Qasim Ali

• Mini Unmanned Aerial Vehicles (MUAVs) are becoming popular research platform and drawing considerable attention, particularly during the last decade due to their afford- ability and multi-dimensional applications in almost every walk of life. MUAVs have obvious advantages over manned platforms including their much lower manufacturing and operational costs, risk avoidance for human pilots, flying safely low and slow, and realization of operations that are beyond inherent human limitations. The advancement in Micro Electro-Mechanical SystemMini Unmanned Aerial Vehicles (MUAVs) are becoming popular research platform and drawing considerable attention, particularly during the last decade due to their afford- ability and multi-dimensional applications in almost every walk of life. MUAVs have obvious advantages over manned platforms including their much lower manufacturing and operational costs, risk avoidance for human pilots, flying safely low and slow, and realization of operations that are beyond inherent human limitations. The advancement in Micro Electro-Mechanical System (MEMS) technology, Avionics and miniaturization of sensors also played a significant role in the evolution of MUAVs. These vehicles range from simple toys found at electronic supermarkets for entertainment purpose to highly sophisticated commercial platforms performing novel assignments like offshore wind power station inspection and 3D modelling of buildings etc. MUAVs are also more environment friendly as they cause less air pollution and noise. Unmanned is therefore unmatched. Recent research focuses on use of multiple inexpensive vehicles flying together, while maintaining required relative separations, to carry out the tasks efficiently compared to a single exorbitant vehicle. Redundancy also does away the risk of loss of a single whole-mission dependent vehicle. Some of the valuable applications in the domain of cooperative control include joint load transportation, search and rescue, mobile communication relays, pesticide spraying and weather monitoring etc. Though realization of multi-UAV coupled flight is complex, however obvious advantages justify the laborious work involved...…
• Mini Unmanned Aerial Vehicles (MUAVs) werden immer beliebtere Forschungsplattformen. Vor allem in den letzten Jahren ziehen sie aufgrund ihrer Erschwinglichkeit und ihrer Flexibilität, die es erlaubt sie in fast allen Lebensbereichen einzusetzen, beträchtliche Aufmerksamkeit auf sich. MUAVs haben offensichtliche Vorteile gegenüber bemannten Plattformen einschließlich ihrer viel geringeren Herstellungs- und Betriebskosten, Risikovermeidung für den menschlichen Piloten, der Möglichkeit sicher niedrig und langsam fliegen zu können, undMini Unmanned Aerial Vehicles (MUAVs) werden immer beliebtere Forschungsplattformen. Vor allem in den letzten Jahren ziehen sie aufgrund ihrer Erschwinglichkeit und ihrer Flexibilität, die es erlaubt sie in fast allen Lebensbereichen einzusetzen, beträchtliche Aufmerksamkeit auf sich. MUAVs haben offensichtliche Vorteile gegenüber bemannten Plattformen einschließlich ihrer viel geringeren Herstellungs- und Betriebskosten, Risikovermeidung für den menschlichen Piloten, der Möglichkeit sicher niedrig und langsam fliegen zu können, und Realisierung von Operationen, die über die inhärenten Grenzen des menschlichen Körpers hinausgehen. Der Fortschritt in der Micro Electro-Mechanical System (MEMS) Technologie, Avionik und Miniaturisierung von Sensoren spielte auch eine bedeutende Rolle bei der Entwicklung der MUAVs. Diese Fluggeräte reichen von einfachem Spielzeug aus dem Elektrofachhandel bis zu hoch entwickelten, kommerziellen Plattformen, die die Durchführung neuer Aufgaben wie Offshore-Windkraftwerk Inspektionen, 3D-Modellierung von Gebäuden usw. erlauben. MUAVs sind auch umweltfreundlich, da sie weniger Luftverschmutzung und Lärm verursachen. Unbemannt ist daher unübertroffen. Aktuelle Forschung konzentriert sich auf die Möglichkeit mehrere kostengünstige Fluggeräte zusammen fliegen zu lassen, während die erforderliche relative räumliche Trennungen beibehalten wird. Dies ermöglicht es effizient Aufgaben zu erfüllen im Vergleich zu einem einzigen sehr teuren Fluggerät. Durch die Redundanz entfällt auch das Risiko des Scheiterns der Mission durch den Verlust eines einzigen Fluggeräts. Wertvolle Aufgaben, die kooperative Fluggeräte ausführen können, sind beispielsweise gemeinsame Lasttransporte, Such- und Rettungsmissionen, mobile Kommunikationsrelais, Sprühen von Pestiziden und Wetterbeobachtung. Obwohl die Realisierung von Flügen mit mehreren, gekoppelten UAVs komplex ist, rechtfertigen dennoch offensichtliche Vorteile diese mühsame und aufwändige Entwicklungsarbeit. Verteilte Steuerung von kooperierenden Einheiten ist ein multidisziplinäres Thema, das es erfordert in diversifizierten Bereichen zu arbeiten. Dazu gehören MUAV Hardware und Software, Kommunikationstechniken für den notwendigen Informationsaustausch, Flugdynamik, Regelungstechnik, insbesondere für verteilte / kooperative Steuerungstechniken, Graphentheorie für Kommunikationstopologie Modellierung und Sensoren-Technologie wie Differential GPS (DGPS). Für eine Flotte von Agenten, die in unmittelbarer Nähe fliegen, ist eine genaue Positionsbestimmung zwingend nötig um Kollisionen zu vermeiden und die Anforderungen für die meisten Missionen wie Georeferenzierung zu erfüllen. Für solche Szenarien ist DGPS ein potenzieller Kandidat. Ein Teil der Forschung konzentriert sich daher auf die Entwicklung von DGPS Code. Eines der Module dieser Forschung war Hardware-Implementierung. Ein einfacher Test-Aufbau zur Realisierung von Basisfunktionalitäten für Formationsflug von Quadrocoptern wurde am Lehrstuhl für Informationstechnik in der Luft- und Raumfahrt der Universität Würzburg entwickelt. Diese Testumgebung kann nicht nur zur Prüfung und Validierung von Algorithmen für Formationsflug in realer Umgebung genutzt werden, sondern dient auch zur Ausbildung von Studenten. Ein bereits vorhandener Prüfstand für einzelne Quadrocopter wurde mit den notwendigen Kommunikation und verteilten Steuerung erweitert, um Algorithmen für Formationsflüge in drei Freiheitsgraden (Roll / Nick / Gier) zu testen. Diese Studie umfasst die Bereiche der Kommunikation, Steuerungstechnik und Embedded-System-Programmierung. Das Bluetooth-Protokoll wurde für die gegenseitige Kommunikation zwischen zwei Quadrocoptern verwendet. Eine einfache Technik der Proportional-Integral-Differential (PID) Steuerung in Kombination mit Kalman-Filter wurde genutzt. Die MATLAB Instrument Control Toolbox wurde für die Datenanzeige, die Analyse und das Plotten verwendet. Plots können in Echtzeit gezeichnet werden und empfangene Daten können auch in Form von Dateien zur späteren Verwendung und Analyse gespeichert werden. Das System wurde preisgünstig, unter Berücksichtigung eines einfachen Aufbaus, entwickelt. Der vorgeschlagene Aufbau ist sehr flexibel und kann einfach an veränderte Anforderungen angepasst werden. Als verteiltes Steuerungsschema wurde ein zentralisierter, heterogener Formationsflug Positionsregler formuliert, der einen „explicit model following Linear Quadratic Regulator Proportional Integral (LQR PI)“ Regler verwendet. Der Anführer Quadrocopter ist ein stabiles Referenzmodell mit der gewünschten Dynamik, deren Ausgang vollkommen von den beiden Wingmen Quadrocopter verfolgt wird. Der Anführer selbst wird durch Pole Placement Steuerverfahren mit den gewünschten Stabilitätseigenschaften gesteuert, während die beiden Anhänger durch robuste und adaptive LQR PI Steuerverfahren geregelt werden. Für diese Studie wird ein Vollzustandsvektor der Quadrocopter betrachtet während nur die resultierende Leistung verfolgt wird. Die ausgewählte 3D Formationsgeometrie und die statische Stabilität bleibt unter einer Vielzahl von möglichen Störungen erhalten. Bei Kommunikationsverlust zwischen Anführer und einem der Anhänger, leitet der andere Anhänger die Daten, die er vom Anführer erhalten hat, an den betroffenen Anhänger weiter. Die Stabilität des Regelsystems wurde unter Verwendung von Singulärwerten analysiert. Der vorgeschlagene Ansatz für eng gekoppelten Formationsflug von MUAVs wurde mit Hilfe von umfangreichen Simulationen unter MATLAB® / Simulink® validiert und ergab viel versprechende Ergebnisse. Auch die Tracking-Leistung wurde für zeitlich veränderliche Befehle gezeigt. Die vorgeschlagene Architektur ist skalierbar und kann problemlos erweitert werden. Dieser Ansatz ist für die Szenarien geeignet, die eng gekoppelte Formationsflug benötigen, wie kooperatives Greifen oder gemeinsame Lasttransporte. Ein innovatives Framework für die Teamarbeit von zwei Quadrocopter Flotten wurde entwickelt. Als Beispielmission wurde ein Szenario gewählt, bei dem ein Feuer auf einer größeren Fläche gelöscht werden muss. Jede Formation hat ihre angegebene Formationsgeometrie und eine zugewiesene Aufgabe. Die Lageregelung für die Quadrocopter in einer der Formationen wurde durch ein LQR PI-Regelschema, das auf „explicit model following“ basiert, umgesetzt. Die Quadrocopter in anderen Formation werden durch ein LQR PI Servomechanismus Regelsystem gesteuert. Die beiden Steuersysteme werden in Bezug auf ihre Leistung und ihren Steuerungsaufwand verglichen. Beide Formationen werden durch entsprechende Bodenstationen durch virtuelle Anführer kommandiert. Die Bodenstationen tauschen die befohlene Höheninformation aus, um gegenseitig eine sichere Trennung zwischen den Formationen zu gewährleisten. Die Quadrocopter können kommandierte Solltrajektorien folgen und über erwünschten Punkten für eine vorgegebene Zeit schweben. Bei Kommunikationsverlust zwischen Bodenstation und einem der Quadcopter leitet der benachbarte Quadrocopter die Befehlsdaten, die er von der Bodenstation erhalten hat, an die betroffene Einheit weiter. Das vorgeschlagene Framework wurde durch umfangreiche Simulationen mit Hilfe von MATLAB® / Simulink® validiert und liefert sehr brauchbare Ergebnisse. Cluster-Rekonfiguration von Agenten wird in unserer Arbeit ebenfalls gezeigt. Dies erlaubt es die Formationsgeometrie während des Fluges auf eine beliebige neue Form umzuschalten. Für die genannten Anwendungen sind Konsens Algorithmen nicht erwünscht, da wir von den Quadrocopter Flotten fordern, dass sie dem von uns gewählten Weg folgen, und nicht ihren Weg selbst wählen. Eine Reihe der praktischen Probleme von Kommunikationsnetzen kann in geeigneter Weise durch Graphen dargestellt werden. Dies erleichtert die Problemformulierung und den Analyseprozess. Kommunikationstopologien für Netzwerke mit einer großen Anzahl von Einheiten, wie zum Beispiel Schwärme von Luftfahrzeugen, können durch einen graphentheoretischen Ansatz untersucht werden. Um die Bildung solcher Probleme zu erleichtern, wird der Graph mit Hilfe der Laplace-Matrix dargestellt. Eigenwerte der Laplace-Matrix wurden in unserer Studie angemessene Berücksichtigung gegeben einen Einblick in die Graphen / Subgraphen Eigenschaften zu verleihen. Der gleiche wurden genutzt um die bekannte Euler Formel zu verallgemeinern und somit auf Graphen und Subgraphen anwendbar zu machen. Eine modifizierte Euler-Formel wird ebenfalls vorgestellt. Die Verwendung der Graphentheorie in verteilten / kooperativen Regelsystemen wird auch durch Simulationen gezeigt. Kooperative Kontrolschemas, die auf auf Konsens-Algorithmen beruhenden, wurden für die Lageregelung von Quadrocopter-Flotten, in denen kein expliziter Anführer existiert, verwendet. Konsens-Algorithmen wurden in Kombination mit verschiedenen Steuersystemen verwendet, was zur Autonomie von Quadrocoptern beiträgt. Die Steuersysteme, die für diesen Zweck verwendet werden, umfassen LQR PI-Regelung basierend auf „model following“ und LQR PI Servo-Mechanismus. Die Regelungen wurden unter verschiedenen Kommunikationstopologien untersucht, darunter voll verbundene ungerichtete Graphen, gerichteten Graphen und Zyklus-Topologie. Der Informationsfluss unter den Agenten in einem Cluster wurde durch Laplace-Matrix modelliert. Die Auswirkungen von Eingangs Verzerrungen auf Konsens Werte wurden ebenfalls untersucht. Quadrocopter können durch gegenseitigen Konsens Flugbahnen verfolgen und die Zielpunkte erreichen. Die vorgeschlagenen Regelungssysteme wurden unter verschiedenen Kommunikationstopologien in Matlab / Simulink-Umgebung durch umfangreiche Simulationen validiert. Die Ergebnisse bescheinigen die Wirksamkeit der präsentierten Schemata mit dem zusätzlichen Vorteil der Einfachheit der Umsetzung. Das vorgeschlagene Regelungssystem ist skalierbar für große Gruppen von MUAVs. Für Formationsflug sind die Anforderungen an die Positionsgenauigkeit sehr hoch. GPS-Signale allein bieten keine ausreichend hohe Positionsgenauigkeit um die Anforderung zu erfüllen; eine Technik für die genauere Positionsbestimmung ist daher erforderlich, beispielsweise DGPS. Es existiert eine Anzahl von öffentlichen Codes für die GPS-Positionsbestimmung und Baseline-Bestimmung im Offline-Modus. Es existiert jedoch keine Software für DGPS, die Korrekturfaktoren der Basisstationen nutzt, ohne auf Doppel Differenz Informationen zu vertrauen. Um dies zu erreichen, wurde eine Methodik in MATLAB-Umgebung für DGPS mit C/A Pseudoranges nur auf einzelne Frequenz L1 eingeführt es machbar für Empfänger kostengünstig GPS zu nutzen. Unsere Basisstation wird an einem genau vermessen Referenzpunkt aufgestellt. Pseudoranges und geometrische Abstände werden an der Basisstation verglichen, um die Korrekturfaktoren zu berechnen. Diese Korrekturfaktoren, für aller gültigen Satelliten während einer Epoche, werden dann an einen Rover übergeben. Das Rover berücksichtigt innerhalb der entsprechenden Epoche diese für seine eigene wahre Positionsbestimmung. Zur Validierung der vorgeschlagenen Algorithmen wird unsere Rover ebenfalls an einer vorbestimmten Stelle platziert. Der vorgeschlagene Code ist ein geeignetes und einfaches Werkzeug für die Nachbearbeitung von GPS-Rohdaten für eine genaue Positionsbestimmung eines Rover, z.B. eines UAV während der Post-Missionsanalyse.…