Publication: Vision based control of autonomous quadcopter for target tracking
dc.contributor.affiliation | #PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE# | en_US |
dc.contributor.author | Bnhamdon, Omar Awadh Ahmed | en_US |
dc.contributor.supervisor | Noor Hazrin Hany Mohamad Hanif, Ph.D | en_US |
dc.contributor.supervisor | Yasir Mohd Mustafah, Ph.D | en_US |
dc.date.accessioned | 2024-10-08T03:17:50Z | |
dc.date.available | 2024-10-08T03:17:50Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.description.abstract | Conventional identification techniques for commercial quadcopters pose several shortcomings, such as limited system order, lack of statistical and non-parametric analysis, and not estimating the model’s linear operating range and quadcopter noise dynamics. This affects the prediction accuracy of quadcopter longitudinal and lateral motion dynamics that ultimately limits the quadcopter stabilization. To handle these challenges, in this thesis, statistically suitable plant and noise models are proposed for longitudinal and lateral motion dynamics of AR.Drone 2.0 quadcopter via the Box-Jenkins (BJ) model structure. Utilizing the flight data from the quadcopter, the models were estimated using Prediction Error Method (PEM) guided by statistical, non-parametric, and cross-validation analysis. The goodness of fit showed that the predicted model output matches the measured flight data by 94.72% in the one-step-ahead prediction test. When compared with first and second order models, the results revealed an improvement in prediction accuracy by 52.80%. In terms of image-based control of quadcopter translational dynamics, the rotation sensitivity of normalized spherical image features generates image feature errors and nonlinear coupling effects on the translational degrees of freedom. This causes unsuitable or unnecessary motions, thus affecting the positioning accuracy of the quadcopter. To overcome these limitations, this thesis proposes an image-based position control algorithm using rotation-invariant normalized spherical image features derived from a virtual spherical camera approach and optimally estimated using a Kalman filter method. For longitudinal and lateral translational motion control, the control system comprises an image-based outer-loop control law (developed using a proportional control action) cascaded with a velocity-based inner-loop control law (developed using a discrete-time proportional-integral-derivative (PID) control action). The control of vertical translational motion is based on image-based outer-loop control law. During the combined image-based positioning and hovering tasks, the proposed control algorithm regulates the image feature error in a maximum average time of approximately 25.29 s with a maximum average positioning accuracy of approximately 96.34%. For the combined image-based target tracking and hovering tasks, after the first disturbance of target object has vanished, the proposed control algorithm regulates the image feature error in a maximum average time of approximately 9.06 s. To further enhance the capability of the proposed control system, this thesis proposes an extremum seeking based automatic tuning system to determine the optimal vertical motion servoing gain that will optimize the response of filtered vertical motion image feature. This drastically improved the rise time and the time needed to reach the setpoint by approximately 57.82% and 59.22%, respectively, during image-based positioning tasks. The outcome from this research work had demonstrated adaptive image-based flight controllers which ultimately would be extensively useful for selfie drones, multiple target inspection tasks, and high-speed autonomous drone racing. Keywords: Quadcopter, PEM method, BJ model, image-based control, spherical image features, image moment features, Kalman filter, extremum seeking. | en_US |
dc.description.abstractarabic | تواجه طرق التعرف على أنظمة الطائرات رباعية الدفع مجموعة من المشكلات أهمها: محدودية درجة النظام، عدم الخضوع للتحليل الإحصائي و اللاحدودي، و عدم تقدير مدى التشغيل الخطي و ديناميكا إهتزازات و ضوضاء الطائرة. هذه المشكلات تؤثر على دقة التنبؤ بديناميكا الحركة الجانبية و الأمامية الخاصة بالطائرة. هذا يؤدي في النهاية إلى التأثير على إستقرارية و ثبات الطائرة. يسعى هذا البحث إلى معالجة هذه المشكلات من خلال بناء أنظمة مناسبة من الناحية الإحصائية للتنبؤ بديناميكا الحركة الجانبية و الأمامية لطائرة من دون طيار رباعية الدفع إسمها AR.Drone 2.0. سوف يتم بناء هذه الأنظمة من خلال بيانات الطائرة بإستخدام طريقة PEM مدعّمة بطرق التحليل الإحصائي، و اللاحدودي، و التحققي. معيار goodness of fit يظهر قدرة الأنظمة على التنبؤ بإستجابة الطائرة بنسبة %94.72 عند استخدام طريقة one-step-ahead prediction test. أظهرت النتائج أيضا القدرة على تحسين التنبؤ بإستجابة الطائرة بنسبة %52.80 عند مقارنة أداء هذه الأنظمة مع أداء الأنظمة ذو الدرجة الأولى و الثانية. أن حساسية normalized spherical image features للحركة الدورانية الخاصة بالطائرة يسبب أخطاء و إقتران غير خطي على translational degrees of freedom. كل هذه العوامل قد تسبب حركات غير مناسبة أو غير ضرورية تؤثر في النهاية على دقة موضع الطائرة. يسعى هذا البحث لمعالجة هذه التحديات من خلال تطوير خوارزمية تحكم بصرية لحركة الطائرة الخطية بإستخدام normalized spherical image features غير حساسة للحركة الدورانية الخاصة بالطائرة تم فلترتها بإستخدام خوارزمية Kalman filter. نظام التحكم يتكون من خوارزمية تحكم صورية بإستخدام متحكم proportional control و خوارزمية تحكم للسرعة بإستخدام متحكمcontrol PID. النظام المقترح لديه القدرة على تصفير الاخطاء في زمن أقصى قدره s 25.29 مع دقة في موضع الطائرة قيمتها التقريبية %96.34 عند تعقب هدف ثابت. النظام أيضا لديه القدرة على تعقب هدف متحركة مع إمكانية تصفير الاخطاء في زمن أقصى قيمته s 9.06 عند التوقف الاول للهدف. يسعى هذا البحث إلى تحسين أداء خوارزمية التحكم البصرية لحركة الطائرة الخطية من خلال تطوير نظام تعديل ذاتي لقيمة vertical motion servoing gain من أجل الحصول على إستجابة أفضل للحركة العمودية للطائرة من خلال filtered vertical motion image feature. أظهرت النتائج قدرة نظام التعديل المقترح على تحسين حركة الطائرة العمودية عند الوصول إلى هدف ثابت من خلال معياري rise time و time needed to reach the setpoint بنسبة %57.82 و %59.22 على التوالي. أن نتائج هذا البحث العلمي سوف يمكّن من تطوير أنظمة تحكم قابلة للتكيّف مع ديناميكا الطائرة و التي سوف تكون مفيدة جدا لطائرات التصوير الشخصية، لعمليات فحص عدة أهداف ثابتة، و لطائرات السباقات عالية السرعة. | en_US |
dc.description.callnumber | t TK 8315 B661V 2021 | |
dc.description.identifier | Thesis : Vision based control of autonomous quadcopter for target tracking /by Omar Awadh Ahmed Bnhamdon | en_US |
dc.description.identity | t11100393725OmarAwadhAhmedBnhamdon | en_US |
dc.description.kulliyah | Kulliyyah of Engineering | en_US |
dc.description.notes | Thesis (MSMCT)--International Islamic University Malaysia, 2021. | en_US |
dc.description.physicaldescription | xxiii, 199 leaves : illustrations ; 30cm. | en_US |
dc.description.programme | Master of Science (Mechatronics Engineering) | en_US |
dc.identifier.uri | https://studentrepo.iium.edu.my/handle/123456789/7095 | |
dc.language.iso | en | en_US |
dc.publisher | Kuala Lumpur : Kulliyyah of Engineering, International Islamic University Malaysia, 2021 | en_US |
dc.subject.lcsh | Imaging systems -- Automatic control | |
dc.subject.lcsh | Drone aircraft in remote sensing | |
dc.title | Vision based control of autonomous quadcopter for target tracking | en_US |
dc.type | Master Thesis | en_US |
dspace.entity.type | Publication |
Files
Original bundle
1 - 2 of 2
Loading...
- Name:
- t11100393725OmarAwadhAhmedBnhamdon_24.pdf
- Size:
- 463.21 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- 24 pages file
Loading...
- Name:
- t11100393725OmarAwadhAhmedBnhamdon_SEC.pdf
- Size:
- 8.97 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Full text secured file
License bundle
1 - 1 of 1