Dört kanat tipinde İHA'lar için yapay sinir ağı ile konum tabanlı görsel servolama
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: AYBÜKE ÜNLÜ
Danışman: TOLGA YÜKSEL
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:İnsansız Hava Araçları(İHA) belirli görevleri yerine getirirken uçuş esnasındaki konum ve yönelimleri ataletsel ölçüm birimine(IMU) ve küresel konumlandırma sistemine(GPS) bağlıdır. İHA'larda otomatik iniş, olumsuz atmosferik koşullarla ilişkili sorunları hafifletecek ve pilot girdisi olmadığı için olası hataları ortadan kaldıracak ve İHA'ların iniş yapacağı bölge için bir kontrol merkezinden izin almak zorunda kalmadan hali hazırda içerisinde bulunan GPS, IMU ya da GS kullanarak iniş yaparak tüm bu sorunları ortadan kaldıracak bir çözüm sunar. Otonom bir uçuş veya otonom iniş görevleri söz konusu olduğunda GPS sistemlerin kullanılamaz olduğu şartlarda görsel servolama sistemleri görevin tamamlanmasını sağlamaktadır. Görsel servolama yönteminde İHA üzerine monte edilmiş kamera hedeflenen göreve göre İHA'yı kontrol etmek için kullanılır. İHA'nın konum veya hız kontrolünün görsel servolama yöntemi kullanılarak sağlanmasıyla; düşük hassasiyet, düşük maliyet, yüksek dayanıklılık içeren sistem elde edilir. Döner kanatlı insansız hava araçları için özniteliklere bağlı duruş kestirimine ihtiyaç duyan, bunun yanı sıra etkileşim matrisi kaynaklı tekilliklerden uzak duran KTGS sistemine odaklanılmıştır. Bu çalışma da klasik KTGS' den farklı olarak görüş alanı koruyucu kullanılması hedeflenmiştir. Görüş alanı koruyucu ile planlanan yörüngenin döner kanatlı insansız hava aracının üzerine monte edilmiş kameranın öznitelikleri görecek şekilde bölgede kalıp kalmadığı kontrol edilerek herhangi bir önleme çalışması yapılmasa da kontrol işleminin bu çalışmaya katkı sağlaması amaçlanmıştır. Bu tez çalışmasında KTGS'nin duruş kestirimi için klasik yaklaşımların aksine yapay sinir ağı kullanılması hedeflenmiştir. İlk aşamada yapay sinir ağında kullanılmak üzere 150 farklı senaryo denemesi yapılarak veri seti oluşturulmuştur. Yapay sinir ağının eğitilmesinde Neural Network Toolbox kullanılmıştır. Yörünge planlama ile hedef özniteliklere ait merkez koordinat kestrimi yapılması hedeflenmiştir. Yapay sinir ağı duruş kestirimci girişlerine rastgele gürültü eklenerek hem gürültü hem de yörünge planlama da eğitilmiş ve eğitilmemiş verilerdeki yakınsama başarımlarının test edilmesi amaçlanmıştır. Simülasyon çalışmasında sanal platformu oluşturmak için kolay ve sezgisel bir ortam sağlayan CoppeliaSim kullanılmıştır.