Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2013, Eylül 2013, Malatya İNSANSIZ ARAÇLAR

Transkript

1 İNSANSIZ ARAÇLAR 547

2 Quadrocopterin Matematiksel Modeli ve Kontrolü Erman SELĐM 1, Erol UYAR 2, Musa ALCI 3 1 Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Ege Üniversitesi, Đzmir erman.selim@gmail.com.tr 2 Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Ege Üniversitesi, Đzmir erol.uyar@deu.edu.tr 3 Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Ege Üniversitesi, Đzmir musa.alci@ege.edu.tr 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 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] 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. Fakat quadrocopter sabit mekanik yapıya sahip olduğu için yatay hareketi kendi eksenlerini eğerek yapar. [6] Şekil 1. Kaldırma kuvvetlerine göre quadrocopterin hareketleri (kalın ve turuncu halkalar; hızlı dönüş, ince ve yeşil halkalar; yavaş dönüş) 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 Maltab- Simulink 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. 548

3 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. 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. 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. 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. (1) (2) (3) (4) (5) Quadrocopterin sabit fiziksel yapıya sahip olmasından dolayı Newton-Euler denklemleri uygulanarak dinamik modeli çıkarılabilir Hareketin Đlerleme ve Dönüşüm Denklemleri Quadrocopterin üzerine etkiyen toplam kuvvet ( ) ve toplam moment ( ) denklemleri denklem (6) ve (7) deki gibi çıkarılmıştır.[9] (6) (7) Şekil 2. Quadrocopterin kaldırma kuvvetleri ve kullanılan koordinat eksen takımları 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. Burada I atalet matrisi, çizgisel hızı ve açısal hızı tanımlamaktadır. Yer çekim kuvveti ( ) ihmal etmek için çok büyüktür. (8) Quadrocopter üzerinde etkiyen kuvvetlerin toplamı e eşittir. Toplam kuvveti oluşturan pervanelerin ürettiği kuvvettir. 549

4 (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. (10) açıya bağlı olarak değişmektedir. Şekil 3. de merkezleri çakışık iki eksenin aralarındaki Euler açıları belirtilmiştir. Açısal hızlar, seri olarak yapılan Poll, Pitch ve Yaw dönüşlerine bağlı olarak üretilmiştir. [8] (17) 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. (11) (12) Quadrocopterin momentlerine bağlı olarak açısal hızlarını belirleyen dönüş hareket denklemi (12) diferansiyel denklem olarak yazılmıştır. Moment vektörü bileşenleri [ ] olarak verilmiştir. Bu üç eksenli momentler, pervanelerin ürettiği kaldırma kuvvetlerine göre türetilmiştir (12),(13),(14). Moment denklemlerindeki sabiti pervanelerin ağırlık merkezine olan uzaklığını göstermektedir. sabiti ise z ekseni etrafında oluşan momentin metre cinsinden katsayısıdır. (13) (14) (15) 2.1. Euler Açıları Ve Kinematik Denklemler Zamana bağlı olarak verilen Euler oranları kinematik denklem için tanımlanmalıdır. Euler oranları açısal hızlara eşittir. (16) Euler oranları dönme hareketinden dolayı değişkendir. Sabit eksenle hareketli eksen arasındaki Şekil 3. Euler açıları Denklem (16) ve (17) diferansiyel denklem olarak birlikte ele alındığında açısal oranlar belirtir. Denklem (18) de gösterildiği gibi pozisyon vektörü olarak kullanılacaktır. vektörü hareketli eksenin sabit eksene olan uzaklığını göstermektedir. vektörünün türevi hareketli eksenin anlık hızını(19) vermektedir ki bu hız aynı zamanda quadrocopterin çizgisel hızı olmaktadır. (18) (19) Denklem (19) ile bulunan hız dönüşüm matrisiyle çarpılırsa doğrusal hız(20) bulunmuş olur. (20) Dönüşüm matrisinin ortogonal olmasından yararlanılarak devriğine tersine eşit olduğunu söyleyebiliriz. (21) 550

5 [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.Matematiksel Modelin Açık Çevrim Çalışması ve Kontrolcü Tasarımı Denklemlerini çıkararak oluşturduğumuz 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 Value Parameter Value 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. Tabloda verilen sabit değerlere göre atalet moment matrisi denklem (22),(23) ve (24) de hesaplanmıştır. (22) (23) (24) Şekil 5. Açık çevrimde senaryoya göre uygulanan a)kuvvetler, b)hız ve c)yükseklik değerleri Şekil 4. Quadrocopterin Simulink üzerindeki matematiksel modeli 551

6 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. 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 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. Oluşturulan matematiksel model fiziksek olarak üretilmekte olan mekanik yapıya denk olacak şekilde tasarlanmış ve gerekli kısıtlar eklenmiştir. 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. Bu çalışma sürmekte olan bir çalışmanın ilk aşamasıdır. Nihai amaç fiziksel olarak tasarlanan quadrocopterin kontrolüdür. Bir sonraki aşama bu amaç doğrultusunda sürdürülecektir. 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 [2] M. Valenti, B. Bethke, G. Fiore, J. P. How and E. Feron, Indoor Multi-Vehicle Flight Tested for Fault Detection, 552

7 Isolation, and Recovery, AIAA Guidance, Navigation and Control Conference and Exhibit, [3] 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 [4] B. Samir, M. Pierpaolo and S. Roland, Towards Autonomous Indoor Micro VTOL, Autonomous Robots, 2005, vol. 18, no. 2, pp [5] 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 [6] 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, [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

8 İNSANSIZ HAVA ARAÇLARI İÇİN ROTA PLANLAMASI İlkay Gümüşboğa Havacılık Elektrik ve Elektroniği Bölümü Anadolu Üniversitesi, Eskişehir Özetçe 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 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. 554

9 2. Problemin Tanımı İnsansız hava araçlarında rota planlaması problemi, haritada üzerinde belirlenen hedef noktaları için oluşturulan en kısa uzunluktaki rotanın planlanması olarak tanımlanır. Şekil 1. Belirlenen hedef noktalarını keşfeden İHA 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. 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]: 1. Çözümlerden oluşan bir başlangıç popülasyonunu oluştur. 2. Popülasyondaki her kromozom için uygunluk değeri hesapla 3. Durdurma kriteri sağlanıyorsa araştırmayı durdur. Sağlanmıyorsa; Doğal seçilim ve genetik operatörleri uygula 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 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 2.2. Genetik Algoritma Şekil 2. Gezgin satıcı problemi Genetik algoritmanın temeli ilk olarak John Holland ve arkadaşlarının Michigan Üniversitesi nde yürüttükleri çalışma 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. 555

10 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 q 1, q 2, q 3, q 4, q 5, q 6, q 7, q 8, q 1 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 (α i 1,i,i+1 ) = [dir(q i 1, q i ). dir(q i, q i+1 )] (1) kullanılmıştır [3]. Burada dir(q m, q n ), m ve n hedef noktaları arasındaki doğrultu (birim vektör) olarak tanımlanmaktadır. dir(q m, q n ) = q n q m q n q m (2) Sonuç olarak, toplam maliyet fonksiyonunu, C, elde etmek için açısal sapma değerlerinin 0 ile λ aralığına set edilmiş değerleri ile öklidyen uzaklıklar toplanmıştır. Şekil 4. Hedef noktaları Bu aşamadaki amaç; şekil 4 te temsil edilen hedef noktaları için uçağın minimum dönme yarıçapına uygun q 1, q 3, q 5, q 7, q 8, q 6, q 4, q 2, q 1 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 q 1 ile q 2 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 q 1 noktasından sonra q 3 noktası seçilecektir. 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 q i 1, q i, q i+1 olan herhangi üç hedef noktası için açısal sapma α i 1,i,i+1 olarak tanımlanmıştır (Şekil 6). C = λ λ i (cos(α 2 i 1,i,i+1) + 1) + i q i+1 q i (3) Oluşturulan bu maliyet fonksiyonu, genetik algoritma ile gezgin satıcı problemi çözümünde kullanılmıştır 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 556

11 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 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

12 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 Tasarlanan planlama algoritmasını test etmek için 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 12. Açısal ağırlıklandırılmış gezgin satıcı problemi çözümü Şekil 13. Şekil 11 deki sonuca göre elde edilen İHA rota planı 558

13 [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, [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 [8] A. Tsourdos, B. A. White ve M. Shanmugavel, Cooperative Path Planning of Unmanned Aerial Vehicles, Wiley,

14 Bir Zeplinin Otonom Hava Aracı Olarak Tasarımı, Modellenmesi ve Kontrolü Ertuğrul Bayraktar, Pınar Boyraz 1 Mekatronik Mühendisliği Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul Teknik Universitesi bayraktare@itu.edu.tr 2 Makina Mühendisliği Bölümü İstanbul Teknik Üniversitesi, Beyoğlu pboyraz@itu.edu.tr 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. 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. 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. 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 560

15 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. 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. 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 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 Ağırlık (kg) Ağırlık Merkezi ile Batmazlık Merkezi Arasındaki Uzaklık (m) (x-ekseninde) Ağırlık Merkezi ile Batmazlık Merkezi Arasındaki Uzaklık (m) (z-ekseninde) Ağırlık Merkezi ile Hacim Merkezi Arasındaki Uzaklık (m) (x-ekseninde) Ağırlık Merkezi ile Hacim Merkezi Arasındaki Uzaklık (m) (z-ekseninde) Maksimum Genişlik (c) (m) Maksimum Uzunluk (l) (m) Maksimum Yükseklik (d) (m) Hacim (m 3 ) Referans Alan (m 2 ) 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. 561

16 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. 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. Şekil 3 Zeplin üzerinde pervanelerin konumları. 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. 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. 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 [ ] [ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ] (3.1) 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. 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

17 yerçekimi kuvvetlerini içeren vektör, aerodinamik kuvvetleri içeren vektör, tahrik kuvvetlerini içeren vektördür ve bu vektörlerin hepsi 6x1 boyutlarındadır. 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. 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. durum matrisi ve kontrol matrisi olmak üzere, doğrusallaştırılmış boylamsal hareket modeli (3.3) te görüldüğü gibidir. [ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ] [ ] (3.3) 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. Şekil 4 Herhangi bir kontrol yöntemi uygulanmadan boylamsal ve yanal hareketin zamana göre benzetimi ve köklerin yeri. 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. durum matrisi ve kontrol matrisi olmak üzere, doğrusallaştırılmış yanal hareket modeli: [ ] [ ] (3.4) Bu ifadede, kuvvet bileşenini, dönme momentini ve yalpa momentini göstermektedir. Şekil 5 Doğrusal-karesel-kontrol yöntemi uygulandıktan sonra boylamsal ve yanal hareket. 563

18 5. Navigasyon ve Yer Belirleme Deney Sonuçları 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. siyah-beyaz resim veri yapılarının farklı olmasından ileri gelmektedir. Ayrıca şekilde renkli görüntülerle çalışılan eşleştirme işleminde eşleşen görüntüler arasındaki en büyük uzaklık , en yakın uzaklık olarak gerçekleşirken, siyah-beyaz görüntülerle çalışılan eşleştirme işleminde en büyük uzaklık , en yakın uzaklık değeri ise olmuştur. 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 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 ve siyah-beyaz görüntülerin eşleşme durumları. 564

19 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. 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) 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, [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, [5] L. E. Parker, C. M. Reardon, H. Choxi ve C. Bolden, "Using Critical Junctures and Environmentally- Dependent Information for Management of Tightly- Coupled Cooperation in Heterogeneous Robot Teams," in IEEE International Conference on Robotics and Automation, Kobe, [6] T. Fukao, K. Fujitani ve T. Kanade, "An Autonomous Blimp for a Surveillance System," in International 565

20 Conference on Intelligent Robotics Systems, Las Vegas, Nevada, [7] 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. 1-4, pp , [8] 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 [9] 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, [10] S. Lacroix ve K. Jung, "High Resolution Terrain Mapping with an Autonomous Blimp," in International Conference on Intelligent Robots and Systems, Lausanne, [11] S. B. V. Gomes ve J. J. G. Ramos, "Airship Dynamic Modeling for Autonomous Operation," in Internatonal Conference on Robotics & Automation, Leuven, [12] I. Masar ve E. Stöhr, Gain-scheduled LQR-control for an autonomous airship, 18th International Conference on Process Control, Tatranská Lomnica, [13] 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 [14] 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, [15] Sebbane, B., Y., Lighter Than Air Robots: Guidance and Control of Autonomous Airships., New York, Springer,

21 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 1 aykanat.hakan@hotmail.com 2 akgulaysenur@gmail.com 3 ubayram@comu.edu.tr 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 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 567

22 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. 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] Batarya 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 kapasitesine sahip oldukça hafif ve tek batarya kullanılması tercih edilmiştir 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 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 Elektronik Aygıtlar 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

23 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. 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. 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. 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. Şekil 3: Uçuş görevi planlama ekranı 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 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 569

24 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. Şekil 4: Yapay Zekâ Kural Tanımlamaları 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. 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 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. Teşekkür 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, [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, [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, [4] E.Ö. Mehmet, Dört Kanatlı Bir Döner kanat Sisteminin Modeli ve PD Kontrolör ile Yörünge Kontrolü, Türk Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, İstanbul, [5] Y. Merç, C. Bayılmış, Dört Rotorlu İnsansız Hava Aracı (Kuadrotor) Uygulaması, 6. Internetional Advanced Technologies Symposium, Elazığ,

25 [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, [7] G. Altenburg, Unmaned Air Vehicles, NATO Senior Politici-Military Group on Proliferation (SGP), s:1-14, [8] D. Roland, Uninhabited air Vehicles From science to Reality, Intelligence, Surveillance&Reconnaissance Journal 3, s:16-21, [9] M. Dandrigle, A Historical Milestone, NATO s Nations 3, s: , [10] Anonim, İnsansız Hava Aracı Araştırması, Ortadoğu Teknik Üniversitesi Havacılık ve Uzay Mühendisliği bölümü Raporu, Ankara, s:24-32, [11] Department of the Army, Army Accident Investigation and Repording, Pamphlet, Headquarters, ABD, s: , ABD, [12] M. Arjomandi, Classification Of Unmanned Aerial Vechiles, [13] ReGroups, Multi Rotor Contest, [14] [15]András Schäffer (EOSBandi) 571

26 Küçük Bir Turbojet Motor TJ90 İçin Genel Kontrol Algoritması Tasarımı Kerim Kahraman 1, Süha Toprak 2 1 Motor Kontrol Mühendisi TEI TUSAŞ Motor Sanayii A.Ş., Eskişehir kerim.kahraman@tei.com.tr 2 Motor Kontrol Lideri TEI TUSAŞ Motor Sanayii A.Ş., Eskişehir suha.toprak@tei.com.tr 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. 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 pnömatik olarak hava ile şaftın döndürülmesi şeklinde verilebilmektedir. 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. 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 Matlab- Simulink 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

27 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

28 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 (Oransal- Tümlevsel) 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 Motor Başlatma ve Durdurma Algoritması 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. 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 e- starter yardımıyla, EGT belli bir sıcaklığın altına düşene kadar aralıklı olarak çalışır ve motorun soğumasını sağlar 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. Şekil 8: Seyir Modundaki Yakıt Kontrol Diagramı 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 (W F ) 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. 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

29 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 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. [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 [2] S.K. Kim, P.Pilidis ve J. Yin, Gas Turbine Dynamic Simulation Using Simulink, SAE Technical Paper , 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, [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 V- Cycle Development in the Aerospace Industry, Engineering Mechanics, Vol.18,No. 5/6, p , [6] S.Toprak, A. M. Erkmen ve İ.S. Akmandor, Identification And Control Of A Radial Turbojet With Neural Network And Fuzzy Logic, AIAA th Aerospace Sciences Meeting and Exhibits, [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 , September 2011, Metu, Ankara, [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, [9] H. A. Spang ve H. Brown, Control of Jet Engines, Control Engineering Practice 7, pp , [10] P.P. Walsh ve P. Fletcher, Gas Turbine Performance, 2nd Edition, Blackwell Science, [11] L.C. Jaw ve J. D. Mattingly, Aircraft Engine Controls, AIAA Education Series, Şekil 7: EGT Limit Kontrolü. 575

30 DOĞUŞ-USV İNSANSIZ DENİZ ARACI: STEREO GÖRÜŞ İLE HARİTALANDIRMA Ebru Dağlı 1, Caner Civan 2, Sercan Şöhmelioğlu 1,Fazıl Emre Ediş 1, Dilek Tükel 1 1 Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bölümü Doğuş Üniversitesi, Acıbadem 2K836019@dogus.edu.tr 2 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Doğuş Üniversitesi, Acıbadem 2K31020@dogus.edu.tr 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 yılında, radyo kontrollü drone tekneler mayın temizleme işlemleri için kullanılmıştır 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 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 katamaran IDA SESAMO yı örnek verebiliriz [1] 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 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. Şekil 1: Doğuş USV, Aydos Göleti denemeleri. 576

31 Tablo 1: Doğuş-USV Özellikleri Ağırlık 256 kg Uzunluk/Genişlik/Yükseklik 330/151/110 (cm) Güç 5 HP Hız 16 knot Motor Parsun F5ERL Motor Soğutma Su Bataryalar Jel Batarya Kapasitesi 100 Ah (her batarya) Batarya Adeti 4 Güneş Panelleri Lorentz LA-Series Güneş Panel verimliliği İlk 10 yıl %90, 20 yıl %80 Dümen Kontrolül DC motor Denetleyici U1 Ultra PC-Intel Atom Z520 pek çekirdek, 1.33 GHz İletişim WiFi, GPS, RF, 3G Araç denetleyicisi 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. 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 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. 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. 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

32 3.1. Kamera Geometrisi 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). f x 0 cx A = 0 f y c y (4) (c x,c y ) asal noktanın koordinatları (f x, f y ) odak uzaklığının x ve y koordinatları U fx = V 0 S 0 r R = r r r r r 0 fy c c 1 r r r x y ( C X ) 0 ( C ) Y 0 ( C ) m I = AM C Z 0 1 ve T T = T T X Y Z ( ) ( ) (5) (6) ( X Y Z ) Şekil 4. İğne delikli kamera modeli izdüşümü P,, noktasının, üçgen benzerliği kullanılarak X Y P f, f, f noktasına eşlendiği kolaylıkla bulunabilir. Z Z Projeksiyon merkezinin görüntü düzleminden f kadar uzakta olduğu düşünülürse, nesnenin gerçek boyu ile görüntü düzlemi üzerindeki boyu; X X ' = f, Z Y Y ' = f (1) Z Çift görüşlü kamera sistemlerinde 3 farklı koordinat düzlemi vardır (Şekil 5). Bunlar global (world) referans düzlemi ( W ) ( W ( ) ( W X, Y, Z )) orijini kamera merkezi olan ( C) ( C) ( C X, Y, Z ) odak düzlemi ve görüntü düzlemini (U,V). ( ) Şekil 5. Kamera koordinat sistemi Kamera modeli, homojen koordinatlar kullanılarak lineer olarak denklem (2) deki gibi gösterilebilir: X ' = AX (2) İzdüşümsel kamera matrisi olan A matrisi şu şekilde tanımlanır: m = A[R T]M (3) İzdüşümsel kamera matrisi olan A matrisi şu şekilde tanımlanır: 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. ( C X ) ( C) Y R ( C Z ) = Özetle, dünya koordinatlarda verilen bir nokta aşağıdaki denklem(8) kullanılarak iki boyutlu bir görüntü düzlemine düşürülür. 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] İkili görme geometrisi ( W X ) ( W ) T3 1 Y ( C) ( W ) ( W ) M = DM 1 Z (7) 1 ( I ) ( C ) ( C ) ( W ) ( I ) ( W ) m = PM, M = DM m = PDM U f x = V 0 S 0 0 f y 0 c c x y 1 0 R ( W ) X ( W ) T3 1 Y ( W 1 ) Z 1 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 (8) (9) 578

33 adet kameranın paralel bir düzleme sabitlenmesiyle oluşan sistem Şekil 6 da verilmiştir. 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 P L noktasının ve sağ görüntü düzlemindeki P R noktasının izdüşümüdür. (x L,y L ), (x R,y R ) 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. 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 Z f = (10) d Denklem (10), Şekil (7) den elde edilmiştir 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 (x L ) ve sağ (x R ) görüntüler arasındaki yatay kayma miktarına (disparity) bölünmesi ile de hesaplanabilmektedir. R R + f = (11) D3 W ( X L X R ) R R Cismin uzaklığının bulunabilmesi için denklem aşağıdaki gibi düzenlenmiştir: 1 R = C sabit ( X L X R) ve, D ft C sabit = 3 (12) 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] 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 ) 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 m U att ( q) = ξ d ( q, qhedef ) (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. Fçekici ( q) = U çekici ( q) = ξ ( qhedef q) (16) İtici kuvvetleri engeller oluşturmaktadır η( ) eger d( q, qengel ) d0 2 d( q, q ) engel d0 Uitici( q) = 0 eger d( q, qengel ) > d0 (17) η pozitif ölçekleme faktörü, d( q, qengel ) IDA ile engel arasında ki en kısa mesafe, qengel engel üzerinde ki IDA en yakın nokta, d 0 ise engelin uzaklığının etkisini gösteren pozitif sabittir. İtici kuvveti aşağıda ki gibi yazabiliriz. 579

34 1 d ( q, q 2 engel ) eger d( q, qengel ) d Fitici( q) = d ( q, qengel ) 0 eger d( q, qengel ) > d0 (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 Kamera kalibrasyonu 4. Deneysel sonuçlar 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. 0 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 Sağ 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 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 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 580

35 eder. Hedef koyu mavi alanda, yani minimum enerjinin bulunduğu noktadadır. (Şekil 13) 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. planlaması için gerçek zamanlı uygulayabileceğimiz, potansiyel alan yöntemi kullanılmıştır. Kaynakça [1] A. Motwani, A Survey of Uninhabited Surface Vehicles,MIDAS Technical Report: MIDAS.SMSE TR.001, 2012 [2] OwlMKII, [3] Springer: The Unmanned Surface Vehicle, Plymouth University, UK. [4] S. Batı, H.A. Oğul, C. Karaçizmeli, D.B. Tükel, Human- Computer Interface for Doğuş Unmanned Sea Vehicle, Robotic Sailing , 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 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

36 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, 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. 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. 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

37 2.3. Üçüncü Tasarım Şekil 3. Đkinci 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 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 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. Şekil 4. Üçüncü tasarım 3. Karşılaştırma Bu bölümde ön tasarımı yapılan UKSA modüllerinin karşılaştırması gerçekleştirilmiştir. Karşılaştırmada [9] referansında verilen değerlendirme kriterleri göz önüne alınmıştır: 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. 583

38 a) b) Şekil 5. UKSA tasarımlarının boyutları 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 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) b) Şekil 6. Aracın x ekseni yönünde hareketi sırasındaki basınç dağılımı a) birinci tasarım b) ikinci tasarım c) üçüncü tasarım c) Şekil 7. Aracın x ekseni (ileri) yönünde hareketi sırasında etrafında oluşun akım çizgileri a) birinci tasarım b) ikinci tasarım c) üçüncü tasarım Yapılan tasarımların CFD çözümlemeleri sonucunda elde edilen ve x, y, z eksenlerindeki hareketleri sırasında maruz kalacakları direnç değerleri Tablo 1 de verilmiştir. c) Tablo 1: Tasarımların x, y, z eksenlerin hareket ederken maruz kaldıkları direnç kuvvetleri Đleri Hareket (V=3 knot) Yanal Hareket (V=1 knot) Dikey Hark. (V=1 knot) 1. Tasarım 320 N 122,5 N 135 N 2. Tasarım 123,5 N 53 N 90 N 3. Tasarım 79 N 62 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 584

39 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 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 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. motorların geri yönde sağladıkları itme kuvveti ise 294 N değerindedir. a) b) c) Şekil 9. a) Đkinci tasarımın motor yerleşimi b) yatay eksende uygulanan ve c) dikey eksende uygulanan itme kuvvetleri 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 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 387,5 N a) b) c) Şekil 8. a) Birinci tasarımın motor yerleşimi b) yatay eksende uygulanan ve c) dikey eksende uygulanan itme kuvvetleri 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 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 a) 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 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

40 Buna göre tasarımların güç ihtiyaçları Tablo 2 de gösterilmiştir. Tablo 2: Tasarlanan araçların güç ihtiyacı Tasarımlar Güç Đhtiyacı 1. Tasarım 7,7 kw 2. Tasarım 6,4 kw 3. Tasarım 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 Kararlılık 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. Tablo 3: Birinci tasarım için CG ve CB koordinatları X Y Z CG (mm) -23,1-13,5 24,7 CB (mm) 5,1-2,6 144,6 Şekil 11. Birinci tasarımda ağırlık ve kaldırma merkezi yerleri Birinci tasarımın ağırlık ve kaldırma merkezleri arasında Z yönünde 120 mm bir fark bulunmaktadır. Tablo 4: Đkinci tasarım için CG ve CB koordinatları 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 X Y Z CG (mm) -71,2-0,7-36,8 CB (mm) -59,5 0,8 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 586

41 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 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 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. 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. Şekil 15. Tasarlanan UKSA modüllerinin çeşitli derinlikler için 3 knot hızı koruyarak hareket edebildikleri maksimum mesafelerin karşılaştırılması Şekil 14. Birinci tasarım için yatay çalışma alanı 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. 587

42 Đkinci ve üçüncü tasarımların hızlarını koruyarak gidebildikleri mesafeler birbirine oldukça yakındır. Bunun nedeni her iki tasarım için iki adet yatay motor kullanılmasıdır 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 Modüler Yapı ve Bakım Kolaylığı 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. Tablo 6: Tasarımların genel karşılaştırması 1.Tasarım 2.Tasarım 3.Tasarım Maksimum Hız 3.8 knot 4 knot 4.5 knot (100m derinlikte) En (m) 0,86 0,86 0,88 Boy (m) 1,2 1,2 2 Yükseklik (m) 0,8 0,48 0,76 Ağırlık (kg) Hidrodinamik Yapı Orta Đyi Đyi Güç Đhtiyacı (kw) 7,7 6,4 5.8 Kararlılık Çok iyi Orta Đyi Manevra Kabiliyeti Çok iyi Đyi Orta Çalışma Uzayı Çok iyi Đyi Đyi Alt Sistemlerin Yerleşimi Çok iyi Orta Kötü Modüler Yapı Çok iyi Orta Kötü Bakım Kolaylığı Çok kolay Orta Zor Estetik Görünüm Kötü Orta Đyi 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. 5. Kaynakça [1] Remotely operated vehicles of the world 10th edition, Oilfield Publ. Lim., 2010 [2] [3] [4] [5] naval-rov-h300-mkii-inspection-rov-depth-rated-to-300- m/219.htm [6] [7] Security/Remotely-Operated-Vehicles/ROV- Double_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 , Eylül 2011, Đzmir. [9] E. Eugene ALLMENDINGER, Submersible Vehicle Systems Design, The Society of Naval Architects and Marine Engineers, [10] Thor I. Fossen, Marine Control Systems. Marine Cybernetics, Norway, Sonuçlar Bu çalışmada literatürdeki mevcut en genel ıslak tasarım formlarını temsil edecek şekilde tasarlanmış üç adet uzaktan kontrollü insansız sualtı aracının kapsamlı bir 588

43 Dört Pervaneli İnsansız Hava Araç Uçuş Denge Kontrolü Raif Bayır 1, A. Emre Coşgun 2 1 Mekatronik Mühendisliği Bölümü Karabük Üniversitesi, Karabük rbayir@karabuk.edu.tr 2 Mekatronik Mühendisliği Bölümü Karabük Üniversitesi, Karabük atilcosgun@karabuk.edu.tr 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 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]. 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

44 1.1 Dört Pervaneli İnsansız Hava Aracı 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. Tablo1: Quadrotor üzerindeki sistemlerin teknik özellikleri Parametreler Değerler Toplam ağırlık 750g Taşınabilir yük 1100g to 2200g Motor Fırçasız Motor -960 RPM / Volt Batarya Li-Po 3S 11.1V 1750A ESC GUEC GE A Jiroskop ITG bit ADC İvme sensörü BMA bit ADC Micro kontroller 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 GND + D2 Throttle D4 Roll D5 Pitch D6 Yaw Atmega 328 P MCU UART FTDI Barometer Sensor Motor ESC Outputs Şekil1.1: Quadrotor uçma prensibi Şekil2.3: Multiwii SE kontrol kartı 590

45 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. Teşekkür Bu çalışma Karabük Üniversitesi BAP (KBÜ-BAP-YL-026) birimi tarafından desteklenmektedir. Kaynakça [1] Castillo, P., Dzul, A., Lozano, R., Modeling and Control of Mini- Flying Machines, Berlin: Springer, [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 [3] P. O. Basta,"Quad Copter Flight ", Electrical Engineering, California State University, Northridge, May [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, [5] S.D. Hanford, L.N. Long ve J.F. Horn, A Small Semi- Autonomous Rotary-Wing Unmanned Air Vehicle (UAV), American Institute of Aeronautics and Astronautics, Infotech@Aerospace Conference, [6] The JAviator Project, ). [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, [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, [9] Dönerkanat Projesi, (2011) [10] K.Bilge Arıkan, A. Güçlü " Attıtude And Altıtude Control Of An Outdoor Quadrotor ", 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

46 Yüksek Hızlı Hedef Uçak Şimşek için Uçuş Dinamiği Modellemesi ve Otomatik Kontrol Sistemi Tasarımı Ethem Hakan Orhan 1, Hakan Tiftikçi 2 1 Uçuş Mekaniği, İHA Sistemleri TUSAŞ, Ankara horhan@tai.com.tr 2 Uçuş Bilimleri, İHA Sistemleri TUSAŞ, Ankara htiftikci@tai.com.tr 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. 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. 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 yılında kurulan TUSAŞ bünyesinde ilk İHA geliştirme projesi UAV-X 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] 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: 60dk havada kalış süresi, Şekil 1. Şimşek Hava Aracı Tablo 1: Şimşek Temel Teknik Özellikler Genel Kanat Açıklığı 1,50m Uzunluk 2,30m Azami Kalkış Ağırlığı 75kg Azami Faydalı Yük Ağırlığı 10kg Güç Grubu Motor Turbojet Yakıt Kapasitesi 32lt Performans Azami Hız 400kts Seyir Hızı 200kts Uçuş Tavanı 15000ft Havada Kalma Süresi 1 saat 592

47 Şimşek hedef uçak sistemi yer ve hava birimlerinden oluşmaktadır. Yer ve hava birimlerinin kendi içlerinde ve birbirleriyle olan etkileşimleri aşağıdaki şemada gösterilmiştir. 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. 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. 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 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 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 593

48 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 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, Yanal-yön eksen : Dutch-Roll salınımları, Yalpa modu, Spiral kararlılığı, için gerçekleştirilmiştir. 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 Şekil 5. Kısa Periyod Modu Doğal Frekansı Şekil 6. Dutch-Roll Modu Dinamik Karakteristikleri 594

49 9) Uçuş 10) Uçuş sonrası ayarlamalar. Şekil 7. Yalpa Modu Zaman Sabiti 3. Kontrolcü Tasarımı Şimşek kontrolcü tasarımında model tabanlı klasik kontrolcü tasarım döngüsü kullanılmıştır (Şekil 8) 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 z- ivmesi, az-cas durumunda ise hücum açısı veya yunuslama hızı q kullanılabilmektedir. Şekil 9 Genel Kontrolcü Yapısı 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 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 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), (3) 595

50 veya modifiye edilmis PI (4) Kaba Kuvvet (Brute-Force) frekansa bağlı performans indeksi optimizasyonu ( ) (5) ve Hinf takibi 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 kontrol edilmiştir. (7) 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) takip etme yeteneğine sahiptir. 1 Parametrik eğrilerin içsel (implicit) gösterimleri sembolik halde elde 1 Çeşitli durumlarda kullanılmak üzere loiter yeteneği de mevcuttur. 596

51 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) eğriye yakın yerlerde ise eğri teğeti ( ) (10) (11) kullanılmıştır. Ara konumlarda ise mesafeye bağlı doğrusal ağırlıklı ortalama kullanılmaktadır. ( ) (12) Şekil 13 Bezier parametrik kübik eğri (kırmızı kalın) ve bu eğriye ait gradyan alanı 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 beslenmektedir. Dikey navigasyonu yatay navigasyondan bağımsız çalışmakta ve nirengi noktası (waypoint) yükseklikleri yükseklik tutma otopilotuna beslenmektedir 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 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 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. 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 597

52 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 , Forecast International, [2] Anonim, SSM Türkiye İnsansız Hava Aracı Sistemleri Yol Haritası ( ), Aralık [3] Anonim, Military Specification Flying Qualities of Piloted Airplanes, [4] B.L.Lewis, F.L.Stewens, Aircraft Control and Simulation 2nd Edition, Wiley,

53 Sabit Kanat Hava Araçları İçin Döngüde Donanım Benzetim Yöntemi ile Otopilot Sistemi Geliştirilmesi Onur Baki Ertin 1, Ünver Kaynak 2, Coşku Kasnakoğlu 1 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 ukaynak@etu.edu.tr 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. 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 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 599

54 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. 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 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. Şekil 1: Döngüde kontrolcü donanımı ile benzetim sistemi blok şeması 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 Sistem Yazılımları Sistem, benzetim yazılımı hariç dört farklı yazılımdan oluşmaktadır. Bunlar: 600

55 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. Şekil 2: Xplane yer kontrol istasyonu ekran görüntüsü. 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 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 601

56 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. 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. 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. 602

57 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. 4. Sonuçlar Tam donanımsal otopilot sisteminin uçuş testleri için Ankara Gölbaşı ilçesinde, derece enlem 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 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. 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), , Ağustos

58 [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, , [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, [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, [5] M. Bacic, On hardware-in-the-loop simulation, 44th IEEE Conference on Decision and Control, European Control Conference, , Aralık [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

59 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 Özetçe 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. 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 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. 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) mo- deli 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. 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

60 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. 2. Önerilen Mimari Bu bölümde önerilen mimarinin sistem bloklarından bahsedilecektir. Çekirdek modül, uygulama modülü ve yer istasyonu modülü bu mimarinin üç ana parçasıdır (bkz. Şekil 1) Çekirdek Modül Bu blok veri depolama, iletişim ve görev yönetiminin yapıldığı, mimarinin merkezini oluşturan ana birimdir Donanım Ayırma Katmanı Donanım ayırma katmanı (Hardware Abstraction Layer) sistem değişkenlerinin araç üzerindeki algılayıcılardan okunan verilerle 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 Ortak Bellek 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 Kooperatif Bellek 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 606

61 iletişimlerini diğer menzil içinde kalan İHA lar üzerinden gerçekleştirmektedirler. İkinci olarak da bu haberleşme metodu İHA ve yer istasyonu arasındaki iletişim gecikmelerini oldukça azaltmaktadır 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 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. 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 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 Görev Yöneticisi Katmanı Şekil 2: İletişim Katmanı Diagramı 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- 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 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

62 Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2013, Eylül 2013, Malatya ic inde yu ru tu lmektedir. Arac u zerindeki algılayıcıların c ıktıları nitelikler periyodik olarak Go rev Yu ru tu cu Blog u tarafından denetlenmektedir Yer I stasyonu Modu lu Yer istasyonu aracın kontrol merkezini olus turmaktadır. Kullanıcı yer istasyonu sayesinde sistem deg is kenlerini go ru ntu leyebilmekte, sisteme yeni go rev atayabilmekte ya da yu ru rlu kte olan go revi iptal edebilmekte ve arac u zerindeki kamera yardımıyla alınan es zamanlı go ru ntu inceleyebilmektedir. Arac ve yer istasyonu arasındaki iletis im yu ksek bant genis lig i gereklilig inden x kablosuz protokolu u zerinden gerc ekles tirilmektedir. 3. Donanım Biles enleri S ekil 4: Gumstix Mikrobilgisayarı ve Omnivision 3640 Kamera O nerilen yazılım mimarisi gelis tirdig imiz iki farklı I HA u zerinde denenmis tir. Bu I HA lar, quadrotorlar, do rt rotorlu, dikey inis ve kalkıs kabiliyetlerine sahip olmakta olup gu nu mu z I HA aras tırmalarının bu yu k bir kısmını olus turmaktadırlar. Yu ksek manevra kabiliyetleri, gu venli olmaları, temin edilebilmelerinin kolay olması ve kapalı ortamlardaki senaryolara uygunlukları bu durumu tetikleyen bas lıca etkenlerdir. mikrodenetleyici ile okunmaktadır. Bu algılayıcılardan biri olan ataletsel o lc u m birimi (IMU) CHR-6dm u zerinde 3 eksen jiroskop, ivme o lc er ve manyetik algılayıcı ic ermektedir. IMU ayrıca u zerinde 32 bit ARM Cortex is lemci bulundurmaktadır. Bu is lemci u zerine Genis letilmis Kalman Filtresi gerc eklenmis tir. Bu sayede cihaz yo nelim ac ılarını yu ksek hassasiyette ve 300Hz hızla verebilmektedir. Go ru ntu alabilmek ic in E-Con Systems firmasının Gumstix ic in o zel u rettig i OmniVision OV MP kamera tercih edilmis tir. Bu u ru nu n sec ilmesinin sebebi hafiflig i ve ku c u k boyutuna rag men 320x240 ten 2048x1536 kadar c o zu nu rlu kte go ru ntu yakalayabilmektedir. I rtifa kontrolu ic in kullandıg ımız ultrasonik mesafe o lc eri MaxBotix EZ4 1 inch c o zu nu rlu g e sahip olup 20Hz hızla okuma yapabilmektedir. Bu senso rden aldıg ımız verilerin gu ru ltu lu olması sebebiyle TI C2000 mikrodenetleyicisinde medyan (ortanca) filtresi gerc ekledik. Bu sayede elde ettig imiz irtifa bilgisi kontrol do ngu su ic in uygun bir veri haline gelmis tir. I HA ların birbiriyle olan haberles mesi Digi Zigbee OEM radyo frekans modu lu tarafından gerc ekles tirilmektedir. Bu senso r kapalı alanlarda 100m, ac ık alanlarda da 1.6 km ye kadar menzile sahiptir. S ekil 3: SUQUAD ve SUMAV S ekil 3 teki donanım biles enleri aynı olup s u s ekilde sıralanabilir: Yu ksek seviye denetleyici olarak Gumstix Overo mikrobilgisayarı (bkz. S ekil 4), alc ak seviye denetleyici olarak da Texas Instruments firmasının TMS320F28335 mikro denetleyicisi sec ilmis tir. Yukarıda bahsedilen yazılım modu llerinden c ekirdek ve uygulama modu lu Gumstix ic inde gerc eklenmis, yer istasyonu modu lu ise bir diz u stu bilgisayarda c alıs tırılmıs tır. TMS230F28335 mikro denetleyicisi algılayıcılar ile bag lantıdan ve alc ak seviye denetimden sorumludur. Oldukc a gu c lu olan bu mikro denetleyici 150Mhz is lem hızında olup 68KB RAM ve 512KB Flash belleg e sahiptir. U zerinde 16 PWM ve ADC kanalı bulunmaktadır. Dig er mikrodenetleyicilere nazaran TMS320F28335 kesmeler arası sıfır saat c evrimine sahiptir. Bu c alıs mada mikrodenetleyicide 100Hz PID atalet kontrolu gerc ekles tirilmis tir. Kontrolo ru n ince ayarını yapabilmek ic in PID katsayıları uc us sırasındayken yer istasyonu aracılıg ıyla deg is tirilebilmektedir. Bu sayede en uygun parametreler test sırasında kolaylıkla elde edilebilmektedir. Gumstix Overo Fire mikrobilgisayarı yu ksek seviye denetleyisi olarak atanmıs tır. Hafif ve gu c lu olan bu mikrobilgisayar 720Mhz is lem gu cu ne sahip bir TI OMAP 3503 is lemci, 512MB DDR RAM bellek ve C64+ DSP yongası ic ermektedir. C ekirdek ve uygulama modu lu is lemleri bu mikrobilgisayarın S ekil 5: SUMAV ın U niversite Amfisindeki Uc us Testi Yer istasyonu modu lu 2.0 GHz Intel Core2Duo is lemciye ve 4GB RAM e sahip bir diz u stu bilgisayarda gerc eklenmis tir. Yer istasyonu modu lu nu n grafiksel arayu zu (GUI) ac ık 608