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

SHAHEEN ¡

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

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) ¡ ¡

Project ¡Shaheen ¡

Agenda ¡Items ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

3

Architecture ¡of ¡System ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

4

Indoor ¡LocalizaAon ¡(SLAM) ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

7

Simulator ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

5

Path ¡Planning ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

6

Outdoor ¡LocalizaAon ¡(GPS) ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

2

Physical ¡Design ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

8

Interfacing ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

1

Problem ¡Statement ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

9

Conclusion ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

1

Problem ¡Statement ¡

Problem ¡and ¡its ¡proposed ¡soluAon ¡

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. ¡

Problem ¡Statement ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Physical ¡Design ¡

Components ¡and ¡Assembly ¡

2

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 ¡

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

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

4

Indoor ¡Localiza3on ¡(SLAM) ¡

Simultaneous ¡LocalizaAon ¡and ¡Mapping ¡

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

Indoor ¡LocalizaAon ¡(SLAM) ¡

Block ¡Diagram ¡

START ¡ Laser ¡Scan ¡ Cartesian ¡ Conversion ¡ Make ¡Objects ¡

IdenAfy ¡ Landmarks ¡

Calculate ¡Distance ¡ from ¡Landmarks ¡

Es3mate ¡Pos3on ¡ Update ¡Map ¡& ¡ Current ¡Posi3on ¡ Require ¡ Next ¡ Posi3on ¡ Finish ¡ Yes ¡ Yes ¡ No ¡ No ¡

Algorithm ¡Dry ¡Run ¡

PosiAon ¡Es3ma3on ¡

Y b X a c

(x1, y1) (x2, y2)

(x, y)

𝑐= ¡√⁠​(𝑦−𝑦1)↑2 +​(𝑧−𝑧1)↑2 ¡ 𝑑= ¡√⁠​(𝑦−𝑦2)↑2 +​(𝑧−𝑧2)↑2 ¡

Simultaneous ¡EquaAons ¡Solu3on ¡

𝑐= ¡√⁠​(𝑦−𝑦1)↑2 +​(𝑧−𝑧1)↑2 … ¡Eq1 ¡ 𝑑= ¡√⁠​(𝑦−𝑦2)↑2 +​(𝑧−𝑧2)↑2 … ¡Eq2 ¡

¡

1⇒​𝑐↑2 =​𝑦↑2 +𝑦​1↑2 −2𝑦𝑦1+​𝑧↑2 +𝑧​1↑2 −2𝑧𝑧1 ¡ 2⇒​𝑑↑2 =​𝑦↑2 +𝑦​2↑2 −2𝑦𝑦2+​𝑧↑2 +𝑧​2↑2 −2𝑧𝑧2 ¡

¡ Subtrac3ng ¡Eq1 ¡from ¡Eq2 ¡

⇒ ¡(𝑦​1↑2 −𝑦​2↑2 )−2𝑦(𝑦1−𝑦2)+(𝑧​1↑2 −𝑧​ 2↑2 )−2𝑧(𝑧1−𝑧2)=​𝑐↑2 −​𝑑↑2 ¡ ⇒ ¡2𝑦(𝑦1−𝑦2)+2𝑧(𝑧1−𝑧2)=(𝑦​1↑2 −𝑦​2↑2 )+ (𝑧​1↑2 −𝑧​2↑2 )+(​𝑑↑2 −​𝑐↑2 )

Simultaneous ¡EquaAons ¡Solu3on ¡

𝑦​1↑2 +​(​𝑑1−2𝑧𝑧3/2𝑦3 )↑2 −2𝑦1(​ 𝑑1−2𝑧𝑧3/2𝑦3 )+𝑧​1↑2 −2𝑧1𝑧=​𝑏↑2 ¡ ¡ ⇒𝑦​1↑2 +​𝑑​1↑2 /4𝑦​3↑2 −​4​𝑧↑2 𝑧​3↑2 /4𝑦​3↑2 −​ 𝑧𝑧3𝑑/𝑦​3↑2 −​2𝑦1𝑑1/2𝑦3 +​4𝑦1𝑧𝑧3/2𝑦3 +𝑧​ 1↑2 −2𝑧1𝑧=​𝑏↑2 ¡ ¡

¡ Assuming ¡​𝑏↑2 −𝑧​1↑2 −​2𝑦1𝑑1/2𝑦3 −​𝑑​1↑2 /4𝑦​3↑2

−𝑦​1↑2 =𝑑2, ¡we ¡have ¡ (1+​𝑧​3↑2 /𝑦​3↑2 )​𝑧↑2 +𝑧(​−𝑧3𝑑/𝑦​3↑2 +​ 4𝑦1𝑧3/2𝑦 −2𝑧1)=𝑑2 ¡ (1+​𝑧​3↑2 /𝑦​3↑2 )=𝑑3 ​−𝑧3𝑑/𝑦​3↑2 +​ 4𝑦1𝑧3/2𝑦 −2𝑧1=𝑑4

SLAM ¡Demo ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

5

Path ¡Planning ¡

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

» Path ¡Planning ¡Algorithm ¡(A*) ¡

Path ¡Planning ¡

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 ¡

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

Outdoor ¡Localiza3on ¡

Shaheen ¡iPhone ¡App ¡

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

Shaheen ¡Tracking ¡Demo ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

7

Quadrotor ¡Simulator ¡in ¡Matlab ¡

Simulator ¡of ¡Quadrotor ¡with ¡PID, ¡LQR ¡and ¡LQG ¡

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

Simulator ¡in ¡Matlab ¡

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 ]

Physics ¡Engine ¡of ¡Quadrotor ¡

Thrust ¡Calcula3on ¡

​𝐺↓𝑢ℎ𝑠𝑣𝑡𝑢=𝑐(​𝜕1↑2 +​ 𝜕2↑2 +​𝜕3↑2 +​𝜕4↑2 ) ¡ ​𝜐↓𝑦 =𝑐​𝑚↓𝑞𝑠𝑝𝑞 (​−𝜕2↑2 +​𝜕4↑2 ) ¡ ​𝜐↓𝑧 =𝑐​𝑚↓𝑞𝑠𝑝𝑞 (​−𝜕1↑2 +​𝜕3↑2 ​𝜐↓𝑨 =𝑒(​−𝜕1↑2 +​𝜕2↑2

» b ¡is ¡ ¡Thrust ¡of ¡single ¡propeller ¡ » d ¡is ¡the ¡drag ¡of ¡propeller ¡ » l ¡is ¡length ¡b/w ¡prop ¡and ¡central ¡hub ¡

Simulink ¡Model ¡

Fig ¡7.1: ¡Quadrotor ¡Dynamics ¡and ¡Transforma3on ¡

PID ¡Controller ¡

Fig ¡7.2: ¡PID ¡Controller ¡Implementa3on ¡

LQR ¡Controller ¡

Fig ¡7.3: ¡LQR ¡Controller ¡Implementa3on ¡

LQG ¡Controller ¡

Fig ¡7.4: ¡LQG ¡Controller ¡Implementa3on ¡

Virtual ¡Reality ¡

Fig ¡7.5: ¡Virtual ¡Reality ¡ Fig ¡7.6: ¡VR ¡Model ¡

Complete ¡Simulink ¡Model ¡

Fig ¡7.7: ¡Complete ¡Simulink ¡Model ¡

Stability ¡LQR ¡vs ¡PID ¡

Fig ¡7.8: ¡No ¡dynamic ¡changed ¡ Fig ¡7.9: ¡Changing ¡value ¡ ¡ dynamically ¡

LQR ¡vs ¡LQG ¡

Fig ¡7.10: ¡With ¡and ¡without ¡Kalman ¡Filter ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

8

Interfacing ¡

Interfacing ¡of ¡RC ¡with ¡computer ¡

Interfacing ¡

» Need ¡of ¡Interfacing ¡ » Previous ¡System ¡and ¡Problems ¡ » Understanding ¡of ¡RC ¡ » New ¡Approach ¡and ¡Problems ¡ » Circuit ¡Simula3on ¡and ¡Design ¡ » Implementa3on ¡

Previous ¡System ¡

Fig ¡8.1: ¡Relay ¡Circuit ¡

New ¡System ¡

» Microcontroller ¡ » Digital ¡to ¡Analog ¡Convertor ¡(DAC) ¡ » Serial ¡Port ¡Driver/Receiver ¡ » Miscellaneous ¡Components ¡ ¡ » Microcontroller ¡Programming ¡

Circuit ¡Block ¡Diagram ¡

Human ¡ Interface ¡ Control ¡ Computer ¡ Serial ¡Port ¡ Circuit ¡Serial ¡ Port ¡ Microcontroller ¡ DAC1 ¡ DAC2 ¡ Quadrotor ¡Remote ¡ Serial ¡Port ¡ Driver/Receiver ¡

Proteus ¡Simula3on ¡

U1

U2

V1

V2

U3

V3

V4

Fig ¡8.2: ¡Simula3ng ¡Circuit ¡

Interfacing ¡Circuit ¡

Fig ¡8.3: ¡Interfacing ¡Circuit ¡

Matlab ¡GUI ¡

Fig ¡8.4: ¡Graphical ¡User ¡Interface ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

9

Conclusion ¡

Conclusion ¡

» Quadrotor ¡Simulator ¡ » Virtual ¡Reality ¡ » New ¡Algorithm ¡of ¡SLAM ¡ » iPhone ¡App ¡and ¡Outdoor ¡Localiza3on ¡ » Path ¡Planning ¡ » Interfacing ¡