Mikro İnsansız Hava Aracı İçin Batarya Tüketim Modelinin Elde Edilmesi

Öz

İnsansız hava araçları günümüzde insanlar için tehlikeli ve zahmetli olabilecek birçok uygulamada kullanılmaktadır. Bu araçların kullanım alanını kısıtlayan en büyük etkenlerden biri batarya kapasitelerinin birçok uygulama için yeterli olmamasıdır. Son yıllarda, bu kısıtın ortaya çıkardığı zorlukları en aza indirmek için insansız hava araçlarının farklı etkenler altında batarya tüketimlerinin nasıl gerçekleştiğine dair çalışmalar olmuştur. Bu çalışmada mikro sınıfında bir insansız hava aracının yatay düzlemde farklı hızlarda hareket ettirilmesi durumunda oluşacak batarya tüketim değerleri deneysel olarak elde edilmiştir. Batarya tüketimine ait veriler kullanılarak doğrusal regresyon ve doğrusal olmayan regresyon yöntemleri ile batarya tüketim modelleri elde edilmiştir. Deneysel veriler ve modellerin başarısını gösteren sonuçlar tablo ve grafik halinde sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

• İnsansız hava aracı
• Batarya tüketim modeli
• Doğrusal regresyon
• Doğrusal olmayan regresyon

Obtaining Battery Consumption Model For The Micro Unmanned Aerial Vehicle

Öz

Today, unmanned aerial vehicles are used in many applications that can be dangerous and troublesome for humans. One of the most important factor that limits the usage of these vehicles is that the battery capacities are not sufficient for many applications. In recent years, there have been studies on how the battery consumption of unmanned aerial vehicles occurs under different factors in order to minimize the difficulties caused by this constraint. In this study, the battery consumption value that will occur when a micro class unmanned aerial vehicle is moved with different speeds in the horizontal plane have been obtained experimentally. Battery consumption models were obtained using linear regression and non-linear regression methods using data on battery consumption. Experimental data and the results shows the success of the models are presented in tables and graphs.

Anahtar Kelimeler

• Unmaned aerial vehicle
• Battery consumption model
• Linear regression
• Nonlinear regression

Kaynakça

1. Abeywıckrama, H.V., Jayawıckrama, B.A., He Y. ve Dutkıewıcz, E. (2018). Comprehensive Energy Consumption Model For Unmanned Aerial Vehicles Based On Empirical Studies Of Battery Performance. IEEE Access, 6, 58383-58394.
2. Aiello, G., Inguanta, R.,D’Angelo, G. ve Venticinque, M. (2021). Energy Consumption Model of Aerial Urban Logistic Infrastructures. Energies, 14(5998), 1-19.
3. Alyassi, R., Khonji, M., Karapetyan, A., Chau, S. C., Elbassioni, K. ve Tseng, C. (2022). Autonomous Recharging and Flight Mission Planning for Battery-Operate Autonomous Drones. IEEE Transactions On Automation Science And Engineering, 1-13.
4. Jaafar, W. ve Yanikomeroglu, H. (2021). Dynamics of Laser-Charged UAVs: A Battery Perspective. IEEE Internet Of Things Journal, 8(13), 10573–10582.
5. Kahveci, M. ve Can, N. (2017). İnsansız Hava Araçları: Tarihçesi, Tanımı, Dünyada ve Türkiye'deki Yasal Durumu. S.Ü. Müh. Bilim ve Tekn. Dergisi, 5(4), 511-535.
6. Lykou, G., Moustakas, D. ve Gritzalis, D. (2020). Defending Airports from UAS: A Survey on Cyber‐ Attacks and Counter‐Drone Sensing Technologies. Sensors, 20(3537), 1-35.
7. Mhatre, M. S., Siddiqui, F., Dongre, M. ve Thakur P. (2015). A Review paper on Artificial Neural Network: A Prediction Technique. International Journal of Scientific & Engineering Research, 6(12), 161-163.
8. Mission Planner Home. (2022, 15 Aralık). Erişim adresi https://ardupilot.org/planner/

9. Ostojić, G., Stankovski, S., Tejić, B., Đukić, N. ve Tegeltija, S. (2015). Design, Control and Application of Quadcopter. International Journal of Industrial Engineering and Management (IJIEM), 6(1), 43-48.
10. Pham, K. L., Leuchter, J., Bystricky, R., Andrle, M., Pham, N. N. ve Pham, V. T. (2022). The Study of Electrical Energy Power Supply System for UAVs Based on the Energy Storage Technology. Aerospace 9(500), 1-23.
11. Stolaroff, J. K., Samaras, C. ve O’Neill E. R. (2018). Energy use and life cycle greenhouse gas emissions of drones for commercial package delivery. Nature Communications, 9(409), 1-13.
12. Thu, K. M. ve Gavrilova, A. I. (2017). Designing and modeling of quadcopter control system using L1 adaptive control. Procedia Computer Science,103, 528-535.
13. Uyanık, G. K. ve Güler, N. (2013). A study on multiple linear regression analysis. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 106, 234-240.
14. Uysal, S. Ö. K., Kaymak, N. G. ve Çiçek, Y. (2021). A Nonlinear Regressıon Model, Analysis And Sımulations For The Second Wave Of Covıd-19: The Case Study Of Turkey. Eskişehir Technıcal Unıversıty Journal Of Scıence And Technology A- Applıed Scıences And Engıneerıng, 22(1), 36-44.
15. Zakaria, M. Y., Moatassem, M. A. ve Elshafie, M. A. (2012). Design and Production of Small Tailless Unmanned Aerial Vehicle (SAKR 2). 5th International Conference On Applied Mechanics and Mechanical Engineering içinde (1-25 ss.). Cairo, Egypt. http://dx.doi.org/10.21608/amme.2012.36970.
16. Zhang, J., Campbell, J. F., Sweene, D. C. ve Hupman, A. C. (2021). Energy consumption models for delivery drones: A comparison and assessment. Transportation Research Part D: Transportation and Environmtent, 90(2021), 1-23.