Quad-Copter Design and Fabrication by using Neural Network idea based on Advanced Microprocessor

, Osama Qasim Jumah; , Haneen Safi Kadhim

	Quad-Copter Design and Fabrication by using Neural Network idea based on Advanced Microprocessor
journal of kerbala university
Article 1, Volume 14, Issue 2, 2018, Pages 68-82 PDF (0 K)
Authors
Osama Qasim Jumah; Haneen Safi Kadhim
Abstract
The current work aims to design and implement an independent quadcopter for locating a particular location and landing on a station of the required target. Where an outdoor quadcopter is designed and its flight is done by automatic flight. The quadcopter requires a wide control system for flight. Operation and tuning processes of the system become very difficult with existence of many parameters. Therefore, PID controller is optimized by the Invasive Weed Optimization (IWO) algorithm that is used to make quadcopter more stable, in addition to the sensors that help in achieving the stability and equilibrium for the quadcopter. In the present work, movements of the quadcopter that are named as roll, pitch and yaw are controlled by three PID controllers designed for this purpose. Here, the LattePanda controller board, USB camera that is connected with the board of the quadcopter and Neo-M8N GPS are used to locate the target and monitor the (X) mark during the automated landing of the quadcopter. Matlab 2014b program is installed inside the microprocessor LattePanda which can detect the object (Mark X) by using Deep Learning Algorithm. The control unit (PID) was easy to implement the simulation system by using the Matlab 2014b and required a short execution time during the simulation. يهدف العمل الحالي الى تصميم وتنفيذ كوادكوبتر مستقلة لتحديد موقع معين وللهبوط على محطة الهدف المطلوب. حيث تم تصميم كوادكوبتر خارجي، يتم طيرانها أما عن طريق الطيران تلقائي أو عن طريق التحكم عن بعد. يتضمن التصميم على جميع الامور البرمجية والمادية والمسائل النظرية. الكوادكوبتر تتطلب نظام مراقبة واسع للطيران حيث عمليات تشغيل وضبط النظام تصبح جدا معقده مع وجود العديد من المكونات والمعاملات. لذلك تم استخدام وحده التحكم PID)) مع خوارزمية تحسين الأعشاب الضارة IWO)) التي تستخدم لجعل الكوادكوبتر اكثر استقرارا، بالإضافة الى أجهزة الاستشعار التي تساعد في تحقيق الاستقرار و التوازن للكوادكوبتر. في العمل الحالي، حركات الطائرة التي تدعى: زاوية الخطران ( Roll) و زاوية العطوف (Pitch) و زاوية الأنعراج (Yaw) والأرتفاع (Throttle) يتم التحكم بها عن طريق اربع وحدات تحكم نوع (PID) مصممة لهذا الغرض، وكذلك يتم أستخدام لوحة التحكم (LattePanda) وللمرة الاولى في تصميم الكوادكوبتر و مايكروسوفت كاميرا (USB camera )على متن الكوادكوبتر ونظام تحديد المواقع ( Neo-M8N GPS) لتحديد موقع الهدف ورصد الهدف المقصود (Mark X) خلال عملية الهبوط الالي للكوادكوبتر. خلال برنامج ماتلاب Matlab 2014b)) الذي تم تنصيبه داخل لوحة التحكم (Lattepanda) ، يمكن تحديد كل من الهدف المقصود ، مركز الهدف والمركز المرجعي من خلال الكشف عن الكائن باستخدام خوارزمية التعلم العميق (Deep Learning Algorithm)، وتعتمد هذه الخوارزمية على إيجاد نقاط مشتركة بين صورة الهدف التي تم تحديدها وصورة المرجع.
Keywords
Quadcopter; Unmanned Aerial Vehicles; Deep Learning Algorithm; autonomous quad; copter; Roll; Pitch; Yaw

Statistics Article View: 197 PDF Download: 37