Trajectory Tracking of a Quadrotor Using Type-2 Neuro-Fuzzy Controllers

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorÖniz, Yeşim
dc.date.accessioned2025-03-15T05:22:53Z
dc.date.available2025-03-15T05:22:53Z
dc.date.issued2024
dc.departmentBilgi Üniversitesi
dc.descriptionAK 85 089 0000
dc.description.abstractIn this study, the trajectory tracking problem of a rotary wing unmanned aerial vehicle has been addressed by the use of type-2 neuro-fuzzy controllers. In order to determine the effectiveness of the developed control system, simulation and experimental studies have been performed for two different trajectories. The movement of the quadrotor in each direction has been controlled by a separate controller, and the difference between the actual and target positions for the relevant axis during the trajectory tracking along with the time derivative of this value has been fed to the controllers as the input signals. In order to better evaluate the results obtained, experimental and simulation studies for the same trajectories have been repeated with proportional-integral-derivative (PID) controllers and the responses of the controllers have been compared. Real-time experimental studies have been carried out indoors in a controlled environment with the Ar.Drone 2.0 produced by Parrot company. Especially the results recorded in the real-time experiments indicate that the proposed type-2 controllers with sliding mode control theory-based learning algorithm provide less steady-state error and more robust system response.|Bu çalışmada, tip-2 nöro-bulanık denetleyiciler kullanılarak bir döner kanatlı insansız hava aracının yörünge takibi gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen kontrol sisteminin etkinliğini belirlemek amacıyla, oluşturulan iki farklı yörünge için benzetim ve deneysel çalışmalar yapılmıştır. Her bir eksen için farklı bir denetleyici tasarlanmış olup hava aracının yörünge takibi sırasında ilgili eksen için gerçek ve hedef konumları arasındaki fark ve bu değerin zamana göre türevi denetleyicilerin giriş sinyalleri olarak kullanılmıştır. Elde edilen sonuçları daha iyi değerlendirebilmek amacıyla aynı yörüngeler için deneysel ve benzetim çalışmaları orantılı-integral-türev (PID) denetleyici ile tekrarlanmış olup denetleyicilerin cevapları karşılaştırılmıştır. Gerçek zamanlı deneysel çalışmalar, Parrot firması tarafından üretilen Ar.Drone 2.0 ile iç mekanda kontrollü bir ortamda gerçekleştirilmiştir. Özellikle deneysel çalışmalardan elde edilen sonuçlar, tip-2 nöro-bulanık denetleyiciler için geliştirilen kayma kipli kontrol tabanlı öğrenme algoritmalarının daha az kalıcı hal hatası ve daha gürbüz sistem cevabı sağladığını göstermektedir.
dc.description.sponsorshipİstanbul Bilgi Üniversitesi
dc.identifier.doi10.29109/gujsc.1311627
dc.identifier.endpage56
dc.identifier.issn2147-9526
dc.identifier.issue1
dc.identifier.startpage40
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.29109/gujsc.1311627
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11411/9655
dc.identifier.volume12
dc.language.isotr
dc.publisherGazi University
dc.relation.ispartofGazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20250568
dc.subjectQuadrotor
dc.subjecttype-2 neuro-fuzzy controller
dc.subjectsliding mode control
dc.subjectDöner kanatlı insansız hava aracı
dc.subjecttip-2 nöro-bulanık denetleyici
dc.subjectkayma kipli kontrol
dc.titleTrajectory Tracking of a Quadrotor Using Type-2 Neuro-Fuzzy Controllers
dc.title.alternativeTip-2 Nöro-Bulanık Denetleyiciler ile Döner Kanatlı İnsansız Hava Aracının Yörünge Takibi
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

Orphan Publications Collections