Multi-agent Control of Multiple UAV-Load Systems

Multi-agent Control of Multiple UAV-Load Systems. PhD thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img] PDF
Multi-agent Control of Mulitple UAV-Load Systems.pdf - Submitted Version
Restricted to Repository staff only until 28 June 2023.

Download (1MB)

Arabic Abstract

المركبات الجوية غير المأهولة Quadrotor (الطائرات بدون طيار) غير خطية للغاية وغير فعالة في الطبيعة لأنها تمتلك مدخلات تحكم أقل من متغيرات التحكم. مزيج من الطائرات بدون طيار المتعددة التي تنقل حمولة واحدة معقدة ولكنها توفر بعض المزايا بسبب إنها طبيعة تكميلية ، على هذا النحو ، يمكن نقل الأحمال الثقيلة مقارنة بالاستخدام الطائرات بدون طيار واحدة. وبالتالي ، فإن الحاجة إلى تجنب الاصطدام بين العوامل تستلزم الاستخدام استراتيجيات التحكم متعددة العوامل في وجود اضطرابات الحمل. ولذلك، فإننا تصور مشكلة التحكم في التتبع التعاوني لحمولة الطائرات بدون طيار متعددة العوامل أنظمة (MUAVLs) حيث يتم تقسيم كل طائرة بدون طيار إلى موقع عالمي وموقف محلي الأنظمة الفرعية. لضمان الحفاظ على التكوين في المسار المطلوب ، استخدمنا اثنين طُرق. في الطريقة الأولى ، بناءً على نظرية الرسم البياني الموجه ، يتم استخدام التحكم التكيفي الموزع الموزع (NNGDAC) للشبكة العصبية (NNGDAC) للنظام الفرعي للموضع مع مجال محتمل اصطناعي لقوة افتراضية معدلة لتجنب العوائق. تم تصميم وحدة تحكم أخرى في التغذية المرتدة الخطية (AFBL) أيضًا للنظام الفرعي للموقف الذي تم التحقق منه من خلال نتائج المحاكاة. ومع ذلك ، في الطريقة الثانية ؛ باستخدام نظرية الرسم البياني الجامدة أو غير الموجهة ، تم تصميم التحكم متعدد العوامل المتكيف (ABMC) ، بناءً على نظرية Lyapunov للنظام الفرعي للموضع في وجود اضطرابات الحمل. علاوة على ذلك ، تم تصميم نظام تحكم آخر في وضع الانزلاق لوقت محدود للخلف (BFSMC) للنظام الفرعي للموقف والذي يتم التحقق منه أيضًا عن طريق المحاكاة.

English Abstract

Quadrotor Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are highly nonlinear and underactuated in nature as they possess fewer control inputs than control variables. A combination of multiple UAVs conveying single load is complex but it offers some advantages due to it’s complimentary nature, as such, heavier loads can be conveyed compared to using single UAVs. Consequently, the need to avoid inter-agent collision necessitates the use of multi-agent control strategies in the presence of load disturbances. Therefore, we conceptualize the problem of cooperative tracking control for a Multi-agent UAV Load Systems (MUAVLs) whereby each UAV is divided into global position and local attitude subsystems. To ensure that formation is maintained in a desired path, we used two methods. In the first method, based on directed graph theory a Neural Network Graphtheoretic Distributed Adaptive Control (NNGDAC) is used for the position subsystem with a modified virtual force artificial potential field for obstacle avoidance. Another Adaptive Feedback Linearization (AFBL) controller is also designed for the attitude subsystem which is verified by simulation results. However, in the second method; using rigid or undirected graph theory, an Adaptive Backstepping Multi-agent Control (ABMC), based on Lyapunov theory was designed for the position subsystem in the presence of load disturbances. Furthermore, another Backstepping Finite-time Sliding Mode Control (BFSMC) is designed for the attitude subsystem which is also verified by simulation.

Item Type: Thesis (PhD)
Subjects: Systems
Engineering
Aerospace
Mechanical
Department: College of Engineering and Physics > Control and Instrumentation Engineering
Committee Advisor: El-Ferik, Sami
Committee Members: Duffuaa, S. O. and Hawwa, M.A. and Elshafei, M. and Alfares, HK
Depositing User: ABDULRAHMA ALIYU (g201306010)
Date Deposited: 30 Jun 2022 06:28
Last Modified: 30 Jun 2022 06:28
URI: https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/142174