Project Shaheen Supervisors Mr Imran Raza Dr Tauseef - PowerPoint PPT Presentation

SHAHEEN ¡ Vehicle ¡(Quadrotor) Towards ¡the ¡Development ¡and ¡Implementa3on ¡of ¡Unmanned ¡Aerial ¡

Project ¡Shaheen ¡ Supervisors ¡ ¡ Mr ¡Imran ¡Raza ¡ ¡Dr ¡Tauseef ¡Gulrez ¡ ¡ Group ¡Members ¡ ¡ Sarmad ¡Makhdoom ¡ (CIIT/SP08-­‑BCS-­‑048/LHR) ¡ ¡Fa3ma ¡Zahid ¡ (CIIT/SP08-­‑BCS-­‑017/LHR) ¡ ¡Waqar ¡ul ¡Haq ¡ (CIIT/SP08-­‑BCS-­‑063/LHR) ¡ ¡

Agenda ¡Items ¡ 1 2 Problem ¡Statement ¡ Physical ¡Design ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ 3 4 Architecture ¡of ¡System ¡ Indoor ¡LocalizaAon ¡(SLAM) ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ 5 6 Outdoor ¡LocalizaAon ¡(GPS) ¡ Path ¡Planning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ 7 8 Simulator ¡ Interfacing ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ 9 Conclusion ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

1 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Problem ¡ Statement ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Problem ¡and ¡its ¡proposed ¡soluAon ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Problem ¡Statement ¡ This ¡ project ¡ aims ¡ to ¡ develop ¡ and ¡ implement ¡ an ¡ autonomous ¡ flying ¡ robot ¡ (Quadrotor) ¡with ¡dynamic ¡path ¡planning ¡and ¡adap3ve ¡control ¡system ¡(LQR, ¡ LQG, ¡ PID). ¡ The ¡ flying ¡ robot ¡ will ¡ be ¡ capable ¡ of ¡ flying ¡ on ¡ the ¡ designated ¡ coordinates ¡ indoor ¡ and ¡ outdoor ¡ environments. ¡ Moreover, ¡ the ¡ control ¡ strategy ¡will ¡enable ¡the ¡flying ¡robot ¡to ¡stabilize ¡itself ¡while ¡maneuvering ¡the ¡ environment. ¡

2 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Physical ¡ Design ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Components ¡and ¡Assembly ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Physical ¡Design ¡of ¡Quadrotor ¡ Fig1.1: ¡Quadrotor ¡

Design ¡of ¡Quadrotor ¡ » Aluminum ¡Arms ¡ » Motors ¡ » Propellers ¡ » RC ¡Controller ¡(6 ¡Channels) ¡ » Gyroscope ¡(Fei ¡Yu ¡FY-­‑90Q) ¡ » Lipo ¡Ba\ery ¡(2100mAh) ¡

3 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Architecture ¡ of ¡System ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Expert ¡System ¡ Indoor ¡SLAM ¡ Outdoor ¡GPS ¡ Path ¡Planning ¡ Simulator ¡ Interfacing ¡ Fig ¡2.1: ¡Architecture ¡of ¡System ¡

4 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Indoor ¡ Localiza3on ¡(SLAM) ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Simultaneous ¡LocalizaAon ¡and ¡Mapping ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Indoor ¡LocalizaAon ¡ (SLAM) ¡ » Understanding ¡of ¡Laser ¡Sensor ¡ » Integra3on ¡with ¡Matlab ¡ » Literature ¡Review ¡ » Transform ¡Spherical ¡Coordinates ¡ ¡to ¡Cartesian ¡ » Localiza3on ¡Problems ¡ » New ¡Algorithms ¡of ¡SLAM ¡

Block ¡ Diagram ¡ Finish ¡ START ¡ No ¡ Laser ¡Scan ¡ Require ¡ Yes ¡ No ¡ Next ¡ Cartesian ¡ Posi3on ¡ Conversion ¡ IdenAfy ¡ Landmarks ¡ Update ¡Map ¡& ¡ Make ¡Objects ¡ Current ¡Posi3on ¡ Yes ¡ Calculate ¡Distance ¡ Es3mate ¡Pos3on ¡ from ¡Landmarks ¡

Algorithm ¡ Dry ¡Run ¡

PosiAon ¡ Es3ma3on ¡ (x1, y1) (x2, y2) a X Y b c (x, y) 𝑐 = ¡ √ ⁠ ​(𝑦 − 𝑦 1 )↑ 2 + ​(𝑧 − 𝑧 1 )↑ 2 ¡ 𝑑 = ¡ √ ⁠ ​(𝑦 − 𝑦 2 )↑ 2 + ​(𝑧 − 𝑧 2 )↑ 2 ¡

Simultaneous ¡EquaAons ¡ Solu3on ¡ 𝑐 = ¡ √ ⁠ ​(𝑦 − 𝑦 1 )↑ 2 + ​(𝑧 − 𝑧 1 )↑ 2 … ¡Eq1 ¡ 𝑑 = ¡ √ ⁠ ​(𝑦 − 𝑦 2 )↑ 2 + ​(𝑧 − 𝑧 2 )↑ 2 … ¡Eq2 ¡ ¡ 1⇒ ​𝑐↑ 2 = ​𝑦↑ 2 + 𝑦​ 1 ↑ 2 −2 𝑦𝑦 1+ ​𝑧↑ 2 + 𝑧​ 1 ↑ 2 −2 𝑧𝑧 1 ¡ 2⇒ ​𝑑↑ 2 = ​𝑦↑ 2 + 𝑦​ 2 ↑ 2 −2 𝑦𝑦 2+ ​𝑧↑ 2 + 𝑧​ 2 ↑ 2 −2 𝑧𝑧 2 ¡ ¡ Subtrac3ng ¡Eq1 ¡from ¡Eq2 ¡ ⇒ ¡ (𝑦​ 1 ↑ 2 − 𝑦​ 2 ↑ 2 ) −2 𝑦(𝑦 1− 𝑦 2 ) + (𝑧​ 1 ↑ 2 − 𝑧​ 2 ↑ 2 ) −2 𝑧(𝑧 1− 𝑧 2 ) = ​𝑐↑ 2 − ​𝑑↑ 2 ¡ ⇒ ¡2 𝑦(𝑦 1− 𝑦 2 ) +2 𝑧(𝑧 1− 𝑧 2 ) = (𝑦​ 1 ↑ 2 − 𝑦​ 2 ↑ 2 ) + (𝑧​ 1 ↑ 2 − 𝑧​ 2 ↑ 2 ) + (​𝑑↑ 2 − ​𝑐↑ 2 )

Simultaneous ¡EquaAons ¡ Solu3on ¡ 𝑦​ 1 ↑ 2 + ​(​𝑑 1−2 𝑧𝑧 3 / 2 𝑦 3 )↑ 2 −2 𝑦 1 (​ 𝑑 1−2 𝑧𝑧 3 / 2 𝑦 3 ) + 𝑧​ 1 ↑ 2 −2 𝑧 1 𝑧 = ​𝑏↑ 2 ¡ ¡ ⇒ 𝑦​ 1 ↑ 2 + ​𝑑​ 1 ↑ 2 / 4 𝑦​ 3 ↑ 2 − ​ 4 ​𝑧↑ 2 𝑧​ 3 ↑ 2 / 4 𝑦​ 3 ↑ 2 − ​ 𝑧𝑧 3 𝑑/𝑦​ 3 ↑ 2 − ​ 2 𝑦 1 𝑑 1 / 2 𝑦 3 + ​ 4 𝑦 1 𝑧𝑧 3 / 2 𝑦 3 + 𝑧​ 1 ↑ 2 −2 𝑧 1 𝑧 = ​𝑏↑ 2 ¡ ¡ ¡ Assuming ¡ ​𝑏↑ 2 − 𝑧​ 1 ↑ 2 − ​ 2 𝑦 1 𝑑 1 / 2 𝑦 3 − ​𝑑​ 1 ↑ 2 / 4 𝑦​ 3 ↑ 2 − 𝑦​ 1 ↑ 2 = 𝑑 2 , ¡we ¡have ¡ ( 1+ ​𝑧​ 3 ↑ 2 /𝑦​ 3 ↑ 2 )​𝑧↑ 2 + 𝑧(​ − 𝑧 3 𝑑/𝑦​ 3 ↑ 2 + ​ 4 𝑦 1 𝑧 3 / 2 𝑦 −2 𝑧 1 ) = 𝑑 2 ¡ ( 1+ ​𝑧​ 3 ↑ 2 /𝑦​ 3 ↑ 2 ) = 𝑑 3 ​ − 𝑧 3 𝑑/𝑦​ 3 ↑ 2 + ​ 4 𝑦 1 𝑧 3 / 2 𝑦 −2 𝑧 1= 𝑑 4

SLAM ¡ Demo ¡

5 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Path ¡ Planning ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Path ¡Planning ¡in ¡SimulaAon ¡and ¡RealAme ¡

Path ¡ Planning ¡ » Path ¡Planning ¡Algorithm ¡(A*) ¡ Fig ¡5.1: ¡Path ¡Planning ¡with ¡A* ¡

Path ¡Planning ¡ in ¡Real3me ¡ Fig ¡5.2: ¡Path ¡Planning ¡with ¡Real ¡Data ¡

Flight ¡Control ¡ in ¡Simulator ¡ X ¡ Y ¡ 10 ¡ 100 ¡ 10 ¡ 90 ¡ 10 ¡ 80 ¡ 20 ¡ 70 ¡ 30 ¡ 60 ¡ 40 ¡ 70 ¡ 50 ¡ 60 ¡ 60 ¡ 50 ¡ 70 ¡ 40 ¡ 80 ¡ 30 ¡ 90 ¡ 20 ¡ Fig ¡5.3: ¡Flight ¡Control ¡module ¡in ¡Simulink ¡ Fig ¡5.4: ¡Obtained ¡Path ¡

6 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Outdoor ¡ Localiza3on ¡ Outdoor ¡localizaAon ¡with ¡the ¡help ¡of ¡GPS ¡

Outdoor ¡ Localiza3on ¡ » Laser ¡Range ¡Problem ¡ » Availability ¡of ¡GPS ¡Device ¡ » iPhone ¡GPS ¡Precision ¡ » iPhone ¡GPS ¡Data ¡Retrieval ¡Problem ¡ » Shaheen ¡iPhone ¡App ¡ ¡ » Google ¡Maps ¡API ¡and ¡Tracking ¡

Shaheen ¡ iPhone ¡App ¡ Shaheen ¡ Fig ¡6.2: ¡Screen ¡2 ¡[Shaheen] ¡ Fig ¡6.1: ¡Screen ¡1 ¡[Shaheen] ¡

Shaheen ¡ Tracking ¡Demo ¡

7 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Quadrotor ¡Simulator ¡ in ¡Matlab ¡ Simulator ¡of ¡Quadrotor ¡with ¡PID, ¡LQR ¡and ¡LQG ¡

Simulator ¡ in ¡Matlab ¡ » Dynamics ¡of ¡Quadrotor ¡ » Different ¡Control ¡System ¡ ¡ » PID ¡ » LQR ¡ » LQG ¡ » Virtual ¡Reality ¡

Physics ¡Engine ¡ of ¡Quadrotor ¡ Translation ¡Force [█□​𝐺↓𝑦 @​𝐺↓𝑧 @​𝐺↓𝑨 ] = ¡ [█□𝑛& 0 & 0 @ 0 &𝑛& 0 @ 0 & 0 &𝑛 ][█□​𝑏↓𝑦 @​𝑏↓𝑧 @​𝑏↓𝑨 ] = 𝑛​𝐽↓ 3×3 [█□​𝑏↓𝑦 @​𝑏↓𝑧 @​𝑏↓𝑨 ] ¡ Rota3onal ¡Force ¡ [█□​𝜐↓𝑦 @​𝜐↓𝑧 @​𝜐↓𝑨 ] = ¡ [█□​𝐽↓𝑦𝑦 &​𝐽↓𝑦𝑧 &​𝐽↓𝑦𝑨 @​ 𝐽↓𝑦𝑧 &​𝐽↓𝑧𝑧 &​𝐽↓𝑧𝑨 @​𝐽↓𝑦𝑨 &​𝐽↓𝑧𝑨 &​𝐽↓𝑨𝑨 ][█□​𝑏↓𝑦 @​𝑏↓𝑧 @​𝑏↓𝑨 ] ¡ Basic ¡Dynamics ¡of ¡Quadrotor ¡ [█□​𝑛𝐽↓ 3×3 &​ 0 ↓ 3×3 @​ 0 ↓ 3×3 &​𝐽↓ 3×3 ][█□​𝑊↑𝐶 @​𝜕↑𝐶 ] + ¡ [█□​𝜕↑𝐶 ×( ​𝑛𝑊↑𝐶 ) @​𝜕↑𝐶 ×( ​𝐽↓𝑦𝑧𝑨 ​ 𝜕↑𝐶 ) ] = ¡ [█□​𝐺↑𝐶 @​𝜐↑𝐶 ]