Object detection by a quad-copter based on advanced microcontroller and improved the PID unit with invasive weed optimization (IWO) algorithm

Abstract

تعتبر المروحية الرباعية (الكوادكوبتر) واحدة من أفضل الطائرات بدون طيار التي يمكن استخدامها في العديد من التطبيقات مثل المراقبة والبحث عن الاهداف المطلوب. يهدف العمل الحالي إلى تحقيق عملية الطيران للطائرة الرباعية إما عن طريق التحكم عن بعد باستخدام (عصا التحكم) أو عن طريق الطيران التلقائي والكشف عن الهدف المطلوب للهبوط . بالإضافة إلى ذلك ، يتضمن هذا العمل التحكم في الحركات الثلاث للمروحية الرباعية والتي تشمل زاوية البساط (roll) و زاوية العطوف (pitch) و زاوية الانعراج (yaw) باستخدام ثلاث وحدات تحكم نوع (PID) حيث تم تحسين هذه الوحدات باستخدام خوارزمية الاعشاب الضارة ( IWO ) التي تعمل على جعل الطائرة الرباعية اكثر استقرارا.تشتمل الطائرة الرباعية التي تم اقتراحها في هذا العمل على هيكل الطائرة الرباعية ويكون (شكل X) ، أجهزة تحكم السرعة الإلكترونية، المحركات، نظام تحديد المواقع (GPS)، المتحكم المتقدم ( Lattepanda) والذي يعتبر دماغ المروحية الرباعية أجهزة الاستشعار، جهاز الارسال والاستقبال ، بطاريات وكاميرا (USB Microsoft) التي تكون متصلة مع هيكل الطائرة الرباعية.حيث أظهرت النتائج التي تم الحصول عليها من نظام المحاكاة لوحدة تحكم PID)) أنه عندما تم تحسين وحدة التحكم (PID) مع خوارزمية تحسين الأعشاب الضارة (IWO) ، كان هناك فرق واضح بين عوامل وحدة التحكم PID controller (Kp، Ki، Kd) وإشارات الاستجابة التي تم الحصول عليها من تحسين وحدة التحكم مع خوارزمية (IWO) عن عوامل PID و إشارات الاستجابة التي تم الحصول عليها من وحدة تحكم (PID) وحدها دون تحسينها مع خوارزمية الأعشاب الضارة (IWO). حيث تعمل خوارزمية تحسين الاعشاب الضارة على تقليل قيم الخطأ لعوامل ( (PID لكل حركة من الحركات الثلاثة للطائرة الرباعية(زاوية البساط وزاوية العطوف وزاوية الانعراج) و من ناحية أخرى . تعمل خوارزمية (IWO) على تحسين إشارة الاستجابة من حيث وقت التأخير ، ووقت الارتفاع و وقت الاستقرار . أظهرت النتائج أن عملية الطيران اليدوي والتلقائي قد تم تحقيقها بنجاح باستخدام جميع الأجهزة والبرمجيات المطلوبة لهذا الغرض . أيضا ، تم الكشف عن الهدف المطلوب (علامة X) على ارتفاع خمسة أمتار من الأرض وفقا لخوارزمية التعلم العميق ( (Deep neural network(D.N.N)وتعتمد هذه الخوارزمية على ايجاد نقاط مشتركة بين صورة الهدف المطلوب وبين صورة المصدر (المرجع) خلال استخدام برنامج Matlab