Date of Award

4-2026

Document Type

Thesis

Degree Name

Master of Science in Mechanical Engineering (MSME)

Department

Mechanical and Aerospace Engineering

First Advisor

Tarek Dief

Second Advisor

Mohamed Okasha

Third Advisor

Haitham Elshimy

Abstract

This thesis focuses on the development of a multi-drone navigation and control system, aiming to enhance payload capacities beyond the limits of single-drone systems. By integrating multiple drones to work collaboratively as a unit, this study addresses the challenges associated with lifting and transporting heavier payloads.

The primary objective is to design and evaluate a multi-drone system capable of working in tandem to transport larger payloads efficiently. The research aims to develop robust control algorithms, supported by system identification for dynamic modeling, and navigation strategies to enable effective coordination between drones.

The study employs a combination of simulation and real-world testing to develop and validate the multi-drone system. It involves modeling drone interactions, designing control systems, and implementing path-planning algorithms to facilitate synchronized operation. Key components include the Parrot drone equipped with ultrasound, pressure, camera, and IMU sensors, and the use of Simulink for control system design.

The research demonstrates successful coordination between multiple drones, with simulations of the proposed control strategies. The system achieved enhanced payload capacity and improved transport efficiency compared to traditional single-drone systems.

This work introduces an innovative multi-drone system capable of lifting and transporting larger payloads, which has significant implications for various applications including military logistics, medical supply delivery, and commercial transport. The study provides a framework for scaling up the system to accommodate more drones, further expanding its utility.

The thesis addresses the limitation of single-drone payload capacities by presenting a multi-drone solution that effectively manages and distributes load. The findings offer valuable insights into the practical implementation and optimization of multi-drone systems, contributing to advancements in unmanned aerial vehicle (UAV) technology and its applications.

Arabic Abstract

نمذجة وأنظمة التحكم الذاتي لتطبيق طائرة مسيّرة مخصصة لأغراض التوصيل

تركّز هذه الرسالة على تطوير نظام ملاحة وتحكم متعدد الطائرات بدون طيار، بهدف تعزيز قدرات الحمولة بما يتجاوز حدود أنظمة الطائرة الواحدة. ومن خلال دمج طائرات بدون طيار للعمل بشكل تعاوني كوحدة واحدة، تعالج هذه الدراسة التحديات المرتبطة برفع ونقل الحمولات الثقيلة.

الهدف الرئيسي هو تصميم وتقييم نظام متعدد الطائرات بدون طيار قادر على العمل بشكل متزامن لنقل حمولات أكبر بكفاءة. كما تهدف الدراسة إلى تطوير خوارزميات تحكم قوية مدعومة بتحديد النظام للنمذجة الديناميكية، إضافة إلى استراتيجيات ملاحة تمكّن من تحقيق تنسيق فعال بين الطائرات.

تعتمد الدراسة على مزيج من المحاكاة والاختبارات الواقعية لتطوير والتحقق من صحة النظام متعدد الطائرات. وتشمل نمذجة تفاعلات الطائرات، وتصميم أنظمة التحكم، وتنفيذ خوارزميات تخطيط المسار لتسهيل التشغيل المتزامن. ومن المكونات الرئيسية طائرة Parrot المزودة بمستشعرات الموجات فوق الصوتية والضغط والكاميرا ووحدة القياس بالقصور الذاتي IMU، بالإضافة إلى استخدام برنامج Simulink لتصميم أنظمة التحكم.

تُظهر نتائج البحث تنسيقًا ناجحًا بين عدة طائرات بدون طيار، مدعومًا بمحاكاة لاستراتيجيات التحكم المقترحة. وقد حقق النظام زيادة في سعة الحمولة وتحسينًا في كفاءة النقل مقارنة بالأنظمة التقليدية ذات الطائرة الواحدة.

يقدّم هذا العمل نظامًا مبتكرًا متعدد الطائرات بدون طيار قادرًا على رفع ونقل حمولات أكبر، مما له تأثيرات مهمة في تطبيقات متعددة مثل اللوجستيات العسكرية، وتوصيل الإمدادات الطبية، والنقل التجاري. كما توفر الدراسة إطارًا لتوسيع النظام لاستيعاب عدد أكبر من الطائرات، مما يزيد من نطاق استخدامه.

تعالج الرسالة محدودية حمولة الطائرة الواحدة من خلال تقديم حل متعدد الطائرات يدير ويوزّع الحمل بشكل فعال. وتقدّم النتائج رؤى قيّمة حول التطبيق العملي وتحسين أنظمة الطائرات متعددة الوحدات، مما يساهم في تطوير تكنولوجيا المركبات الجوية غير المأهولة UAV وتطبيقاتها.

Download
COinS