve farklı kara ve
hava araçları içeren [3]’te, iç ortam deneyleri için
oluşturulan, arama ve kurtarma görevleri atanan ilk
takım; 8 gezici yer aracı ve 4 zeplin, dış ortam
deneyleri için oluşturulan ikinci takım ise ticari
kullanıma açık olan bir otopilot ile otonom olarak
uçabilen 8 adet model uçaktan oluşmaktadır. [4]’te
ardışık durum tahmini için parametrik olmayan
1. Giriş
Zeplinler genel olarak üçe ayrılırlar; 1) Rijit
olmayan zeplinler, 2) Yarı-rijit zeplinler, 3) Rijit
zeplinler. Bu çalışmada rijit olmayan zeplinlerle
ilgili araştırmalara yer verilmiş ve çalışmanın
benzetim ve deneyleri rijit olmayan bir zeplinle
yapılmıştır.
Otonom hava araçları genellikle gözetleme,
görüntüleme veya takip amaçlı kullanılsalar da
askeri alanda saldırı/savunma ve ticari alanda
reklam amaçlı kullanımları da mevcuttur. Otonom
zeplinler taşıyıcı gaz olarak havadan daha hafif gaz
kullanan yapıları itibariyle, farklı otonom hava
araçlarından oluşan ekiplerde, helikopter veya
uçaklara göre daha az enerji kullanarak havada
kalabilme
özellikleri nedeniyle uzun süreli
görevleri üstlenirler.
560
sistem modelleri, Gauss süreç tahmin ve gözlem
modeli ile Unscented Kalman Filtresi (UKF)
algoritması kullanılarak, üzerinde biri, durum
ölçümlerini hareket esnasında toplayan diğeri,
hareketleri algılayan olmak üzere 2 ayrı kamera
sistemi taşıyan iç ortamda uçan bir zeplinin
kontrolü sağlanmaktadır. Hepsi otonom olan kara
ve hava araçlarının oluşturduğu ekiplerden farklı
olarak insan-kontrollü zeplin ve otonom kara aracı
içeren [5]’te ise “çevreye bağımlı bilgi” adı verilen
yeni bir metodla araçların kapasiteleri dahilinde
hareket ettikleri çevreye bağlı olarak ne kadar
bağımlı hareket etmeleri gerektiği incelenmiştir.
sonucunda zeplinin yörüngesi takibi ve haritalama
işlemleri gerçekleştirilmiştir.
2. Otonom Zeplin Tasarımı
Bu çalışmada kullanılan, otonom hareket etmesi ve
bilinen bir çevrede konumlandırma yapabilmesi
için üzerine ataletsel ölçüm ünitesi ve kamera
eklenen zeplinin, ilgili ölçümleri yapılmış ve
fiziksel özellikleri Tablo 1’de verilmiştir.
Tablo 1 Zeplin Fiziksel Özellikleri
İç ortamda hareket eden zeplinle yapılan bir
çalışma olan [6]’da, zeplin, üzerinde sadece bir
kamera ile belirli bir yörüngede hareket ederek,
Lucas-Kanade algoritmasının bir uzantısını
kullanarak nesnelerin keşfi ve takip edilmesi,
sonrasında bu verilere durum kestirimi sonuçlarını
iyileştirmek için basitleştirilmiş hareketten-yapı
(structure-from-motion) algoritması uygulanmış,
istenen yörünge aynı zamanda görüntü verisinden
üretilmiştir. Hem kooperatif kontrol hem de
görüntü işleme temelli bir çalışmaya örnek
olabilecek [7] çalışması incelenebilir. Bu
çalışmada 2 adet helikopter ve bir adet zeplinden
oluşan otonom hareket etme kabiliyetine sahip
ekip, orman yangını gözetleme ve ölçme görevleri
için kızılötesi kameralarla belli bir alanı
gözetlemekte aynı zamanda ataletsel ölçüm ünitesi
ve küresel konumlandırma sistemi ile de hem
bulundukları yerin hem de yangının koordinatlarını
bilmektedir. Bu çalışmalardan farklı olarak [8]’de,
dışarıdan bir izdüşüm yöntemi ve yapay görü ile iç
ortamda uçan, otonom bir zeplinin hareketi
incelenmekte ve oransal-türev (PD) ile de kontrolü
yapılmaktadır.
Ağırlık (kg)
0.255
Maksimum
Genişlik (c) (m)
0.9
Ağırlık Merkezi ile
Batmazlık Merkezi
Arasındaki Uzaklık
(m) (x-ekseninde)
0
Maksimum
Uzunluk (l) (m)
1.16
Batmazlık Merkezi
(m) (z-ekseninde)
0.21
Maksimum
Yükseklik (d) (m)
0.5
Hacim Merkezi
(m) (x-ekseninde)
0
Hacim (m3)
0.492
Hacim Merkezi
(m) (z-ekseninde)
0.14
Referans Alan
(m2)
0.6232
Standart olarak alınan uzak kumandalı zeplinin,
otonom hareketi için daha önce adı geçen kablosuz
kamera ve ataletsel ölçüm ünitesi dışında, uzaktan
kumandası, saat yönü ve saat yönünün tersi olmak
üzere iki yöne dönebilen 3 motoru için yer
istasyonundan gelen kontrol sinyalleri, 6 adet röle
ile kurulan bir devre üzerinden, Şekil 1’de
gösterildiği gibi, Arduino Mega 2560 adlı
mikroişlemciyle yapılmaktadır.
Üzerinde 4 adet ses sensörü bulunan ve iç ortamda
uçan zeplinle çalışılan [9]’da, bilinen bir çevrede
Monte-Carlo lokalizasyon algoritması kullanılarak,
zeplin yüksekliğine bağlı olarak geniş başlangıç
açılarında ses sensöründen alınan veri, olasılık
tabanlı sensör modeli ile işlenerek güvenilir konum
bilgisi elde edilmektedir. Dış ortamda uçan bir
zeplinle yapılan hareket tahmini ve haritalama
çalışması olan [10]’da, zeplin üzerinde sensör
olarak stereo-kamera, küresel konumlandırma
sistemi, pusula ve rüzgar sensörü bulunmaktadır.
Bu çalışmada 3000 stereo görüntü 20 metreden 30
metreye kadar farklı yüksekliklerden alınmış diğer
sensör
verileriyle
birleştirilerek
deneyler
561
pervaneye dik konumlandırılmış, dikey eksendeki
hareketi sağlayan bir pervane olmak üzere toplam
üç pervane Şekil 3’te gösterildiği gibi
bulunmaktadır.
Şekil 1Uzaktan kumanda Arduino işlemci bağlantısı.
Şekil 3 Zeplin üzerinde pervanelerin konumları.
Zeplin üzerinde, Şekil 2’deki gibi lityum-polimer
batarya, motorlar, kamera ve Arduino için farklı
seviyelerde voltaj gönderilebilen voltaj regülatörü,
kablosuz kamera, ataletsel ölçüm ünitesi ve
ataletsel ölçüm ünitesi verisini kablosuz bir şekilde
göndermek için Arduino Uno adlı mikroişlemci ve
Xbee kablosuz veri transfer cihazından oluşan ayrı
bir platform bulunmaktadır.
Zeplin matematik modeli oluşturulurken, iç
ortamda
uçacağı
ve
zepline
eklenecek
donanımların yerleri ağırlık, batmazlık ve hacim
merkezlerine olan etkileri de gözönünde
bulundurularak 2 kısıtlayıcı kabul yapılmıştır, bu
kabuller:

Zeplinin bir noktasal rijit cisim gibi
hareket ettiği ve herhangi bir hava akımı
etkisiyle şeklinin değişmediği,

Zeplin ağırlık merkezi ve hacim merkezi
aynı dikey eksen üzerinde olup, bu dikey
eksenin simetri ekseni olduğudur.
Böylelikle zeplin kinematik modeli [1] (3.1)’deki
gibi gösterilebilir:
Şekil 2 Zeplin üzerinde oluşturulan sensörlerin
bulunduğu platform.
̇
(
(
̇
̇
)
)
(
(
)
)
(3.1)
̇
Voltaj regülatörü çıkışları motorlar için 3V,
kablosuz kamera için 7.4V ve Arduino için 6V
şeklindedir. Ayrıca XBee aracılığıyla ataletsel
ölçüm ünitesinden elde edilen 3 eksen için ivme,
üç eksen için açısal ivme, pusula ve zaman verileri
yer istasyonunda alıcı XBee ile seri porttan yer
istasyonuna aktarılmaktadır.
̇
[ ̇]
(
[
)
]
Burada ̇ , ̇ ve ̇ , 3 eksendeki hızları;, ̇ , ̇ ve ̇
ise üç eksendeki açısal hızları;
ve doğrusal
öteleme hızlarını;
ve
dönel açısal hızları
belirtmektedir. Ayrıca
ve
’yi ifade etmektedir.
3. Matematiksel Modelleme
Bu çalışmada kullanılan ve iç ortamda uçan zeplin
3’ü öteleme, 3’ü de dönme olmak üzere toplam 6
serbestlik derecelidir. Zepline, yer istasyonunda
üretilen kontrol sinyalleri Arduino miktroişlemci
ve bir elektronik devre üzerinden uzaktan kumanda
ile gönderilmektedir. Zeplinin motorlarını taşıyan
gondolun her iki yanında, boylamsal hareketi
sağlayan birer pervane ve alt kısmında bu iki
Buna ek olarak zeplin dinamik modeli [11] aşağıda
verilmiştir:
̇
(3.2)
Bu ifadede
zepline ait tüm kütle ve ataletleri
içeren, 6x6 boyutlarında bir kütle matrisidir.
Coriolis kuvveti vektörü,
batmazlık ve
562
yerçekimi kuvvetlerini içeren vektör,
aerodinamik kuvvetleri içeren vektör,
tahrik
kuvvetlerini içeren vektördür ve bu vektörlerin
hepsi 6x1 boyutlarındadır.
4. Kontrol
Bu çalışmada herhangi bir kontrolcü olmadan
benzetim
yapıldığında
Şekil
4’ten
de
görülebileceği gibi zeplin modeli kararsız bir
hareket göstermektedir. Ayrıca her iki hareket
modelinin kutupları incelendiğinde, sıfırdan büyük
kutuplar olduğu bu şekilden açıkça görülmektedir.
Doğrusal olmayan bu modeli kolay bir şekilde
analiz edebilmek için boylamsal ve yanal hareket
modelleri çıkarılmıştır ve bu modellerin durum
uzayı gösterimleri yapılmıştır. Bu modeller
[15]’ten yararlanılarak elde edilmiştir. Uçak ve
helikopter gibi hava araçlarından farklı olarak
zeplin modelinde durum matrisi moment
terimlerini de içerir, ayrıca standart durum-uzayı
gösteriminde B matrisi girdi matrisi değil, kontrol
matrisidir.
durum matrisi ve
kontrol matrisi olmak
üzere, doğrusallaştırılmış boylamsal hareket
modeli (3.3)’te görüldüğü gibidir.
̇
̇
̇
̇
[
( ̇
( ̇
̇
̇
(
(
)
)
(̇
)
(
)
)
)
[
(
)
]
Şekil 4 Herhangi bir kontrol yöntemi uygulanmadan
boylamsal ve yanal hareketin zamana göre benzetimi
ve köklerin yeri.
]
(3.3)
Bu çalışmada literatürde [12], [13] ve [14] gibi
örnekleri bulunan, zeplin kontrolü için doğrusalkaresel-kontrol yöntemi uygulanmıştır. Şekil 5’te
görülebileceği
gibi
doğrusal-karesel-kontrol
yöntemi uygulandıktan sonra sistem kararlı hale
gelmiş ve kutuplar reel-eksende sıfırdan küçük
değerlere sahip olmuşlardır.
Burada,
kütleyi,
yerçekimi ivmesini,
yunuslama açısını, “e” alt indisi yer uzayında
sabitlenmiş mutlak koordinat sistemini, atak
açısını, “U” ve “W” zeplin bileşik hızını, ̇ ̇ ve
̇ olan terimler hareket esnasında hava
direncinden dolayı eklenen sanal kütleleri ifade
etmektedir.
durum matrisi ve
kontrol matrisi olmak
üzere, doğrusallaştırılmış yanal hareket modeli:
[
]
[
Bu ifadede,
momentini ve
]
(3.4)
kuvvet bileşenini,
dönme
yalpa momentini göstermektedir.
Şekil
5
Doğrusal-karesel-kontrol
yöntemi
uygulandıktan sonra boylamsal ve yanal hareket.
563
5. Navigasyon
Sonuçları
ve
Yer
Belirleme
siyah-beyaz resim veri yapılarının farklı
olmasından ileri gelmektedir. Ayrıca şekilde renkli
görüntülerle çalışılan eşleştirme işleminde eşleşen
görüntüler arasındaki en büyük uzaklık 0.948940,
en yakın uzaklık 0.068058 olarak gerçekleşirken,
siyah-beyaz görüntülerle çalışılan eşleştirme
işleminde en büyük uzaklık 1.019230, en yakın
uzaklık değeri ise 0.068055 olmuştur.
Deney
Kablosuz kamera ile zeplinin bilinen bir çevrede
pozisyonunu bulabilmek için görüntü almak için
hazırlanan bir platform yardımıyla 3090
görüntüden oluşan bir görüntü veri seti
oluşturulmuştur. Bu görüntüler, İstanbul Teknik
Üniversitesi Mekatronik Eğitim ve Araştırrma
Merkezi’nde bulunan bir ofis odasından 65 cm
aralıklarla 45 nokta belirlenmiş ve bu noktalardan
100 cm, 150 cm ve 200 cm olmak üzere üç ayrı
yükseklikten, platform 15’er derece saat yönünde
döndürülerek uygun bir noktadan 24 adet görüntü
alarak elde edilmiştir. Veri setine kaydedilen
görüntülerin kartezyen koordinatlardaki konumları
ve görüntülere verilen isimlerin anlamları, 9. nokta
için Şekil 6’da gösterilmetedir. Kablosuz
kameradan gerçek zamanlı alınan görüntünün,
görüntü veri setini arama ve görüntü eşleştirme
işlemi OpenCV kütüphanesi ve SURF metodu
kullanılarak gerçekleştirilmiştir.
Şekil 7 Renkli ve Siyah-Beyaz görüntülerle yapılan
eşleştirme işlemleri performans karşılaştırması.
Şekil 8’de renkli ve siyah-beyaz görüntülerle
yapılan çalışmalarda kablosuz kameradan alınan
gerçek zamanlı görüntü ile veri seti eşleştirilmesi
işlemi görselleştirilmiştir. Açık bir şekilde
görülmektedir ki en çok tanımlayıcı noktaları
eşleşen görüntüler (mavi çember ile gösterilmiş)
dışında aynı noktaya ait farklı açılarla alınan
görüntülerin de tanımlayıcı noktalar eşleşmektedir.
Şekil 6 Veri seti görüntülerinin konumlandırılması.
Kablosuz kameradan gerçek zamanlı alınan
görüntü ile veri setindeki uygun görüntünün
eşleştirilmesi ve iki görüntüde bulunan tanımlayıcı
noktalara ilişkin değerler, renkli ve siyah-beyaz
görüntülerle çalışılma durumlarını gösterir biçimde
Şekil 7’de verilmiştir. İki görüntü arasındaki ilişki
uzaklık olarak tanımlanmış olup bu değer ne kadar
küçükse eşleşen görüntüler o değerde benzer, ne
kadar büyükse de görüntüler birbirinden o değerde
farklıdır anlamına gelmektedir. Ayrıca işletim
sistemi olarak Ubuntu 12.10 versiyonu, yazılım
geliştirme platformu olarak Eclipse 3.8
kullanılmıştır. Bu koşullarda görüntü eşleştirilme
işleminin yapıldığı bir çevrim renkli görüntülerle
çalışılması durumunda 1.64 saniye, siyah-beyaz
görüntülerle çalışılması durumunda 1.60 saniye
olarak gerçekleşmiştir. Bu farkın nedeni renkli ve
Şekil 8 9. Nokta için renkli
görüntülerin eşleşme durumları.
564
ve siyah-beyaz
Görüntü ile yer belirleme işlemine ek olarak
ataletsel ölçüm ünitesi ile alınan veriler
kullanılarak lokalizasyon işlemi yapılmıştır.
Ataletsel ölçüm ünitesinden alınan veri yapısı Şekil
9’da gösterilmiştir. Ataletsel ölçüm ünitesinden 9
elemanlı bir vektör şeklinde veri alınmaktadır. Bu
vektörün ilk üç elemanı 3 eksendeki ivmeleri, 4-6.
sıra arasında veriler sırasıyla yunuslama açısı,
dönme/yuvarlanma açısı ve sapma açısıdır, 7.
sıradaki veri pusula ve son olarak 8. sırada
milisaniye cinsinden zaman verisi bulunmaktadır.
Başlangıç noktası bilinen harekette elde edilen
sonuçlar, görüntü eşleme işleminden gelen ve
zeplinin iç ortamda hangi noktada olduğu
bilgisini içeren sonuçlarla karşılaştırılıp bir
nihai konum bilgisi elde edilmektedir.
Gelecek çalışması olarak, öncelikle ataletsel ölçüm
ünitesinden alınan verilere bir Kalman filtresi
tasarımı yapılması düşünülmektedir. Ayrıca
deneyler tamamlanarak kontrol algoritmasının
performansının değerlendirilmesi ve iyileştirme
çalışmalarının yapılması düşünülmektedir. Görüntü
eşleme çevrim süresi performansı artırılarak daha
kısa
zamanda
eşleştirme
işleminin
gerçekleştirilmesi
böylelikle
konumlandırma
işleminin
gerçek
zamana
yaklaştırılması
hedeflenmektedir. Bunlara ek olarak bir nesne
kütüphanesi oluşturulması ve zeplin bilinmeyen bir
çevreye bırakıldığında bu nesne kütüphanesi
kullanılarak anlamsal bir harita çıkarılması
çalışması yapılacaktır.
Teşekkür
Bu çalışma boyunca geniş imkanlarını kullandığım İstanbul
Teknik Üniversitesi Mekatronik Eğitim ve Araştırma Merkezi
Kurucuları Prof. Dr. Metin GÖKAŞAN ve Prof. Dr. Ata
MUĞAN’a, teşekkürü bir borç bilirim.
Kaynakça
[1] A. Rottman, C. Plagemann, P. Hilgers ve W. Burgard,
“Autonomous Blimp Control Using Model-free
Reinsforcement Learning in a Continuous State and
Action Space,” IEEE/RSJ International Conference on
Intelligent Robots and Systems, San Diego, 2007.
[2] H. Fukushima, K. Kon, F. Matsuno, Y. Hada, K.
Kawabata ve H. Asama, “Constrained Model Predictive
Control: Applications to Multi-Vehicle Formation and an
Autonomous Blimp,” SICE-ICASE International Joint
Conference, Busan, 2006
[3] E. King, Y. Kuwata, M. Alighanbari, L. Bertuccelli ve J.
How, “Coordination and Control Experiments on a
Multi-vehicle Testbed,” Proc. Of the 2004 American
Control Conference, Boston, Massachusetts, 2004
[4] J. Ko, D. Klein, D. Fox ve D. Haehnel, "GP-UKF:
Unscented Kalman Filters with Gaussian Process
Prediction and Observation Models," in International
Conference on Intelligent Robots and Systems,
California, 2007.
[5] L. E. Parker, C. M. Reardon, H. Choxi ve C. Bolden,
"Using Critical Junctures and EnvironmentallyDependent Information for Management of TightlyCoupled Cooperation in Heterogeneous Robot Teams," in
IEEE International Conference on Robotics and
Automation, Kobe, 2009.
[6] T. Fukao, K. Fujitani ve T. Kanade, "An Autonomous
Blimp for a Surveillance System," in International
Şekil 9 Ataletsel ölçüm ünitesinden alınan veri örneği.
Bu verilerle basit bir algoritma kullanılarak
lokalizasyon değeleri elde edilmiştir.
3 eksende hız değerlerini elde etmek için
kullanılan denklem:
(
( )
(
))
(
( )
(
))
(5.1)
Benzer şekilde 3 eksende pozisyon değerlerini
elde için kullanılan denklem:
(
( )
(
(
))
(
( )
))
(5.2)
565
[7]
[8]
[9]
[10]
[11]
[12]
[13]
[14]
[15]
Conference on Intelligent Robotics Systems, Las Vegas,
Nevada, 2003.
L. Merino, F. Caballero, J. R. Martínez-de-Dios, I. Maza
ve A. Ollero, "An Unmanned Aircraft System for
Automatic Forest Fire Monitoring and Measurement,"
Journal of Intelligent and Robotic Systems, vol. 65, no. 14, pp. 533-548, 2011.
S. Oh, S. Kang, K. Lee, S. Ahn ve E. Kim, "Flying
Display: Autonomous Blimp with Real-Time Visual
Tracking and Image Projection," in International
Conference on Intelligent Robots and Systems, Beijing,
2006
J. Müller, A. Rottman, L. M. Reindl ve W. Burgard, "A
Probabilistic Sonar Sensor Model for Robust
Localization of a Small-size Blimp in Indoor
Environments using a Particle Filter," in IEEE
international conference on Robotics and Automation,
Piscataway, NJ, 2009.
S. Lacroix ve K. Jung, "High Resolution Terrain
Mapping with an Autonomous Blimp," in International
Conference on Intelligent Robots and Systems, Lausanne,
2002.
S. B. V. Gomes ve J. J. G. Ramos, "Airship Dynamic
Modeling for Autonomous Operation," in Internatonal
Conference on Robotics & Automation, Leuven, 1998.
I. Masar ve E. Stöhr, “Gain-scheduled LQR-control for
an autonomous airship,” 18th International Conference
on Process Control, Tatranská Lomnica, 2011.
L. Habibpour ve H. T. Delshad, “Design of LQR and
Fuzzy Logic Controller For Unmanned Airship Pitch
Control System,” Majlesi Journal of Mechatronic
Systems, Cilt: 1, No: 3, s:15-18, 2012
X. Wu, C. H. Moog, L. A. M. Martinez ve Y. Hu,
“Nonlinear Control of a Buoyancy-Driven Airship,” Joint
48th IEEE Conference on Decision and Control and 28th
Chinese Control Conference, Shanghai, 2009.
Sebbane, B., Y., “Lighter Than Air Robots: Guidance and
Control of Autonomous Airships.”, New York, Springer,
2012.
566
Dört Motorlu İnsansız Hava Aracı (Kuadrotor) için Kontrol
Yazılımı Geliştirme
Hakan AYKANAT 1, Ayşenur AKGÜL 2, Utku BAYRAM 3
1,2,3
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Çanakkale 18 Mart Üniversitesi, Çanakkale
[email protected]
2
[email protected]
3
[email protected]
1
geliştirilmesi ve çeşitlerinin piyasaya sürülmesi kaçınılmaz
olmuştur.
İnsansız hava araçları bazı performansları göz önüne
alınarak sınıflandırılırlar. Bunlar, ağırlık, uçuş süreleri,
motor tipi, maksimum yükseklik, hız ve yükleme miktarları
olarak değerlendirilir [1,12]. Kullanılan enerji kaynağına
göre benzin, nitro yakıt ve elektrik motorları olarak ayırt
edilirler. Hava fotoğrafları veya görüntü alma söz konusu
olduğunda yakıtlı motorların yaratacağı vibrasyondan dolayı
genellikle elektrik motorları tercih edilmektedir. Elektrikli
hava araçlarında kullanılan motorların yüksek akım
çekmeleri, kullanılan bataryaların kısa süre gitmelerine sebep
olmakta ve bu da yakıt kullanan hava araçlarına göre
dezavantaj
olarak
sunulmaktadır.
Geniş
alanların
ölçülmesinin gerekmediği yerlerde ve pistin olmadığı
yerlerde genel adı multikopter (dört kanatlısı Kuadrotor, altı
kanatlısı hekzakopter, sekiz kanatlısına oktokopter) olan,
kalkış ağırlığı 4-5 kg olarak bilinen insansız elektrikli hava
araçları ortalama 10 dk havada kalabilmektedir. Fakat
yapılan bazı çalışmalarda bu sürenin 60 dakikanın üzerine
çıktığı bilinmektedir [1,13].
İnsansız hava aracı sistemi, havacılık, elektronik,
mekanik, elektro-mekanik ve yazılım disiplinlerinin bir arada
yer aldığı, teknolojik açıdan üst düzeyde ve oldukça karmaşık
bir sistemdir. Böyle bir sistemin tasarlanmasında, alt
sistemlerin seçimi ve geliştirilmesi, birbirlerine entegrasyonu
ve uygulanacak testler büyük önem taşımaktadır [6,9,10].
Günümüzde insansız hava araçları oldukça popüler bir
hale gelmiştir. Bu bağlamda, önceleri tamamen hobi olarak
kullanımı düşünülen multikopterlerin belli bir amaca yönelik
olarak ve fayda sağlayacak şekilde kullanılabileceği de
anlaşılmaktadır. Günümüzde birçok alanda yeryüzünün
istenilen kriterlere göre görüntülerinin alınmasına ihtiyaç
duyulmaktadır. Bunlara belediyelerin imar planlama
departmanları, harita ve kadastro, geomatik mühendisliği
alanı ve hatta dizi ve film çekimlerine kadar örnekler
verilebilir. Bu projenin amacı ise normalde kullanımı tecrübe
gerektiren bu insansız hava araçlarının otomasyonel bir
şekilde kullanımını sağlamak ve istenilen verilerin elde
edilmesini kolaylaştırmaktır. Yazılım ile desteklenmeden
uçurulan bir multikopterin, yerdeki pilotuna olan uzaklığı
arttıkça kontrolü güçleşmektedir. Hatta menzil dışına çıkma
durumunda insansız hava aracının kaybedilmesi durumu bile
Özetçe
Bu çalışma, düşey iniş kalkış yapabilen dört motorlu insansız
hava aracı (İHA) olan kuadrotor’un kontrol yazılımını
geliştirme üzerinedir. Üzerinde, mekânsal veri toplayabilen
GPS (Küresel Pozisyonlama Sistemi) modülü, kablosuz video
aktarıcı modül, sistem kontrol ana kartı (multiwii) ve görüntü
aktarabilecek kameraya sahip olan bu aracın elle kontrol,
otomatik kontrol ve acil durum planlarının otomatik olarak
devreye sokulmasıyla ilgili “uzman sistemler” kullanarak
uçuş planlama çalışmaları ele alınmıştır. Mevcut çalışmalar
incelendiğinde yoğunlukla kuadrotorların dinamik modelleri
[4], durumsal ve hover kontrol teknikleri [3], eyleyici
modelleri ve almaçlar [2] üzerinde çalışıldığı görülmüştür.
Bu çalışmada aracın yazılım kısmı ve doğabilecek sorunlara
karşı
vermesi
gereken
tepkiler
üzerine
yazılım
geliştirilmiştir. Bu yazılımla kuadrotorun parametrelerinin
kolay kontrolü, haritadaki konumunun gerçek zamanlı takibi,
geliştirilen yapay zeka ile kendi uçuşunu tanımlama özelliği
ve tablet bilgisayardan kolay kontrol özelliği sağlanmıştır.
1. Giriş
NATO nun İHA dokümanında yer alan tanıma göre insansız
hava araçları; istenilen aerodinamik uçuş kuvvetlerini
pilotsuz olarak destekleyen, füze rotası haricinde ölümcül
veya ölümcül olmayan faydalı yükleri uzaktan kumanda veya
otomatik/otonom uçuşla taşıyabilen araçlardır [6,7]. Başka
bir düşünceye göre İHA nın tanımı insansız hava aracı değil,
içinde pilot bulunmayan hava aracı olarak ifade edilmelidir.
Çünkü yerde bulunan pilot, uzaktan komuta ile uçuş
esnasında her zaman uçuşa müdahale edebilir, uçuş rotasını
değiştirebilir veya görevi iptal edebilir [6,8].
FAA’nın (Federal Aviation Administration) uçuş
güvenliği kurallarına göre kaza kırımının oluşmasını
etkileyen faktörler, insan, makine, yönetimi görev ve çevre
olarak 5M modeli ile temsil edilmektedir. Bu faktörler, bir
veya birden fazla sistem arızasına neden olur [6,11].
Hava fotoğrafları çekmek veya görüntü almak için
kaldırılan tek motorlu bir uçak ele alındığında uçağın
maliyeti, pilotun maliyeti, harcanan yakıt, uçak bakım ve
hangar maliyetleri de üstüne eklendiğinde kumanda etmesi
için pilot gerektirmeyen insansız hava araçlarının
567
kapasitesine sahip oldukça hafif ve tek batarya kullanılması
tercih edilmiştir.
söz konusudur. Bu tür istenmeyen durumlarla karşılaşmamak
için bu çalışmada bir yazılım geliştirilmiştir. Bu yazılım
sayesinde bu risk ve zorluklar büyük ölçüde ortadan
kalkmaktadır.
Gerçekleştirilen projede kullanılan kuadrotor, toplama
olarak tabir edilen yöntem ile tasarlanmıştır. Çalışır vaziyette
hazır donanım alınmamış, lisans bitirme projesi olduğundan
dolayı maliyet sınırı gözetilerek birim fiyata düşen kaliteli ve
fonksiyonel parçalar bileşkesinde buluşan donanımlar tercih
edilmiştir. Geliştirilen yazılım ile çeşitli ara yüzler
oluşturulmuştur. Böylece uçuşla ilgili parametrelerin
kontrolü sağlanmış, kuadrotorun uçuşu gerçek zamanlı takip
edilmiştir. Geliştirilen yapay zeka sayesinde uçuşla ilgili
kendi kararlarını verme özelliği eklenmiştir. Kolay kontrol
edilebilmesi için de tablet bilgisayardan ulaşımını sağlayacak
yazılım geliştirilmiştir.
2.2. Motorlar
Otomasyon uygulamalarında DC motorlar başlığı altında
senkron ve asenkron motorlar, alt başlıkta da fırçalı, fırçasız,
step ve servo motorların yoğunlukla kullanılmaktadır. Step ve
servo motorların hızdan ziyade güç ve/veya açı gerektiren
uygulamalarda kullanıldığı bilinmektedir. Bu çalışmada bize
gereken, pervaneyi yüksek hızlarda çevirebilecek ve
sürtünmesi az olan tipte bir motordur. Bu nedenle fırçalı DC
motorlardaki komütatör ve fırçanın yerine anahtarlama
elemanlarının kullanıldığı, rotoru elektromıknatıs değil de
sabit mıknatıstan oluştuğundan kolektör düzeneğinin ortadan
kalktığı fırçasız DC motor kullanılmıştır. Projemizde
kullanılan fırçasız motor, DJI Phantom 950KV marka-model
dir.
2. Donanımsal Yapı
Spor müsabakalarında, görsel medya ve film sektöründe,
askeri alanlarda ve akademik araştırmalarda kullanılmak
üzere üzerinde eşzamanlı olarak görüntü aktarma ünitesi
bulunması gerektiği durumlarda hava aracına eklenen
kamera, toplam ağırlığı arttırmaktadır. Toplam itki kuvveti,
kullanılan her bir motorun kaldırma gücünün toplamı
olduğundan motor sayısının artması, yük kaldırmak için
avantajdır. Fakat batarya tüketimini arttırmakta ve havada
kalış süresini azaltmaktadır. Kullanılan motorların
sürtünmesini en aza indirmek için fırçasız DC motor
kullanılmaktadır. Kuadrotorların donanımsal yapısıyla
paralellik teşkil eden çeşitli kontrol uygulamaları mevcuttur.
Bazı çalışmalarda Kuadrotor dinamikleri üzerine çalışılmış
ve farklı kontrol yöntemleri uygulanmıştır. Buna göre kayma
kipli kontrol algoritmasının özellikle yüksek başlangıç
değerlerinde
ve
bozucuların
yoğunluğunda
diğer
algoritmalara (geri adımlamalı, ters dinamik, PD kontrol)
göre üstünlük gösterdiği gözlemlenmiştir [3].
2.3. Gövde ve Pervaneler
Kuadrotor tarzı insansız hava araçlarında motorlar karşılıklı
olarak simetrik monte edilmektedir. Aracın havada asılı
kalabilmesi ve hassas şekilde havalanabilmesi için motorlara
monte edilecek pervanelerin, yan yana olan motorların
dönerkenki açısal momentumlarının birbirini sıfırlaması için
ters açılı olmaları gerekmektedir. Piyasada pusher-puller
olarak satılan ters açılı bu pervaneler yüksek mukavemete
sahiptir ve projemizde 10x4.5 inch ölçülerinde olanlar
kullanılmıştır.
İtki motorlarının, bataryanın, elektronik kartların ve
kameranın monte olacağı, sürtünmesi ve ağırlığı az,
dayanıklılığı fazla bir platform üzerine monte olması
gerekmektedir. Projemizde gövde, Dji Phantom Plastic marka
olarak seçilmiştir.
2.1. Batarya
2.4. Elektronik Aygıtlar
Kullanım amacına göre çeşitli kimyasallara sahip farklı pil
çeşitleri mevcuttur. Şarj edilebilir piller arasından yüksek
şarj yoğunluğu sağlayan lityum-iyon pil, uzun şarj adedine
sahip (1500 defanın üzerinde) fakat az enerji yoğunluğu
bulunan nikel-kadminyum piller, hafif olması sebebiyle
genellikle uçan cihazlarda kullanılan ve yüksek enerji
yoğunluğuna sahip lityum-polimer gibi çeşitli piller
mevcuttur. Pillerin bir araya gelerek oluşturdukları pil
gruplarına batarya denilmektedir. Projemizde kullanılan
batarya, ZIPPY Flightmax 5000mAh 3S1P 40C marka-model
pildir. Tasarladığımız kuadrotorun kaldırma kapasitesi 4-5 kg
kadardır ve mevcut donanımsal yapısı itibariyle ağırlığı 1,5
kg kadar olan aracımız bu sayede 2,5-3,5 kg daha yük
taşıyabilmektedir. Taşıyabileceği bu yük miktarını ek batarya
takarak aracın havada kalma süresini arttırmak suretiyle
kullanılacağı düşünüldüğünde; aracın, taşıdığı yük miktarıyla
doğru orantılı olarak fazla enerji harcayacağı da hesaba
katılmalıdır. Bu bağlamda ek batarya kullanılmasında gözle
görülür bir fayda olmayacağı gibi bu yöntem dezavantaja bile
dönüşebilir. Bu sebepten dolayı bu çalışmada yüksek akım
ESC (elektronik hız kontrolcüsü); bir elektrik motor hızını,
yönünü veya muhtemel fren etkisini değiştirebilen elektronik
bir devredir. Sıklıkla fırçasız motorlar için kullanılır. ESC
’ler girişlerine devredeki mikro denetleyici sayesinde
uygulanan PWM (darbe genişlik modülasyonu) sinyali ile
fırçasız motorun hızını kontrol ederler. Bunun yanında
fırçasız motorların çekebileceği ani yüksek değerli akımlara
karşı dayanmak zorunda oldukları için güçlü mosfetler ve güç
elemanları içerirler [5]. Projemizde kullanılan ESC, Dji
Phantom 10A marka-model olarak seçilmiştir.
Uçuş kontrol kartı; üzerinde hassas konumlandırma
işlevselliği sağlayan GPS bulunduran, üzerine düşen statik
(yerçekimi) veya dinamik (aniden hızlanma veya durma)
ivmeyi ölçen Accelerometer (ivmeölçer) bulunduran, açısal
hızı öğrenmek için kullanılan Gyro (jiroskop) bulunduran
[14], atmosfer basıncını ölçmek için üzerinde barometre
bulunduran, yeryüzündeki yönünü belirlemek için üzerinde
magnetometre (manyetik alan ölçer) bulunduran USB
bağlantılı elektronik karttır.
568
işlemlerin sonuçlarına göre de bu çalışmada geliştirilen
yapay zeka sayesinde hangi motorun ne kadarlık devirde
döneceğine karar verilmektedir. Bu ara yüz Şekil 1’de
görülmektedir.
Kablosuz görüntü aktarıcı; kamera, uydu alıcı, video
kamera, güvenlik kamerası gibi görüntü aygıtlarından elde
edilen görüntüyü ve sesi alıp kablosuz olarak belirli frekans
bantlarında sınırlı mesafelerde aktarabilen, bir alıcı ve bir
vericiden oluşan cihaz takımıdır. Projemizde kullandığımız
Next YE-2G4B marka-model 4 kanallı video aktarıcı 2,4GHz
bandında aktarım yapmaktadır.
Bu projede kablosuz video alıcısından elde edilen
görüntünün, alıcının seri çıkışından alınarak kontrol
bilgisayarına aktarılması için çevirici kullanılmak zorunda
kalınmıştır. Seri olarak alınan görüntü verisi EC-232 model
seriden ethernete çevirici kullanarak artık LAN, WAN veya
internet ortamından görüntüye ulaşılabilir hale getirilmiştir.
Yukarıdaki donanımlara ek olarak Airtes 4400 markamodel acces point kullanarak kablosuz veri aktarma ağını
güçlendirilmiş ve yüksek performanslarda çalışılabilir hale
getirilmiştir.
İHA aracılığıyla havadan görüntü almak için kuadrotora
monte edilecek kamera, 420 TVL çözünürlüklü, CVBS
çıkışlı ve otomatik odaklamaya sahip özelliklerdedir.
Uygulanan deneylere göre kullanılan elektronik aygıtların
uyumsuzluk yapması gibi bir durum söz konusu olmamış ve
düzenli bir biçimde kontrol haberleşmeleri ve görüntü
aktarımı sağlanmıştır.
Şekil 2: Gerçek zamanlı data aktarım ekranı
Diğer bir kullanıcı ara yüzünde ise uçuş esnasında
kuadrotordan aktarılan anlık veriler görüntülenmektedir.
Şekil 2 deki bu ara yüzde görüldüğü gibi orta kısımda
bulunan grafik gyro, accelerometer, magnetometer ve
altimeter den alınan verileri göstermektedir. Hemen alt
kısımda ise pusula bilgisi, kuadrotorun Pitch ve Roll
değerlerine göre suni ufuk çizgisi ile yaptığı açı ve GPS
konum bilgisi görülmektedir. Sağ üst köşede ise Kuadrotor
motorlarından hangilerinin ne kadarlık devirde döndükleri
bilgileri ve throttle, pitch, roll, yaw gibi parametreleri
görülmektedir.
3. Yazılım Geliştirme
Projenin yazılım kısmı daha çok kuadrotorun uçuş esnasında
hangi kriterleri baz aldığı ve uçuş planlamasının nasıl
yapılacağının belirlenmesine yöneliktir. Onun haricinde ise
uçuş halinde olan kuadrotor verilerinin kablosuz olarak
gerçek
zamanlı
aktarımına
imkân
tanımaktadır.
Kullandığımız yazılım MultiWii WinGUI [15] isimli .Net
platformu üzerinde tasarlanmıştır ve tamamen açık kaynak
kodludur. Bu yazılım, üzerinde geliştirmeler yapılarak bu
projeye uygun hale getirilmiş ve ek olarak bu yazılıma yapay
zekâ denetim yeteneği kazandırılmıştır.
Şekil 3: Uçuş görevi planlama ekranı
Şekil 3 deki ekranda ise kuadrotorun mevcut batarya ve
ağırlık bilgileri baz alınarak tahmini havada kalma süresi
ve menzil hesaplanmaktadır. Bu hesaplama Sugeno
Fuzzy System kullanılarak yapılmaktadır. Yukarıdaki
harita ekranında ise kuadrotorun uçması istenilen bölge
harita üzerinden ister point grubu olarak ister de
linestringler olarak işaretlenebilir ve işaretlenen
alanlardan bir poligon oluşturulabilir. Oluşturulan
poligonun çevresinin ne kadar uzunlukta olduğu yan
taraftaki bilgilendirme ekranında yazmaktadır. Traverse
Polygon butonuna basıldığında ise Kuadrotor bulunduğu
noktaya en yakın olan poligon noktasına giderek
dolaşmaya başlayacaktır. Dolaşma esnasında kablosuz
Şekil 1: PID parametre kontrol ekranı
Kullanıcı ara yüzünde uçuş esnasında kuadrotorun sabit
halde havada asılı kalmasını sağlayacak olan PID parametre
katsayıları tanımlanmaktadır. Kuadrotor üzerindeki gyro ve
accelerometer’den gelen eksen bilgileri IMU (Inertial
Measurement Unit) filtresinden geçirilerek burada
tanımlanan katsayılar ile işleme tabi tutulmaktadır. Bu
569
bağlantı kopsa bile Kuadrotor kendisine bildirilen
koordinatlar üzerinde gezmeye devam edecektir. Ola ki
çevre ve hava şartları nedeniyle Kuadrotor belirlenen
poligonu dolaşamayacak olursa kalan yol üzerinde
sondan başlayarak bazı noktaları iptal edecek ve
gezebileceği maksimum noktalardan geçerek başlangıç
noktasına geri dönecektir. Bu sayede Kuadrotor, menzili
dışında bir alana gönderilse bile geri dönmesi için
gereken enerjiyi hesaplayarak geri dönüş kararı
verebilmekte, olası bir düşme durumunun önüne
geçebilmektedir.
signal strength indicator) kontrolü sayesinde de Kuadrotor
kullanıcı tarafından istenilse bile tablet bilgisayarın menzili
dışına çıkmayacaktır. “Go Home” özelliği ise tedbir amaçlı
konulmuştur.
4. Sonuçlar
Bu çalışmada maliyeti en aza indirmek amacıyla
kuadrotoru oluşturan donanım parçalarıyla ilgili kapsamlı bir
araştırma yapılmış, buna göre maliyet, performans ve başarı
hedefleri göz önüne alınarak en uygun donanım parçaları
seçilip kuadrotor oluşturulmuştur. Daha sonra yapılan
deneylere göre oluşturulan donanımın başarıyla çalıştığı
görülmüştür.
Ayrıca, kuadrotoru kontrol etmek amacıyla çeşitli ara
yüzler oluşturulmuştur. Her bir ara yüz, kuadrotora değişik
özelikler katmıştır. Bu yazılım sayesinde kuadrotoru havada
tutmayı sağlayan parametrelerin kontrolü kolaylaştırılmıştır.
Gerçek zamanlı ulaşan verilerin alımıyla kuadrotorun pusula
ve GBS bilgileri takip edilebilmektedir. Ayrıca bu yazılımla
kuadrotora yapay zeka sağlanmış ve böylece kendi menzilini
hesaplama bulanık sistemle kendi kararlarını verme özelliği
eklenmiştir.
Böylece menzilden kaybolma özelliği yok
edilmiştir. Ayrıca bu yazılımın, kuadrotorun tablet
bilgisayardan kolay kontrol etme özelliği bulunmaktadır.
Oluşturulan donanım ve yazılım açık havada test edilmiş
ve belirtilen özelliklerinin başarıyla çalıştığı görülmüştür.
Gelecek çalışmalar, kuadrotorun yazılımını geliştirerek yeni
özellikler eklemek üzerine olacaktır.
Şekil 4: Yapay Zekâ Kural Tanımlamaları
Teşekkür
Şekil 4 deki kullanıcı ara yüzünde ise batarya ve kuadrotor
üzerindeki ağırlık bilgileri baz alınarak hangi değerler için ne
kadar süre havada kalınabileceği ve tahmini uçuş menzili
hesaplanmaktadır. Buradaki tüm kurallar ve değişkenler bir
veritabanında tutulmaktadır. Uçuş esnasında ise bu bilgiler
program kapatılmasına gerek kalmadan güncellenebilmekte
ve farklı parametrelere göre tanımlanmış fuzzy system ler
arasında geçiş yapılabilmektedir.
Çanakkale 18 Mart Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği
Bölümünde lisans bitirme projesi olarak gerçekleştirilen bu
çalışmada, TAI den bize teknik bilgi desteği sağlayan Sn.
Mustafa Demirtağ’ a ve Sn. Barış Danacıoğlu’ ya teşekkür
ederiz.
Kaynakça
[1] C.Z. Mehmet, “Düşük Maliyetli İHA (İnsansız Hava
Aracı) ile Mobil Harita Üretiminin Bugünü ve
Geleceği”, Harita Teknolojileri elektronik Dergisi, Cilt:
4, No: 2, s:11-18, 2012.
[2] E.Ö. Mehmet, Ö. Mert, İ. Nervez, E. Aydın, K. Ünver,
“Döner kanat Tipinde Bir İnsansız Hava Aracının
Anatomisi”, Türk Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı,
İstanbul, 2009.
[3] D.İ. Can, A. Aydemir, T. Hakan, “Dikey İniş-Kalkış
Yapabilen Dört rotorlu Hava Aracının (Kuadrotor) Uçuş
Kontrolü”, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi,
Cilt: 4, No: 3, s: 33-40, 2010.
[4] E.Ö. Mehmet, “Dört Kanatlı Bir Döner kanat Sisteminin
Modeli ve PD Kontrolör ile Yörünge Kontrolü”, Türk
Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, İstanbul, 2007.
[5] Y. Merç, C. Bayılmış, “Dört Rotorlu İnsansız Hava
Aracı (Kuadrotor) Uygulaması”, 6. Internetional
Advanced Technologies Symposium, Elazığ, 2011.
Şekil 5: Tablet ile Kuadrotor kontrolü
Kuadrotorun
kontrolü
tablet
bilgisayar
ile
de
yapılabilmektedir. Açık alanda 400 metreye kadar Kuadrotor,
android işletim sistemi kullanan bir tablet bilgisayar ile
kontrol edilebilmekte ve herhangi bir şekilde kablosuz
bağlantısı koparsa kuadrotor otomatik olarak kalkış noktasına
geri dönebilecek kabiliyete sahiptir. Ayrıca RSSI (received
570
[6] B. Hüdayim, G. Murat, “İnsansız Hava Aracı
Kazalarının Önlenmesi İçin Risk Ölçümü ve Yönetimi
Modeli”, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri
Dergisi, Cilt: 14, No: 1, s: 55-65, 2008.
[7] G. Altenburg, “Unmaned Air Vehicles”, NATO Senior
Politici-Military Group on Proliferation (SGP), s:1-14,
2002.
[8] D. Roland, “Uninhabited air Vehicles From science to
Reality”, Intelligence, Surveillance&Reconnaissance
Journal 3, s:16-21, 2003.
[9] M. Dandrigle, “A Historical Milestone”, NATO’s
Nations 3, s:173-181, 2003.
[10] Anonim, “İnsansız Hava Aracı Araştırması”, Ortadoğu
Teknik Üniversitesi Havacılık ve Uzay Mühendisliği
bölümü Raporu, Ankara, s:24-32, 2004.
[11] Department of the Army, “Army Accident Investigation
and Repording”, Pamphlet, Headquarters, ABD, s:385400, ABD, 1994.
[12] M. Arjomandi, “Classification Of Unmanned Aerial
Vechiles”, 2012.
[13] ReGroups, Multi Rotor Contest, 2012.
[14] www.starlino.com
[15]András Schäffer (EOSBandi)
571
Küçük Bir Turbojet Motor TJ90 İçin Genel Kontrol Algoritması
Tasarımı
Kerim Kahraman1, Süha Toprak2
1
Motor Kontrol Mühendisi
TEI TUSAŞ Motor Sanayii A.Ş., Eskişehir
[email protected]
2
Motor Kontrol Lideri
TEI TUSAŞ Motor Sanayii A.Ş., Eskişehir
[email protected]
pnömatik olarak hava ile şaftın döndürülmesi şeklinde
verilebilmektedir.
Özetçe
Havacılık alanında İnsansız Hava Araçlarına (İHA) yönelik
talep ve çalışmalar tüm dünyada ve ülkemizde gün geçtikçe
artmaktadır. İHA’larda pistonlu motorlar, turboprop ve
turbojet motorlar yaygın olarak kullanılmaktadırlar. TEI’de bu
üç motor tipi ile ilgili çalışmalar yürütülmektedir. Havacılık
motorları genellikle FADEC (Full Authority Digital Engine
Control) adı verilen elektronik birimler tarafından kontrol
edilmektedir. FADEC, motorun tüm çalışma zarfında motorun
kontrol edilmesini sağlamaktadır. TEI’de turbojet motor
kontrol algoritması tasarım kabiliyetinin geliştirilmesine
yönelik çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmalar ile ilgili
olarak bu yayında TEI TJ90 motor verileri kullanılarak motor
dinamiğinin modellenmesi, motor kontrol algoritması
geliştirilmesi
ve
yapılan
benzetim
çalışmalarından
bahsedilecektir.
Şekil 1: Tipik bir turbojet motoru.
Şekil 2’de tipik bir turbojet motor kontrol sistemi yapısı
görülmektedir. FADEC, istenen itki seviyesine göre motorun
yanma odasına gönderilen yakıt miktarını otomatik olarak
ayarlar.
1. Giriş
Dünyada ve ülkemizde İHA’lara yönelik çalışmalar sürekli
artmaktadır. İHA’ların itki ihtiyacı genellikle pistonlu
motorlar, turboprop motorlar ve turbojet motorlar ile
karşılanmaktadır. Özellikle hedef uçak olarak adlandırılan
İHA sistemlerinde, hız ve performans özellikleri açısından
turbojet motorlar tercih edilmektedir. Havacılık motorları
genellikle FADEC adı verilen ve motor üzerinde tam yetkiye
sahip üniteler tarafından kontrol edilmektedir. FADEC,
motorun başlatılmasından durdurulmasına kadar, pilottan
gelen itki veya güç isteğine göre motor sistemindeki
eyleyicileri kontrol ederek motoru istenen itki veya güç
seviyesine ulaştırır. Şekil 1’de tipik bir turbojet motor yapısı
görülmektedir. Turbojet motorlar temel olarak kompresör,
yanma odası ve türbinden meydana gelmektedir. Kompresör
havayı basınçlandırarak yanma odasına gönderir. Yanma
odasındaki basınçlı hava yakıt ile karıştırılarak yakılır. Yanmış
ve enerjisi artmış gazlar türbini döndürerek ısı enerjisi kinetik
enerjiye dönüştürülmüş olur. Türbinde elde edilen enerji bir
şaft aracılığı ile kompresörü döndürerek çevrimin
tamamlanmasını ve devamını sağlar.
Yanma başlamadan önce kompresöre ilk enerji dışarıdan
verilmektedir. İlk enerji elektrik motoru (e-starter) veya
Şekil 2: Tipik bir turbojet motorun kontrol sistemi.
Motor kontrol algoritması geliştirme süreçleri motorun
matematik modelinin oluşturulması ile başlamaktadır.
Motorun matematik modelinin oluşturulması ile ilgili
literatürde bir çok yayın ve tez bulunmaktadır. [1]’de Fortran
programlama dili kullanılarak oluşturulmuş DYGEN adlı
motor modeli verilmiştir. [2] –[4] ‘te ise motor modeli MatlabSimulink gibi grafiksel programlama araçları ile
oluşturulmuştur.
Kontrol algoritması tasarımı süreci, gereksinimlerin
tanımlanması, model tabanlı algoritma tasarımı, algoritmanın
kontrol ünitesine gömülmesi, donanım içeren testler ve
gereksinimlerin test edildiği fonksiyonel testlerden meydana
gelmektedir. Bu süreç, sistem mühendisliği alanında V-
572
Döngüsü olarak adlandırılmaktadır. [5]’te V-Döngüsü ile
kontrol algoritması geliştirilmesi süreçleri anlatılmıştır.
Literatürde motor kontrol algoritması üzerine birçok
çalışma gerçekleştirilmiştir. [6]’da radyal bir turbojet motor
için bulanık mantık tabanlı kontrol algoritması oluşturulmuş
ve benzetimleri gerçekleştirilmiştir. [6]’da ele alınan turbojet
motor ANN (Adaptive Neural Network) ile modellenmiştir.
[7] ve [8] de ise adaptif PI tabanlı bir kontrol algoritması
tasarlanmış ve TEI özgün tasarımı küçük bir turbojet (TJ35)
ve turboprop (TP38) motorunda başarıyla test edilmiş,
sonuçları paylaşılmıştır.
Bu yayında ise, TJ90 gerçek zamanlı doğrusal motor
modeli kullanılarak, model tabanlı olarak geliştirilen temel
motor kontrol algoritması tasarımı ve benzetim sonuçları
verilecektir.
dinamikleri hızlı olmaları sebebiyle bu aşamada ihmal
edilmiştir.
Şekil 5-6’da elde edilen matematik modelin gerçek motor
test verileri ile karşılaştırılması verilmiştir. Buna göre
benzetimlerde kullanılan modelin gerçek motor verilerine
oldukça yakın olduğu görülmektedir.
Şekil 4: Simulink Motor Modeli.
2. Matematik Model Oluşturulması
Çalışmada TEI özgün tasarımı TJ90 motoru verileri
kullanılmıştır. Şekil 3’te TJ90’nın bir resmi görülmektedir.
Şekil 5:Test Verisi ile EGT Model Çıktısı
Karşılaştırması.
Şekil 3: TEI TJ90 Turbojet Motoru.
Kontrol algoritmasının tasarımı aşamalarında matematik
modeller etkin olarak kullanılmaktadır. Motor modeleri,
kontrol algoritmasının geliştirilmesi, denenmesi ve hata
durumlarının simüle edilmesi açısından oldukça önemlidir.
Matematik modellerin ne kadar detay içermesi gerektiği
yapılan çalışmaya göre değişmektedir. İlk aşamalarda doğrusal
modeller yeterli olabilmekle birlikte, tasarımın ileriki
safhalarında yüksek doğruluktaki aerotermal motor modelleri
kullanılmaktadır. Motor modellerinde genellikle motorun
başlatma ve durdurma aşamalarını modellemek zordur, bu
sebeple motor modelleri genellikle rölanti seviyesi ile
maksimum motor devri arasını temsil edecek şekilde
oluşturulurlar.
Bu çalışmada, TJ90 motor testlerinden alınan veriler
kullanılarak çeşitli motor devirleri için doğrusal modeller elde
edilmiştir. Başlatma ve durdurma aşamaları ise ampirik olarak
modellenmiştir.
Oluşturulan modelde, sistem girişi yakıt debisi; çıkışları
ise motor şaft dönüş hızı (N1) ve egzoz gaz çıkış sıcaklığı
(EGT)’dır. Doğrusal modeller motorun hızlanması ve
yavaşlaması esnasında rölanti ile maksimum devir arasında 6
noktada elde edilmiştir. Böylece N1 ve EGT için toplam 24
doğrusal model elde edilmiştir. Kontrol algoritmasının
denenmesi için ise bu doğrusal modeller birleştirilmiştir.
Başlatma ve durdurma aşamalarını simüle etmek için ise
oluşturulan model, mantıksal algoritmalar ile desteklenmiştir.
Şekil 4’ te Simulink’te oluşturulan model görülmektedir.
Motor modeli elektrikli başlatıcı ve yakıt pompası
dinamiklerini de içermektedir ;fakat yakıt valflerinin
Şekil 6: Test Verisi ile N1 Model Çıktısı
Karşılaştırması.
3. Motor Kontrol Algoritması Tasarımı
Kontrol algoritması model tabanlı olarak tasarlanmıştır. Model
tabanlı tasarım aracı olarak Matlab-Simulink kullanılmıştır.
Matlab-Simulink, benzetim amaçlı olarak ortaya çıkmasına
rağmen bir çok alanda kontrol algoritması tasarımı amacıyla
da başarıyla kullanılmaktadır.
Kontrol algoritması tasarımının ilk aşamalarında, kontrol
algoritması ile ilgili gereksinim listesi oluşturulmuştur.
Algoritma tasarım sürecinde de ortaya çıkan yeni
gereksinimler
ise
gereksinim
listesine
eklenmiştir.
Gereksinimler tanımlandıktan sonra öncelikle motorun
çalışma durumları belirlenmiş, çalışma durumları arasındaki
geçişlerin nasıl olması gerektiği algoritmada gerçeklenmiştir.
Daha sonra her çalışma durumunda kontrolcünün nasıl bir
kontrol yapacağı ile ilgili algoritmalar oluşturulmuştur. Bu
algoritmalar motor kontrol sisteminde bulunan ateşleme
573
sistemi, başlatma sistemi ve yakıt kontrol sistemine gerekli
komutları göndermektedir.
Turbojet motorun dinamiği, yüksek motor devirlerine
çıkıldıkça oldukça hızlanmaktadır. Bu yüzden kontrolcü
olarak, parametreleri motor devrine göre değişen PI (OransalTümlevsel) kontrolcü kullanılmıştır. PI kontrolcü tasarımı için
faz payı en az 60 derece; bant genişliği ise rölanti devri
civarlarında 1 rad/s, maksimum devir civarlarında ise 3 rad/s
olarak belirlenmiştir. Kontrolcü parametreleri her doğrusal
model için ayrı ayrı hesaplanmış ve motor şaft dönüş hızına
göre parametrik hale getirilmiştir.
Turbojet motor kontrolünde asıl amaç motorun itkisini
kontrol etmektedir. Motorun itkisini doğrudan ölçmek
mümkün olmadığından dolayı itkiye karşılık gelen başka bir
değişkenin kullanılması gerekmektedir. Literatürde itki yerine
motor basınç oranı veya motor şaft hızının [9] kullanılması ile
ilgili örnekler mevcuttur.
Bu çalışmada motor devrinin ölçülmesi yeterli
görüldüğünden dolayı referans sinyal değişkeni olarak motor
şaft dönüş hızı kullanılmıştır. Kontrolcü, gaz kolundan gelen
itki isteğine göre referans motor devrini belirlemekte ve
gerekli motor devri için yakıt akışını otomatik ayarlamaktadır.
3.2. Yakıt Kontrol Algoritması
Motor lightoff hızına ulaştıktan sonra ateşleyiciye yakıt
gönderilir.
Lightoff algılandıktan sonra yakıt debisi, açık çevrim bir
kontrolcü tarafından ayarlanmaktadır. Açık çevrim kontrolcü
yakıt miktarını adım adım artırarak motorun rölanti seviyesine
ulaşmasını sağlar. Rölanti seviyesine ulaşıldıktan bir süre
sonra seyir moduna geçilmektedir. Seyir modunda gaz kolu
pozisyonuna göre motorun itkisi kontrol edilmektedir. [9] ve
[10]’da çeşitli motor kontrol mimarileri verilmiştir. Seyir
modunda, [9]’da verilen kontrol yapısına benzer şekilde
tasarlanan,
Şekil 8’daki yakıt kontrolcüsü etkin hale
gelmektedir. Motorun hızlanma ve yavaşlama dinamiklerinin
farklı olmasından dolayı hızlanma ve yavaşlama için iki farklı
kontrolcü tasarlanmıştır.
3.1. Motor Başlatma ve Durdurma Algoritması
Şekil 8: Seyir Modundaki Yakıt Kontrol Diagramı
Ele alınan turbojet motorun kontrolü ile ilgili olarak üç
çalışma modundan bahsedilebilir: başlatma, seyir (cruise) ve
durdurma.
Bu çalışma kapsamında motor çalışma durumlarını gösteren
akış şeması Şekil 7’de verilmiştir.
Motor kontrol algoritması, başlat komutunun gelmesi ile
başlamakta ve e-start sistemini çalıştırarak motor devrini ilk
yanma için gerekli olan devire kadar getirmektedir.
Motorun fiziksel ve yapısal limitlerinin aşılması motorun
ömrünün aşırı kısalarak arızalanmasına sebep olabilmekte,
hatta motordaki bir arıza durumu uçuş platformuna fiziksel
olarak da zarar verebilmektedir. Böyle bir durumun ortaya
çıkmaması
için
motorun
limitlerinin
aşılmaması
gerekmektedir. Kontrol algoritması tasarım çalışmasında EGT,
limit kontrolcü tarafından gözlenmekte ve EGT’nin aşırı
artması durumunda Şekil 8’de görüleceği üzere moturun
yanma odasına gönderilen yakıt miktarına (WF) müdahale
etmektedir. Kontrolcüden çıkan yakıt miktarı isteği motora
gönderilmeden önce, istenilen yakıt miktarının artış ve azalış
miktarları ile maksimum ve minimum yakıt istekleri
sınırlandırılmaktadır. Böylece yakıt miktarı değişimlerinde
motorun stall olmasına veya sönmesine karşı önlem alınmış
olunmaktadır.
Kontrolcüde integral kullanılması durumunda integral
sarması (integrator wind-up) denilen durum ortaya
çıkabilmektedir. İntegral sarması durumu, kontrol işaretinin
eyleyici limitleri ile sınırlanması durumunda ortaya
çıkmaktadır [11]. Böyle bir durumun ortaya çıkmaması için
yakıt kontrolünde kullanılan PI kontrolcüde sarma önleyici
yapı kullanılmıştır.
Şekil 7: Motor Çalışma Durumları Akış Diyagramı.
Lightoff, yakıtın ateşleme sistemine gönderilmesi ile
yanma odasında lokal olarak yanmanın başlamasıdır [10].
Lightoff ile birlikte motorun devri artışa geçecektir. Fakat
halen türbinin ürettiği enerji, kompresörün ve sürtünmelerin
harcadığından daha az olduğundan dolayı e-starter’in bir süre
daha çalışmaya devam etmesi gerekmektedir.
Lightoff durumu algılandıktan sonra ana yakıt valfi de
açılarak motorun rölanti seviyelerine çıkması sağlanır.
Kontrol algoritması, kapatma sinyali alındıktan sonra
durdurma moduna geçer. Öncelikli olarak motoru rölanti
seviyesine getirir ve motoru bir süre rölantide çalıştırarak
sıcaklıkların düşmesini sağlar. Daha sonra yakıtı keser ve estarter yardımıyla, EGT belli bir sıcaklığın altına düşene kadar
aralıklı olarak çalışır ve motorun soğumasını sağlar.
4. Benzetim Çalışmaları
Tasarımı yapılan kontrol algoritmasının, tasarlanan motor
modeli üzerinde benzetimleri gerçekleştirilmiştir. İlk benzetim
çalışmasında, motorun normal çalışma koşullarında
maksimum devre ulaşması, ikinci benzetim çalışmasında ise
EGT’nin limitlere yaklaşması durumunda yakıt akışının
değişimi incelenmiştir.
574
5. Sonuçlar
Bu yayında, TEI’de turbojet motor kontrol algoritması
geliştirme kabiliyetinin artırılmasına yönelik yapılan bir
çalışmanın özeti verilmiştir. Buna göre, ele alınan TEI TJ90
motorunun kontrolcü tasarımına yönelik modellenmesi,
motora özgü kontrol algoritması tasarımı ve yapılan benzetim
sonuçları paylaşılmıştır. Benzetim sonuçlarına göre tasarımı
gerçekleştirilen kontrol algoritması motor modelini başarı ile
kontrol edebilmektedir. Sonraki aşamada, motorun sönmesini
engelleyici algoritmalar eklenecek ve stall önleme
algoritmaları biraz daha geliştirilecektir. Sonrasında da
geliştirilen motor kontrol algoritmasının gerçek zamanlı
çalışan prototip bir elektronik kontrol ünitesine gömülerek
gerçek motor üzerinde test edilmesi planlanmaktadır.
Kaynakça
[1] J.F Sellers ve C. J. Daniele, “DYNGEN : A Program For
Calculating Steady-State And Transient Performance Of
Turbojet And Turbofan Engines”, NASA Technical Note
TN D-7901, Cleveland, April 1975. 208
[2] S.K. Kim, P.Pilidis ve J. Yin, “Gas Turbine Dynamic
®
Simulation Using Simulink ”, SAE Technical Paper
2000-01-3647, 2000
[3] R.D. May, J. Csank, T.M. Lavelle, J.S. Litt ve T.H.Guo,
“A High-Fidelity Simulation of a Generic Commercial
Aircraft Engine and Controller”, 46th Joint Propulsion
Conference and Exhibit, Nashville, Tennessee, 2010.
[4] G.Koçer, Aerothermodynamic Modeling And Simulation
Of Gas Turbines For Transient Operating Conditions,
Y.Lisans Tezi, ODTU, 2008
[5] J. Toman, T. Kerlin ve V. Singule, “Application of the VCycle Development in the Aerospace Industry”,
Engineering Mechanics, Vol.18,No. 5/6, p.297-306,
2011.
[6] S.Toprak, A. M. Erkmen ve İ.S. Akmandor,
“Identification And Control Of A Radial Turbojet With
Neural Network And Fuzzy Logic”, AIAA 98-1016 36th
Aerospace Sciences Meeting and Exhibits, 1998.
[7] S. Ekinci, A.T. Kutay, O.Uzol ve M. Yigitturk, “System
Identification And Controller Development For A Small
Turbojet Engine”, 6. Ankara International Aerospace
Conference AIAC-2011-085, 14-16 September 2011,
Metu, Ankara, 2011.
[8] S. Ekinci, A.T. Kutay, O. Uzol ve K. Kahraman, “Küçük
Turbojet/Turboprop Motorları İçin Özgün Elektronik
Kontrol Ünitesi (EKÜ/FADEC) Tasarımı, Doğrulanması
ve Uygulanması”, Savunma Teknolojileri Kongresi
(SAVTEK2012), Ankara, 2012.
[9] H. A. Spang ve H. Brown, “Control of Jet Engines”,
Control Engineering Practice 7, pp. 1043-1059, 1999.
[10] P.P. Walsh ve P. Fletcher, Gas Turbine Performance, 2nd
Edition, Blackwell Science, 2004.
[11] L.C. Jaw ve J. D. Mattingly, Aircraft Engine Controls,
AIAA Education Series, 2009.
Şekil 9: Motorun Başlatılması ve Durdurulması.
Şekil 9’da motorun başlatılması, maksimum devre
çıkılması ve sonra motorun durdurulması aşamaları
gösterilmektedir. Çalışma kapsamında kontrol algoritmasına
kapatma komutu gönderildikten sonra rölantide bir süre motor
çalıştırılmakta
ve
motorun
kontrollü
soğuması
beklenmektedir. Rölantide bir süre çalıştıktan sonra ise yakıt
tamamen kesilir ve , EGT belli bir dereceye kadar düşene
kadar e-starter ile soğutulmaya devam edilmektedir.
Şekil 10’da EGT limitine ulaşıldıktan sonra kontrol
algoritmasının yakıt miktarına müdahalesi görülmektedir.
Benzetimde, EGT sıcaklığı maksimum değeri geçecek şekilde
artırılmıştır. Bu durumda EGT limit kontrolü devreye girerek
motora giden yakıt akışını azaltmakta ve sıcaklığın düşmesini
sağlamaktadır. Yakıt akışının azalması ile motor devri (RPM)
de bir miktar azalmıştır.
Şekil 7: EGT Limit Kontrolü.
575
DOĞUŞ-USV İNSANSIZ DENİZ ARACI: STEREO GÖRÜŞ
İLE HARİTALANDIRMA
Ebru Dağlı1, Caner Civan2, Sercan Şöhmelioğlu 1,Fazıl Emre Ediş1, Dilek Tükel 1
1
Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bölümü
Doğuş Üniversitesi, Acıbadem
[email protected]
2
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Doğuş Üniversitesi, Acıbadem
[email protected]
katamaran IDA SESAMO’yı örnek verebiliriz [1]. 2004
yılında, Plymouth Üniversitesi Deniz ve Endüstriyel Dinamik
Analizi (MİDAS) Araştırma Grubu, çift gövde bir katamaran
olan Springer tasarlanmıştır [3]. Springer araştırma
programında, yeni gelişmiş akıllı entegre navigasyon sistemi
ve otomatik pilot (IINA) sistemini oluşturmayı amaçlanmıştı.
IDA’lar da, enerji verimliliği ve yenilenebilir enerji
kullanımı uzun görevler için çok önemlidir. Pasifik
okyanusunu geçen dalga enerjisi çalışan IDA "Wave Glider"
[1] bu yeteneğine sahipti. 2012 yılında, bugüne kadar bir USV
tarafından denenen en uzun mesafe geçmiştir.
Doğuş İnsansız Deniz Aracı (Doğuş-USV) [4], Doğuş
Üniversitesi tarafından finanse edilmekte olan bir araştırma
projesidir. Bu projede amaç, keşif ve gözetim amaçlı açık
denizde, merkeze dönmeden, mümkün olan en uzun süre
kalabilecek IDA geliştirmektir. Sistemimizde, enerji kaynağı
güneş enerjisidir. Geliştirilen IDA, kameralar ve küresel
konumlandırma sistemi (GPS) kullanarak farklı konumlara
gidebilmektedir. Şekil. 1’de, Doğuş-USV görülmektedir.
Aracın özellikleri Tablo 1 'de verilmiştir.
Özetçe
İnsansız kara, hava ve deniz taşıtları ve uygulamaları askeri ve
sivil alanda yaygınlaşmakta, bu alanda ki araştırmalar oldukça
önem kazanmaktadır. Otonom araçların gelişmiş donanımları
ile öncesinde bilgi sahibi olmadığı ortamlarda engeller
arasında gezebilmeleri, başlangıç konumundan, görev alanına,
güvenli bir yörünge ile en kısa zamanda ulaşabilmeleri
hedeflenmektedir. Görüş ve alan tarama insansız sistemlerin
önemli problemlerinden biridir. Bu çalışmanın amacı,
üniversitemizde geliştirilen insansız deniz taşıtına monte
edilen stereo kamera düzeneği ile çevreden görüntü alınması,
engellerin tanımlanması ve konumun parametrelendirilmesi ile
potansiyel alan teoremi kullanılarak yol planının
belirlenmesidir.
1. Giriş
İnsansız araçların kökleri 425 M.Ö. [1] kadar gitmektedir.
İlk kendi kendine uçan robot kuş, basınçlı hava ile tahrik
edilmekteydi. Bu alanda, ilk modern kavramlar, Birinci ve
İkinci Dünya Savaşları sırasında geliştirilmeye başlanmıştır.
İlk insansız deniz aracı (IDA), 1946 yılında, Amerikan
donanmasında radyoaktif su örneklerinin toplanmasında
kullanıldı. 1960 yılında, radyo kontrollü drone tekneler mayın
temizleme işlemleri için kullanılmıştır. 1985 yılında, ilk
modern IDA "The Owl-Baykuş" , International Robotic
Systems Inc tarafından jet-ski tabanı etrafında tasarlanmıştır
[2]. Deniz gücünün askeri, ticari ve ulaşım uygulamalarında
çok önemli bir faktör olması, askeri ve deniz tabanlı araştırma
enstitülerinden insansız deniz araçlara büyük ilgi
uyandırmıştır.
1995 Navtec A.Ş., radar tabanlı engel kaçınma sistemi ile
birlikte küresel konumlandırma sistemi (GPS) ve pusula
kullanarak
tamamen
otonom
navigasyon
sistemi
geliştirilmiştir. Orta Doğu'da 1995 yılında, MK II [2], Dünya
üzerinde ilk defa gerçek bir görevle konuçlandırılacak ilk IDA
oldu.
IDA’ların gelişimine katkıda bulunan pek çok akademik
araştırma projeleri vardır. Bu projelerde, çeşitli katamaran tipi
IDA’ları geliştirilmiş. Bu IDA’lara İtalyanların geliştirdiği
Şekil 1: Doğuş USV, Aydos Göleti denemeleri.
576
ve deniz suyuna karşı dayanıklıdır. Panel yüzeyi hidrofobik
tabaka ile kaplanır. Her güneş paneli boyutu 669x1556x37mm
ve ağırlığı 16 kg 'dır .
Jel tipi deniz aküler, en yüksek hızda 6 saate kadar,
elektrik motoruna güç sağlayabilmektedir. Kurşun asit jel
aküler, deniz araçlarında köpüklenmeyi önlemek için en sık
tercih edilen seçenektir. Doğuş-USV’ye, dört batarya doğru
denge sağlayacak şekilde yerleştirilmiştir. Bataryayı
laboratuarda hızlı şarj edebilmek için inverter kullanılmıştır.
İnverter ile şarj işlemini 5 saat altında yapılabilmektedir.
Güneş panelinden bataryaya doğru olan akımı denetleyen, su
geçirmez şarj kontrol devresi de önemli bir sistem
bileşenimizdir.
Dümen sisteminde(Şekil 2) 241:1 dişli kullanılmıştır.
Harici enkoder (500 darbe/tur)
ile pozisyon bilgisi
alınmaktadır.
Tablo 1: Doğuş-USV Özellikleri
Ağırlık
Uzunluk/Genişlik/Yükseklik
Güç
Hız
Motor
Motor Soğutma
Bataryalar
Batarya Kapasitesi
Batarya Adeti
Güneş Panelleri
Güneş Panel verimliliği
Dümen Kontrolül
Denetleyici
İletişim
Araç denetleyicisi
256 kg
330/151/110 (cm)
5 HP
16 knot
Parsun F5ERL
Su
Jel
100 Ah (her batarya)
4
Lorentz LA-Series
İlk 10 yıl %90,
20 yıl %80
DC motor
U1 Ultra PC-Intel Atom
Z520 pek çekirdek, 1.33
GHz
WiFi, GPS, RF, 3G
Arduino Mega 2560
Bilgisayarla görüntü işleme insansız araç sistemlerinin,
bilinmeyen ortamlarda otonom çalışmasının temelini
oluşturmaktadır. Görüntü işleme ile alınan görüntüler çeşitli
işlemlere tabii tutularak, işlem sonucunda elde edilen istenilen
görüntü ve parametrelerle sistemin çalışması sağlanmaktadır.
Şekil 2: Dümen mekanizması
Otonom çalışma için taşıt sisteminin, kendi pozisyon ve yön
bilgisini ölçmesi, çevre bilgisini kamera ile ve/veya harita ile
poz/ölçüm olarak oluşturması gereklidir.
Bu çalışmada Doğuş-USV için, stereo görüntü
kullanılarak(Şekil 3) ortamdaki engellerin haritalanması
gerçekleştiriliyor, bilinen başlangıç ve hedef noktası için rota
hesaplanacak, yazılım potansiyel alan algoritması kullanılarak
gerçekleştirilmiştir.
2. Sistem Bileşenleri
Doğuş-USV, uzaktan kumandalı ya da otonom olabilecek bir
deniz aracı olarak inşa edilmiştir. Ekibimiz, şişme bot
gövdesine, elektrik motoru, pervaneler, U1 bilgisayar,
mikroişlemci kartı, sensörler, kameralar, bataryalar ve güneş
panelleri monte edilerek, sistemimizi oluşturdu. Sistem
bileşenleri zor ortamlarda uzun mesafeli görevleri
gerçekleştirmek amaçlı seçildi, inşa edildi. Dümen hareketi bir
dişli motorun güç zinciri hareketi aktarması sayesinde
sağlanmıştır.
Araç, yüksek verimli fırçasız motor tarafından
desteklenmektedir. Maksimum güç 4,8 KW’dir (6hp
üzerinde), sürekli çalışma durumunda güç 5 hp 'dır. Yüksek
akım koruma sistemi vardır. Aracın, uzun mesafelerde
çalışabilmesi için de su soğutmalı motor versiyonu tercih
edilmiştir. Sürekli çalışma için 100 amper akım ve tam hız için
(10 saniyelik güç artışı) 140 ampere, 48 V DC akü sistemine
ihtiyacı vardır. İnverter kutusu da su soğutmalıdır. İleri ve geri
yön modlar için, uygulanan kontrol röle üzerindendir. Servo
motor, elektrik motorunun hızını kumanda eden
mekanizmanın kontrolü için kullanılır. Acil durum içinse,
farklı bir kanal kullanarak, bir röle yardımıyla sistemin enerji
kesilmektedir. Pervaneler standarttır. Sistemimiz, uzaktan
kumanda modunda, 2012 yılında başarı ile test edilmiştir[4].
IDA’a monte ettiğimiz güneş panelleri ile 7 saat içinde boş
bataryaların, tamamen dolumu gerçekleşebilmektedir. Sistem
gücünü, 130 W’lık iki güneş panelleri, her biri için 100 Ah
12 V dört deniz jel aküler oluşturur. Paneller yüksek verimli
Şekil 3:Stereo Kamera Görüş sistemi
3. Stereo Görüş
Bilgisayarla stereo görüş kavramı biyolojik görmenin bir
uzantısıdır. Biyolojik görme sisteminin basit modeli, sıkıca
destelenmiş sinirlerle beyne bağlı iki sensör (gözler) içerir. İki
gözden alınan veriler beyin tarafından üst üste bindirilerek
derinlik algısı yaratılmasında kullanılır. Benzer şekilde stereo
görme iki kameranın iletim hattı ile ana bilgisayara bağlanıp
görüntülerin merkezi işlem biriminde analiz edilmesiyle
sağlanır. Cismin kameralara uzaklığının bulunması
trigonometrik ve optik hesaplamalara dayanır.
577
3.1. Kamera Geometrisi
 fx
A =  0
 0
Kameralar, üç boyutlu bir cismin görüntüsünü, görüntü
düzlemi üzerinde iki boyutlu yansımasından oluşturur. En
basit kamera modeli iğne deliği kamera modelidir. Parlak ışığa
maruz kalan insan gözü ve küçük diyafram açıklıklı fotoğraf
makineleri de benzer davranış sergiler. Bu kamera modelinde
uzay içerisindeki noktaların merkezi izdüşümü sanal düzleme
düşer. İz düşüm merkezi, Öklid uzayının orijini ve düzlemi
görüntü düzlemi olarak belirlenmiştir. Görüntü düzlemine
paralel uzanan odak düzlemine olan uzaklık f odak uzaklığı
olarak tanımlanır.
İğne delikli kamera modeline göre
koordinatları P ( X , Y , Z ) olan uzayda ki bir noktanın
eşlemesi, P'den izdüşümü merkezine giden bir doğrunun
görüntü düzlemini kestiği noktada oluşur (Şekil 4).
noktasının,
üçgen
benzerliği
U   fx
V  =  0
  
 S   0
(
W)
kullanılarak
fy c y
0
1
 X (C ) 
0  (C ) 
Y
0  (C )  ⇒ m (I ) = AM (C )
Z 
0 

 1 
r13 
T X 

 
r23  ve T =  TY 
 TZ 
r33 
(5)
(6)
 X (C ) 
 X (W ) 
 (C ) 
 (W ) 
 Y  =  R3× 3 T3×1   Y
 ⇒ M (C ) = DM (W )
 Z (C )   01×3
1   Z (W ) 
(7)




 1 
 1 
Özetle, dünya koordinatlarda verilen bir nokta aşağıdaki
denklem(8) kullanılarak iki boyutlu bir görüntü düzlemine
düşürülür.
)
, Y (W ) , Z (W ) orijini kamera merkezi olan
)
cx
R ve T kameranın dışsal parametreleridir: R rotasyon
(dönme) matrisi, T ise öteleme matrisidir, D dış kamera
matrisidir.
Kamera koordinat sisteminin dünya koordinatına göre
ilişkisi aşağıda ki gibidir.
Projeksiyon merkezinin görüntü düzleminden f kadar
uzakta olduğu düşünülürse, nesnenin gerçek boyu ile görüntü
düzlemi üzerindeki boyu;
Y
X
Y'= − f
(1)
X '= − f
,
Z
Z
Çift görüşlü kamera sistemlerinde 3 farklı koordinat
düzlemi vardır (Şekil 5). Bunlar global (world) referans
(X (
0
 r11 r12

R =  r21 r22
 r31 r32
Y
 X

P f
, f , f  noktasına eşlendiği kolaylıkla bulunabilir.
Z
Z


düzlemi
(4)
(cx,cy) asal noktanın koordinatları
(fx, fy) odak uzaklığının x ve y koordinatları
Şekil 4. İğne delikli kamera modeli izdüşümü
P(X , Y , Z )
cx 
c y 
1 
0
fy
0
m( I ) = PM (C ) , M (C ) = DM (W ) ⇒ m( I ) = PDM (W )
X (C ) , Y (C ) , Z (C ) odak düzlemi ve görüntü düzlemini (U,V).
U   f x
V  =  0
  
 S   0
0
cx
fy
cy
0
1
 X (W ) 
0


T3×1   Y (W ) 
R
0  3×3
0
1   Z (W ) 
0  1×3


 1 
(8)
(9)
İğne deliği kamera modeli iki çeşit parametre seti ile
karakterize edilir. İçsel parametreler kameranın optik
özelliklerini açıklar, harici parametreler de gerçek dünya
üzerindeki kamera konumu ve yönünü tarif eder. 4 çeşit iç
parametre vardır. Bunlardan ikisi görüntü koordinat düzlem
orijini, diğer ikisi de düzlem kümeleri arasındaki eksen
ölçekleme faktörüdür. Aynı zamanda 6 adet dış kamera
parametresi bulunur. Bunlardan 3’ü yansımanın merkezinin
koordinatları, diğer 3’ü de görüntü düzlemi koordinatlar
kümesinin yönelimi içindir[5].
Şekil 5. Kamera koordinat sistemi
Kamera modeli, homojen koordinatlar kullanılarak lineer
olarak denklem (2) ‘deki gibi gösterilebilir:
(2)
X ' = AX
İzdüşümsel kamera matrisi olan A matrisi şu şekilde
tanımlanır:
m = A[R T]M
(3)
3.2. İkili görme geometrisi
Görüntü işleyebilen sistemler, sadece 2 boyut ile sınırlı
olmamakla beraber birden fazla noktadan alınan görüntüler ile
cisimlerin derinlik bilgisi ve 3 boyutlu şekilleri
algılanabilmektedir.[6] Yan yana duran ve aynı yöne bakan 2
İzdüşümsel kamera matrisi olan A matrisi şu şekilde
tanımlanır:
578
adet kameranın paralel bir düzleme sabitlenmesiyle oluşan
sistem Şekil 6’da verilmiştir.
1
D fT
ve , C sabit = 3
(12)
( X L − X R)
W
Denklemdeki D3 kamera sensörleri arasındaki uzaklık, f
odak uzaklığı ve W sensörün genişliği boyunca piksel sayısı,
C sabitini oluşturur. Bu sabitin değeri yaklaşık olarak
deneysel çekimlerle elde edilebilir. [8]
R = C sabit
3. Rota planlaması
Rota planlamasında amaç, bilinen bir başlangıç noktasından
engellere çarpmadan en kısa yol ve zamanda hedefe
ulaşmaktır.
Potansiyel Alan Yaklaşımı, mobil robotik
uygulamalında sıkça kullanılan bir yöntemdir. Potansiyel alan
yaklaşımı, çalışma alanının yapay bir potansiyel alanla dolu
olduğunu kabul etmektir. Robotun gideceği hedef çekici bir
vektör yaratarak robotun hedefe çekilmesini, robotun
yakınındaki engeller ise itici vektörler yaratarak robotun
engellerden uzaklaştırılmasını sağlamaktadır. Robot bu çekici
ve itici vektörlerin bileşkesi sonucu elde edilen yönde ve hızda
hareket etmektedir. [9]
IDA, skalar potansiyel alan U etkisi altında bir parçacık
olarak düşünebiliriz. Aracımıza etki eden potansiyel alan:
U = U çekici + U itici
(13 )
Şekil 6. Paralel eksen teoremi
Cismin sol kameradaki görüntüsü sağ kameradakinden
farklı olur. Aradaki bu fark, kameralar arasındaki mesafeye ve
cismin kameralara olan uzaklığıyla değişmektedir. Kameralar
arasındaki mesafe ölçüldükten sonra görüntüler arasındaki
fark kullanılarak cismin kamera eksenine uzaklığı bulunabilir.
Bu yönteme stereo vizyon (ikili görme) denmektedir[7].
P ( X , Y , Z ) noktası
sol görüntü düzlemindeki PL
noktasının ve sağ görüntü düzlemindeki PR noktasının
izdüşümüdür. (xL,yL), (xR,yR) ve (x,y,z) sırasıyla sol koordinat
sağ koordinat ve evrensel koordinatlardır.
Kameralar yatay düzleme sabitlendiği için (disparity)
stereo uzaklık vektörünün dikey bileşeni sıfırdır. Objenin
derinliği (z-f) stereo uzaklığın eşitsizliğiyle ters orantılıdır.
Kuvvet vektör alanı F(q), potansiyel alan U’nın gradyanı
olarak aşağıdaki gibi yazılabilir:
F (q ) = −∇U çekici + ∇U itici
(14 )
Khatib tarafından[10] en sık kullanılan potansiyel alan
fonksiyonu aşağıdaki gibi tanımlanmıştır:
1
U att (q ) = ξ d m (q, q hedef )
(15)
2
Burada q taşıtın güncel kordinatları, q hedef ise gidilecek
noktanın koordinatları, ζ ise çekici potensiyeli etkileyen,
d (q, qhedef )
pozitif sönümleme oranıdır.
ise UDA güncel
pozisyonu ile hedef-varış noktası arasında ki uzaklıktır. m = 1
ise, çekici potansiyel konik, m = 2 ise potansiyel paraboliktir.
U fonksiyonunun hedeften uzaklaştıkça değeri artmaktadır. Bu
fonksiyonun, doğal olarak hedef noktasında minimuma sahip
olacaktır. Hedef noktası, aşağıdaki çekici kuvvetle aracımızı
çekecektir.
Şekil 7. Derinlik kestirimi ve stereo uzaklık (aykırılık)
Kameralar yatay düzleme sabitlendiği için (disparity)
stereo uzaklık vektörünün dikey bileşeni sıfırdır. Objenin
derinliği (z-f) stereo uzaklığın eşitsizliğiyle ters orantıldır.
f *B
d
Denklem (10), Şekil (7)’den elde edilmiştir.
Z− f =
Fçekici (q) = −∇U çekici (q) = ξ
(10)
(q hedef − q)
(16)
İtici kuvvetleri engeller oluşturmaktadır.
1
1
1
−
) eger d (q, q engel ) ≤ d 0
 2 η ( d ( q, q
) d0
engel

Uitici(q ) = 0
eger d (q, q engel ) > d 0



3.2.1.Stereo görüş ile uzaklık hesabının sadeleştirilmesi
Kameralar aynı model ve marka olup yatay bir düzleme sıkıca
sabitlenerek kameraların birbirlerine göre aynı pozisyonda
kalması sağlanmış ve hareketleri engellenerek kontrol
parametrelerinin sadeleştirilmesi sağlanmıştır. Görüş açıları
birbirine eşit iki kameranın cisme uzaklığı (R) yataydaki piksel
sayısının ölçekli oranının, sol (xL) ve sağ (xR) görüntüler
arasındaki yatay kayma miktarına (disparity) bölünmesi ile de
hesaplanabilmektedir.
R
R+ f
(11)
=
D3 W ( X L − X R )
R
R
(17)
η pozitif ölçekleme faktörü, d (q, q engel ) IDA ile engel
arasında ki en kısa mesafe, q engel engel üzerinde ki IDA en
yakın nokta, d 0 ise engelin uzaklığının etkisini gösteren
pozitif sabittir. İtici kuvveti aşağıda ki gibi yazabiliriz.
Cismin uzaklığının bulunabilmesi için denklem aşağıdaki gibi
düzenlenmiştir:
579
1

∇d ( q, qengel ) eger d ( q, qengel ) ≤ d 0
 2
d
(
q
,
qengel )
Fitici ( q ) = 
0 eger d ( q, q
engel ) > d 0

(18)
Toplam kuvveti, itici ve çekici kuvvetleri toplayarak
bulabiliriz. Birçok durumda potansiyel alan metodu başarıyla
hedefe giden rotayı hesaplayabilmektedir. Bazı durumlarda,
yerel minimum içine düşen bir hedefe ulaşmakta başarısız
olabilmektedir. Bu durum için algoritmamızı geliştirmemiz
gerekmektedir.
4. Deneysel sonuçlar
4.1. Kamera kalibrasyonu
Stereo görüş ile engelin kamera düzlemine olan uzaklığının
hesaplanabilmesi için kameranın iç ve dış parametrelerine
ihtiyaç vardır. Bu parametreler Bouguet’in Matlab kullanarak
geliştirdiği
kamera
kalibrasyon
aracı
yardımıyla
hesaplanabilir[11]. Kameralar ölçüleri bilinen bir kalibrasyon
nesnesinin farklı açılardan alınmış görüntüleri kullanılarak
kalibre edilir. Satranç tahtası benzeri (Şekil 8) eşit kenarlı ve
köşeli bir cismin farklı açı ve uzaklıklardan alınmış
görüntüleri ile kalibrasyon sonrasında elde edilen iç
parametreler lens bozukluklarının düzeltilmesinde kullanılır.
Dış parametreler ise kameralar arasındaki göreceli geometrik
ilişkiyi göstermektedir.
temel rengin karışımıyla belirtilir ancak görüntü alındığında
ortamın aydınlığı, işaretin solgun olması ve kameradan
kaynaklanabilecek nedenlerle RGB uzayı renk temelli bir alan
belirlemeye uygun değildir. RGB aksine görüntünün
işlenmesine daha uygun olan HSV (hue, saturation, value)
renk uzayı, renkleri sırasıyla renk tonu, doygunluk, parlaklık
olarak tanımlanmıştır. Doygunluk saf rengin içerdiği beyazı
ölçer. Şekil 10’da görüldüğü üzere değerler 0 1 arasında
değişir.
Stereo görüş ile engellerin tespiti ve uzaklıklarının başarılı
bir şekilde ölçülebilmesi için mavi,yeşil, sarı, kırmızı renkli
engellerin birbirinden ayrılabilmesi gerekmekteydi. RGB renk
uzayının imgeden sarı rengin tespiti için yetersiz kalması
sebebiyle HSV uzayında çalışma yapılmıştır. Cisimlerin
algılanması ve uzaklıklarının bulunabilmesi için Matlab’da
kullanıcı ara yüzü tasarlanmıştır.
Şekil 9. Orijinal görüntünün ton (Hue), doygunluk
(saturation), parlaklık (value) görüntüleri
Şekil 10.
Ton,doygunluk ve parlaklık görüntülerinin
histogram değerleri
İlk önce HSV uzayına dönüştürülen görüntü (Şekil 9), ardında
ikili görüntüye çevrilmiş ve çeşitli filtreleme yöntemleri ile
gürültü değerleri yok edilmiş, böylece sadece sarı, kırmızı ve
mavi toplar maskelenmistir .
Sol Görüntü
Şekil 8. Farklı açı ve uzaklıklardan çekilmiş kalibrasyon
görüntüleri
Stereo görüş ile uzaklık hesaplanabilmesi için ikinci bir
yol da belirlenen arayla yerleştirilen bir cismin, stereo kamera
düzeneğinden alınan görüntülerinden hesaplanan aykırılık
(disparity) değeri ile gerçek uzaklığın çarpılmasıyla C kamera
sabitinin bulunmasıdır .
C sabitinin bulunmasıyla cisimlerin kameraya uzaklıkları,
bulunan sabitin iki resim arasındaki yatay aykırılık değerine
bölünmesi ile kolaylıkla hesaplanabilir.
Sağ Görüntü
Şekil 11. Cisim konumlarının gösterimi
Engeller Matlab ortamında yazılan algoritma ile ağırlık
merkezlerinin koordinatları ve yarıçapları (Şekil 11) bilgisi
elde edilerek ölçeklenir ve kuşbakışı görünümüne göre
haritalanır. Şekil 12’de engellere çarpmadan arasından
geçerek bulunduğu noktadan hedef noktasına vardığı
görülebilir. Kırmızı alanlar yüksek zemini, engelleri temsil
4.2. Engel tanıma
Kameradan alınan görüntüler sadece sayılarla tanımlanır. İmge
işlemede görüntünün kodlanması için bir çok metod olmakla
beraber en çok kullanılan renk uzayı RGBdir. Bu sistem, Red,
Green, Blue yani kırmızı yeşil mavi olarak tanımlanan üç
580
planlaması için gerçek zamanlı
potansiyel alan yöntemi kullanılmıştır.
eder. Hedef koyu mavi alanda, yani minimum enerjinin
bulunduğu noktadadır. (Şekil 13)
uygulayabileceğimiz,
Kaynakça
[1] A. Motwani, “A Survey of Uninhabited Surface
Vehicles”,MIDAS Technical Report: MIDAS.SMSE.
2012.TR.001 , 2012
[2] OwlMKII, https://www.wamiltons.com/project/index.php
[3] Springer: The Unmanned Surface Vehicle, Plymouth
University, UK. www.springer-usv.com
[4] S. Batı, H.A. Oğul, C. Karaçizmeli, D.B. Tükel, “HumanComputer Interface for Doğuş Unmanned Sea Vehicle,”
Robotic Sailing 2012-2013, s:61-71
[5] Intel Referans Manuel, Open Source Computer Vision
Library,2001
[6] R. Hartley, A.Zisserman, Multiple View Geometry, June
1999
[7] Aktaş K., Bir Cismin 2-Boyutlu Resimlerinden 3-Boyutlu
Modelinin Üretilmesi,2007
[8] K. A. Baravik. Object Localization and Ranging using
StereoVision for use on Autonomous Vehicles,2009
[9] E.Çınar, O.Parlaktuna, A.Yazıcı, Robot Navigasyonunda
Potansiyel Alan Metodlarının Karsılastırılması ve İç
Ortamlarda Uygulanması, Elektrik-Elektronik-Bilgisayar
Mühendisliği 12. Ulusal Kongresi ve Fuarı Bildirileri,
2007
[10] O. Khatib, “Real time obstacle avoidance for
manipulators and mobile robots”, The International
Journal of Robotics Research, Vol. 5, No. 1, s.90-98,
doi.12
Şekil 12: Rota bulma
Şekil 13: Potansiyel alan haritasının 3-Boyutlu gösterimi
Cisimlerin algılanması ve uzaklıklarının bulunabilmesi
için Matlab’de geliştirilen kullanıcı ara biriminin ekran
görüntüsü Şekil 14’tedir.
Şekil 14:Doğuş USV, rota bulma arayüzü
4. Sonuçlar
İnsansız deniz taşıtlarını geliştirmek, askeri ve sivil keşif,
uygulamaları arama için çok önemlidir. Projemizin ilk
aşamasından uzaktan kumandalı olarak çalıştırabildiğimiz,
Doğuş USV aracımıza ikinci aşamasında stereo görme
ekleyerek haritalandırma ve rota hesaplama özelliği
kazandırdık. Bilgisayar görüşü ve rota planlama, daha önceden
bilgi sahibi olunmayan bir çevrede çalışabilmek için mutlaka
gereklidir. Bu bildiride bu amaca ulaşabilmek için laboratuar
ortamında, stereo görüş simülasyonu gerçekleştirilmiştir. Rota
581
Üç Đnsansız Sualtı Aracı Tasarımının Karşılaştırılması
Cenk Ulu, Đlter Hancıoğlu, E. Utku Genç, M. Ufuk Altunkaya, Onur Canbak, Eren Özsu
Enerji Enstitüsü
TÜBĐTAK Marmara Araştırma Merkezi, Gebze, Kocaeli
{cenk.ulu, ilter.hancioglu, utku.genc, ufuk.altunkaya, onur.canbak,
eren.ozsu}@tubitak.gov.tr
Bu yapıya örnek olarak Seaeye (Saab) firmasının Falcon [2]
ve Tiger [3], Deep Ocean firmasının Vector ve Phantom [4],
ECA Hytec firmasının H300 [5] tasarımları örnek olarak
verilebilir. Đkinci form ise kapalı yassı form olarak
adlandırılabilir. Burada ekipmanların üzeri bir dış gövde ile
kapatılmıştır ve aracın genel tasarımı yassı bir yapıdadır. Bu
tasarıma örnek olarak Sub Atlantic firmasının Navajo [6] ve
Saab firmasının Double Eagle [7] ürünleri gösterilebilir. Son
form yapısı ise kapalı silindirik form yapısıdır. Burada
silindirik yapıda tasarlanmış UKSA’ nın üzerinde silindirik
bir dış kaplama bulunmaktadır. Bu tasarıma örnek olarak
Marmara Araştırma Merkezi Enerji Enstitüsü sualtı araçları
grubu tarafından üretilmiş MOSA [8] insansız sualtı aracı
örnek verilebilir.
Bu çalışmada belirlenmiş kriterlere bağlı olarak
tasarlanmış üç adet uzaktan kontrollü insansız sualtı aracı ve
bunların çeşitli kriterlere göre karşılaştırılması gösterilmiştir.
Araçlar literatürdeki mevcut en genel üç ıslak tasarım insansız
sualtı araç formunu temsil edecek şekilde tasarlanmıştır.
Oluşturulan karşılaştırma tablosu ile kullanıcıya veya
tasarımcıya fonksiyonel isterlerine göre hangi tasarım
formunu seçmesi gerektiği konusunda kolaylık sağlanmıştır.
Karşılaştırmada kullanılan tasarımlar piyasadaki birçok
UKSA formuna temel oluşturduğundan, kullanıcı veya
tasarımcı bu tablodan yararlanarak benzer yapıdaki diğer
herhangi bir tasarımı da kolayca değerlendirebilir.
Özetçe
Uzaktan kontrollü insansız sualtı aracı tasarımında genel
olarak iki tasarım yöntemi mevcuttur. Bunlar ıslak tasarım
yöntemi ve kapalı hacim tasarım yöntemidir. Bu çalışmada
yalnızca ıslak tasarım yöntemi ele alınmış ve literatürdeki
mevcut en genel ıslak tasarım formlarını temsil edecek şekilde
tasarlanmış üç adet uzaktan kontrollü insansız sualtı aracının
kapsamlı bir değerlendirilmesi ve karşılaştırılması yapılmıştır.
Böylece tasarımların avantaj ve dezavantajları ortaya
koyularak kullanıcıya veya tasarımcıya fonksiyonel isterlerine
göre hangi tasarım yapısını tercih etmesi gerektiğini gösterir
bir karşılaştırma tablosu oluşturulmuştur. Karşılaştırmada
kullanılan tasarımlar piyasadaki birçok uzaktan kontrollü su
altı aracı genel formuna temel oluşturduğundan, kullanıcı veya
tasarımcı bu tablodan yararlanarak benzer yapıdaki diğer
herhangi bir tasarımı da kolayca değerlendirebilir.
1. Giriş
Uzaktan kontrollü insansız sualtı araçları (UKSA) bir operatör
tarafından yüzeyden kontrol edilen sualtı araçlarıdır. Bu
araçlar enerjilerini bünyelerindeki bataryalardan sağlayabildiği
gibi yüzeydeki bir platformda konuşlandırılmış güç kaynağı ile
bir kablo üzerinden de sağlayabilmektedirler. Đnsansız sualtı
araçları araştırma, veri toplama, denetleme, keşif, tanker
güvenliği ve denetimi, mayın imhası, arama ve kurtarma,
onarım ve kazı çalışmaları gibi çeşitli sualtı uygulamalarında
kullanılmaktadır.
UKSA tasarımını genel formları açısından iki katagoride
toplayabiliriz [1]. Bunlar ıslak tasarım yöntemi ve kapalı
hacim tasarım yöntemidir. Islak tasarım yönteminde aracın
içerisine su doğrudan girmekte ve su sızdırmaz basınca
dayanıklı hazır ürünler dışındaki araca ait tüm elektrik ve
elektronik üniteler basınçlı kaplar içerisinde korunmaktadır.
Bu basınçlı kapların diğer sualtı ekipmanları ile kablo
bağlantıları özel tip sualtı konnektörleri ile yapılmaktadır.
Kapalı hacim tasarımda ise aracın dış gövdesi doğrudan
basınca dayanıklı ve su sızdırmaz bir gövdedir. Bu tür
araçlarda sonar ve motor gibi su içinde bulunması zorunlu
ekipmanlar dışında tüm ekipmanlar su sızdırmaz tek bir kapalı
gövde içerisindedir. Bu yüzden gövde içinde kullanılacak
ekipmanlar su sızdırmaz özellik aranmadan endüstriyel
ürünler arasından seçilebilmektedir.
Islak tasarım yöntemi ile tasarlanmış UKSA’ lar dış
formlarına göre üç kategoride toplanabilir [1]. Bunların ilki
açık çerçeve form olarak adlandırılır. Bu tasarımda gövdenin
üzerinde herhangi bir dış kaplama bulunmayıp tüm korumalı
ekipmanlar aracın iskeleti üzerinde görünebilir durumdadır.
2. Tasarlanan Sualtı Araçları
Tasarım kriteri olarak maksimum boy, yükseklik ve genişlik
değerleri 2.5m x 1m x 1m ve maksimum ağırlık 250 kg olarak
seçilmiştir. Ayrıca aracın 3 knot hızı sağlaması istenmektedir.
Her bir tasarımda mümkün olduğu kadar aynı ekipmanlar
kullanılmasına dikkat edilmiştir.
Araçlar tasarlanırken literatürdeki en genel üç ıslak
tasarım formunu temsil edecek şekilde tasarlanmıştır. UKSA
modülünün mekanik ve elektrik tasarımı yapılırken genel
olarak aşağıdaki akış şemasında gösterilen adımlar takip
edilmiştir.
582
Şekil 3. Đkinci tasarım
2.3. Üçüncü Tasarım
Yapılan üçüncü tasarımda Şekil 4’ de görüldüğü gibi silindirik
bir gövde yapısı tercih edilmiştir. Aracın ileri yöndeki ve yatay
düzlemdeki dönme hareketlerini sağlamak için 2 itici motor
yanlara yerleştirilmiştir. Ayrıca aracın dikey hareketi için de 2
adet dikey motor kullanılmıştır. Bu tasarımda da ikinci
tasarımda olduğu gibi tüm sistemler kapalı gövde içinde
konuşlandırılmıştır.
Şekil 1. Mekanik-elektrik tasarım akış şeması
2.1. Birinci Tasarım
Yapılan ilk tasarım, UKSA’ larda kullanılan en genel konsept
olan açık çerçeveli yapıdadır. Şekil 2’ de gösterilen bu
tasarımda 4 yatay ve bir dikey itici motora sahip ve alt
sistemleri açık gövde üzerinde sızdırmaz muhafazalar içinde
yerleştirilmiş bir UKSA modeli oluşturulmuştur. Bu sayede alt
sistemler modüler bir yapıya kavuşmuşlardır.
Şekil 4. Üçüncü tasarım
3. Karşılaştırma
Bu bölümde ön tasarımı yapılan UKSA modüllerinin
karşılaştırması gerçekleştirilmiştir. Karşılaştırmada [9]
referansında verilen değerlendirme kriterleri göz önüne
alınmıştır:
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Şekil 2. Birinci tasarım
Aracın çalışması sırasında dengede kalabilmesi için ağır
sistemler aşağıda konuşlandırılırken üst tarafa yüzdürücü
köpük
yerleştirilmiştir.
Böylece
aracın
stabilitesi
iyileştirilmeye çalışılmıştır. Araç açık yapısıyla minimum kesit
alanına sahip olacak şekilde tasarlanmıştır.
Boyut ve ağırlık
Hidrodinamik yapı
Motor yerleşimleri ve aracın hareket serbestlik
dereceleri
Güç ihtiyacı
Kararlılık
Manevra kabiliyeti
Çalışma uzayı
Alt sistemlerin yerleşimi
Modüler yapı ve bakım kolaylığı
3.1. Boyut ve Ağırlık
Tasarımı yapılan her üç UKSA modülü de isterlerde belirtilen
boyut sınırları içerisinde tasarlanmıştır. Üç tasarımın boyutları
Şekil 5’ de karşılaştırmalı olarak sunulmuştur.
2.2. Đkinci Tasarım
Yapılan ikinci tasarım Şekil 3’ den görüldüğü gibi kapalı bir
forma sahiptir. Bu tasarımda ileri hareketi sağlamak için 2
yatay motor, ayrıca dikey ve yanal hareketleri sağlamak için
birer adet itici motor bulunmaktadır. Motorlar dışında aracın
sadece dış kaplaması akıma maruz kalmaktadır. Bu bölgelerde
de mümkün olduğunca köşelerden kaçınılarak araç etrafında
düzgün bir akış oluşmasına çalışılmıştır.
583
a)
b)
c)
Şekil 5. UKSA tasarımlarının boyutları
Şekil 7. Aracın x ekseni (ileri) yönünde hareketi sırasında
etrafında oluşun akım çizgileri a) birinci tasarım b) ikinci
tasarım c) üçüncü tasarım
Ön tasarımı yapılan üç UKSA modülünün de hesaplanan
toplam ağırlıkları isterlerde belirtilen sınır değerin altındadır.
Tasarımların toplam ağırlıkları sırasıyla birinci tasarım 236
kg, ikinci tasarım 209 kg ve üçüncü tasarım 198 kg
şeklindedir.
Tüm tasarımlarda kullanılması düşünülen alt sistemlerin
mümkün mertebe ortak seçilmiş olmasından dolayı araç
ağırlıkları arasında büyük farklar bulunmamaktadır. Arada
oluşan farklar büyük oranda, gövde tasarımında kullanılan
iskeletlerin
boyutları,
malzemeleri
ile
yüzdürücü
elemanlardan kaynaklanmaktadır.
Yapılan tasarımların CFD çözümlemeleri sonucunda elde
edilen ve x, y, z eksenlerindeki hareketleri sırasında maruz
kalacakları direnç değerleri Tablo 1’ de verilmiştir.
Tablo 1: Tasarımların x, y, z eksenlerin hareket ederken
maruz kaldıkları direnç kuvvetleri
1. Tasarım
2. Tasarım
3. Tasarım
3.2. Hidrodinamik Yapı
Hidrodinamik analizler için Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği
(Computational Fluid Dynamics (CFD)) programları
kullanılmıştır. Tüm tasarımların direnç hesabında hız olarak x
ekseni yönünde (ileri) 3 knot, y ekseni yönünde (yanal) 1 knot,
z ekseni yönünde (dikey) ise 1 knot kabulü yapılmıştır.
Analizlerde elde edilen örnek grafikler Şekil 6 ve Şekil 7’ de
gösterilmiştir.
a)
Đleri Hareket
(V=3 knot)
320 N
123,5 N
79 N
Yanal Hareket
(V=1 knot)
122,5 N
53 N
62 N
Dikey Hark.
(V=1 knot)
135 N
90 N
143 N
Tablo 1’de verildiği üzere birinci tasarım üzerinde diğer
iki tasarıma göre daha büyük direnç değerleri oluşmaktadır.
Görüldüğü gibi x ve y ekseni yönünde en büyük direnç
değerine birinci tasarım sahiptir. Bunun nedeni aracın ön ve
yan yüzeyinde direnç kuvvetini arttıran diktörtgen yapıda düz
alanların bulunması ve gövde içinde konuşlandırılmış
komponentlerin akışı bozmasıdır.
Đkinci tasarımda aracın kenarlarında yapılan yuvarlatmalar
bu bölgelerdeki yerel basıncı düşürmektedir. Yine de aracın
üst yüzey alanın büyük kısmı düz hatlara sahiptir.
Üçüncü tasarımda aracın silindirik yapısı ve kavisli burnu
sayesinde ileri hareket sırasında akıma dik yüzey alanı
oldukça düşüktür. Bu yüzden x ekseni yönünde en düşük
direnç değerine sahip tasarım üçüncü tasarımdır. Yine kavisli
burun yapısı sayesinde araç üzerindeki basınç dağılımı da
düzgün bir yapıda olup akışta ani hızlanmalar
gözlenmemektedir. Ancak motor bağlantıları silindirik formu
bozduğundan bu bölgelerde basınç değerleri artmaktadır.
Akım çizgileri açısından bakıldığındaysa üçüncü tasarım
düzgün formu nedeniyle öne çıkmaktadır.
Üç
tasarım
hidrodinamik
yapıları
açısından
incelendiğinde keskin hatlardan kaçınmanın direnci
düşürdüğü görülmüştür. Diğer bir önemli özellik ise akışa dik
yüzey alanını düşük tutmaktır. Bu açıdan en yumuşak hatlara
b)
c)
Şekil 6. Aracın x ekseni yönünde hareketi sırasındaki basınç
dağılımı a) birinci tasarım b) ikinci tasarım c) üçüncü tasarım
584
sahip olan silindirik yapılı üçüncü tasarımın öne çıktığı
görülmektedir.
UKSA’ lar yüzeye kablo ile bağlı oldukları için kablo
tarafından oluşturulan direnç kuvvetinin de hesaplanması
gerekmektedir. Kablo direnci aracın hızına ve aracın
bulunduğu derinliğe bağlı olarak su içinde salınmış kablo
miktarına göre değişmektedir. Bildiri formatındaki yer kısıtı
nedeniyle burada bu hesaplamalar gösterilmemiştir.
motorların geri yönde sağladıkları itme kuvveti ise 294 N
değerindedir.
3.3. Motor Yerleşimi ve Aracın Hareket Serbestlik
Dereceleri
Araçların motor yerleşimi tasarlanmış ve CFD analizlerden
çıkan sonuçlara kablo direnci için yapılan hesaplamalardan
elde edilen direnç değerleri eklenerek motor yerleşimlerine
bağlı olarak UKSA modülleri için gerekli olan motor güçleri
yaklaşık olarak bulunmuştur.
3.3.1.
a)
c)
Şekil 9. a) Đkinci tasarımın motor yerleşimi b) yatay eksende
uygulanan ve c) dikey eksende uygulanan itme kuvvetleri
Birinci Tasarım
Aracın tasarımında Şekil 8’de gösterildiği gibi 4 yatay ve 1
dikey itici motor kullanılmıştır. Açılı yerleştirilen 4 motor
birbirleriyle diferansiyel olarak çalışarak aracın hem ileri hem
de yanal yöndeki hareketini gerçekleştirmesini sağlamaktadır.
Böylece araç ileri hareket, yanal hareket, yatay eksende dönme
hareketi ve dikey hareket olmak üzere 4 serbestlik derecesine
sahip olmaktadır. Birinci tasarımın motor yerleşimleri ve bu
motorların araca uyguladıkları eksenel itme kuvvetleri Şekil
8’de gösterilmiştir.
387,5 N
a)
b)
Aracın yanal ve dikey hareketi için kullanılan motorların
itme kuvveti ileri yönde 176,5 N, geri yönde ise 98 N
şeklindedir. Dikey motorun aracı çoğunlukla aşağıda tutmak
için kullanılacağı göz önüne alınarak motor güçlü itme yönü
yukarı yönde olacak şekilde yerleştirilmiştir.
3.3.3.
Üçüncü Tasarım
Üçüncü tasarımda 2 ileri ve 2 dikey itici motor kullanılmıştır.
Yapılan tasarıma uygun motor yerleşimleri ve bu motorların
araca uyguladıkları eksenel itme kuvvetleri Şekil 10’ da
gösterilmiştir. Bu motor yerleşimleri ile araç ileri hareket,
yatay eksende dönme hareketi ve dikey hareket olmak üzere 3
serbestlik derecesine sahip olmaktadır.
387,5 N
b)
c)
Şekil 8. a) Birinci tasarımın motor yerleşimi b) yatay eksende
uygulanan ve c) dikey eksende uygulanan itme kuvvetleri
a)
Yapılan tasarıma uygun seçilen motorların her birinden
ileri yönde 245 N ve geri yönde 142N itme kuvveti
sağlanmaktadır. Seçilen dikey motorun ileri yöndeki itme
kuvveti 170 N, geri yöndeki itme kuvveti ise 90 N
şeklindedir. Araç pozitif sephiyeli olarak tasarlandığından
dikey motor aracı batırırken daha çok güç harcayacaktır. Bu
yüzden motorun yönü buna uygun şekilde yerleştirilmiştir.
3.3.2.
b)
c)
Şekil 10. a) Üçüncü tasarımın motor yerleşimi b) yatay
eksende ve c) dikey eksende uygulanan itme kuvvetleri
Đleri hareket için kullanılacak motorların her birinden ileri
yönde 245 N itme kuvveti sağlanmaktadır. Dikey motorların
her biri ileri yönde 80 N itme kuvveti sağlarken geri yöndeki
itme kuvveti ise her biri için 35 N değerindedir. Burada da
araç pozitif sephiyeli olduğundan motorun aracı çoğunlukla
aşağıda tutmak için kullanılacağı göz önüne alınarak motorun
güçlü itmesi yukarı yönde olacak şekilde yerleşim
sağlanmıştır.
Đkinci Tasarım
Tasarlanan araçta 2 ileri, 1 dikey ve 1 de yanal itici motor
bulunmaktadır. Bu yerleşim ile araç ileri hareket, yanal
hareket, yatay eksende dönme hareketi ve dikey hareket
yapabilmekte ve böylece 4 hareket serbestlik derecesine sahip
olmaktadır. Yapılan tasarıma uygun motor yerleşimleri ve bu
motorların araca uyguladıkları eksenel itme kuvvetleri Şekil 9’
da gösterilmiştir.
Đleri yönde hareketi sağlayacak motorların her birinden
ileri yönde 270 N itme kuvveti sağlanmaktadır. Araca
uygulanan ileri yönde toplam itme kuvveti 540 N olup
3.4. Güç Đhtiyacı
Yapılan her üç tasarım için motor güçleri belirlendikten ve
diğer tüm alt sistemler seçildikten sonra, her bir UKSA
modülü için gereken toplam elektrik gücü hesaplanmıştır.
585
Buna göre tasarımların güç ihtiyaçları Tablo 2’
gösterilmiştir.
de
Birinci tasarımın ağırlık ve kaldırma merkezleri arasında
Z yönünde 120 mm bir fark bulunmaktadır.
Tablo 4: Đkinci tasarım için CG ve CB koordinatları
Tablo 2: Tasarlanan araçların güç ihtiyacı
Tasarımlar
1. Tasarım
2. Tasarım
3. Tasarım
Güç Đhtiyacı
7,7 kW
6,4 kW
5,8 kW
Burada birinci tasarım için gereken güç ihtiyacı diğer iki
tasarıma oranla daha büyük çıkmaktadır. Bunun sebebi diğer
iki tasarımda dörder adet itici motor kullanılırken bu
tasarımda 5 adet itici motorun kullanılmış olmasıdır. Güç
ihtiyacı bataryalardan değil, doğrudan gemiden karşılandığı
için bu durum önemli bir dezavantaj teşkil etmemektedir.
Tam tersine, manevra kabiliyeti ve çalışma uzayı gibi diğer
kriterler açısından tasarımlar incelendiğinde, beş adet itici
motorun
kullanılması
diğerlerine
göre
avantajlar
sağlamaktadır. Kullanılacak kablonun çap değeri açısından
değerlendirilme yapıldığında ise kablo üreticisi firmalardan
alınan bilgiler doğrultusunda bu değerdeki bir güç farkının
kablo çapında büyük değişimlere yol açmayacağı
görülmüştür.
X
Y
Z
CG (mm)
-33,6
-2,6
-5,8
CB (mm)
-100,6
-0,2
12,3
Şekil 12. Đkinci tasarımda ağırlık ve kaldırma merkezi yerleri
Đkinci tasarımın hesaplanan ağırlık ve kaldırma merkezleri
arasındaki fark yalnızca 18 mm olmaktadır.
Tablo 5: Üçüncü tasarım için CG ve CB koordinatları
3.5. Kararlılık
CG (mm)
CB (mm)
Sualtı araçlarının tasarımında göz önünde bulundurulması
gereken kriterlerin başında sualtı aracının durgun durumdaki
kararlılığı gelmektedir. Bu kritere göre sualtı aracının herhangi
bir kontrol altında olmadan kararlı bir yapıda olabilmesi için
kaldırma merkezinin, ağırlık merkezinden yukarıda bulunması
gerekmektedir. Kaldırma ve ağırlık merkezleri arasındaki fark
büyüdükçe bozucu kuvvetlere karşı oluşacak geri döndürme
momenti büyüyecek ve aracın kararlılığı buna bağlı olarak
artacaktır [10].
Kararlılık kriteri açısından karşılaştırma yapabilmek
amacıyla, ön tasarımı gerçekleştirilen modüller için
hidrostatik analizler yapılmış ve her bir tasarım için ağırlık
(CG) ve kaldırma (CB) merkezlerinin yerleri tespit edilmiştir.
Buna göre her bir tasarım için bulunan değerler sırasıyla
Tablo 3, Tablo 4 ve Tablo 5’ te verilmiştir. Verilen mesafeler
modüllerin
geometrik
merkezlerine
göre
referanslandırılmıştır. Ayrıca z ekseni üzerinde CG ve CB
merkezleri sırasıyla Şekil 11, Şekil 12 ve Şekil 13’ de
gösterilmiştir.
X
-23,1
5,1
Y
-13,5
-2,6
Y
-0,7
0,8
Z
-36,8
24,5
Şekil 13. Üçüncü tasarımda ağırlık ve kaldırma merkezi yerleri
Üçüncü tasarımın ağırlık merkezi, kaldırma merkezinin
yaklaşık olarak 61 mm altında yer almaktadır.
Birinci tasarımda ağırlığın büyük bölümü aracın alt
yarısında ve yüzdürücü elemanlar aracın üst yarısında
konumlandırıldığı için bozucu kuvvetler (akıntı, çarpma vb.)
aracın yunuslama (pitch) ve yalpalama (roll) eksenlerindeki
yönelimini etkilemeyecektir. Bu eksenlerde etkiyecek olan
kuvvetlere karşı oluşacak geri döndürme momenti aracın dik
konumda kalmasını sağlayacaktır. Bu nedenle yüksek
kararlılığa sahip bu gibi tasarımlarda aracın yunuslama ve
yalpalama eksenlerindeki kararlılığı garanti edilmiş
olacağından bu serbestlik dereceleri için bir kontrol
uygulaması gerekmemektedir. Đkinci tasarımda ağırlık ve
kaldırma merkezleri birbirine çok yakın olduğu için bozucu
kuvvetlere karşı aracın yunuslama ve yalpalama
eksenlerindeki kararlılığı diğer tasarımlara göre daha kötüdür.
Üçüncü tasarımda ise bu mesafe ikinci tasarıma göre nispeten
daha büyük olduğundan kararlılığı da ikinci tasarıma göre
daha iyidir.
Ayrıca yukarıda bahsedilen kararlılık durumu robot
kolunun aktif olduğu durumlarda daha büyük önem
kazanmaktadır. Robot kolunun hareketleri UKSA modülünün
denge konumunu bozucu yönde etkiler oluşturacağından
Tablo 3: Birinci tasarım için CG ve CB koordinatları
CG (mm)
CB (mm)
X
-71,2
-59,5
Z
24,7
144,6
Şekil 11. Birinci tasarımda ağırlık ve kaldırma merkezi yerleri
586
modülün yunuslama ve yalpalama eksenlerindeki bahsedilen
kararlılığı iyi derecede sağlanamadıysa robot kolunun
hareketleri sırasında aracın denge konumunda bozulmalar
olacak ve bu bozulmalar UKSA modülünün istenen görevi
yerine getirmesine engel olacaktır.
Deniz yüzeyinde UKSA modülüne etkiyen kablo direnci
en az olduğu için UKSA modülü en geniş yatay çalışma
alanına su yüzeyindeki hareketi sırasında sahip olmaktadır.
UKSA modülünün hareket hızı arttıkça artan kablo direnç
etkisi dolayısıyla yatay çalışma alanı daralmaktadır.
Görüldüğü gibi UKSA modülü kablo direncini yenerek su
yüzeyinde 606.2m yarıçapında bir alanı 3 knot hızını
kaybetmeden tarayabilmektedir. Bu çaptan sonra UKSA
modülü motorları artan kablo direncini ve 3 knot hızı
karşılamak için gerekli gücü sağlayamadığından araç 3 knot
hızını koruyamamakta ve hızı giderek azalmaktadır. UKSA
modülünün 2 knot sabit hız ile yatay çalışma alanının
yarıçapı ise 687m’ dir ve çalışma hızı azaldıkça 1knot
hareket hızı için oluşan alanda görüldüğü gibi yatay çalışma
alanının yarıçapı artmaktadır.
Çalışma derinliği arttıkça kablo direncinin büyümesi
dolayısıyla UKSA modülünün yatay çalışma alanı
daralmaktadır. Şekilden de görüldüğü gibi 100m derinlikte
UKSA modülü 3 knot hızını 518.3m yarıçaplı bir alanda
koruyabilmesine karşın çalışma derinliği 300m olduğunda bu
3 knot hızını ancak 373m yarıçaplı bir alan içinde
koruyabilmektedir.
Tasarlanan diğer iki UKSA modülü için de benzer
davranışlar ortaya çıkmaktadır. Bu yüzden diğer tasarımlar
için benzer grafikler verilmemiştir. Bunun yerine tasarlanan
UKSA modüllerinin bulundukları derinliklere göre 3 knot
hızlarını koruyabilme kapasiteleri Şekil 15’ de yatay
doğrultuda karşılaştırılmıştır.
3.6. Manevra Kabiliyeti
Tasarlanan UKSA modülleri arasında yukarıda bahsedildiği
gibi ilk iki tasarım 4 serbestlik derecesinde kontrol edilirken
son tasarım 3 serbestlik derecesinde kontrol edilmektedir.
Hareket hassasiyeti açısından bakıldığında ilk tasarım motor
yerleşimleri nedeniyle en hassas hareket kabiliyetine sahip
tasarımdır. Bu tasarım bir helikopter gibi bulunduğu yerde
kolayca asılı kalabilmekte, kendi etrafında rahatça
dönebilmektedir. Birinci tasarım bu nedenle en hassas sapma
kontrolüne ve dolayısıyla en küçük dönme yarıçapına sahip
tasarımdır. Đkinci tasarımın üçüncü tasarıma üstünlüğü ise
fazladan yanal öteleme hareket serbestlik derecesine sahip
olmasıdır. Motor yerleşimi açısından bu tasarımın dönme
yarıçapı ilk tasarıma göre daha büyüktür. Üçüncü tasarım ise
en düşük hareket serbestliğine ve manevra kabiliyetine sahip
tasarımdır. Bu yüzden ilk iki tasarımda modüllerin hareket
kontrolü için çok eksenli bir joystick kullanılırken bu tasarım
için tek eksenli bir joystick yeterli olmaktadır.
3.7. Çalışma Alanı
UKSA modüllerine hareketleri sırasında etkiyen kablo direnci
modülün çalışma derinliğine ve hızına bağlı olarak değişiklik
göstermektedir. Çalışma derinliği ve UKSA modülünün hızı
arttıkça modüle etkiyen kablo direnci de artmaktadır. UKSA
modülü istenilen hareketleri doğru biçimde ve istenilen hızda
sürdürebilmesi için bu kablo direnç kuvvetini yenmesi
gerekmektedir.
Bu bölümde tasarlanan her bir UKSA modülünün belli bir
merkezden ileri yönde hareket etmek koşuluyla
tarayabilecekleri yatay çalışma alanları karşılaştırılmıştır.
Karşılaştırma için yapılan simülasyonlarda her UKSA modülü
için aynı kablo değerleri baz alınmıştır ve elde edilen değerler
her tasarım için seçilen itici motorlara göre belirlenmiştir.
Şekil 14’ de UKSA modülü ilk tasarımı için 750m kablo
tam salınmış durumda iken 1 , 2 ve 3 knot
hızlarla yüzeyde, 100m ve 300m derinlikte hareket hızını
kaybetmeden
çalışabileceği
yatay
hareket
alanı
gösterilmektedir.
Şekil 15. Tasarlanan UKSA modüllerinin çeşitli derinlikler
için 3 knot hızı koruyarak hareket edebildikleri maksimum
mesafelerin karşılaştırılması
Şekil 15’ den görüldüğü gibi her durum için en geniş
yatay hareket alanına ilk tasarım sahiptir. Bunun nedeni ilk
tasarımda kullanılan motor sayısı ve bu motorların yerleşim
biçimleridir. Bu tasarımda yatayda 4 motor kullanıldığından
bu tasarımın yatay çalışma alanının yarıçapı daha büyüktür.
Şekil 14. Birinci tasarım için yatay çalışma alanı
587
değerlendirilmesi
ve
karşılaştırılması
yapılmıştır.
Karşılaştırmalar sonucu her tasarımın avantaj ve dezavantajları
ortaya konmuştur. Birinci tasarım açık çerçeve form yapısı ve
motor yerleşimine bağlı olarak özellikle manevra kabiliyeti,
kararlılık ve modülerlik kriterlerine göre ön plana çıkmaktadır.
Diğer iki tasarım özellikle kapalı formları nedeniyle sahip
oldukları düşük yüzey direnci nedeniyle hidrodinamik açıdan
ve sahip oldukları estetik görünüş açısından öne
çıkmaktadırlar. Bu son ikisi arasında değerlendirme
yapıldığında ise ağırlık ve yüzerlik merkezlerinin birbirine çok
yakın olması dolayısıyla ikinci tasarımın kararlılığı üçüncü
tasarıma göre daha kötüdür. Fakat bunun yanında sahip olduğu
fazladan yanal itici motor sayesinde hareket serbestlik derecesi
üçüncü tasarımdan daha fazladır.
Bu çalışmadaki karşılaştırmadan yararlanarak benzer
yapıdaki diğer herhangi bir tasarım da kullanıcı veya
tasarımcı tarafından kolayca değerlendirebilir.
Đkinci ve üçüncü tasarımların hızlarını koruyarak
gidebildikleri mesafeler birbirine oldukça yakındır. Bunun
nedeni her iki tasarım için iki adet yatay motor
kullanılmasıdır.
3.8. Alt Sistemlerin Yerleşimi
Yapılan tasarımların üçünde de mümkün olduğunca aynı alt
sistemler kullanılmıştır. Oşinografik algılayıcıların sağlıklı
ölçümler yapabilmeleri için belirli konum ve açılarda
yerleştirilmeleri gerekmektedir. Bu açıdan en uygun hacim ve
yerleşime sahip olan açık yapıdaki birinci tasarımdır. Diğer iki
tasarım kapalı gövde yapısına sahip oldukları için alt
sistemlerin belirli bir hacim içinde uygun yerlere
yerleştirilmesi gerekmektedir. Birinci tasarımın açık yapıda
olmasının bir diğer avantajı da “Modüler Yapı ve Bakım
Kolaylığı” başlığı altında incelenmiştir.
3.9. Modüler Yapı ve Bakım Kolaylığı
5. Kaynakça
Tasarlanan ilk UKSA modülü tamamen açık çerçeve bir
yapıya sahip olduğu için içerisindeki motorlar, sensörler, kablo
bağlantıları gibi elemanlara doğrudan ulaşma imkanı
sağlamaktadır. Böylece herhangi bir arıza durumunda ilgili
elemana doğrudan ve çabuk bir şekilde müdahale
edilebilmektedir. Ayrıca deniz durumu şartlarının değişmesi
durumunda UKSA modülü denge ağırlıkları kolaylıkla
ayarlanabilecektir.
Đkinci tasarım yarı kapalı bir yapıya sahip olduğundan
yukarıda bahsedilen özellikler açısından birinci tasarıma göre
dezavantajlara sahiptir. Üçüncü tasarım ise tamamen kapalı
yapıda tasarlandığından herhangi bir arıza sırasında bir
elemana ulaşmak için dış çerçevenin tamamen sökülmesi
gerekmektedir. Bu işlem diğer tasarımlarda olduğundan daha
zahmetli olmakta ve daha uzun sürmektedir.
Son olarak tasarlanan UKSA modüllerinin karşılaştırması
Tablo 6’ daki gibi özetlenebilir.
[1] Remotely operated vehicles of the world 10th edition,
Oilfield Publ. Lim., 2010
[2] http://www.seaeye.com/falcon.html
[3] http://www.seaeye.com/tiger.html
[4] http://www.deepocean.com/llold/Products.html
[5] http://www.eca-robotics.com/en/robotic-vehicle/roboticsnaval-rov-h300-mkii-inspection-rov-depth-rated-to-300m/219.htm
[6] http://www.f-e-t.com/our_products_technologies/subseasolutions/rovs-observation/?id=navajo
[7] http://www.saabgroup.com/en/Naval/UnderwaterSecurity/Remotely-Operated-Vehicles/ROVDouble_Eagle_SAROV/
[8] C. Ulu, E.U. Genç, Đ. Hancıoğlu, M.U Altunkaya, O.
Canbak, E. Özsu, “MOSA: Modüler insansız sualtı
aracı,” Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı (TOK 2011),
s. 537-543, 14-16 Eylül 2011, Đzmir.
[9] E. Eugene ALLMENDINGER, Submersible Vehicle
Systems Design, The Society of Naval Architects and
Marine Engineers, 1990.
[10] Thor I. Fossen, Marine Control Systems. Marine
Cybernetics, Norway, 2002.
Tablo 6: Tasarımların genel karşılaştırması
Maksimum
Hız
(100m derinlikte)
En (m)
Boy (m)
Yükseklik (m)
Ağırlık (kg)
Hidrodinamik Yapı
Güç Đhtiyacı (kW)
Kararlılık
Manevra Kabiliyeti
Çalışma Uzayı
Alt Sistemlerin
Yerleşimi
Modüler Yapı
Bakım Kolaylığı
Estetik Görünüm
1.Tasarım
3.8 knot
2.Tasarım
4 knot
3.Tasarım
4.5 knot
0,86
1,2
0,8
236
Orta
7,7
Çok iyi
Çok iyi
Çok iyi
0,86
1,2
0,48
209
Đyi
6,4
Orta
Đyi
Đyi
0,88
2
0,76
198
Đyi
5.8
Đyi
Orta
Đyi
Çok iyi
Orta
Kötü
Çok iyi
Çok kolay
Kötü
Orta
Orta
Orta
Kötü
Zor
Đyi
4. Sonuçlar
Bu çalışmada literatürdeki mevcut en genel ıslak tasarım
formlarını temsil edecek şekilde tasarlanmış üç adet uzaktan
kontrollü
insansız
sualtı
aracının
kapsamlı
bir
588
Dört Pervaneli İnsansız Hava Araç Uçuş Denge Kontrolü
Raif Bayır1, A. Emre Coşgun2
1
Mekatronik Mühendisliği Bölümü
Karabük Üniversitesi, Karabük
[email protected]
2
Karabük Üniversitesi, Karabük
[email protected]
tarafından Roswell Flyer adıyla geliştirilmiştir. Bu gelişmenin
ardından Draganfly adlı şirket dört rotorlu Draganflyer'ı,
Keyence adlı şirket ise Gyrosaucer adında dört rotorlu hava
aracını üretmiştir. Standford Üniversitesi' nden Claire J.
Tomlin ve çalışma arkadaşları tarafından gerçekleştirilen bir
başka dört pervaneli quadrotor "STARMAC" ismindeki
projesinde, quadrotorun çok etmenli kontrolü gerçekleştirilmiş
verilen görevi yerine getirme, engelden kaçma ve gidecekleri
yola karar verme gibi birtakım özellikleri gözlemlenmiştir [4].
Amerikan Havacılık Enstitüsünün yapmış olduğu bir başka
çalışmada Handford ve çalışma arkadaşları tarafından 8 bitlik
PIC( Peripheral Interface Controller) tabanlı kontrolcü birimi
ve MEMS (Mikroelektro-mekanik sistemler ) teknolojisi
kullanılarak geliştirilen algılayıcılardan alınan veriler ile
quadrotorun takip etmesi istenilen referans yorumlanmış ve
geliştirilen Oransal-Integral (PI) kontrol algoritmasıyla
sistemin dengeli uçması sağlanmıştır[5]. Salzburg Üniversitesi
"Computational Systems Group" tarafından gerçekleştirilen
"The JAviator Project" isimli projede, quadrotorlarla eş
zamanlı çalışan quadrotor kolonisi oluşturulmuştur[6]. Dört
pervaneli insansız hava aracını dengede ve sabit tutabilmek
için geliştirilen bir başka çalışmada Harmel ve arkadaşları
geri-adım kontrol yöntemi kullanmış ve sonuçlarını
gözlemleyebilmek
için
bir
simülasyon
programı
geliştirmişlerdir[7]. Tek bir quadrotor üzerinde birden fazla
kontrol yöntemleri deneyen Bouabdallah ve arkadaşları PID
ve LQ kontrol yöntemlerini OS4 adlı deney düzeneği üzerinde
başarıyla uygulayarak dengeli bir uçuş elde etmişlerdir[8].
Mehmet Önder Efe ve ekibi tarafından TOBB Ekonomi ve
Teknoloji Üniversitesi'nde gerçekleştirilen "Dönerkanat"
projesinde [9], İHA' larda farklı uçuş stratejileri, görsel tabanlı
kontrol ve takip uygulamaları, otonom uçuş yönetimi
konularında çalışmalar yürütülmektedir. Kutluk Bilge Arıkan
ve ekibi tarafından Atılım Üniversitesinde gerçekleştirilen bir
çalışmada yükseklik kontrolünü LQR (linear-quadratic
regulator) ve yönelim kontrolünü PID kontrol algoritması ile
sağlayan dengeli uçabilen bir sistem elde etmişlerdir[10].
Özetçe
Bu çalışmada, dört pervane ve dört rotorlu insansız hava aracı
(İHA) olarak adlandırılan uçan robotik bir sistemin PID
(oransal kazanç, integral kazancı ve türev kazancı) kontrol
tekniği kullanılarak havada dengeli bir biçimde uçuşunu
gerçekleştirmektedir. Dört rotorlu insansız hava aracı uçma
prensibi aerodinamik etkileri kullanarak, birbirine karşılıklı
monte edilmiş dört motorun tahriki sonucu havalanması
şeklindedir. Sistemin gerçek zamanlı çalışması, oluşturulan
prototip üzerinde denenmiş ve geliştirilen kullanıcı ara yüzü
ile sistemin gerçek zamanlı takibi yapılmıştır. Yapılan
deneysel çalışmalar sonucunda PID kontrol algoritması
quadrotorun dengeli uçuşları için uygun kontrol yöntemi
olduğu anlaşılmıştır.
1. Giriş
İnsansız hava araçları, günümüzde akademik çalışmalar ve
ticari uygulama alanında popülerliği artan bir araştırma
konusu olmuştur. İnsansız hava aracı, üzerinde kullanıcı
operatör bulundurmadan, otonom veya kablosuz alıcı-verici
aracılığıyla karadan kontrol edilerek, havalanmak için
aerodinamik etkileri kullanır. Klasik helikopterler ana rotor ve
kuyruk rotorlarına sahip çok yönlü manevra ve uçuş
kabiliyetleri ile uçabilen makinelerdir. Bazıları ise iki rotor ile
manevra kabiliyetlerini artırmaktadır[1].
Dört pervaneli insansız hava araçları helikopterlerden farklı
olarak günümüzde küçük boyutlarda geliştirilmekte askeri
uygulamalar, doğal afetler, çeşitli spor faaliyetlerinin
izlenmesi, trafik denetimi, toplumsal olaylarda havadan
gözlemleme v.b. bir çok duruma hızlı ve güvenli bir şekilde
müdahale etmeye olanak sağlamaktadır [2]. Pervane sayılarına
göre adlandırılan uçan insansız hava araçlarının dört
pervanelilerine quadrotor, altı pervaneli olanlarına hexacopter
denilmektedir. İlk quadrotor tasarım çalışmaları 1920 ve
1930 yıllarında, sınırlı sayılabilecek elektronik ve mekanik
bilgisi ile insan taşımak için, motorların eşit tur sayısı ile
algılayıcı materyaller bulunmadan gerçekleştirilmiştir.
Teknolojinin gelişmesi ile geliştirilen kontrol birimleri ve
algılayıcılar sayesinde denge problemi aşılmış ve kararlı
sistemler ortaya çıkmaya başlamıştır[3]. İlk prototip quadrotor
sistemleri, 1996 yılında Area Fifty-One Teknoloji şirketi
Bu çalışmada, dört pervaneli insansız hava aracının dengeli bir
şekilde uçabilmesi için geliştirilen PID kontrol algoritmasını
sistemin dinamik yapıları göz önünde bulundurularak
quadrotor üzerine uyarlanmıştır.
589
Tablo1: Quadrotor üzerindeki sistemlerin teknik özellikleri
1.1 Dört Pervaneli İnsansız Hava Aracı
Parametreler
Toplam ağırlık
Taşınabilir yük
Motor
Batarya
ESC
Jiroskop
İvme sensörü
Micro kontroller
Quadrotorlar, helikopterlerin karmaşık yapılarından ziyade
oldukça sade mekanizmalardır. Aerodinamik etkileri
kullanarak, birbirine karşılıklı monte edilmiş dört motorun
tahriki sonucu havalanma özelliğine sahip, insansız hava
araçları kategorisinde yer alan uçabilen robotik sistemlerdir
Quadrotorlar temel olarak; fırçasız doğru akım motoru,
elektronik hız kontrol birimi, mikro denetleyici, algılayıcı
birimi ve batarya olmak üzere 5 kısımdan oluşur.
Quadrotorların uçma prensibi 1, 2, 3 ve 4. numaraları ile
adlandırılan pervanelerin dönme yönleriyle Şekil1.1'de
görülmektedir. Sistemin havalanması tüm pervanelerin
kaldırma kuvveti etkisi oluşturması sonucu gerçekleşmektedir.
1-3 numaralı pervanelerin devir sayılarındaki farklılıklar x
ekseninde açısal değişimi etkilemekte ve buda istenilen
pozisyona yönelimi sağlamaktadır. Aynı şekilde 2-4 numaralı
pervanelerin devir sayılarındaki farklılıklar ise y ekseninde ki
açısal değişimi etkilemektedir. Eşit devirdeki tur sayıları ile z
ekseninde yani dikey pozisyonda hareket sağlanmaktadır.
Sistemi dengede tutabilmek için her bir fırçasız motorun devir
sayısını ayarlamak gerekir.
Değerler
750g
1100g to 2200g
Fırçasız Motor -960 RPM / Volt
Li-Po 3S 11.1V 1750A
GUEC GE-183 - 18A
ITG3200 -16-bit ADC
BMA180 -14 bit ADC
ATMega 328P
2. Materyal ve Yöntem
Bu çalışmada, havada dengede kalabilen dört pervaneli bir
uçan insansız araç geliştirilmiştir. Sistem sınırlılıkları
gözetilerek mekanik ve yazılım kısmı tasarlanmıştır. Sistem
blok diyagramı Şekil 2.1' de görülmektedir. Tablo1'de
Quadrotor üzerinde kullanılan sistemlere ait teknik özellikler
verilmiştir. Uzaktan kontrol için altı kanallı alıcı-verici RF
modül ve sistemin gerekli enerjisini sağlayabilmek için üç
hücreli, 1700mAH Lityum Polimer batarya kullanılmaktadır.
Yüksüz yaklaşık uçuş süresi 15 dakikadır. Quadrotoru
dengede tutabilmek için jiroskop, ivme sensörü ve barometrik
algılayıcılar kullanılmıştır. Ayrıca herbir fırçasız motor için
gerekli PWM sinyalleri mikro denetleyici aracılığı ile algılayıp
motora aktaran hız kontrol birimi (ESC) kullanılmıştır. Sistem
hafif ve dayanıklı malzeme olan karbon fiber yapıdan
oluşmaktadır. Motorların ulaşabildiği devir sayısı 6720 rpm'
dir. Kontrol algoritmasının gözlemlendiği deney düzeneği
Şekil2.2'de görülmektedir. Quadrotorun havada dengede
uçabilmesi için kontrol algoritması Multiwii SE kontrol kart
üzerinde geliştirilmiştir. Mikro işlemci kart üzerinde Şekil2.3
'de görüldüğü gibi Atmel firmasının ATMega 328P işlemcisi,
jiroskop, ivme sensörü ve barometrik sensör bulunmaktadır.
İşlemcinin görevi quadrotorun dengede uçması için gerekli
olan açısal değişimleri algılayıcılar aracılığıyla algılayıp,
motorların hızlarını istenilen referans noktasına çekmektir.
Şekil2.1: Quadrotor blok diyagramı
Şekil2.2 : Quadrotor deney düzeneği
Accel. Sensor
I2C
Gyro
Sensor
RC Signal Input
UART
GND
+
D2 Throttle
D4 Roll
D5 Pitch
Barometer
Sensor
FTDI
D6 Yaw
Atmega 328 P
MCU
Motor ESC Outputs
Şekil1.1: Quadrotor uçma prensibi
Şekil2.3: Multiwii SE kontrol kartı
590
Teşekkür
2.1 Deneysel Çalışmalar
Gerçek zamanlı olarak motor hız değişimleri, quadrotorun
açısal değişimini ve PID katsayılarını gözlemleyebilmek için
"Projessing" programı ile hazırlanmış kullanıcı arayüzünden
yararlanılmıştır. Şekil2.4' de kullanıcı arayüze ait sistem
üzerindeki
değişkenlerin
gerçek
zamanlı
olarak
gözlemlenebildiği program görülmektedir. Alıglayıcılardan
alınan veriler mikro denetleyicide yorumlanmaktadır. PID
kapalı döngü kontrol algoritması jiroskoptan alınan veriler
doğrultusunda sistemi dengede tutmak PWM sinyalleri
sağlamıştır. Uygun PID değerlerini elde etmek için "denemeyanılma" yöntemi kullanılmıştır. Türev ve integral kazanç
değerlerini başlangıçta 0 seçilmiş ve sistem osilasyon yapana
kadar Oransal kazanç değeri 0.5 değer aralıklarla artırılmıştır.
İntegral kazanç değeri arttırılarak sistemin kararlı yapı için
uygun oturma zaman değeri elde edilmiştir. Son olarak Türev
kazancı arttırılarak sisteme radyo frekans dalgalı alıcı-verici
kumanda aracılığıyla referans sinyalleri gönderilmiş ve
sistemin dengesi için gereken optimum PID değerleri elde
edilmiştir.
Bu çalışma Karabük Üniversitesi BAP (KBÜ-BAP-YL-026)
birimi tarafından desteklenmektedir.
Kaynakça
[1] Castillo, P., Dzul, A., Lozano, R., Modeling and Control of MiniFlying Machines, Berlin: Springer, 2005.
[2] İ. C. Dikmen, A. Arısoy and H. Temeltaş, “Dikey İniş-Kalkış
Yapabilen Dört Rotorlu Hava Aracının (Quadrotor) Uçuş Kontrolü”,
Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, sayı 3, sayfa 33-40, Ocak
2010.
[3] P. O. Basta,"Quad Copter Flight " , Electrical Engineering,
California State University, Northridge, May 2012.
[4] G. Hoffmann, D. G. Rajnarayan, S. L. Waslander, D. Dostal, J. S.
Jang and C. J. Tomlin, “The Standford Testbed of Autonomous
Rotorcraft for Multi-Agent Control (STARMAC)”, 23rd Digital
Avionics Systems Conference, 2004.
[5] S.D. Hanford, L.N. Long ve J.F. Horn, “A Small SemiAutonomous Rotary-Wing Unmanned Air Vehicle (UAV)”, American
Institute of Aeronautics and Astronautics, Infotech@Aerospace
Conference, 2005.
[6] The JAviator Project, http://javiator.cs.uni-salzburg.at/(Şubat
2011).
[7] T. Hamel, R. Mahony, R. Lozano and J. Ostrowski, “Dynamic
Modelling and Configuration Stbilization for an X4-Flyer”, 15th
IFAC Triennial World Congress, Barcelona, Spain, 2002.
[8] S. Bouabdallah, A. Noth ve R. Siegwart, “PID vs LQ Control
Techniques Applied to an Indoor Micro Quadrotor”, Proc. of 2004
IEEE/RSJ Int. Conf. on. Intelligent Robots and Systems, Japan, 2004.
[9] Dönerkanat Projesi, http://www.donerkanat.etu.edu.tr/ (2011)
[10] K.Bilge Arıkan, A. Güçlü " Attıtude And Altıtude Control Of An
Outdoor Quadrotor ", 2012.
Şekil2.4: Quadrotor kullanıcı arayüzü
3. Sonuçlar
Bu çalışmada uçan insansız hava araç PID kontol çalışması
gerçekleştirilmiştir. Sistemin havada dengede uçabilmesi için
PID denetimi kullanılmıştır. Sistem için uygun PID kazanç
değerleri elde edilince, kararlı ve dengeli bir uçuş elde
edilmiştir. Ayrıca sensörlerden alınan veriler için uygun
geçikme zamanı ve ortalamaları alınınca sistem dengeli bir
uçuş sağlamıştır. PID kontrol algoritması quadrotorun dengeli
uçuşları için uygun kontrolcülerdir. Sistem için birden çok
algılayıcılardan alınan veriler aracılığıyla manevra kabiliyeti
daha çok artacak ve daha dengeli uçuşlar elde edilebilcektir.
Mevcut çalışma kapsamında, gelecekte quadrotorun üzerine
entegre edilecek Küresel Konumlama Sistem (GPS) modülü
ile otonom hareket edebilen ve karar verebilen bir yapı
kazandırılması planlanmaktadır. Ayrıca quadrotora kamera
entegre edilmiş kablosuz algılayıcı alıcı vericiler ile, uzaktan
izleme uygulamaları gerçekleştirilmesi hedeflenmektedir.
591
Yüksek Hızlı Hedef Uçak “Şimşek” için Uçuş Dinamiği
Modellemesi ve Otomatik Kontrol Sistemi Tasarımı
Ethem Hakan Orhan1, Hakan Tiftikçi2
1
Uçuş Mekaniği, İHA Sistemleri
TUSAŞ, Ankara
[email protected]
2
Uçuş Bilimleri, İHA Sistemleri
TUSAŞ, Ankara
[email protected]



400kts hızda seyir yapabilme,
30ft – 15000ft irtifalar arasında görev yapabilme,
Fırlatıcı ile kalkış, paraşüt ile karaya ya da denize
iniş

Özgün Yer Kontrol İstasyonu,
Uçuş Kontrol
Sistemi ve Otopilot Sistemi sayesinde kalkış ve iniş
dahil rota / yön / hız / irtifa tutma modları ile tam
otonom uçuş kabiliyeti
Bu gereksinimler çerçevesinde sürdürülen tasarım ve
üretim süreci sonunda 2012 yılı içerisinde Yüksek Hızlı Hedef
Uçak - Şimşek ilk uçuşunu gerçekleştirmiştir.
Özetçe
Bu çalışmada TUSAŞ İnsansız Hava Aracı Sistemleri
grubunca tasarlanan ve üretilen Yüksek Hızlı Hedef Uçak,
“Şimşek” için yapılan modelleme ve kontrolcü tasarımı
çalışmaları anlatılmıştır. Hedef uçak kavramı, uygulamaları,
TUSAŞ’ın konu hakkındaki geçmiş ve güncel çalışmaları
tanıtılmıştır. Şimşek hava aracı uçuş dinamiği modeli
geliştirilmesi ve kontrolcü tasarımı sürecine ilişkin bilgi
verilmiştir. Hava aracı ve kontrol sistemi üzerinde
gerçekleştirilen yer ve uçuş testlerinden elde edilen sonuçlar
ışığında tasarım ve geliştirme sürecinde takip edilen yöntem
hakkında bir değerlendirilme yapılmış, öğrenilen dersler ve bu
doğrultuda süreçte yapılması önerilen iyileştirmeler
sunulmuştur.
1. Giriş
20. yüzyılın başından itibaren askeri havacılıkta gözlenen hızlı
gelişim, hava savunma sistemleri ihtiyacını ortaya çıkarmış ve
bu sistemler üzerindeki çalışmaları ve gelişimi tetiklemiştir.
Modern hava kuvvetleri ve hava savunma ağlarının gelişimi
ile hava savunma sistemlerinin testi ve kullanıcıların eğitimi
için insansız hava hedeflerinin kullanılması fikri ortaya
çıkmıştır. Bu çerçevede ilk insansız radyo kontrollü hedef
uçaklar 1940’lı yılların başlarından itibaren kullanılmaya
başlanmıştır [1]. Bugün, dünyada tüm gelişmiş silahlı
kuvvetler tarafından hava savunma sistemlerinin testi, hava
savunma birliklerinin eğitimi, hava-hava pilot angajmanlarının
eğitimi gibi konularda hedef uçaklar yaygın bir şekilde
kullanılmaktadır.
1984 yılında kurulan TUSAŞ bünyesinde ilk İHA
geliştirme projesi UAV-X1 1990 yılında, ilk hedef uçak
geliştirme projeleri Keklik ve Turna ise 1995 yılında
başlamıştır. TUSAŞ tasarımı olan Turna/G hedef uçağı 2004
yılından beri TSK tarafından kullanılmaktadır [2].
2009 yılında TUSAŞ’da, TSK’nın konuyla ilgili
ihtiyaçlarına cevap verecek yeni bir jet motorlu yüksek hızlı
hedef uçak tasarımı projesine başlatılmıştır. Projede esas
alınan temel hava aracı gereksinimleri aşağıdaki gibi
tanımlanmıştır:

Şekil 1. Şimşek Hava Aracı
Tablo 1: Şimşek Temel Teknik Özellikler
Genel
Kanat Açıklığı
Uzunluk
Azami Kalkış Ağırlığı
Azami Faydalı Yük Ağırlığı
Güç Grubu
Motor
Yakıt Kapasitesi
Performans
Azami Hız
Seyir Hızı
Uçuş Tavanı
Havada Kalma Süresi
60dk havada kalış süresi,
592
1,50m
2,30m
75kg
10kg
Turbojet
32lt
400kts
200kts
15000ft
1 saat
verilerini içeren Motor Bloğu, atmosferik koşulları ve
bozucuları simule eden Atmosfer Bloğu, kütlesel özellikleri ve
bunların farklı etmenlerle değişimlerini içeren Kütle Bloğu,
sistem entegrasyon laboratuarında kullanım için gerekli
arayüzleri içeren SEL Arayüz Bloğu ve 6 serbestlik
derecesinde
Newton-Euler
hareket
denklemlerinin
tanımlandığı Hareket Denklemleri Bloğu’ ndan oluşmaktadır.
Modelin üst seviye görünümü Şekil 3’de verilmiştir.
Şimşek hedef uçak sistemi yer ve hava birimlerinden
oluşmaktadır. Yer ve hava birimlerinin kendi içlerinde ve
birbirleriyle olan etkileşimleri aşağıdaki şemada gösterilmiştir.
Şekil 2. Şimşek - Yer ve Hava Birimleri Etkileşimi
Bildiri beş ana başlık altında düzenlenmiştir. İlk bölümde
hedef uçak kavramı ve uygulamaları, konuyla ilgili TUSAŞ’ın
geçmiş çalışmaları, Şimşek hedef uçak sisteminin tasarım
gereksinimleri, temel özellikleri ve sistem mimarisinden
bahsedilmiş, bildiri yapısı ve içeriği sunulmuştur. İkinci
bölümde hava aracı benzetim modeli oluşturma çalışmalarına
yer verilmiş, model yapılandırması, ve veri kaynakları
anlatılmış, doğrusallaştırma yöntemi ve doğrusal sistem
matrislerinin sistem dinamiği analizleri için kullanımı
anlatılmıştır. Üçüncü bölüm kontrolcü tasarımına ayrılmış,
kontrolcü tasarımını yönlendiren gereksinimler, karşılaşılan
temel tasarım sorunları aktarılmıştır. Üst seviye kontrolcü
mimarisi ve kontrolcü performansına ilişkin yapılan masaüstü
testler ile ilgili bilgi verilmiştir. Dördüncü bölüm sonuç
değerlendirmesine ayrılmış, yapılan çalışma ve uygulanan
yöntemler hakkında genel bir değerlendirme yapılmış,
karşılaşılan sorunlar ve öğrenilen dersler paylaşılmıştır.
Şekil 3. Benzetim Modeli – Üst Seviye Blok
Görünümü
Uçuş Kontrolleri Bloğu, hava aracı uçuş kontrol sistemini
oluşturan eyleyiciler ve kontrol sistemi açık döngü
mantıklarını içermektedir. Uçak üzerinde toplam 6 adet servo
bulunmaktadır. Model bu servoların her biri için değişken
komut gecikmesi, doğal frekans, sönümleme oranı, hız limiti
ve pozisyon limiti gibi dinamik karakteristikleri
yansıtmaktadır. Eyleyiciler ikinci dereceden doğrusal dinamik
sistemler olarak modellenmiş, hız ve konumları
limitlenmiştir. Eyleyici konumları ile kontrol yüzeyi
konumları arasındaki ilişki sorgu tabloları biçiminde
modellenmiştir.
Aerodinamik Bloğu, aerodinamik referans noktası
üzerinde 3 eksende oluşan kuvvet ve momentler ile kontrol
yüzeyleri menteşe momentlerini hesaplamaktadır. Bu kuvvet
ve momentler, uçağın hücum ve kayış açıları, hızı, irtifası,
yunuslama, yatış ve kayış oranları ve kontrol yüzeyleri
konumlarına bağlı olarak değişmektedir. Aerodinamik kuvvet
ve momentler, klasik bileşen toplama metodu kullanılarak her
bir aerodinamik bileşenin etkisinin aritmetik toplamı şeklinde
hesaplanmaktadır. Aerodinamik model statik ve dinamik
katsayılardan oluşan çok boyutlu tablolardan - aerodinamik
veritabanından - oluşmaktadır.
Aerodinamik veritabanındaki statik katsayılar ve menteşe
momenti katsayıları, Navier-Stokes (NS) denklemlerinin
çözüldüğü hesaplamalı akışkanlar mekaniği (HAD) analizleri
ile elde edilmiştir. Bu çerçevede, 4 farklı Mach sayısı, 6 farklı
hücum açısı, 3 farklı kayış açısı, 6 farklı irtifa dümeni
konumu, 6 farklı kanatçık konumu ve 4 farklı flap konumunu
içeren toplam 85 adet HAD koşusu gerçekleştirilmiştir.
Aerodinamik sönümleme karakteristikleri, dinamik katsayılar,
için ise yarı ampirik yöntemlere ve panel metodu çözümlerine
2. Benzetim Modeli
Şimşek projesinde hava aracı performansına ilişkin analiz
ve
doğrulama
çalışmaları,
hava
aracı
dinamik
karakteristiklerine ilişkin analizler, kontrolcü tasarımına girdi
oluşturacak sistem ve kontrol matrislerinin oluşturulması ve
SEL ortamında entegre sistem ve kontrolcü testleri gibi farklı
amaçlar için kullanılmak üzere 6 serbestlik dereceli bir hava
aracı dinamik modeli geliştirilmiştir.
2.1. Benzetim Modeli Yapısı
Benzetim modeli Matlab-Simulink ortamında hazırlanmış
7 adet temel bileşenden oluşmaktadır. Bu bileşenler temel
olarak uçuş kontrol sistemi mantıklarını ve eyleyici
modellerini içeren Uçuş Kontrolleri Bloğu, uçak temiz
konfigürasyon aerodinamik karakteristiklerini ve kontrol
yüzeyi etkinliklerini içeren Aerodinamik Bloğu, itki sistemi
593
Yanal-yön eksen :

Dutch-Roll salınımları,

Yalpa modu,

Spiral kararlılığı,
için gerçekleştirilmiştir.
başvurulmuştur. Farklı kaynaklardan elde edilen katsayılar
birbirleriyle ve referanslarda verilen makul değer aralıklarıyla
karşılaştırılarak uygun olanlar modele uygulanmıştır.
Motor Bloğu, motor üreticisinden alınan performans
tabloları ve motor dinamiğini yansıtan birinci derece doğrusal
gecikme modelinden oluşmaktadır. Üretici kaynaklı motor
tabloları, hız, irtifa ve gaz kolu konumuna bağlı olarak motor
dönü hızını, motorun üreteceği itkiyi ve özgül yakıt tüketimini
içermektedir. Model, motorun yerleşimine bağlı olarak uçak
referans noktası üzerinde oluşan kuvvet ve momentleri
hesaplamaktadır.
Atmosfer Bloğu, 1976 US Standart Atmosfer Modeline
uygun olarak irtifa ve sıcaklığa bağlı atmosferik verileri
hesaplamaktadır. MIL-F-8785C [3] (askeri standardında
tanımlı türbülans ve rüzgar hamlesi modelleri ile atmosferik
bozucuların hava aracı dinamiği üzerindeki etkilerinin
benzetimini yapmak mümkündür.
Kütle Bloğu, uçağın ağırlığına bağlı olarak kütle, ağırlık
merkezi ve eylemsizlik momenti değerlerinin değişimini
hesaplamaktadır. Uçak üzerinde oluşan ivmeler bağlı olarak
yakıt tankındaki yakıtın çalkalanması ve bunun ağırlık
merkezi üzerindeki etkisi modellenmiştir.
Hareket Denklemleri Bloğu, uçak üzerindeki farklı kuvvet
moment kaynaklarınca üretilen kuvvet momentleri ve uçağın
kütlesel özelliklerini alıp, Newton-Euler hareket denklemlerini
çözerek uçak ağırlık merkezi üzerinde oluşan doğrusal ve
açısal ivmeleri hesaplamaktadır. Bu doğrusal ve açısal
ivmeler, Simulink uygulaması tarafından Runge-Kutta
entegrasyon algoritmaları kullanılarak entegre edilmekte ve
hava aracı hız, açı ve konum bilgileri ayrık zamanda
güncellenmektedir.
Şekil 4,5,6 ve 7 de farklı dinamik modlar için uçağın deniz
seviyesi ve 15kft irtifada beklenen dinamik karakteristiklerin
değişimi sunulmuştur.
Şekil 4. Kısa Periyod Modu Sönümlemesi
2.2. Model Temelli Analizler
Matlab-Simulink ortamında oluşturulan doğrusal olmayan
benzetim modeli, uçak performansı ve uçuş dinamiği
analizleri içinde esas teşkil etmektedir. Uçuş dinamiği analiz
çalışmaları için MIL-F-8785C [3] (Pilotlu Uçaklar için Uçuş
Nitelikleri) dokümanında ortaya konan sınıflandırmalar ve
analiz yöntemleri esas alınmıştır. Bu analiz metodları temel
olarak doğrusal sistem analizi yöntemlerine dayandığı için
Simulink ortamında geliştirilmiş doğrusal olmayan modellerin
doğrusallaştırılması ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Bu işlem için
nümerik doğrusallaştırma yöntemi uygulanmıştır. Doğrusal
sistem, boylamsal ve yanal yön sistemler olarak
ayrıştırılmıştır.
Nümerik doğrusallaştırma işleminin başarımının kontrolü
için doğrusal-doğrusal olmayan sistemlerin farklı girdilere
tepkileri karşılaştırılmaktadır.
MIL-F-8785C sınıflandırmasına göre Şimşek, Sınıf IV –
Yüksek Manevra Kabiliyetindeki Uçaklar, kategorisinde
değerlendirilmiştir.
Standartta
değerlendirilen
uçuş
karakteristiklerinden aşağıda belirlenenler Şimşek için
uygulanabilir bulunmuş ve bunlar için analiz yapılmıştır.
Analizler:
Boylamsal eksen:

Durağan kararlılık,

Uçuş yolu kararlılığı,

Kısa periyod tepkisi,

Phugoid kararlılığı,
Şekil 5. Kısa Periyod Modu Doğal Frekansı
Şekil 6. Dutch-Roll Modu Dinamik Karakteristikleri
594
9) Uçuş
10) Uçuş sonrası ayarlamalar.
3.1. Kontrolcü Yapısı Seçimi
Havacılık kontrol uygulamalarında, yılların deneyimiyle
ortaya çıkmış örneklerin ve kaynakların zenginliği, kontrolcü
yapısı seçimini daha kolay aşılır bir aşama haline getirmiştir.
Mevcut uçak kontrolcü yapıları incelendiğinde, yaygın bir
uygulama olarak genelde uçak kararlılık karakterinin
değiştirildiği bir iç döngü ve bunu çevreleyen genelde komut
takibini sağlayan bir dış döngü görülmektedir. İç döngülerin
SAS (Stability Augmentation System) adıyla anılan sınıfına
örnek iki üyesi, boylamsal sönümleyici (pitch damper) ve
sapma sönümleyicisi (yaw damper), uçağın açısal hız
verilerini geri besleme yoluyla, uçak sönümleme”değerlerinin
düşük kaldığı durumlarda arttırılmasına olanak tanımaktadır.
Algılayıcı mevcudiyeti ve/veya ölçüm kalitesine bağlı olarak
iç döngü geri beslenen verilerin artması kontrol performansını
iyileşmesini sağlamaktadır. Örneğin q-CAS (Control
Augmentation System) iç döngüsünde hücum açısı veya zivmesi, az-CAS durumunda ise hücum açısı veya yunuslama
hızı q kullanılabilmektedir.
Şekil 7. Yalpa Modu Zaman Sabiti
3. Kontrolcü Tasarımı
Şimşek kontrolcü tasarımında model tabanlı klasik kontrolcü
tasarım döngüsü kullanılmıştır (Şekil 8).
Şekil 9 Genel Kontrolcü Yapısı
Şimşek İHA kontrolcü tasarımında da yukarıda bahsedilen
türde yaygın kontrolcü yapıları yunuslama ve yatış
eksenlerinde tercih edilmiş ve kullanılmıştır. Genelde mevcut
olan yön dümeni kontrol yüzeyi Şimşek İHA da bulunmadığı
için kayma karakterini değiştirecek yapılar üzerinde
durulmamıştır. Şimşek İHA CAS konfigürasyonunda uçağın
yatış hızı ve yunuslama hızı değerlerini tutulmaktadır.
Yönelim tutma modlarında ise uçağın yatış ve yunuslama
açıları tutulmaktadır. Yükseklik ve baş açısı tutma
otopilotları, yönelim tutma otopilotlarını iç döngüde
kullanmaktadırlar. En dış döngüde ise yatış ve yükseklik
otopilotlarını idare eden navigasyon yer almaktadır.
Şekil 8. Kontrolcü Tasarım Döngüsü
Uçuş rejimini örnekleyecek denge koşullarına karşılık
doğrusal olmayan benzetim modelinden elde edilen
boylamsal, yanal-yön doğrusal matrisler ve modelin kendisi
temel tasarım girdilerini oluşturmuştur. Denge uzayı
değişkenleri arasında kütle merkezi, uçuş yolu açısı ,yatış
]
açısı, yükseklik ve sürat değişkenleri [
[
] [
]
[
] [
] yer
almaktadır. Doğrusal sistem matrislerinin, kontrolcü
kazançlarının hesaplanmasında kullanımı yanı sıra uçuş
nitelikleri
değerlendirmeleri
ve
temel
sınırlamalar
incelemelerinde de kullanımı gerçekleşmiştir.
Kontrolcü tasarımından uçuşa kadar olan süreç aşağıda
sıralanan adımları takip etmiştir.
1) Kontrolcü yapısı seçimi
2) Kazanç değerlerinin hesaplanması ve (doğrusal
sistem) gürbüzlük değerlendirmeleri
3) Kapalı döngü doğrusal olmayan sistem benzetimi ve
değerlendirmeleri
4) Masaüstü doğrusal olmayan sistem benzetimi
5) Simulink->SCADE kod üretimi doğrulaması ve
SEL’e aktarım
6) SEL yazılım testleri
7) SEL de denemeler ve pilot görüşlerinin alınması
8) SEL de pilot ve destek ekibinin intibakı
3.2. CAS ve Yönelim Tutma Otopilot Kazanç
Değerlerinin Hesaplanması
Şimşek İHA kazanç değeri hesaplamalarında;
Çıktı Geribeslemesi (Static Output Feedback) LQR/LQ
Tracker [4]
(1)
∫
̃
̃
̃
̃
̅
̅ (2)
Kaba Kuvvet (Brute-Force) zamana bağlı performans-indeksi
optimizasyonu (ITAE,ISE,vb),
∫
595
|
|
(3)
veya modifiye edilmis PI
|
∫
|
∫
(4)
Kaba Kuvvet (Brute-Force) frekansa bağlı performans
indeksi optimizasyonu”
(
∫
ve Hinf
takibi
)
(5)
döngü şekillendirme (loop-shaping) ile referans
‖
‖
(6)
metodları tecrübe edilmiştir. Birbirine yakın kararlılık
marjinleri ve benzer zaman tepkileri hedeflendiğinde, sabit
kontrolcü yapıları için benzer kazanç değerleri edildiği
gözlemlenmiştir. Tasarımlarda en az 6dB kazanç marjini ve
60 derece faz marjini sağlanmaya çalışılmıştır. Tasarım
sonuçları bütün hızlar için nominal durumlarda kontrol
edilmiştir (Şekil 10 Boylamsal eksende denge hızları ve K.M.
değerleri için Nichols çizimleri
Şekil 11 Şimşek tek denge koşulu için boylamsal
“belirsizlik çapı”
Şekil 12 Boylamasına eksen bütün denge hızları ve 3
K.M. için “belirsizlik çapları”tüm denge hızlarında ve 3
K.M. durumu için belirsizlik çapı grafiklerini içermektedir.
Şekilde, gecikme belirsizliğinin diğer belirsizliklere göre çok
daha baskın olduğu görülmektedir.
Şekil 10 Boylamsal eksende denge hızları ve K.M.
değerleri için Nichols çizimleri
Platform belirsizlik çapları kaba kuvvet doğrusal model
parametrelerinde Monte-Carlo sapma çalışmaları ile tahmin
edilmiştir (Şekil 11 Şimşek tek denge koşulu için boylamsal
“belirsizlik çapı”11). Bu değerler ile güvenli takip bant
genişliği
üzerine fikir edinilmiş ve sistem gürbüzlüğü,
tamamlayıcı hassasiyet (complementary sensitivity) transfer
fonksiyonu kullanılarak
|
Şekil 12 Boylamasına eksen bütün denge hızları ve 3
K.M. için “belirsizlik çapları”
3.3. Navigasyon
Şimşek navigasyon sistemi, parametrik kübik eğrileri
(8)
(9)
| (7)
takip etme yeteneğine sahiptir. 1 Parametrik eğrilerin içsel
(implicit) gösterimleri
sembolik halde elde
kontrol edilmiştir.
1
596
Çeşitli durumlarda kullanılmak üzere “loiter” yeteneği de mevcuttur.
edilmiş ve gradyanları aracılığıyla eğriye yaklaşma yönleri
tespit edilmiştir.
Eğriden uzak konumlarda eğriye yaklaşmak için komutlanan
yön
artık (residual) karesi gradyanı (Şekil 13 Bezier
parametrik kübik eğri (kırmızı kalın) ve bu eğriye ait gradyan
alanı)
)
(
beslenmektedir. Dikey navigasyonu yatay navigasyondan
bağımsız çalışmakta ve nirengi noktası (waypoint)
yükseklikleri yükseklik tutma otopilotuna beslenmektedir.
3.4. Doğrusal Olmayan Uçuş Benzetimleri ve Kod
Üretimi
Doğrusal tasarım sonuçlarının doğrusal olmayan
(Nonlinear) modelde performansını değerlendirmek üzere
gerek modelleme ortamında gerçekleşen uçuş benzetimleri,
gerek platform ve kontrolcü modellerinden üretilen C
kodlarının gerçek zamanlı çalıştırıldığı masaüstü uçuş
benzetimleri gerçekleştirilmektedir. Bu benzetimlerde
performansın beklenene yakın olması durumunda kontrolcü
modeli, yazılım grubunca SCADE aracılığıyla UKB üzerinde
çalışacak koda dönüştürülmektedir. Yazılım grubunca üretilen
kodun, bu gruba teslim edilen kontrolcü modeli ile aynı
fonksiyonu gerçekleştirdiği kontrol edildikten sonra üretilen
koda onay verilmektedir.
(10)
eğriye yakın yerlerde ise eğri teğeti
(11)
kullanılmıştır. Ara konumlarda ise mesafeye bağlı doğrusal
ağırlıklı ortalama
(
)
(12)
3.5. SEL Testleri
Kontrolcü açısından bakıldığında, SEL testlerinin başlıca
amaçları arasında kontrol yazılımının (diğer yazılım öğeleri ile
birlikte) doğrulanması, pilot fikrinin alınması ve pilot ile diğer
uçuş ekibinin intibak çalışmaları yer almaktadır. SEL
çalışmaları/testleri sırasında pilotun ve sistem test
elemanlarının tespit ettiği hatalar ve noksanlar üzerine model
düzeltmeleri yapılmakta ve kod üretim aşaması tekrar
edilmektedir.
kullanılmaktadır.
3.6. Uçuş Testleri ve Kazanç Ayarlamaları
Uçuş sırasında yer kontrol istasyonundan ayarlanabilir
kazanç çarpanları ile bazı salınımları ve performans
yetersizliklerini giderebilmek mümkün olabilmektedir. Uçuş
esnasında anlaşılamayan tepkilerin ise uçuş sonrası detaylı
incelemeler ile anlaşılmasına çalışılmaktadır. Halen devam
eden çalışmalarda izlenecek yol, sistem tanımlama çalışmaları
ile matematik modelin iyileştirilmesi ve devamında kontrolcü
katsayılarının güncellenmesi olarak belirlenmiştir.
Şekil 13 Bezier parametrik kübik eğri (kırmızı kalın)
ve bu eğriye ait gradyan alanı
4. Sonuçlar
Şimşek hava aracı tasarım süreci, hız ve maliyet
etkinliğini arttırmak amacıyla tamamen analiz tabanlı metotlar
kullanılarak gerçekleştirilmiş, hava aracı dinamiğine ilişkin
elde edilen veriler için uçuş testi öncesi bir doğrulama
yapılamamıştır. Hava aracı yüksek hız karakteristiği sebebiyle
yerden gözle takiple uçurmaya elverişli değildir. Tüm bu
koşullar, ilk uçuştan itibaren uçağın otomatik kontrolcü
denetiminde uçurulmasını zorunlu kılmıştır. Kontrolcü
kurgusu basitten karmaşığa farklı seviyelerde etkin olacak
biçimde düzenlenmiş, testlerde kontrolcü performansı
doğrulandıkça bir üst seviyeye geçilmiştir. Bu tasarım süreci
tercihinin doğurabileceği sorunları en alt düzeye indirmek için
uçuş öncesinde kapsamlı yer testleri, entegrasyon testleri ve
simülatör çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Bu bildirinin kaleme
alındığı tarihe kadar dört adet uçuş gerçekleştirilmiş ve temel
olarak uçuş kontrolüne bağlı olarak uçuş durdurucu bir sorun
yaşanmamıştır.
Tasarım süreci için başta yapılan tercih bir açıdan başarılı
sonuç vermiş olmakla beraber, nihai görev profili yüksek
ivmeli ve karmaşık manevralarla dolu olan bu tür bir hava
aracı için daha ileri analiz ve doğrulama yöntemlerinin
Şekil 14. Kübik eğri (mavi kalın )ve “implicit” skalar
alan yoğunluk grafiği
Komutlanan yön koordineli uçuş kinematik formülleri
aracılığyla yatış komutuna çevrilmekte ve yatış otopilotuna
597
uygulanması önerilmektedir. Bu doğrultuda uçak dinamik
karakteristiklerinin bütün olarak analizine imkân verecek
kapsamlı uçuş testleri ve sistem tanımlama çalışmaları
planlanmaktadır. Test planlarının temel tasarım felsefesine
uygun olarak maliyet etkinliği göz önünde bulundurularak
farklı detay seviyelerinde veri sağlayacak biçimde
oluşturulması hedeflenmektedir.
Kaynakça
[1] Anonim, The Market For Aerial Targets 2011 – 2020,
Forecast International, 2011.
[2] Anonim, SSM Türkiye İnsansız Hava Aracı Sistemleri
Yol Haritası (2011 - 2030), Aralık 2011.
[3] Anonim, Military Specification – Flying Qualities of
Piloted Airplanes, 1980.
[4] B.L.Lewis, F.L.Stewens, Aircraft Control and Simulation
– 2nd Edition, Wiley, 2003.
598
Sabit Kanat Hava Araçları İçin Döngüde Donanım Benzetim
Yöntemi ile Otopilot Sistemi Geliştirilmesi
Onur Baki Ertin1, Ünver Kaynak2, Coşku Kasnakoğlu1
1
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi, Ankara
{bertin,kasnakoglu}@etu.edu.tr
2
Makine Mühendisliği Bölümü
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi, Ankara
[email protected]
En önemli görevi kontrol algoritmasını yürütmek olsa da
çoğu zaman kontrolcünün tek görevi bu değildir.
Algılayıcılarda olduğu gibi kontrolcü donanımları da hızla
ucuzlamakta, hafiflemekte ve güçlenmektedirler. Hızlanan
kontrolcüler sayesinde tek bir birim hem algılayıcı ünitesinin
bir parçası gibi davranıp ham algılayıcı verilerinden
gürültüleri ayrıştırıp gerekli hesaplamaları yaparak kullanışlı
veriler elde edilmesini sağlayabilir hem de yer kontrol merkezi
ile gerekli veri alışverişi işlemlerini yürütebilir.
Otopilot sistemi geliştirme sürecindeki uçuş testlerinde
ortaya çıkabilecek hata ve zorlukların büyük bölümü uçuş testi
öncesi yapılan benzetimlerle giderilebilir. Özellikle benzetim
döngüsüne donanımların dahil edildiği döngüde donanım
benzetimler ile benzetim güvenilirlikleri çok daha üst
seviyelere çıkartılabilir.
Döngüde donanım benzetim tekniğinin ilk ortaya çıkışı da
bir uçuş benzetimi için olmuştur. 1929 yılında üretilen bir
pilot eğitim sistemi olan Linktrainer’da gerçek uçak denetim
donanımları bulunduran bir uçak kokpiti, elektrikli ve hidrolik
eyleyiciler üzerine yerleştirilmiş ve pilot tarafından verilen
kontrollerin analog benzeticiler yardımıyla gerçek uçak
manevralarına benzer şekilde kokpiti hareket ettirmesi
sağlanmıştır [2].
Gelişen teknolojiyle birlikte çok daha karmaşık sistemlerin
modellenebildiği bilgisayarlar analog benzeticilerin yerini
almış ve döngü donanım benzetimlerin kullanımı hızlı bir artış
göstermiştir. Bugün füze güdüm sistemlerinden, yüksek
manevra kabiliyetli uçaklara, araçların fren ve süspansiyon
sistemlerinden robotik uygulamalarına kadar birçok farklı
sistemin geliştirme çalışmaları döngüde donanım benzetim
sistemleri ile yapılmaktadır [3-4].
Döngüde donanım benzetim tekniğini normal bilgisayar
benzetimlerinden ayıran temel fark benzetimi yapılan sisteme
ait bir veya birden fazla donanımsal bileşenin benzetim
döngüsüne katılıyor olmasıdır [5]. Örneğin matematiksel
modeli ortaya konmakta zorlanılan bir sistem donanımını
doğrudan benzetim döngüsü içine katmak benzetimin
güvenilirliğini oldukça arttıracaktır.
Hava araçları, füzeler, jet uçakları gibi testleri oldukça zor
sistemler üzerinde laboratuvar ortamında çalışma şansı veren
döngüde donanım benzetim tekniği, güvenlik, maliyet, zaman
Özetçe
İnsansız hava araçları için otopilot sistemi geliştirme sürecinin
en önemli kısmı uçuş testleridir. Uçuş testleri; maliyetli, zor ve
bazen tehlikeli olabilen testlerdir. Ayrıca sık tekrarlı testler
olmadıkları için geliştirme sürecinin de yavaşlamasına neden
olurlar. Bu noktada araştırmacılar benzetim yazılımlarından
faydalanmaktadırlar.
Otopilot sisteminden donanımsal bileşenler katılarak
oluşturulmuş bir benzetim döngüsü, tamamen benzetimsel
bileşenlerden oluşan bir döngüye göre çok daha gerçekçi
olacak ve gerçeği ile değiştirilen her benzetimsel bileşen için
benzetimlerin doğruluğu daha da artacaktır. Bu çalışmada,
sabit kanatlı bir insansız hava aracı için otopilot sistemi
geliştirme sürecinde oluşturulmuş döngüde donanım benzetim
sistemi ve bu sistemden faydalanılarak oluşturulmuş örnek bir
otopilot sisteminin tasarımı, bileşenleri ve işleyişi üzerinde
durulmaktadır.
1. Giriş
Otopilot sistemleri, hava araçlarında insan müdahalesi
olmadan veya bu müdahaleyi minimum seviyede tutarak
uçuşun sürdürülebilirliğini sağlayan sistemlerin genel adıdır.
Tarihte bilinen ilk otopilot sistemi 1912 yılında Sperry Şirketi
tarafından üretilmiştir. Bu sistem gemilerdeki jiroskopların
küçültülmüş bir türevi sayesinde uçağı dengede
tutabilmektedir.
Otopilot kapalı döngü bir kontrol sistemidir, durum
gözleyicisi ve kontrolcü bu sistemi oluşturan başlıca iki
bileşendirler [1]. Hızla ucuzlamaları, küçülmeleri ve hafif
yapıları sayesinde mikro elektromekanik algılayıcı sistemleri
günümüz otopilot sistemlerinin çoğunda durum gözleyici
görevi için vazgeçilmez hale gelmişlerdir. Özellikle jiroskop,
ivmeölçer ve manyetometre gibi algılayıcıların bir araya
gelmesiyle oluşan ataletsel ölçüm birimi ile bir küresel
konumlama sistemi alıcı cihazının bir araya gelmesi, uçağın
birçok durum değişkenini ölçülebilir hale gelmektedir.
Otopilot sisteminin diğer önemli bileşeni olan kontrolcü
ise temel olarak durum gözleyiciden aldığı bilgiyi üzerinde
programlı kontrol yazılımına göre işleyip eyleyicileri harekete
geçirerek kontrol yüzeylerinde değişiklik yapabilen yapıdır.
599
motorları sürmek üzere kodlanmıştır. İkinci kontrolcüden
gelen uçuş denetim komutları seri port üzerinden bir arayüz
uygulamasına aktarılır. Bu uygulama gelen verileri işleyip
uçuş benzetim yazılıma uygun formata getirir ve ağ üzerinden
uçuş benzetim yazılımına gönderir. Sistem bileşenlerini ve
bağlantılarını gösteren blok şeması Şekil 1’de görülebilir.
gibi birçok konuda araştırmacılara büyük avantaj
sağlamaktadır.
Benzetimi yapılacak sistemin kullanacağı matematiksel
model döngü donanım benzetim sisteminin belki de en can
alıcı noktasıdır. Sistem ile yapılan testlerin doğruluğu ve bu
sistem kullanılarak programlanmış gömülü kontrolcülerin
gerçek uçuş testlerinde gösterecekleri başarı kullanılan uçuş
modelinin gerçekçiliği ile doğru orantılıdır.
Uçuş dinamiklerinin doğrusal olmayan yapısı nedeniyle
gerçekçi bir uçuş modeli oluşturmak son derece zordur.
Sistemdeki uçağın değiştirilmesi ise tekrar yeni bir model
oluşturmayı gerektirecektir. Gerçekçi bir uçuş benzetimi için
uçuş dinamiklerinin yanında hava olayları da yüksek
doğrulukla modellenmelidir. Uçuşla ilgili modellere ait bu
karmaşık yapı, benzetim kısmı için profesyonel bir uçuş
benzetim yazılımını sisteme dâhil etme gerekliliği
doğurmuştur. Profesyonel bir benzetim yazılımı ile uçuş
modelleri için vakit harcamadan kontrolcü tasarımı kısmına
geçilebilir. Ayrıca hazır bir yazılımın kullanılması çok daha
esnek bir döngüde donanım benzetim sisteminin
oluşturulmasını sağlar. Bu sebeplerle akademik çalışmalarda
ve endüstride yaygın olarak kullanılan Xplane 10 adlı uçuş
benzetim yazılımı döngüye dahil edilmiştir ve tüm sistem bu
yazılım etrafında çalışacak şekilde tasarlanmıştır.
Bu çalışamada oluşturulan sistem sayesinde uçuş kontrol
yazılımları doğrudan donanımsal gömülü sistem üzerinde
geliştirilebilmekte, benzetim ortamında test edilebilmekte ve
kolaylıkla tam donanımsal bir otopilot sistemine
uygulanabilmektedirler.
Çalışmanın ilk kısmında benzetimsel olmayan bir
kontrolcü donanımı benzetim döngüsü içine alınmış ve bu kart
üzerinde geliştirilen otomatik uçuş yapısının başarımı
benzetim ortamında incelenerek yapı son haline getirilmiştir.
Geliştirilen bu yapı çalışmanın ikinci kısmında tam
donanımsal bir otopilot sistemine uygulanmış ve
gerçekleştirilen uçuş testlerinde elde edilen sonuçlar ilk
kısımda elde edilen döngüde donanım benzetim sistemi
sonuçları ile karşılaştırılmıştır.
Bu bildiride destekli uçuş (Fly-by-wire) adı ile bilinen
uçuş modu üzerinden sistemin gelişimi incelenmiş ve sonuçlar
elde edilmiştir. Bu mod altında uçuştaki uçak, kullanıcı
tarafından bildirilen yalpa ve yunuslama açısı değerlerine
otomatik olarak yerleşmektedir. Oluşturulan sistem ile çok
farklı otonom uçuş modları geliştirilebilmek mümkündür. Bu
bildiri, geliştirilen modlardan sadece birini kapsamakta ve
oluşturulan diğer yapılar bildiride yer almamaktadırlar.
Oluşan otopilot yapısı küçük boyutlu radyo kontrollü bir hava
aracına uygulanacağından benzetimde de benzer özellikler
gösteren bir model üzerinde çalışılmaktadır.
Şekil 1: Döngüde kontrolcü donanımı ile benzetim sistemi
blok şeması.
2.1. Sistem Donanımları
Sistem iki adet donanımsal kontrolcü kartı, benzetim yazılımı
ve arayüz yazılımların koştuğu bilgisayar, servo motorlar,
radyo kontrol alıcısı ve vericisi bileşenlerinden meydana
gelmektedir. Servo motorlar benzetim döngüsü içine
katılmamaktadırlar. Servoların kullanım amacı, gömülü sistem
kontrol yüzeyi çıkışlarının fiziksel olarak doğrulanabilmesi ve
benzetimdeki araç ile karşılaştırılabilmesidir.
Sistemde kontrolcü kartları olarak Arduino tabanlı otopilot
geliştirme kartları olan Ardupilot Mega (APM) ve Ardupilot
Mega 2.5 (APM 2.5) kullanılmaktadır. 3D Robotics firmasının
ürünü olan bu kartlar, radyo kontrollü hava araçları için uygun
fiyatlı ve hepsi bir arada otopilot sistemleri olarak ortaya
çıkmış ve büyük ilgi görmüşlerdir. Ürünleri tak çalıştır ticari
otopilot sistemleri olmaktan çıkarıp akademik çalışmalarda
kullanılabilir hale getiren ise Arduino geliştirme çevresi
destekli, açık kaynaklı ve yüksek seviyede özelleştirilebilir
olmalarıdır. Bu sayede ürün üzerindeki yazılım tamamen
silinip üreticiden bağımsız yeni bir otopilot sistemi
oluşturulabilmektedir.
Ardupilot kartlarının; üzerinde bir adet Arduino işlemcisi,
bir adet ataletsel ölçüm ünitesi; telemetri, GPS, radyo kontrol
alıcısı ve servolar için konektörler bulunduran basit bir devre
kartından ibaret olduğu söylenebilir. Yüksek miktarda üretimi
yapılan bu kartlar sayesinde araştırmacı, hem bileşenleri kendi
bir kart üzerinde birleştirmekle vakit harcamak durumunda
kalmamaktadır hem de bileşenleri tek tek alacağı duruma göre
çok daha uygun bir fiyatla karşılaşmaktadır. Ardupilot kartları
çalışmanın bu kısmında sadece Arduino kartı olarak
kullanılmakta ve kartların sensör bileşenleri döngüye
katılmamaktadırlar.
Sistemde uçağın manuel kontrolü ve destekli uçuş modu
için referans açı değerlerinin verilmesi işlemi radyo kontrol
alıcı ve verici donanımları ile yapılmaktadır.
2. Döngüde Kontrolcü Donanımı İle Benzetim
Çalışmanın bu aşamasında sadece kontrolcü donanımının
benzetim döngüsüne dâhil olduğu bir yapı kurulmuştur. Uçuş,
benzetim yazılımında sürerken; uçuşa ait veriler geliştirilen bir
arayüz yazılımı vasıtasıyla seri port üzerinden geri besleme
alarak kontrolcü kartına iletilmektedirler. Kontrolcü üzerinde
koşan yazılım tarafından; radyo kontrol alıcısından ve
benzetim yazılımından gelen verilere göre oluşturulan çıkışlar
ikinci bir kontrolcü kartına iletilir. İkinci kontrolcü, aldığı
girişler ile benzetimdeki aracın kontrol yüzeylerini kontrol
etmek ve gerçek bir aracın kontrol yüzeylerine bağlı servo
2.2. Sistem Yazılımları
Sistem, benzetim yazılımı hariç dört farklı yazılımdan
oluşmaktadır. Bunlar:
600

Xplane 10 ortamındaki aracın kontrol yüzey
denetimleri için çalışacak, APM kartıyla seri port üzerinden
iletişim kuran, C# ile yazılmış konsol uygulaması

Xplane 10 ortamındaki araca ait verileri APM 2.5
kartına gönderecek ve aynı zamanda bir yer kontrol istasyonu
olarak kullanılacak olan C# ile yazılmış masaüstü uygulaması

APM üzerinde çalışan ve APM 2.5’ten aldığı PWM
sinyallerine göre uygulanacak kontrolleri seri port üzerinden
bilgisayardaki konsol uygulamasına gönderen; gömülü, C++
tabanlı Wiring dili ile yazılmış uygulama

APM 2.5 üzerinde çalışan ve yer kontrol uygulaması
aracılığıyla seri port üzerinden Xplane 10’daki uçağa ait
verileri alıp seçilen moda göre işleyerek PWM çıkışları üreten,
Wiring dili ile yazılmış otopilot uygulaması.
Xplane 10 uçuş benzetim yazılımı; uçuş açılarından, uçak
koordinatlarına, motor dönüş hızından, hava durumuna kadar
uçuşla ilgili birçok veriyi uçuş ekranında paylaşabilen, bu
verileri txt uzantılı olarak kaydedebilen hepsinden önemlisi ise
bu verileri ağ üzerinden paylaşabilen bir yazılımdır.
Xplane bu verileri kullanıcı veri bloğu protokolü
kullanarak veri setleri halinde yollamaktadır. Her biri 41 bayt
olan bu setlerin sayısı 100’ün üzerindedir. Her setin ilk 5
baytlık bölümü gelen verinin Xplane verisi olduğunu gösterir
bir işaret taşır, sonraki 4 bayt ise hangi veri setine erişilmekte
olduğunu gösterir. Kalan 36 bayt esas verinin taşındığı
bölümdür ve bu 36 bayt ile en fazla 8 farklı veri taşınabilir.
Her veri IEEE 754 tek duyarlıklı kayan nokta formatında 4
bayttan oluşmaktadır [6]. Bir veri setinin ağ üzerinde
paylaşılması isteniyorsa Xplane’in veri setleri ekranından bu
setlerin paylaşıma açılması gerekmektedir. Ayrıca yine aynı
ekrandan verilerin gönderim frekansı ayarlanabilir.
Yer kontrol istasyonu, kontrolcü kartına iletmek ve arayüz
üzerinde görüntülemek için bu veri setlerinden üçünü kullanır.
Bu setler; 3 nolu uçuş hızları, 17 nolu uçuş açıları ve 20 nolu
koordinat setleridir.
Birden fazla set paylaşıldığında sadece ilk set 5 baytlık
imza bölümünü taşır, geri kalan setler ise 36 bayt olacaklardır.
Çalışmada 3 set kullanıldığından tüm veriler toplamda 113
baytlık bir dizi oluşturacaklardır. Doğru verileri okuyabilmek
için istenilen verinin bu dizinin neresinde olduğunu bilmek
gerekir. İşlenmek istenilen veriye ait yeri bilinen 4 bayt,
büyük diziden çekilip 4 baytlık yeni bir diziye yerleştirilir.
Daha sonra bu dizi C#’ın BitConverter sınıfı sayesinde
kolaylıkla anlaşılır ondalık bir sayı haline getirilebilir.
Xplane’den alınan veriler format dönüşümü sonrası
arayüzde gösterilirken bir yandan da usb/seri port üzerinden
APM 2.5 kartına gönderilirler. Eş zamanlı olarak APM 2.5
kartının gönderdiği veriler de seri port üzerinden okunup
arayüzde görüntülenmektedirler. Yer kontrol istasyonu
yazılımı ekran görüntüsü Şekil 2’de görülebilir.
Karttan toplanan tüm veriler bir txt dosyasına kayıt
edilmektedirler. Program çalıştırıldığı anda txt dosyasına tarih
ve saat bilgisini kayıt eder ve sonraki her döngüsünde seri
porttan okuduğu veriyi yeni bir satıra yazar.
APM kartının PWM girişleri, APM 2.5 kartının PWM
çıkışlarına bağlıdır. APM kartı üzerinde koşan yazılım PWM
girişlerinden okuduğu mikro saniye cinsinden PWM verisini
seri port üzerinden bilgisayardaki uygulamaya gönderir. C#
diliyle geliştirilmiş bir konsol uygulaması olan “Xplane
Kontrol Yüzeyi Erişim Uygulaması” seri port üzerinden aldığı
verileri, ağ üzerinden Xplane’e göndermekle yükümlüdür.
Xplane kontrol yüzeyleri için açı değerleri beklemektedir bu
yüzden veriler ağ üzerinden gönderilmeden önce uygun açı
değerlerine dönüştürülmelidirler.
APM 2.5 kartı üzerinde çalışan otopilot uygulamasına bir
sonraki kısımda değinilmektedir.
2.3. Kontrolcü Tasarımı ve Destekli Uçuş Modu
İHA’larda en çok kullanılan kontrol metodu PID kontroldür.
Bu çalışmadaki bütün kontrol işlemleri için de PID
kontrolcüler tercih edilmiştir. Destekli uçuş modu için kurulan
kontrol yapısı Şekil 3’te görüldüğü gibidir.
Şekil 3: Destekli uçuş modu kontrol yapısı.
PID kontrolcü parametrelerini ayarlamada birçok yöntem
bulunsa da, özellikle yüksek hassasiyet gerektirmeyen
sistemlerde, manuel olarak ayarlama en yaygın kullanılan
yöntemdir. Bu çalışmadaki PID kontrolcü katsayılarının
belirlenmesinde de manuel ayarlama yaklaşımı kullanılmış
fakat ayarlamada kolaylık sağlayacak bir başlangıç noktası
oluşturması açısından yalpalama ve yunuslama hareketlerinde
kontrol için MATLAB benzetim yazılımı ile de benzetimler
yapılıp PID için katsayılar elde edilmiştir.
PID katsayılarının bulunmasında benzetim yazılımlarından
faydalanabilmek için sistemin benzetim ortamında modeline
ihtiyaç olacaktır. Bir uçağın gövde eksenlerinde hareketine ait
bir model elde etmek için sadece kontrol yüzeyi açılarından
faydalanmak yeterli olmayacaktır çünkü gövde eksenlerinde
hareket kontrol yüzeylerinin etkisi yanında, itki kuvveti,
atmosferik etkiler gibi birçok farklı etki sonucu
oluşmaktadırlar. Fakat sabit bir itki altında ve atmosferik
etkilerin minimum düzeyde olduğu bir ortamda gövde
eksenlerinde harekette baskın etkinin kontrol yüzeyleri
tarafından oluşturulacağını söylemek yanlış olmaz. Bu
koşullar altında Xplane ortamında manuel uçuşlar yapılmış,
kontrol yüzeylerine gönderilen PWM sinyalleri, yalpa ve
Şekil 2: Xplane yer kontrol istasyonu ekran görüntüsü.
601
yunuslama açıları model oluşturma sürecinde kullanılmak
üzere kaydedilmiştir. Model oluşturma sürecinde MATLAB’ın
sistem tanılama aracında faydalanılmış, uçuşla ilgili toplanan
giriş ve çıkış verileri kullanılarak; yatırgaç kontrol yüzeyi
açıları giriş ve yalpa açıları çıkış olarak kullanılmak üzere ve
irtifa dümeni kontrol yüzeyi açıları giriş ve yunuslama açıları
çıkış olmak üzere yalpa ve yunuslama hareketleri için ayrı
modeller elde edilmiştir. Sonrasında MATLAB SISO tasarım
aracı kullanılarak belirtilen yükselme ve yerleşme süresi
kısıtları (1s ve 4s) altında PID katsayıları elde edilmiştir.
3. Tam Donanımsal Otopilot Sistemi
Çalışmanın bu kısmında, döngüde donanım benzetim
sisteminde kullanılan benzetimsel tüm bileşenler gerçek
donanımlarla değiştirilerek tam donanımsal bir otopilot
sistemi kurulmuştur. Sistem uçuş testleri için bir radyo
kontrollü uçak platformuna yüklenmiş ve otonom bir insansız
hava aracı sistemi oluşturulmuştur. Bu sistem, geliştirilen
otopilot uygulamasının performansının gerçek uçuşlarla
ölçümlenebilmesini sağlamaktadır.
Sistemde gömülü otopilot yazılımı APM 2.5 kartı üzerinde
koşmaktadır. Uçağın yalpa, yunuslama ve sapma açılarının
tespiti APM 2.5 kartı üzerinde bulunan ataletsel ölçüm birimi
algılayıcılarından gelen ölçümlerle yapılmakta, koordinatlar
ise karta bağlı bir GPS alıcısı ile tespit edilmektedir. Uçağın
manuel kontrolü ve destekli uçuş modu arası geçişler radyo
kontrol sistemi ile gerçekleştirilmekte, yer kontrol istasyonu
ile uçak arasındaki bağlantı ise telemetri donanımları ile
sağlanmaktadır. Sistem bileşenleri ve bağlantılarını gösteren
blok şeması Şekil 6’da görülebilir.
Şekil 4: Destekli uçuş modu yalpa açısı referans takibi.
Şekil 6: Tam donanımsal otopilot sistemi blok şeması.
Sistem için iki adet yazılım oluşturulmuştur. Bunlar:
 Araçla telemetri sistemi üzerinden iletişim kurup
kullanıcının uçuş bilgilerini görüntülemesini ve bilgilerin
kayıt edilmesini sağlayan, C# dili ile geliştirilmiş yer kontrol
istasyonu yazılımı.
 Uçuştaki araç üzerindeki kontrolcüde çalışan,
gömülü otopilot uygulaması.
Uçuş sırasında kontrolcü kartın telemetri sistemi sayesinde
yere gönderdiği tüm veriler, yer kontrol istasyonu ile
düzenlenip
kullanıcının
uçağın
durumunu
kolayca
gözlemleyebileceği bir hale getirilir. Yer kontrol istasyonu
uygulaması ekran görüntüsü Şekil 7’de verilmiştir.
Şekil 5: Destekli uçuş modu yunuslama açısı referans takibi.
Destekli uçuş modunda radyo kontrol vericisinden
gönderilen yatırgaç ve irtifa dümeni komutları bu yüzeylere
iletilmek yerine açı değerlerine dönüştürülürler. Bu açılar
otomatik dengeleme kontrol yapısına referans olarak girilirler,
böylece uçağın bulunmasını istediğimiz yalpa ve yunuslama
açıları kolaylıkla değiştirilebilir. Bu mod, uçuşu manuel uçuşa
göre çok daha kolay bir hale getirmekte istemsiz yapılacak
yatışların, tırmanma ve dalışların önüne geçmektedir ayrıca
kurulacak tüm diğer otonom uçuş algoritmalarında bir iç
döngü olarak yer alacak, temel oluşturacaktır. Kurulan yapıda
yalpa açısı için sınırlar ± 45 derece, yunuslama açısı içinse
±25 derecedir. FBW modunda sistemin referans takibi, yalpa
hareketi için Şekil 4’te, yunuslama hareketi için Şekil 5’te
verilmiştir.
602
benzetim döngüsünde yapılan uçuşlarda elde edilen verilerle
büyük benzerlik göstermektedirler.
Şekil 7: Tam donanımsal otopilot sistemi için yer kontrol
istasyonu uygulaması ekran görüntüsü.
Benzetimsel sistemde olduğu gibi, karttan toplanan tüm
veriler bir txt dosyasına kayıt edilmektedirler. Program
çalıştırıldığı anda txt dosyasına tarih ve saat bilgisini kayıt
eder, sonraki her döngüsünde seri porttan okuduğu veriyi yeni
bir satıra yazar.
Tam donanımsal otopilot sisteminde kullanılan kontrolcü
kartı ile, döngüde kontrolcü donanımı ile benzetim kısmında
kullanılan kontrolcü kartı aynıdır. Bu sayede benzetim
kullanılarak geliştirilen yazılım, üzerinde çok az değişiklik
yapılarak tam donanımsal sisteme aktarılabilmiştir. Yazılımda,
PID kontrolcü yapıları hiç değişikliğe uğramamış, uçuş
benzetim yazılımı ile olan bağlantı yazılımdan çıkartılıp
gerçek algılayıcılar yazılıma dahil edilmiştir.
Otopilot uygulaması çalışmaya algılayıcı kalibrasyonu ile
başlamaktadır, bu kalibrasyon sayesinde kartın başlangıç
anında durduğu pozisyon; yalpa, yunuslama ve sapma
eksenleri için sıfır kabul edilebilmektedir. GPS verileri, GPS
alıcısının bağlı olduğu seri port üzerinden gelirken, sensör
verileri de açık kaynak Arduino kütüphaneleri yardımıyla
kullanılabilir açı değerlerine dönüştürülmektedir.
Açı verileri, GPS verileri, PWM sinyal bilgileri ve PID
kontrolcü çıkışlarıyla ilgili veriler tek bir cümle haline getirilir
ve telemetri ünitesi ile yer kontrol istasyonuna gönderilirler.
Karttan yere veri gönderim frekansı 10 Hz dir.
Benzetimsel öğeler kullanılarak geliştirilen kontrol
yazılımı kolaylıkla ve başarıyla tam donanımsal bir sisteme
çevrilebilmiştir. Tam donanımsal sistemin performansı
sonuçlar bölümünde incelenecektir.
Şekil 8: Tam donanımsal otopilot sistemi destekli uçuş
modu yalpa hareketi kontrolü
Şekil 9: Tam donanımsal otopilot sistemi destekli uçuş
modu yunuslama hareketi kontrolü
Yunuslama hareketi kontrolünde radyo kontrol
vericisinden gelen referansların çok hızlı değiştirilmiş olması
referans takibini bir miktar zorlaştırmış olsa da gözlenen
sistem davranışı benzetim döngüsünde elde edilen sonuçlarla
örtüşür niteliktedir.
Test sonuçları incelendiğinde, benzetim döngüsünde
oluşturulup doğrudan tam donanımsal sisteme uygulanan
kontrol yapısının amaçlandığı şekilde çalıştığı görülmektedir.
Yer kontrol istasyonu da görevini başarıyla yerine getirmiş,
hem harita üzerinde konum takibi, hem de veri kaydetme
özellikleri başarıyla çalışmıştır. Sonuçlar kısmında verilen
bütün grafikler yer kontrol istasyonunun uçuştaki uçaktan
topladığı veriler kullanılarak oluşturulmuştur.
4. Sonuçlar
Tam donanımsal otopilot sisteminin uçuş testleri için Ankara
Gölbaşı ilçesinde, 39.705471 derece enlem 32.7522315 derece
boylam koordinatları civarındaki alana gidilmiştir. Bu alan
daha önce farklı çalışmalar için yapılan uçuş testleri için de
kullanılmış geniş bir düzlüktür. Ayrıca alanın yumuşak toprak
yapısı, bu çalışmada kullanılan araç gibi gövde üzeri iniş
yapan araçların inişte zarar görme ihtimalini büyük ölçüde
azaltmaktadır.
Destekli uçuş modunda yapılan test uçuşunda yalpa
hareketi referans takibi Şekil 8’de, yunuslama hareketi
referans takibi Şekil 9’da görülebilir.
Şekiller incelendiğinde, yalpa açısının radyo kontol
vericisiyle değiştirilen referans açısını oldukça hızlı ve doğru
bir şekilde takip ettiği görülmektedir. Elde edilen veriler
Kaynakça
[1] Haiyang Chao, Yongcan Cao, YangQuan Chen,
Autopilots for Small Fixed-Wing Unmanned Air
Vehicles: A Survey, International Conference on
Mechatronics and Automation (ICMA), 3144-3149,
Ağustos 2007.
603
[2] R. Isermann, J. Schaffnit, S. Sinsel, Hardware-in-the-loop
simulation for the design and testing of engine-control
systems, Control Engineering Practice, 7, 643-653, 1999.
[3] J. S. Cole, A. C. Jolly, Hardware-in-the-loop simulation
at the US Army Missile Command, Technologies For
Synthetic Environments: Hardware-In-The-Loop Testing,
2741, 14-19, 1996.
[4] R. Isermann, S. Sinsel, S. Schaffnit, Hardware-in-theloop simulation of diesel engines for the development of
engine control systems, Algorithms AndArchitectures For
Real-Time Control, 91-93, 1997.
[5] M. Bacic, On hardware-in-the-loop simulation, 44th
IEEE Conference on Decision and Control, European
Control Conference, 3194-3198, Aralık 2005.
[6] Ertin, O.B., Korkmaz, H., Kaynak, U., Kasnakoğlu, C.,
Hardware-in-the-Loop Test Platform for a Small Fixed
Wing Unmanned Aerial Vehicle Embedded Controller.
The 32nd IASTED International Conference on
Modelling, Identification and Control, Innsbruck,
Austria, Şubat 2013.
604
İnsansız Hava Araçları için Donanımdan Bağımsız Yazılım Sistemi
Geliştirilmesi
Barış Can Üstündağ, Taygun Kekeç, Mehmet Ali Güney, Pamir Mundt, Mustafa Ünel
Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
Sabancı Üniversitesi, İstanbul
{bcanustundag,ikekec,maliguney,pamirmundt,munel}@sabanciuniv.edu
Özetçe
içermelidir. Bu mimari donanım katmanı içindeki modüllerin
birbirleri ile haberleşmelerinden ve güvenlik kontrollerinden
sorumlu olup ayrıca sistem değişkenlerinin yer istasyonundan denetlenebilmesi için yer istasyonu ve araç arasındaki
iletişimi sağlamalıdır. Yeni eklenecek ya da değiştirilecek
görev tanımına kolayca uyum sağlayabilmesi için de bu mimari
modüler bir yapıya sahip olmalıdır.
Son yıllarda artan İnsansız Hava Araçları (İHA)
araştırmalarında birçok donanımdan bağımsız yazılım
sistemi geliştirme denemeleri olmuştur. Bu bildiride donanım
bileşenleri ile modüller arası iletişimin ve veri toplamanın
verimli bir şekilde idare edildiği bir yazılım mimarisi sunuyoruz. Tüm veri işleme ve yazılım geliştirmeleri İHA’nın
üzerinde gerçekleştirilmekte olup, sistem ve görev durumu
yer istasyonundan gerçek zamanlı izlenebilmektedir. Sunulan
modüler yazılım mimarisi sayesinde üçüncü parti uygulamalar
ve görevler de kolaylıkla gerçeklenebilmektedir. Önerilen
mimari iki farklı İHA’da başarıyla test edilmiştir.
İHA literatüründeki çalışmalar yazılım mimarileri göz
önüne alındığında iki farklı türde incelenebilinir. Bir grup
araştırmacı yeni sistem mimarileri öne sürerken diğer grup hali
hazırda ulaşılabilen açık kaynak kodlu yazılım mimarilerini sistemlerine uyarlamışlardır.
D. Mellinger ve arkadaşları [8]’de Mikro Hava Araçları’nın
(MHA) anlık dengelenmeleri için yeni kontrol algoritmaları
önermişlerdir. Yazılım sisteminin ana bileşeni olarak sonlu durum makinası (Finite State Machine, FSM) modeli kullanmış
bunun yanı sıra orta katman yazılımı olarak da hazır bir yazılım
mimarisini seçmişlerdir. Kullandıkları mimariyi oluşturan
ROS (Robot Operating System) [9] Willow Garage tarafından
geliştirilmiş açık kaynaklı bir yazılım modülüdür. Bu yazılım
birçok çalışmada iyi sonuç vermesinden dolayı araştırmacıların
güvenini kazanmıştır.
Oluşturdukları bu sistemi AscTec
firmasının geliştirdiği Hummingbird insansız hava aracında
üzerinde uygulamışlardır. ETH Zurich’te gerçekleştirilen Pixhawk insansız hava aracı projesinde yeni bir orta katman
yazılımı olan MAVCONN önerilmiştir. Bu yazılım mimarisi
çalışmasında ROS ve LCM (Lightweight Communications and
Marshalling) ile karşılaştırılarak detaylarından bahsedilmiştir.
LCM, gerçek zamanlı bilgi aktarımı için kullanılan yazılım
kütüphanelerinden oluşmaktadır. MAVCONN yer istasyonundaki operatör ve düşük seviye sistem bileşenleri arasında bir
köprü görevi görüyor olup aynı zamanda görüntü ve atalet verilerinin senkronizasyonunu da gerçekleştirmektedir. Ayrıca ROS
mimarisinin üst yazılım katmanlarını birebir benimsiyor olmakla birlikte LCM’yi de iletişim katmanında kullanmışlardır.
1. Giriş
Günümüzde İHA araştırmaları gelişen teknolojinin sağladığı
imkanlar çerçevesinde oldukça artmıştır.
Algılayıcıların
küçülmesi ve ucuzlaması, işlem gücü yüksek mikrobilgisayarların ortaya çıkması bu ürünlere erişebilirliği kolaylaştırmış
ve onları robotik araştırma grupları arasında popüler bir
araştırma konusu haline getirmiştir. Literatürde birbirinden
farklı ve etkileyici İHA örnekleri mevcuttur. Bu çalışmalarda
gerçekleştirilmek istenen amaca göre farklı yazılım ve donanım
tasarımları önerilmiştir. Bir grup araştırmacı aracın mekanik
tasarım süreçlerindeki zorluklardan kaçınarak hazır olan araç
üstünde sofistike kontrol algoritmaları gerçeklemişlerdir [1, 2].
Başka bir grup araştırmacı da 3 boyutlu görüntüleme ve görüntü
işleme alanlarından faydalanarak araca birçok farklı görevler
atamışlardır. Bunlardan popüler olanları havadan keşif [3, 4],
takip etme, sınır gözetleme [5] gibi askeri uygulamalar ile tarla
ilaçlama [6] ve orman yangını kontrolü [7] gibi sivil uygulamalardır.
Mekanik tasarımlarından bağımsız otonom uçuş kabiliyetine sahip bütün İHA’lar bir uçuş sistemi tarafından
kontrol edilmektedirler.
Bu sistem araç üzerinde bulunan algılayıcılardan edindiği sistem değişkenleri ile yer istasyonundan aldığı komutları değerlendirip bir uçuş planı
oluşturmaktadır.
Bunun yanı sıra keşif, gözetleme gibi
görevlerin yerine getirilebilmesi için araç üzerinde bir
kamera sistemi bulundurulmaktadır.
Alınan görüntüler
gerçekleştirilecek işlemin yüküne göre araç üstünde veya yer
istasyonunda işlenmektedirler.
Yukarıda bahsedilen uçuş bilgisayarı, güvenilirliğini ve istikrarını koruyabilmesi için iyi tasarlanmış bir yazılım mimarisi
Bahsedilen çalışmalar literatürde bulunan hazır sistem
bileşenlerini kendi uygulamalarına adapte ederek hem zamandan hem de iş yükünden kazanmışlardır. Fakat bazı
araştırmacılar kendi özgün yazılım mimarilerini önermişlerdir.
Örneğin Jang ve arkadaşları [10]’da Stanford Dragonfly İHA’sı
için hiyerarşik ve modüler bir yazılım mimarisi önermişlerdir.
Grup bu mimaride operatör tarafından tanımlanmış uygulamaların ve komutların düşük seviye sistem bileşenleri
üzerindeki etkisini en aza indirgemeyi amaçlamıştır. Bu
605
Şekil 1: Yazılım Mimarisi Blok Diagramı
sayede yüksek seviye denetleyiciden gelen beklenmedik bir komutun uçağın anlık durumunda bir değişikliğe sebep olması
önlenmiştir. Uçuş bilgisayarı olarak orta ölçekteki İHA’larda
tercih edilen Panther PC/104 kullanılmıştır. Bu bilgisayarda
QNX Neutrino gerçek zamanlı işletim sistemi gerçeklenmiştir.
Literatür örneklerinde de görüldüğü gibi İHA’lar farklı
görevlere ve kabiliyetlere sahip olmakla birlikte kapsayıcı ve
tek bir yazılım mimarisine ihtiyaç duymaktadırlar. Biz bu
bildiride Sabancı Üniversitesi bünyesinde geliştirilen SUAVI
(Sabanci University Unmanned Aerial VehIcle) [11] den
başlayarak süre gelen İHA çalışmalarında geliştirdiğimiz ve
tüm araçlarımızda kullandığımız en güncel yazılım mimarisinden bahsedeceğiz.
Bu yazılım mimarisi cihaz üzerinde
gerçeklenmiş olup sistem değişkenlerini okuma, veri depolama
ve iletişimden sorumludur.
erle güncellenmesinden sorumludur. Bu bloğun alt katmanı
Seri, SPI, PPM ve I2C iletişim protokollerinden oluşmakta
üst katmanı ise bu protokoller vasıtasıyla okuduğu verileri
ortak belleğe kopyalamaktadır. İş parçaçıklarından (thread)
oluşan bir çalışma prensibine sahip olan bu katmanda her bir
iş parçacığı önceden kendisine atanan zaman aralığı süresince
çalışmaktadır. Bir grup parçaçık algılayıcılardaki verileri
okurken diğer bir grup da bu okunan verileri ortak belleğe
kopyalamaktadır. Veri okuyan iş parçacıklarının periyodu
ilişkilendirildiği algılayıcının çalışma periyodu göz önüne
alınarak tayin edilmektedir.
2.1.2. Ortak Bellek
Bu bölümde önerilen mimarinin sistem bloklarından bahsedilecektir. Çekirdek modül, uygulama modülü ve yer istasyonu
modülü bu mimarinin üç ana parçasıdır (bkz. Şekil 1).
Sistemde okunan tüm sayısal veriler ortak belleğe kaydedilmektedir. Bu bellek yukarıda bahsedilen iş parçacıkları yardımıyla
periyodik olarak güncellenmektedir. Kaydedilen verilerdeki
ufak bir hata uçağın anlık seyrinde büyük değişikliklere yol
açacağından bu belleğe erişim kısıtlandırılmıştır. Çekirdek
modül bileşenleri verilerde değişiklik yapabilirken uygulama
modülü sadece bu verileri okuyabilmektedir.
2.1. Çekirdek Modül
2.1.3. Kooperatif Bellek
2. Önerilen Mimari
Bu blok veri depolama, iletişim ve görev yönetiminin yapıldığı,
mimarinin merkezini oluşturan ana birimdir.
Bu mimari İHA’lar arası haberleşme için merkezi olmayan bir
iletişim sistemi kullanmaktadır. Bu metodu kullanılmasının
iki sebebi vardır. Birincisi, kooperatif yapılan bir görevde
İHA’lardan belirli bir kısmının yer istasyonu iletişim menzilinde olup diğer bir kısmı bu menzilin dışına çıkabilmesidir.
Bu durumda menzil dışına çıkan İHA’lar istasyon ile
2.1.1. Donanım Ayırma Katmanı
Donanım ayırma katmanı (Hardware Abstraction Layer) sistem
değişkenlerinin araç üzerindeki algılayıcılardan okunan veril606
iletişimlerini diğer menzil içinde kalan İHA’lar üzerinden
gerçekleştirmektedirler. İkinci olarak da bu haberleşme metodu
İHA ve yer istasyonu arasındaki iletişim gecikmelerini oldukça
azaltmaktadır.
viye denetleyicilerinin kontrol parametrelerini değiştirebilir ya
da görev yöneticisine görevin durdurulma talimatını verebilir. Bu değişiklikler servis bloğu altında TCP/IP protokolü
üzerinden gerçekleştirilmektedir. Ayrıca ortak bellek ve sistem
değişkenleri yayın bloğu aracılığıyla periyodik olarak TCP/IP
üzerinden yer istasyonuna iletilmektedir. Görsel veriler de
yüksek bant genişliği ihtiyaçları sebebiyle UDP/IP protokolü
kullanılarak yer istasyonunda görüntülenebilmektedir. Üçüncü
ve son olarak çekirdek modül, İHA’ların kooperatif görevler
gerçekleştirebilmesi için sistem değişkenlerini periyodik olarak
diğer İHA’lar ile paylaşmak zorundadır (Şekil 2). Bu sebeple
eşler arası iletişim bloğu oluşturulmuştur. Olay güdümlü çalışan
bu blok kooperatif belleği güncellemekte ve yüksek önem dereceli mesajlar iletilirken İHA’lar ve yer istasyonu arasında bir hat
görevi görmektedir.
2.1.4. Yapılandırma Katmanı
Bu blok çekirdek modülün çalışırken ihtiyacı olduğu yer istasyonu tarafından atanan tüm sistem parametrelerini içermektedir.
Çekirdek modülün içindeki tüm blokların erişebilir olduğu bu
blok operatör tarafından da istenildiği taktirde TCP/IP protokolü üzerinden değiştirilebilmektedir.
2.1.5. Sistem Durumu Görüntüleme ve Denetleme Katmanı
Çekirdek modül, algoritmaları gerçekleyebilmek için tüm
nümerik verilere sahiptir. Bu verilerde olan değişimleri sistem
durum görüntüleme ve denetleme bloğu gözlemlemekte
ve duruma göre bir yaptırımda bulunmaktadır.
Bir
algılayıcının çalışıp çalışmadığı ya da pil güç seviyesinin
durumu gibi bilgiler yer istasyonundan bu blok aracılığıyla
görüntülenmektedir. Ayrıca bu bloğun mantıksal çıktıları görev
yöneticisi tarafından da kullanılmaktadır.
2.1.7. Uçuş Günlüğü Katmanı
Sunduğumuz yazılım mimarisinde hata kontrolü Sistem
Durumu Görüntüleme ve Denetleme Bloğu tarafından
gerçekleştirilmektedir. Bunun yanında uçuşta karşılaşılan
durumları denetleme amacıyla Uçuş Günlüğü Bloğu sistem
değişkenlerini araç üzerine kaydetmektedir. Bu değişkenler
simulasyon ortamlarında (MATLAB) gözlemlenebilmekte
bu sayede sistem denetimi daha verimli ve güçlü bir şekilde
gerçekleştirilmektedir.
Uçuş Günlüğü Bloğu üç tip veri
depolamaktadır. Bunlar ortak bellek, sistem durumları ve anlık
görev durumu verileridir.
2.1.8. Görev Yöneticisi Katmanı
Görev Yöneticisi bloğu yeni atanan görevlerden ve varolan
görevlerin görüntülenmesinden sorumludur.
Operatör
tarafından yeni bir görev ataması olduğunda görev oluşturucu
bloğu sistem durum bloğunu inceleyerek görevin gerçekleşip
gerçekleşmeyeceğine karar verir. Görevin gerçekleşmesi uygun
görüldüğünde bu yeni görev, görev dizisine eklenir. Görev
yürütücü bloğu görev dizinini sürekli kontrol etmektedir.
Ayrıca yürürlükte olan görevler durumlarını periyodik olarak
görev yürütücü bloğuna bildirmekte, bu bilgileri analiz eden
yürütücü, görevin işleyişine karar vermektedir. Eğer yürürlükte
olan bir görev sistem durumunu yürütücüye bildirmez ise
yürütücü bu görevi derhal durdurmaktadır.
Görevlerin
öncelikleri de bu işleyişte önemli bir yer tutar. Çekirdek
modül acil iniş, havada asılı kalma gibi birkaç görev tanımını
içermektedir. Acil iniş görevi diğer kullanıcı tanımlı görevlere
karşın önceliğe sahiptir. İstenilmeyen bir durumda yürürlükte
olan görevlerin hepsi iptal edilir ve acil iniş süreci başlatılır.
Şekil 2: İletişim Katmanı Diagramı
2.1.6. İletişim Katmanı
Araç üzerinde çalışan yazılım mimarisi sistem verilerini düzenli
olarak yer istasyonuna iletmektedir. Bunun haricinde yer istasyonundaki operatör komutlarını okumakta ve buna göre görev
yöneticisini güncellemektedir. İHA’nın iletişim gereksinimleri üç farklı bölümde özetlenebilinir. İlk olarak çekirdek
modül görev tabanlı uygulamalarla iletişim halinde olmalıdır.
Operatör tarafından cihaza atanan bir görev; görev tanımını,
başlangıcını ve durumunu görev yöneticisine iletmek zorundadır.
Böylece görev yöneticisi bloğu belirlenen zaman
aralığında işlem gerçekleştirerek görevin durumunu çekirdek
modüle geri bildirmektedir. Görevin durdurulması gereken
bir durumla karşılaşıldığında görev yöneticisi buna karar vererek çekirdek modüle işlemin durdurulmasını emretmektedir. Bu iletişim IPC (Inter Process Communication) şeması
üzerinden yapılmaktadır. İkincisi, çekirdek modül yer istasyonu ile sürekli iletişim halindedir. Operatör alçak se-
2.2. Uygulama Modülü
Uygulama modülü, operatör tarafından tanımlanmış görev
tabanlı uygulamaları içermektedir. Sistem değişkenlerinin
kaydedilmesi ve görev önceliği belirleme gibi işlemler çekirdek
modül tarafından gerçekleştirirken, operatör oluşturduğu uygulamaları çekirdek modülün çıktılarını kullanarak araç üzerinde
gerçekleyebilmektedir. Her bir görev, yer istasyonundaki
operatörün komutu ile başlatılmaktadır. Görev Yöneticisi
Bloğu görevin niteliklerini denetledikten sonra Uygulama
Modülündeki bu görevi içeren işlemi koşturmaktadır. Bu
607
içinde yürütülmektedir. Araç üzerindeki algılayıcıların çıktıları
nitelikler periyodik olarak Görev Yürütücü Bloğu tarafından
denetlenmektedir.
2.3. Yer İstasyonu Modülü
Yer istasyonu aracın kontrol merkezini oluşturmaktadır.
Kullanıcı yer istasyonu sayesinde sistem değişkenlerini
görüntüleyebilmekte, sisteme yeni görev atayabilmekte ya da
yürürlükte olan görevi iptal edebilmekte ve araç üzerindeki
kamera yardımıyla alınan eş zamanlı görüntü inceleyebilmektedir. Araç ve yer istasyonu arasındaki iletişim yüksek bant
genişliği gerekliliğinden 802.11x kablosuz protokolü üzerinden
gerçekleştirilmektedir.
3. Donanım Bileşenleri
Şekil 4: Gumstix Mikrobilgisayarı ve Omnivision 3640 Kamera
Önerilen yazılım mimarisi geliştirdiğimiz iki farklı İHA
üzerinde denenmiştir. Bu İHA’lar, quadrotorlar, dört rotorlu, dikey iniş ve kalkış kabiliyetlerine sahip olmakta
olup günümüz İHA araştırmalarının büyük bir kısmını
oluşturmaktadırlar. Yüksek manevra kabiliyetleri, güvenli olmaları, temin edilebilmelerinin kolay olması ve kapalı ortamlardaki senaryolara uygunlukları bu durumu tetikleyen başlıca
etkenlerdir.
mikrodenetleyici ile okunmaktadır. Bu algılayıcılardan biri
olan ataletsel ölçüm birimi (IMU) CHR-6dm üzerinde 3 eksen jiroskop, ivme ölçer ve manyetik algılayıcı içermektedir.
IMU ayrıca üzerinde 32 bit ARM Cortex işlemci bulundurmaktadır. Bu işlemci üzerine Genişletilmiş Kalman Filtresi
gerçeklenmiştir. Bu sayede cihaz yönelim açılarını yüksek hassasiyette ve 300Hz hızla verebilmektedir. Görüntü alabilmek
için E-Con Systems firmasının Gumstix için özel ürettiği OmniVision OV 3640 3.2 MP kamera tercih edilmiştir. Bu
ürünün seçilmesinin sebebi hafifliği ve küçük boyutuna rağmen
320x240’ten 2048x1536 kadar çözünürlükte görüntü yakalayabilmektedir. İrtifa kontrolü için kullandığımız ultrasonik
mesafe ölçeri MaxBotix EZ4 1 inch çözünürlüğe sahip olup
20Hz hızla okuma yapabilmektedir. Bu sensörden aldığımız
verilerin gürültülü olması sebebiyle TI C2000 mikrodenetleyicisinde medyan (ortanca) filtresi gerçekledik. Bu sayede elde
ettiğimiz irtifa bilgisi kontrol döngüsü için uygun bir veri haline
gelmiştir. İHA’ların birbiriyle olan haberleşmesi Digi Zigbee
OEM radyo frekans modülü tarafından gerçekleştirilmektedir.
Bu sensör kapalı alanlarda 100m, açık alanlarda da 1.6 km’ye
kadar menzile sahiptir.
Şekil 3: SUQUAD ve SUMAV
Şekil 3’teki donanım bileşenleri aynı olup şu şekilde
sıralanabilir: Yüksek seviye denetleyici olarak Gumstix
Overo mikrobilgisayarı (bkz. Şekil 4), alçak seviye denetleyici olarak da Texas Instruments firmasının TMS320F28335
mikro denetleyicisi seçilmiştir. Yukarıda bahsedilen yazılım
modüllerinden çekirdek ve uygulama modülü Gumstix içinde
gerçeklenmiş, yer istasyonu modülü ise bir diz üstü bilgisayarda
çalıştırılmıştır.
TMS230F28335 mikro denetleyicisi algılayıcılar ile
bağlantıdan ve alçak seviye denetimden sorumludur. Oldukça
güçlü olan bu mikro denetleyici 150Mhz işlem hızında olup
68KB RAM ve 512KB Flash belleğe sahiptir. Üzerinde 16
PWM ve ADC kanalı bulunmaktadır. Diğer mikrodenetleyicilere nazaran TMS320F28335 kesmeler arası sıfır saat
çevrimine sahiptir. Bu çalışmada mikrodenetleyicide 100Hz
PID atalet kontrolü gerçekleştirilmiştir. Kontrolörün ince
ayarını yapabilmek için PID katsayıları uçuş sırasındayken yer
istasyonu aracılığıyla değiştirilebilmektedir. Bu sayede en uygun parametreler test sırasında kolaylıkla elde edilebilmektedir.
Gumstix Overo Fire mikrobilgisayarı yüksek seviye denetleyisi olarak atanmıştır. Hafif ve güçlü olan bu mikrobilgisayar 720Mhz işlem gücüne sahip bir TI OMAP 3503 işlemci,
512MB DDR RAM bellek ve C64+ DSP yongası içermektedir.
Çekirdek ve uygulama modülü işlemleri bu mikrobilgisayarın
Şekil 5: SUMAV’ın Üniversite Amfisindeki Uçuş Testi
Yer istasyonu modülü 2.0 GHz Intel Core2Duo işlemciye
ve 4GB RAM’e sahip bir diz üstü bilgisayarda gerçeklenmiştir.
Yer istasyonu modülünün grafiksel arayüzü (GUI) açık
608
çalışmaktadır.
kaynak kodlu olan QGroundControl sistemi kullanılarak
oluşturulmuştur. GUI dışında test aşamalarını hızlandırmak
için Gumstix mikrobilgisayarı üzerinde bir terminal kullanıcı
arayüzü de geliştirilmiştir. Bu arayüz ile operatör GUI’ye
bağlı kalmadan daha hızlı ve verimli bir şekilde aracın sistem
değişkenlerini görüntüleyebilmekte gerekli referansları sisteme
girebilmektedir.
4. Deney Çıktıları
Önerilen yazılım mimarisi tasarladığımız iki farklı quadrotorda
test edilmiştir (Şekil 6). Bu testlerde araçların yönelim köntrolü
mikrodenetleyicide gerçeklediğimiz 100Hz PID kontrolörü ile
sağlanmıştır. Bu sayede araç istenilen konumda tutulmaktadır.
Havada asılı kalma senaryosunda aracın yuvarlanma (roll) ve
yunuslama (pitch) açılarının sıfır olması amaçlanmıştır. Yapılan
bu deneylerde araç eğimli bir yüzeyden kalkmış olup havada
iken yönelim açıları -2◦ ,2◦ aralığında seyretmektedir (bkz. Şekil
7). Ucuz ve kolay temin edilebilen ataletsel ölçüm birim-
Şekil 7: Yönelim Kontrolü Performansı
Şekil 8: İrtifa Kontrolü Performansı
5. Sonuç ve Gelecek Çalışmalar
Bu çalışmada İHA araştırmaları için kullanılabilecek modüler,
güvenilir ve hafif bir yazılım mimarisi öneriyoruz. Yazılım;
bellek yönetimi, algılayıcı çıktılarının okunması, sistem
bileşenleri ve yer istasyonu ile iletişimden sorumludur. Kullanıcı dostu arayüzü sayesinde araştırmacılar için uygun bir
geliştirme platformu olacaktır.
Gelecekteki çalışmalarımızda mimariye yeni katmanlar
ekleyip şu anki Görev Yönetimi katmanını kooperatif bir
katman ile değiştirmeyi hedefliyoruz. Böylece sistemimiz
kooperatif görevlere de kolaylıkla uyum sağlayıp onları
gerçekleştirebilecektir. Bunun dışında mikrodenetleyiciyi sistemden çıkartıp sadece Linux tabanlı işletim sistemiyle koşan
bir mikrobilgisayar ile donanım ayırma katmanının gereksinimlerinin yerine getirilip getirilmeyeceğini araştıracağız.
Şekil 6: SUMAV ve SUQUAD Uçuş Testleri
lerinin (IMU) sıkça rastlanan bir problemi ürettikleri gürültülü
sapma açılarıdır. Böyle bir verinin kontrol algoritmasında kullanılması olanaksızdır. Donanım sistemimizde kullandığımız
IMU ürettiği düzgün sapma hız verisi sayesinde sapma kontrolü gerçeklenebilmiştir. Şekil 7’de aracın sapma hızı grafiği
sunulmuştur.
Buna ek olarak irtifa kontrolü yukarıda bahsedilen ultrasonik algılayıcıyla yapılmaktadır. Sensörün oldukça gürültülü
veri vermesi sebebi ile bu sensör çıktısına ortanca filtresi
uygulanmıştır. Ayrıca sensörün 20 Hz’de veri üretmesinden
ötürü irtifa kontrolü de 20 Hz hızında koşulmuştur. Şekil 8’de
görüldüğü gibi araç z ekseninde verilen referansa oturmaya
609
6. Kaynakça
[1] R. Mahony, V. Kumar, and P. Corke, “Multirotor aerial
vehicles: Modeling, estimation, and control of quadrotor,”
Robotics Automation Magazine, IEEE, vol. 19, no. 3, pp.
20–32, 2012.
[2] K. Alexis, G. Nikolakopoulos, and A. Tzes, “Model predictive quadrotor control: attitude, altitude and position
experimental studies,” Control Theory Applications, IET,
vol. 6, no. 12, pp. 1812–1827, 2012.
[3] P. Iscold, G. A. S. Pereira, and L. A. B. Torres, “Development of a hand-launched small uav for ground reconnaissance,” Aerospace and Electronic Systems, IEEE Transactions on, vol. 46, no. 1, pp. 335–348, 2010.
[4] M. Quigley, M. Goodrich, S. Griffiths, A. Eldredge, and
R. Beard, “Target acquisition, localization, and surveillance using a fixed-wing mini-uav and gimbaled camera,”
in Robotics and Automation, 2005. ICRA 2005. Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on, 2005,
pp. 2600–2605.
[5] J. Dufrene, W.R., “Mobile military security with concentration on unmanned aerial vehicles,” in Digital Avionics
Systems Conference, 2005. DASC 2005. The 24th, vol. 2,
2005, pp. 8 pp. Vol. 2–.
[6] F. Costa, J. Ueyama, T. Braun, G. Pessin, F. Osorio, and
P. Vargas, “The use of unmanned aerial vehicles and wireless sensor network in agricultural applications,” in Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2012
IEEE International, 2012, pp. 5045–5048.
[7] D. W. Casbeer, D. B. Kingston, A. W. Beard, T. W.
Mclain, S. ming Li, and R. Mehra, “Cooperative forest
fire surveillance using a team of small unmanned air vehicles,” International Journal of Systems Sciences, vol. 37,
p. 360, 2006.
[8] D. Mellinger, N. Michael, and V. Kumar, “Trajectory generation and control for precise aggressive manuevers with
quadrotors,” International Journal of Robotics Research,
2012.
[9] M. Quigley, K. Conley, B. P. Gerkey, J. Faust, T. Foote,
J. Leibs, R. Wheeler, and A. Y. Ng, “Ros: an opensource robot operating system,” in ICRA Workshop on
Open Source Software, 2009.
[10] J. S. Jang and C. J. Tomlin, “Design and implementation
of a low cost, hierarchical and modular avionics architecture for the dragonfly uavs,” in Proc. AIAA Guidance,
Navigation, and Control Conference, 2002, pp. 4465–
4477.
[11] E. Cetinsoy, S. Dikyar, C. Hancer, K. Oner, E. Sirimoglu,
M. Unel, and M. Aksit, “Design and Construction of
a Novel Quad Tilt-Wing UAV,” Mechatronics, vol. 22,
no. 6, pp. 723–745, 2012.
610
Hareketli Kanatçıklarla Yanal Hareket Edebilen Dört-Rotor Helikopter İHA
Tasarımı ve Uçuş Testleri
Ertuğrul Çetinsoy
İstanbul Ticaret Üniversitesi, Küçükyalı/İstanbul
[email protected]
holonomik değildir. Bu yatma zorunluluğu, aracın
hareketinde rota takip kesinliğini bozan gecikmelere ve
aracın yanal yönde ilerlemesi ve dış ortamlarda rüzgara
karşı koyması için sık ve büyük açı değişimlerine
ihtiyaç duymasına neden olur. Bu açı değişimleri, araç
gövde altında yük taşıdığı zaman büyük enerji
tüketimine yol açar ve araç üstündeki kamerayı
kullanarak görüntü tabanlı konum kontrolü yapmayı
hem görüntüde bulanıklaşma hem de eğiklik nedeniyle
hedef kaybından dolayı (Şekil 1) zorlaştırmaktadır [1418]. Bu nedenle dört rotorlu helikopter İHA'ların
rüzgarlı ortamlarda ve hassas konum kontrolü
gerektiğinde otonom çalışması zorlaşmaktadır.
Bu sorunu çözmeye yönelik olarak dört rotorlu
helikopter İHA'nın her kolunun ucuna yatay yönde birer
rotor eklenmiş, bu sistem Euler-Lagrange yöntemiyle
modellenmiş, konum ve yönelim için PD kontrol sistemi
geliştirilmiş ve çeşitli uçuş denemeleri sergilenmiştir
[19]. Ancak bu yöntem yanal hareket rotorlarının sürekli
çalıştırılmaması durumunda tepki vermekte gecikmesine
ve yanal hareket rotorlarının sürekli çalıştırılması
durumunda ise fazla enerji tüketimine açıktır.
Holonomik çok rotorlu helikopter yapımına yönelik
diğer bir yöntem ise aracın rotorlarını üzerinde
bulundukları kol ekseninde servolarla yatırmaktır. Buna
yönelik olarak üç rotorlu [20], ve dört rotorlu [21]
yatabilen pervaneli araçlar üzerine modelleme ve
kontrol çalışmaları sergilenmiştir. Bu tip araçların
avantajı holonomik olurken rüzgar kaynaklı bozucuları
arttıran yüzeylere sahip olmaması, dezavantajı ise
pervanelerin yüksek hızda dönüşünden kaynaklanan
jiroskopik momentlerin aracın yönlendirilmesinde yeni
bir bozucu olarak ortaya çıkmasıdır.
Bu çalışmada, rotor kontrollerini aracı havada yere
paralel tutmak ve istenen irtifada uçuşu sağlamak için
kullanan, rotorları altındaki hareketli kanatçıkları
servolarla yönlendirerek eğilmeden yanal öteleme
hareketlerini ve sapmayı gerçekleştirebilen bir dört
rotorlu helikopter (quadrotor) insansız hava aracı
tasarlanmıştır. Aracın tasarımına uygun olarak
kanatlardan ve gövdeden kaynaklanan aerodinamik
etkileri kapsayan dinamik model Newton-Euler
metoduyla geliştirilmiştir. Aracın standart bir dört
rotorlu helikopterden farklı yönlendirme mantığına göre
aracı yere paralel tutmaya yönelik sekiz çıkışlı bir PID
kontrol sistemi tasarlanmıştır. Tasarlanan kontrol
sisteminin başarımı Matlab ortamında gerçekleştirilen
benzetimlerle ve prototip üzerinde yürütülen gerçek
uçuş testleriyle doğrulanmıştır.
Özetçe
Bu çalışmada, rotorları altındaki hareketli kanatçıkları
sayesinde yuvarlanma ve yunuslama hareketlerine
ihtiyaç duymadan yanal öteleme yapabilen dört rotorlu
helikopter (quadrotor) bir insansız hava aracı
geliştirilmiştir. Aracın dinamik modeli Newton-Euler
metoduyla geliştirilmiş, rotor hızları ve kontrol
yüzeylerini denetlemek için sekiz çıkışlı bir PID kontrol
sistemi tasarlanmıştır. Önerilen aracın uçuş testlerinin
yürütülmesi için ilk prototip üretilmiş ve kontrol sistemi
bu araca uygulanmıştır. Bu kontrol sisteminin araç
üzerindeki başarımı ağır rüzgar koşulları içeren çeşitli
benzetimlerle ve ilk uçuş testleriyle doğrulanmıştır.
1.
Giriş
Günümüzde, insansız hava araçları üzerine yapılan
çalışmaların önemli bir kısmı çok rotorlu helikopterler
üzerinedir. Dikey kalkış-iniş yapabilmesi nedeniyle
piste ihtiyaç duymaması, iç ve dış ortamlarda çok düşük
hızlarda veya asılı kalarak uçabilmesi ve uçuş için tek
rotorlu helikopterlerdeki yalpa diski, aktarma kolları ve
değişken hatveli pervane gibi donanımları içeren
kompleks mekanizmalara gerek duymaması bu araçların
yaygınlaşmasında ana neden olmuştur.
Bu avantajları ve havada dengeleme ve istenen hatta
yönlendirmelerindeki zorluklar nedeniyle literatürde,
dört rotorlu helikopterler üzerine yoğun bir modelleme
ve kontrol çalışması yürütülmüştür. Bu çalışmalarda
dört rotorlu helikopterlerin dinamik modeli sunulmuş
[1-3], iç ortamlarda uçan mikro İHA'nın basitleştirilmiş
modeli için PID ve tam modeli için LQ kontrolün
başarımı karşılaştırılmış [4], PID [5], PD [6] PD ve
kuaterniyon temelli PD2 [7] gibi doğrusal kontroller
geliştirilmiş ve gözleyici verisi kullanan çıktı
geribeslemeli denetleyici araç modeline uygulanmıştır.
Ayrıca, doğrusal olmayan geri adımlamalı kontrol araç
stabilizasyonu [9] ve hem stabilizasyon hem de uçuş
rotası oluşturulması [10] için önerilmiştir. Bunun
dışında, bu araçlar için LQR denetleyicinin performansı
[2] ve Durum Bağımlı Riccati Denklemi temelli
doğrusal olmayan denetleyici uygulamasının sonuçları
[11] sunulmuştur. Sınırlı girdilerle bir global asimptotik
kararlılaştırıcı denetleyici [12] ve birden çok İHA'nın
beraber yürüttüğü görevlerde kayan kipli ve pekiştirmeli
öğrenme temelli doğrusal olmayan denetleyicilerin
başarımları [13] sunulmuştur.
Ancak, bu araçların da yatay düzlemde hareket etmesi
için diğer helikopterler gibi yuvarlanma ve yunuslama
açılarını kullanması gerekir, diğer bir deyişle bu araçlar
611
Bu bildiri şu şekilde düzenlenmiştir: ikinci bölümde
hava aracının tasarımı anlatılmış, üçüncü bölümde
dinamik modeli ve kontrol sistemi açıklanmış, aracın
havada asılı kalma ve belirlenmiş bir rotayı takip
başarımını gösteren benzetimlerin sonuçları sunulmuş,
dördüncü bölümde ise prototip araç üzerinde uçuş test
sonuçları gösterilmiştir. Beşinci bölümde ise sonuçlar
bulunmaktadır.
yüksek bir karbon kompozit yapının tepesinde
konumlandırılmıştır. Aracın batarya şarjı bitmesinden
sonra hemen tekrar uçabilir hale getirilebilmesi için, LiPo bataryalar üst ve alttan karbon kompozit plakalarla
desteklenerek gövdeye kelebek vidalarıyla alttan
sabitlenebilen batarya kasetleri haline getirilmiştir.
Aracın uçuşu için seçilen 880 KV'lik her bir motor
kullanılan 12x4.5 inç pervanelerle 1.1 kg itki
sağlamaktadır. Rotorların altında bulunan kontrol
yüzeyleri rotorların altındaki parazit hava sürtünmesi
kayıplarını en aza indirmek ve kontrol yüzeyi
eğildiğinde hava kopması açısının çok düşük olmaması
için ince levha şeklinde değil, simetrik kanat şeklinde
tasarlanmıştır. Bu kontrol yüzeyleri dikey düzleme göre
belli bir açı yaptığında rotorun üflediği havanın içinde
eğik kanat olarak çalışmakta ve bu şekilde yönlendirme
için gerekli kuvvetleri üretmektedir. Aracın ağırlığı ve
uçuş süresi takılan bataryanın kapasitesine (30-40 Ah)
bağlı olarak sırasıyla 3-3,6 kg ve 30-45 dakikadır.
Hava aracının irtifa kontrolü diğer dört rotorlu
helikopterlerdeki gibi dört rotorun devrinin beraberce
arttırılıp-azaltılmasıyla sağlanır. Yanal yönelim için
standart dört rotor helikopterlerdeki aynı yönde dönen
karşılıklı
pervanelerin
hızlarını
farklılaştırarak
yuvarlanma ve yunuslama oluşturmak yerine karşılıklı
kollardaki kontrol yüzeyleri beraber aynı yöne
döndürülür (Şekil 3-a). Sapma kontrolü için standart
dört rotor helikopterlerdeki birbirine zıt yönde dönen
pervane çiftlerinin hız farkıyla tepki torku oluşturulması
yerine dört kontrol yüzeyi beraber sapma yönüne
döndürülür (Şekil 3-b). Bu şekilde, araç standart dört
rotorlu helikopterlerin sahip olmadığı holonomik
hareket kabiliyetine ve motorların ikisini limitlerine
kadar zorlamadan kontrol yüzeylerini kullanarak büyük
sapma momentleri üretebilme kabiliyetine kavuşur.
Şekil 1: Yuvarlanma ve yunuslama nedeniyle hedef kaybı
2.
Hava Aracının Tasarımı
Bu araç yapısal olarak büyük ölçüde standart bir dört
rotorlu helikoptere benzemektedir. Diğerlerine benzer
olarak bu dört rotor helikopterde de "+" şeklinde karbon
kompozit borulardan oluşan bir şasi üzerinde her bir
kolunun yaklaşık yarı mesafesinde dikey olarak
konumlanmış dört motor ve üstlerinde ikisi saat
yönünde ikisi tersi yönünde dönen pervaneler
bulunmaktadır. Karbon kompozit malzemeden yapılmış
iki plaka, şasiyi üst ve alttan sarmıştır (Şekil 2).
(a)
(b)
Şekil 3: Aracın yanal öteleme (a) ve sapma (b) için
kontrol yüzeyi konfigürasyonları.
Şekil 2: Hava aracının test prototipi
Diğerlerinden farklı olarak, bu araçta karbon kompozit
kolların üzerinde yataklanmış, gövdedeki servolar
tarafından döndürülen kanat şeklinde kontrol yüzeyleri
bulunmaktadır. Uçuş kontrol bilgisayarı ve sensörler
gövdenin üst plakasının üstünde, servolar ve motor hız
kontrol devreleri ise üst ve alt plakaların arasındadır.
Bu sayede servolar iki plaka arasında ek bir yapısal
eleman olarak da çalışmaktadır ve motor sürücülerden
akan yüksek akım kaynaklı manyetik gürültü, kontrol
devresinden uzak tutulmaktadır. İniş ayakları yüksek
dayanım için şasi ve üst-alt plakalara bağlanmıştır.
Aracın yönünün tayininde kullanılan pusula ve konum
tayininde kullanılan GPS alıcı devreleri, motorlardan
gelen elektromanyetik gürültünün bu sensörler
üstündeki etkisinin az olması için gövdenin üstündeki
Aracın sadece kontrol yüzeylerinin istenen açıya
gelmesi aracın topyekün istenilen açıda yatmasına göre
çok daha kısa bir süreçtir. Bu nedenle araç standart bir
dört rotorlu helikoptere göre özellikle de dar alanlar ve
rüzgarlı ortamlarda daha hassas konumlama ve sapma
kontrolü yapabilir. Ötelemede dahi gövdenin yere
paralel kalması sayesinde, öteleme ve rüzgar şartlarında
asılı kalma durumlarında araç üstündeki kameranın yere
bakış açısı istemsiz olarak değişmez. Böylece
kameranın aldığı görüntüde değişim ve bulanıklık
belirgin seviyede azalır ve kamerayla görüntü tabanlı
konum kontrolü daha az işlem kapasitesi gereksinimiyle
daha hassas olarak yapılabilir.
612
3.
Kontrol Sistemi Tasarımı ve Benzetim Sonuçları
mI 3 x 3
O
 3x3
Tasarlanan bu farklı dört rotorlu helikopter İHA'nın
prototipi
uçurulmadan
önce
davranışlarının
kestirilebilmesi ve kontrol metodunun belirlenmesi için
dinamik modeli oluşturulmuş [22] ve buna bağlı olarak
8 çıkışlı bir PID kontrol sistemi tasarlanmıştır.
Tasarlanan kontrol sisteminin performansı, öncelikle,
geliştirilen model üzerinde doğrulanmıştır.
O3 x 3   Vw  
0
  Ft 
 
  M 





I b  
I
b
b
b

  t
b
(4)
Bu denklemde m aracın kütlesi, Ib aracın kendi
üstündeki koordinat sistemine göre eylemsizlik moment
matrisi, I3x3 ve O3x3 ise 3x3'lük birim ve sıfır
matrisleridir. Ft ve Mt sırasıyla araca etkiyen toplam
kuvvetin ataletsel koordinat sistemine göre ifadesi ve
aracın üzerinde oluşan toplam momentin araç üstündeki
koordinat sistemine göre ifadesidir. Aracın ağırlık
merkezine etkiyen toplam kuvvet (Ft) rotorların ürettiği
itki kuvveti (Fth), kanatçıkların üstünde oluşan
aerodinamik kuvvetler (Fflap), kanatçıkları dışındaki
kısımlar üstündeki sürükleme kuvveti ve ortamdaki
rüzgardan kaynaklanan bozucu etkilerden (Fdrag+dist) ve
yerçekimi kuvvetinden (Fg) oluşmaktadır:
3.1. Kontrol Sistem Tasarımı
Hava aracının dinamik modeli melez koordinat
sistemine
dayalı
Newton-Euler
yöntemiyle
çıkartılmıştır. Bu yöntemde konumsal dinamikler dünya
üzerinde tanımlanmış bir koordinat sistemine göre,
açısal dinamikler ise araç üzerinde tanımlanmış bir
koordinat sistemine göre ifade edilmektedir.
Ft  Rwb (Fth  Fflap  Fdragdist )  Fg
(5)
Aracın ağırlık merkezine etkiyen toplam moment (Mt)
rotorların ürettiği moment (Mth), kanatçıkların üstünde
oluşan
aerodinamik
kuvvetlerden
kaynaklanan
momentler (Mflap), pervanelerin dönüşünden dolayı
ürettiği jiroskopik moment (Mgyro) ve sürükleme kuvveti
ve ortamdaki rüzgardan kaynaklanan bozucu etkilerden
(Mdrag+dist) oluşmaktadır:
Mt  Mth  M flap  M gyro  M drag dist
5. ve 6. denklemlerin içeriği 22 nolu referansta detaylı
olarak ele alınmıştır.
Tasarlanan hava aracının önemli bir avantajı kontrol
sistem tasarımını da basitleştiren yana yatmama
özelliğidir. Bu sayede aracın kontrol sistemini de
basitleşmektedir. Kontrol yüzeylerinin ürettiği kuvvetler
±13° hücum açısı aralığında neredeyse doğrusaldır.
Daha büyük açılarda kontrol yüzeylerinin üzerinde hava
kopması nedeniyle kuvvetler artmak yerine azaldığı için
maksimum kuvvetlerin arttırılışı kontrol yüzeylerinin
kalınlığı
veya
yüzey
alanının
arttırılışıyla
gerçekleştirilebilir. Bu nedenle sistem sürekli olarak
doğrusal davranış gösterir ve doğrusal bir denetleyici bu
araç için tatminkar sonuçlar verebilir. Benzetimlerde
kullanılan araç parametreleri Tablo 1'de görülebilir.
Şekil 4: Hava aracının koordinat sistemi ve rotor etkileri.
Şekil 4'te aracın ağırlık merkezi üzerinde tanımlanmış
olan (Ob, xb, yb, zb) koordinat sistemi ve dünya üzerinde
tanımlanmış (Ow, xw, yw, zw) ataletsel koordinat sistemi
görülmektedir. Ağırlık merkezinin ataletsel koordinat
sistemine göre konumu, doğrusal hızı, Euler açılarına
göre ifade edilen yönelimi ve açısal hızları sırasıyla:
X 
Pw   Y 
 Z 
 X 
 
Vw  Pw   Y 
 Z 
 
 
 w   
 
 
 
 w   w   
 
 
(1)
Bu denklemlerde ϕ, θ, ψ sırasıyla yuvarlanma,
yunuslama ve sapma açılarıdır. Araçtaki koordinat
sisteminin ataletsel koordinat sistemine göre ifadesi:
c c

Rwb (, , )  Rz ( ) Ry ( )Rx ( )  c s
  s

s s c  c s
s s s  c c
s c
Tablo 1: Modelleme parametreleri
Sembol
m
l
c s c  s s 

c s s  s c 

c c

I
(2)
Izz
Akanat
Denklemde s● sin(●), c● cos(●) yerine kullanılmaktadır.
Aracın üstündeki koordinat eksenlerinin açısal hızlarının
Euler açılarının zamana bağlı türevi cinsinden ifadesi:
 p  1 0

 b ( ,  , )   q   0 c
 r  0  s
 s   
 
s c   
c c   
(6)
Tanım
Aracın kütlesi
Rotor ekseni-ağırlık merkezi
mesafesi
X ve Y eksenleri üzerinde atalet
momenti
Z ekseni üzerinde atalet momenti
Kontrol yüzeyinin alanı
Büyüklük
3.6 kg
0.27 m
0.0396 kgm2
0.0763 kgm2
0.036 m2
Hava aracının yuvarlanma, yunuslama, sapma ve irtifa
kontrolleri için dört PD denetleyici, ileri-geri ve sağasola yanal kontrolleri için iki PID denetleyici içeren
sekiz çıkışlı bir kontrol sistemi geliştirilmiştir. Kontrol
sisteminin yuvarlanma ve yunuslama açı referansları
0°'dir. Bahsedilen toplam 6 denetleyicinin çıkışları 4
motor hızı (u_motori) ve 4 kontrol yüzeyi açısı (βi)
emrine aşağıdaki denklemlerle çevrilmiştir:
(3)
Hava aracının rijit bir yapı olduğu kabulüyle 6 serbestlik
dereceli dinamik denklemleri şu şekilde yazılabilir:
613
u _ motor1  0.25mg  u yukseklik   u yunuslama
u _ motor2  0.25mg  u yukseklik   u yu var lanma
u _ motor3  0.25mg  u yukseklik   u yu var lanma
u _ motor4  0.25mg  u yukseklik   u yunuslama
1  u y  u sapma
 2  u x  u sapma
Yuvarlanma
açıları görülmektedir. Kontrol yüzeyleri sürekli yön
değiştiren rüzgarla mücadele etmiş ancak açılar genelde 56°'yi geçmemiştir.
(7)
 3  u x  u sapma
 4  u y  u sapma
Yunuslama
Doğrusal denetleyicilerin bu yeni tip dört rotorlu
helikopter üzerindeki performansının doğrulanması ve
ek kontrol yüzeylerinin faydalarının gösterilmesi için
öncelikle uçuş benzetimleri yapılmıştır. Bu benzetimde
araç, kuzeydoğu yönünden 28 km/h hızda sabit, 10 km/h
hızda 2 saniye periyodla tüm yönleri tarayan rüzgar
altında sapma yönünü değiştirmeden uçmuştur. Uçuş
sırasında araç ilk önce 10 saniyede dikey olarak 8 m
irtifa kazanmış, sonra yatay düzlemde 10 saniyede
doğuya 6 m öteleme, sonra da 10 saniyede kuzeye 6 m
öteleme yapmıştır. Araç bu son konumda 5 saniye asılı
kalmış, sonra 10 saniyede doğuya 6 m öteleme
yapmıştır. Bunu takiben 0.4 m/s dikey hızla alçalışa
geçmiş, bu alçalış sırasında 10 saniyede yatayda 6 m
yarıçaplı 90° eğri çizmiş ve düzgün eğri bir hatla kalkış
noktasının üstüne gelmiştir. Son olarak 0.8 m/s hızla
kalkış noktasına dikey olarak alçalmıştır. Bu benzetimde
hava aracı iyi bir konum ve yönelim referans takibi
göstermiştir. Konum hataları 0.25 m'yle sınırlı kalmış ve
bu değere ancak ani hız değişimlerinde çıkmıştır (Şekil
5). Şekil 6'da aracın Euler açısı hatalarının 0°'ye çok
yakın değerlerde kaldığı görülmektedir. Görsel geri
beslemeyle hedef takibi ve yük taşıma için sert bir
havada bile stabil bir platform elde edilmiştir.
5
30
40
50
60
-1
0
40
50
60
70
10
20
30
40
50
60
70
10
20
30
40
Zaman (s)
50
60
70
Sapma
x 10
0
0
F1 (N)
10
8
0
10
20
30
40
50
60
70
0
10
20
30
40
50
60
70
0
10
20
30
40
50
60
70
0
10
20
30
40
Zaman (s)
50
60
70
F2 (N)
10
8
F3 (N)
12
10
8
F4 (N)
12
10
8
Şekil 7: Aracın rotor itki değerleri.
10
0
-10
70
0
10
20
30
40
50
60
70
0
10
20
30
40
50
60
70
0
10
20
30
40
50
60
70
0
10
20
30
40
Zaman (s)
50
60
70
10
Beta2
0
-10
10
0
10
20
30
40
50
60
70
Beta3
Y (m)
30
12
0
0
-10
-5
10
0
10
20
30
40
Zaman (s)
50
60
Beta4
Z (m)
20
12
0
-10
10
Şekil 6: Aracın Euler açıları
10
-10
0
0
-5
0
20
-1
5
Referans
Ölçüm
10
0
-14
Beta1
X (m)
10
0
Referans
Ölçüm
1
3.2. Benzetim Sonuçları
-5
1
70
0
-10
Şekil 5: Aracın dünya koordinatları, sırasıyla X, Y, Z.
Şekil 8: Aracın kontrol yüzeyi açıları.
Şekil 7'de görüldüğü üzere motor itkisi ihtiyaçları
maksimum değerlerine sadece kalkış sırasında ulaşmış, ani
dikey hız değişimlerinde gerçekleşen birkaç büyük değer
değişimi haricinde de aracı asılı tutmaya yeter seviyelerde
kalmıştır. Aracın yönlendirilişinin, özellikle de sapmasının,
motorlar değil kanatçıklar üstünden yürütülmesinin bunda
etkisi büyüktür. Şekil 8'de derece olarak kontrol yüzeyi
4.
Uçuş Test Sonuçları
Bu yeni tip dört rotorlu helikopter konseptinin
performansının doğrulanması ve ek kontrol yüzeylerinin
faydalarının gösterilmesi için üretlen prototip araçla
gerçek uçuş testleri de yürütülmüştür (Şekil 9).
614
araç duvar yakınında ani hız değişimlerinde bile
yuvarlanma ve yunuslama yönelimlerini korumuştur. Bu
sonuçların aracın ilk prototipi üzerinde bir PD
denetleyiciyle elde edilmesi dikkate alındığında, bu
yapının avantajları ortaya çıkmaktadır. Test uçuşunda,
motor itkisi ihtiyaçları maksimum değerlerine
yaklaşmamış, genel olarak irtifayı korumaya yeterli
seviyelerde kalmıştır (Şekil 12). Kontrol yüzeyleri ise
uçuş sırasında sapma düzeltmesi ve yanal yönlendirme
için sürekli çalışmış, ancak ani yanal hız değişimleri
haricinde açılar genelde 5°'yi geçmemiştir (Şekil 13).
Yuvarlanma
10
0
-10
0
10
20
30
40
50
0
10
20
30
40
50
Yunuslama
10
0
-10
Sapma
100
Ölçüm
Referans
80
60
0
10
Şekil 9: Bina içinde uçuş testi.
30
Zaman (s)
40
50
Şekil 11: Uçuş testinde Euler açıları.
Bu testlerde, yanal öteleme hızları, sapma yönü ve irtifa
referansları araca RC kumandayla gönderilmiştir.
Aracın kararlı olarak referansları takip etmesi araç üzeri
kontrol sistemi tarafından gerçekleştirilmiştir. Bina içi
uçuşlarda hava aracı iyi bir yanal hız, irtifa ve yönelim
referans takibi göstermiştir. İrtifa hataları 0.1 m'yle
sınırlı kalmıştır (Şekil 10). İrtifa takip grafiğinin baş ve
sonunda görünen hatalar, kullanılan ultrasonik mesafe
sensörünün ölçüm alt sınırından kaynaklanmıştır. Yanal
hız referansları aracın otoparkın büyük kısmında
dolaşmasını sağlayacak seviyelerde verilmiş ancak bina
içi GPS sistemi bulunmadığı için grafiği çizilebilen bir
ölçüm alınamamıştır. Şekil 11'de aracın Euler açısı
hatalarının 0°'ye oldukça yakın değerlerde kaldığı
görülmektedir. Standart dört rotorlu helikopterler yanal
hareket sırasında yere bu kadar paralel duramamaktadır.
1
F (N)
10
5
0
0
10
20
30
40
50
0
10
20
30
40
50
0
10
20
30
40
50
0
10
20
30
Zaman (s)
40
50
2
F (N)
10
5
0
3
F (N)
10
5
0
4
F (N)
10
5
0
Şekil 12: Uçuş testinde rotor itkileri.
180
Ölçüm
Referans
20
Beta
1
160
20
0
-20
120
0
10
20
30
40
50
0
10
20
30
40
50
0
10
20
30
40
50
0
10
20
30
Zaman (s)
40
50
20
Beta
2
100
80
0
-20
60
20
3
Yerden yükseklik (cm)
140
Beta
40
0
20
-20
0
20
20
30
Zaman (s)
40
50
4
10
Beta
0
Şekil 10: Uçuş testinde irtifa takip performansı.
0
-20
Otopark içinde alan taraması şeklinde yürütülen ve
yanal hızların yaklaşık 1,5 m/s olduğu uçuş testlerinde
Şekil 13: Uçuş testinde kontrol yüzeyi açıları.
615
5.
Sonuçlar ve Gelecek Çalışmalar
Bu bildiride, yatay düzlemde öteleme için rotorlarının
altında bulunan hareketli kanatçıklara açı kontrolü
uygulayarak bir cins yönlendirilmiş itki sistemi kullanan
dört rotor helikopter İHA'nın tasarımı, dinamik modeli,
kontrol sistemi, benzetim sonuçları ve prototip uçuş test
sonuçları sunulmuştur. Tasarlanan araç, ek kontrol
yüzeyleri sayesinde yuvarlanma ve yunuslama
hareketlerine ihtiyaç duymadan 6 serbestlik derecesine
sahip olmuştur. Bu bakımdan dört rotorlu helikopterler
için holonomik olmamaktan kaynaklanan konumlama
hassasiyeti kısıtını aşabilmeye yönelik pratik bir çözüm
getirilmiştir. Ayrıca, araç sapma kontrolünü motor devir
farklılaştırmasıyla yapmadığı için motorların standart
dört rotorlu helikopterlerdeki gibi aracı kaldırmaya
yetecek gücün belirgin şekilde üstünde güce sahip
olması gerekmemektedir.
Araç, yanal yönlenme ve özellikle dış ortamlarda
rüzgara rağmen konumunu korumak için eğilmek
zorunda değildir. Benzetim ve uçuş testi sonuçlarında
görüldüğü üzere, araç gövdesini diğer dört rotorlu
helikopterlerin sürekli salınım yaptığı şartlarda yere
paralel tutabilmektedir. Görüntünün titreşimden dolayı
bulanıklaşması ve sık açı değişimi yüzünden görsel
referansın takibinin zorlaşması sorunlarına etkin bir
çözüm getirilmiştir.
Önerilen araç standart dört rotorlu helikopterlerden
temel olarak kontrol yüzeyine dayalı üretilen yanal
kuvvet ve momentler sayesinde ayrılır. Bu kontrol
yüzeyleri manevra kabiliyetini arttırmakla birlikte
rüzgar kaynaklı bozucu etkileri de bir miktar
arttırmaktadır. Bununla birlikte, ek kontrol yüzeylerinin
getirdiği kontrol hassaslığı ve salınımsız gövde
avantajları basit bir kontrol sistemiyle bile elde edilen
benzetim ve uçuş test sonuçlarınca doğrulanmıştır.
Bundan sonraki süreçte, araca rüzgar kaynaklı bozucu
etkilerden daha az etkilenmesini sağlayacak olan
kompozit dış gövde eklenecek, gövde altına pan-tilt
kamera eklenerek otonom hedef takibi denemeleri ve
farklı ortam ve koşullarda uçuş testleri yapılacaktır.
6.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
Teşekkür
Bu çalışma İstanbul Ticaret Üniversitesi tarafından “Hareketli
Kanatçıklarla Eğilmeden Yanal Hareket Edebilen Kuadrotor
İnsansız Hava Aracı” adlı bilimsel araştırma projesi
kapsamında desteklenmiştir.
7.
18.
19.
Kaynakça
1. P. McKerrow, “Modelling the Draganflyer four-rotor
helicopter,” Proc. IEEE International Conference on Robotics
& Automation, New Orleans, s:3596-3601, 2004
2. K. T. Öner, E. Çetinsoy, M. Ünel, İ. Kandemir, M. F. Akşit,
K. Gülez, “Yeni bir insansız hava aracının (SUAVi) dikey
uçuş kipi için dinamik modeli ve yörünge kontrolü,” TOK
20.
21.
2008, İstanbul, 2008
3. G. Hoffmann, H. Huang, S. Waslander, C. Tomlin,
“Quadrotor helicopter flight dynamics and control: theory and
experiment,” AIAA Guidance, Navigation and Control
Conference and Exhibit, Hilton Head, 2007-6461, 2007
4. S. Bouabdallah, A. Noth and R. Siegwart, “PID vs LQ control
techniques applied to an indoor micro quadrotor,” Proc.
22.
616
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and
Systems, Sendai, s:2451-2456, 2004
T. Bresciani, “Modeling identification and control of a
quadrotor helicopter,” M.S. thesis, Dept. Automatic Control,
Lund Univ., Lund, Sweden, 2008.
B. Erginer and E. Altug, “Modeling and PD control of a
quadrotor VTOL vehicle,” Proc. IEEE Intelligent Vehicles
Symposium, Istanbul, s:894-899, 2007
A. Tayebi and S. McGilvray, “Attitude stabilization of a fourrotor aerial robot,” Proc. IEEE Conference on Decision and
Control, Atlantis, s:1216-1221, 2004
D. Lee, T. C. Burg, B. Xian and D. M. Dawson, “Output
feedback tracking control of an underactuated quad-rotor
UAV,” Proc. IEEE American Control Conference, New York
City, s:1775-1780, 2007
T. Madani and A. Benallegue, “Backstepping control with
exact 2-sliding mode estimation for a quadrotor unmanned
aerial vehicle,” Proc. IEEE/RSJ International Conference on
Intelligent Robots and Systems, San Diego, s:141-146, 2007
L. Beji, K. M. Zemalache and H. Marref. “Control of an
under-actuated system: Application to a four rotors
rotorcraft,” Proc. IEEE International Conference on Robotics
and Biomimetics, Shatin, s:404-409, 2005
H. Voos, “Nonlinear state-dependent Riccati equation control
of a quadrotor UAV,” Proc. IEEE International Conference
on Control Applications, Munich, s:2547-2552, 2006
A. Hably and N. Merchand, “Global stabilization of a four
rotor helicopter with bounded inputs,” Proc. IEEE/RSJ
International Conference on Intelligent Robots and Systems,
San Diego, s:129-134, 2007
S. L. Waslander, G. M. Hoffmann, J. S. Jang and C. J.
Tomlin, “Multi-agent quadrotor testbed control design:
Integral sliding mode vs reinforcement learning,” Proc.
IEEE/RSJ International Conference on Robotic Systems,
Edmonton, s:3712-3717, 2005
L. Meier, P. Tanskanen, L. Heng, G. H. Lee, F. Fraundorfer,
M. Pollefeys, “PIXHAWK: A micro aerial vehicle design for
autonomous flight using onboard computer vision,” Proc.
IEEE International Conference on Robotics & Automation,
Shanghai, s:2992-2997, 2011
N. Kummer, H. Firouzi, D. Jacobs, H. Najjaran “Autonomous
UAV landing via eye-in-hand visual servoing,” Unmanned
Systems Canada Conference, 2011, Halifax, 2011
F. Wang, S. K. Phang, J. J. Ong, B. M. Chen and T. H. Lee,
“Design and construction methodology of an indoor UAV
system with embedded vision,” ACTA Press Control and
Intelligent Systems, Cilt: 40, No: 1, s:22-32, 2012.
F. Ruffier, N. Franceschini, “Visually guided micro-aerial
vehicle: automatic take off, terrain following, landing and
wind reaction,” Proc. IEEE International Conference on
Robotics & Automation, New Orleans, s:2339-2346, 2004
T. McGee, Z. Kim, X. Xiao, S. Jackson, M. Morimoto, S.
Rathinam, J. Padial, R. Sengupta, “Vision-based roadfollowing using a small autonomous aircraft,” Proc. IEEE
Aerospace Conference, Big Sky, s:3006-3015, 2004
H. Romero, S. Salazar-Cruz, A. Sanchez, R. Lozano, “A new
UAV configuration having eight rotors: dynamical model and
real-time control,” Proc. IEEE Conference on Decision and
Control, New Orleans, s:6418-6423, 2007
O. Albostan, A. Kaçar, B. Tok, A. C. Kahvecioğlu, S. Köse,
B. İrfanoğlu, K. B. Arıkan, “Üç döner rotorlu insansız hava
aracının modellenmesi ve kontrolü,” TOK 20012, Niğde, s:
37-42, 2012
M. Ryll, H. H. Bülthoff, P. R. Giordano, “First flight tests for
a quadrotor UAV with tilting propellers,” Proc. IEEE
International Conference on Robotics & Automation,
Karlsruhe, 2013
E. Cetinsoy, “Design and simulation of a holonomic quadrotor
UAV with sub-rotor control surfaces,” in Proc. IEEE
International Conference on Robotics and Biomimetics,
Guangzhou, s:1164-1169, 2012

(Sayfa 547-616).

Transkript

Benzer belgeler

Araştırma derinliği Yüzeyden verilen akımın nüfüz derinliği tamamen

asat genel müdürlüğü coğrafi bilgi sistemleri veri üretimi ve teslimi

C) Salon Modelleri Yarışma Kuralları

Tunceli İli Ali Baba Mahallesindeki Yapı Uygulamalarında Görülen

Mutfak tipi bir mikrodalga fırının mikroişlemci ile kontrolü

Lucky 2012 Seker - Ankara Üniversitesi Veteriner Fakültesi

otomotiv sistemleri ve kontrolü