Control Barrier Function Approach for Safe UAVs Control in Complex Environments. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF MohammedElbalshy_MS_Thesis_Final_eprints.pdf Restricted to Repository staff only until 30 June 2026. Download (19MB)

Arabic Abstract

تطوِّر هذه الرسالة إطاراً شاملاً للتحكُّم الآمن والمتين في المركبات الجوية غير المأهولة باستخدام دوال حاجز التحكم في بيئات معقدة ومتغيرة ديناميكيّاً. يتناول البحث التحديات الحرجة للحفاظ على قيود السلامة في الوقت الحقيقي لطائرات الرباعية الدوار، خاصةً في ظل عدم اليقين في المعاملات واضطرابات البيئة الخارجية. في المرحلة الأولى، تمَّ تطوير مرشح سلامة يعتمد على دالة حاجز تحكُّم من الرتبة الثانية لتعديل أوامر تتبع المسار الاسمي بأقل قدر ممكن، مما يضمن الالتزام بقيود الارتفاع والحدود الجانبية وتجنُّب العقبات دون المساس بأداء النظام. ولمعالجة عدم اليقين في نمذجة الديناميكيات، يدمج البحث منهجيات قائمة على البيانات باستخدام خوارزمية التعريف النادر للديناميكيات غير الخطية، لتمكين تعلم معادلات الطائرة الرباعية الدوار مباشرةً من بيانات الطيران. يُظهر الإطار المقترح تحسيناً في السلامة أمام العقبات الثابتة والمتحركة بالرغم من عدم التيقن في معلمات النموذج. ولتعزيز المتانة ضد الاضطرابات غير المعروفة، يقدم البحث دالة حاجز تحكُّم واعية بالاضطراب، حيث تُقدِّر مراقبات الاضطراب غير الخطية الاضطرابات المجهولة فتُكيّف هوامش السلامة بشكل ديناميكي، مما يعزز قدرة النظام على رفض الاضطرابات ويضمن الثبات الأمامي القوي حتى في مواجهة الاضطرابات البطيئة التغير. وقد تمت مصادقة المنهجيات المقترحة من خلال محاكيات دقيقة، لتبيّن فعاليتها في تحقيق عمليات مركبات جوية غير مأهولة آمنة وموثوقة وبأقل تدخل ممكن.

English Abstract

This thesis develops a comprehensive framework for safe and robust control of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) using Control Barrier Functions (CBFs) in complex and dynamically changing environments. The research addresses critical challenges in maintaining real-time safety constraints for quadrotors, especially under conditions of parameter uncertainty and external disturbances. In the initial stage, a second-order CBF-based safety filter is developed to minimally alter nominal trajectory-tracking commands, effectively ensuring altitude constraints, lateral boundaries, and obstacle avoidance are adhered to without compromising system performance. To tackle uncertainties in dynamics modeling, the thesis integrates data-driven approaches using the Sparse Identification of Nonlinear Dynamics (SINDy) algorithm, enabling the quadrotor's governing equations to be directly learned from flight data. The proposed SINDy-CBF framework demonstrates enhanced safety in static and dynamic obstacle scenarios despite uncertainties in model parameters. Further extending robustness against unknown disturbances, the research introduces Disturbance-aware Control Barrier Function (DaCBF). By incorporating nonlinear disturbance observers that estimate unknown disturbances, the augmented framework adjusts safety margins dynamically, offering improved disturbance rejection capabilities and ensuring robust forward invariance even in the presence of slowly time-varying perturbations. The proposed methodologies are rigorously validated through simulations, showcasing their effectiveness in achieving safe, reliable, and minimally invasive UAV operations.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Engineering Aerospace
Department:	College of Engineering and Physics > Aerospace Engineering
Committee Advisor:	Hossain, Md. Ismail
Committee Members:	Abdallah, Ayman M. and Azhar, Syed S.
Depositing User:	MOHAMMED ELBALSHY (g202216780)
Date Deposited:	03 Jul 2025 08:43
Last Modified:	03 Jul 2025 08:43
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/143590